Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту - 2500 терминов

Алгоритмическая предвзятость (Biased algorithm) – это систематические и повторяющиеся ошибки в компьютерной системе, которые приводят к несправедливым результатам, например, привилегия одной произвольной группы пользователей над другими.

Алгоритмы машинного обучения (Machine learning algorithms) – это фрагменты кода, которые помогают пользователям исследовать и анализировать сложные наборы данных и находить в них смысл или закономерность. Каждый алгоритм – это конечный набор однозначных пошаговых инструкций, которые компьютер может выполнять для достижения определенной цели. В модели машинного обучения цель заключается в том, чтобы установить или обнаружить закономерности, с помощью которых пользователи могут создавать прогнозы либо классифицировать информацию. В алгоритмах машинного обучения используются параметры, основанные на учебных данных (подмножество данных, представляющее более широкий набор). При расширении учебных данных для более реалистичного представления мира с помощью алгоритма вычисляются более точные результаты. В различных алгоритмах применяются разные способы анализа данных. Они часто группируются по методам машинного обучения, в рамках которых используются: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением. В наиболее популярных алгоритмах для прогнозирования целевых категорий, поиска необычных точек данных, прогнозирования значений и обнаружения сходства используются регрессия и классификация [ 15 15 Алгоритмы машинного обучения [Электронный ресурс] //azure.microsoft.com URL: https://azure.microsoft.com/ru-ru/overview/machine-learning-algorithms/#overview (дата обращения: 07.07.2022) ].

Анализ алгоритмов (Analysis of algorithms) – это область на границе компьютерных наук и математики. Цель его состоит в том, чтобы получить точное представление об асимптотических характеристиках алгоритмов и структур данных в усредненном виде. Объединяющей темой является использование вероятностных, комбинаторных и аналитических методов. Объектами изучения являются случайные ветвящиеся процессы, графы, перестановки, деревья и строки.

Анализ временных рядов (Time series analysis) – это раздел машинного обучения и статистики, который анализирует временные данные. Многие типы задач машинного обучения требуют анализа временных рядов, включая классификацию, кластеризацию, прогнозирование и обнаружение аномалий. Например, вы можете использовать анализ временных рядов, чтобы спрогнозировать будущие продажи зимних пальто по месяцам на основе исторических данных о продажах.

Анализ данных (Data analysis) – это область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.

Анализ настроений( Sentiment analysis) – это использование статистических алгоритмов или алгоритмов машинного обучения для определения общего отношения группы – положительного или отрицательного – к услуге, продукту, организации или теме. Например, используя понимание естественного языка, алгоритм может выполнять анализ настроений по текстовой обратной связи по университетскому курсу, чтобы определить степень, в которой студентам в целом понравился или не понравился учебный курс.

Анализ основных компонентов (PCA)( Principal component analysis (PCA)) – это построение новых функций, которые являются основными компонентами набора данных. Главные компоненты представляют собой случайные величины максимальной дисперсии, построенные из линейных комбинаций входных признаков. Эквивалентно, они являются проекциями на оси главных компонентов, которые представляют собой линии, минимизирующие среднеквадратичное расстояние до каждой точки в наборе данных. Чтобы обеспечить уникальность, все оси главных компонентов должны быть ортогональны. PCA – это метод максимального правдоподобия для линейной регрессии при наличии гауссовского шума как на входе, так и на выходе. В некоторых случаях PCA соответствует преобразованию Фурье, например DCT, используемому при сжатии изображений JPEG.

Аналитика данных (Data analytics) – это наука об анализе необработанных данных, чтобы делать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком.