Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов

Мульти-опыт (Multi-experience) – это часть долгосрочного перехода от индивидуальных компьютеров, которые мы используем сегодня, к многопользовательским, мультисенсорным и многолокационным системам, процесс замены людей, понимающих технологии, на технологии, понимающие людей.

Мусор на входе – мусор на выходе( Garbage In, Garbage Out) – это принцип в информатике, означающий, что при неверных входящих данных будут получены неверные результаты, даже если сам по себе алгоритм правилен.

Мутация (Mutation) – это тип тестирования программного обеспечения, при котором определенные операторы исходного кода изменяются/мутируют, чтобы проверить, могут ли тестовые примеры найти ошибки в исходном коде. Целью мутационного тестирования является обеспечение качества тестовых примеров с точки зрения надежности, чтобы они не давали сбой мутировавшему исходному коду. Изменения, внесенные в мутантную программу, должны быть очень небольшими, чтобы они не влияли на общую цель программы. Мутационное тестирование также называется стратегией тестирования на основе ошибок, поскольку оно включает создание ошибки в программе и представляет собой тип тестирования белого ящика, который в основном используется для модульного тестирования.

Набор данных (Data set) – это совокупность данных, прошедших предварительную подготовку (обработку) в соответствии с требованиями законодательства Российской Федерации об информации, информационных технологиях и о защите информации и необходимых для разработки программного обеспечения на основе искусственного интеллекта (Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года).

Набор данных DataFrame( DataFrame) – это проиндексированный многомерный массив значений для представления наборов данных в pandas. DataFrame аналогичен таблице. Каждый столбец DataFrame имеет имя (заголовок), а каждая строка идентифицируется номером.

Набор признаков (Feature set) – это группа признаков, на которых обучается модель машинного обучения. Например, почтовый индекс, размер собственности и состояние могут представлять собой простой набор признаков для модели, предсказывающей цены на жилье.

Наивная семантика (Naive semantics) –это подход, используемый в компьютерных науках для представления базовых знаний о конкретной области, и он использовался в таких приложениях, как представление значения предложений на естественном языке в приложениях искусственного интеллекта. В общем случае этот термин использовался для обозначения использования ограниченного хранилища общепонятных знаний о конкретной области в мире и применялся к таким областям, как проектирование схем данных, основанное на данных.

Наивный Байес (Naive Bayes) –это очень популярный и простой в машинном обучении алгоритм. Как следует из названия, этот алгоритм делает предположение, что все переменные в наборе данных «наивные», т.е. не коррелируют друг с другом. [ 61 61 Наивный Байес [Электронный ресурс] //proglib.io URL: https://proglib.io/p/izuchaem-naivnyy-bayesovskiy-algoritm-klassifikacii-dlya-mashinnogo-obucheniya-2021-11-12 (дата обращения: 07.07.2022) ]

Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) – это простой вероятностный классификатор, основанный на применении теоремы Байеса со строгими (наивными) предположениями о независимости.

Намерение( Intent) – это механизм для описания операции (выбрать фотографию, отправить письмо, сделать звонок, запустить браузер и перейти по указанному адресу), которую необходимо выполнить. Используется в обучающих данных для чат-ботов и других задач обработки естественного языка, в качестве типа метки, которая определяет цель сказанного.

Направленный ациклический граф (Directed acyclic graph, DAG) – это график, которые направлен и связывает остальные рёбра без циклов. Это значит, что невозможно преодолеть весь направленный граф, начав с одного ребра. Рёбра направленного графа идут только одним путём.

Направленный ациклический граф являет собой топологическую сортировку, где каждый нод находится в определённом порядке. Конструкция DAG состоит из вершин, соединяемых рёбрами. Основной алгоритм DAG называется топологическим распределением, это означает, что каждое ребро направлено от более раннего ребра к более позднему.

Наука о данных (Data Science) – это профессиональная деятельность, связанная с эффективным и максимально достоверным поиском закономерностей в данных, извлечение знаний из данных в обобщённой форме, а также их оформление в виде, пригодном для обработки заинтересованными сторонами (людьми, программными системами, управляющими устройствами) в целях принятия обоснованных решений. Также, – это процесс исследования, фильтрация, преобразование и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений.