Александр Чесалов - Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям

Критическая информационная инфраструктура (Critical information infrastructure) – это объекты критической информационной инфраструктуры, а также сети электросвязи, используемые для организации взаимодействия таких объектов.

Критическая информационная инфраструктура Российской Федерации (Critical information infrastructure of the Russian Federation) – это совокупность объектов критической информационной инфраструктуры, а также сетей электросвязи, используемых для организации взаимодействия объектов критической информационной инфраструктуры между собой.

Логистическая регрессия (logit model, Logistic regression) – это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения интересующего нас события с помощью логистической функции [ 23 23 .Логистическая регрессия. [Электронный ресурс] // www.statmethods.ru. URL: https://www.statmethods.ru/statistics-metody/logisticheskaya-regressiya/ (дата обращения: 03.02.2022) ].

Логическое программирование (Logic programming) – это парадигма программирования, которая основывается на формальной логике. Любая программа, написанная на логическом языке программирования, представляет собой набор предложений в логической форме, выражающий факты и правила о некоторой проблемной области.

Логическое программирование (Logic programming) – это тип парадигмы программирования, в которой вычисления выполняются на основе хранилища знаний фактов и правил; LISP и Prolog – два языка логического программирования, используемые для программирования AI.

Локальное устройство (Local device) – это устройства, входящие в сеть, которая покрывает относительно небольшую территорию или небольшую группу зданий.

Локальный сервер (Local server) – это хостинг, работающий при помощи программ, которые осуществляют его эмуляцию на личном компьютере.

Маркер (Token)в языковой модели – это элементарная единица, на которой модель обучается и делает прогнозы.

Марковская модель (Markov model) —это статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, задачей которой является определение неизвестных параметров на основе наблюдаемых данных.

Марковский процесс (Markov process) – это случайный процесс, эволюция которого после любого заданного значения временного параметра t не зависит от эволюции, предшествовавшей t, при фиксированных параметрах процесса [ 24 24 .Марковский процесс [Электронный ресурс] //en.wikipedia.org. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81 (дата обращения: 07.07.2022) ].

Масштабируемость (Scalability) – это способность системы, сети или процесса справляться с увеличением рабочей нагрузки (увеличивать свою производительность) при добавлении ресурсов (обычно аппаратных).

Машина опорных векторов (Support Vector Machine) – это популярная модель обучения с учителем, разработанная Владимиром Вапником и используемая как для классификации данных, так и для регрессии. Тем не менее, он обычно используется для задач классификации, построения гиперплоскости, где расстояние между двумя классами точек данных максимально. Эта гиперплоскость известна как граница решения, разделяющая классы точек данных по обе стороны от плоскости.

Машина Тьюринга( Turing machine) – это математическая модель вычислений, определяющая абстрактную машину, которая манипулирует символами на полосе ленты в соответствии с таблицей правил. Несмотря на простоту модели, для любого компьютерного алгоритма можно построить машину Тьюринга, способную имитировать логику этого алгоритма.

Машинное восприятие (Machine perception) – это способность системы получать и интерпретировать данные из внешнего мира аналогично тому, как люди используют наши органы чувств. Обычно это делается с подключенным оборудованием, хотя можно использовать и программное обеспечение.

Машинное зрение (Machine Vision) – это применение общего набора методов, позволяющих компьютерам видеть, для промышленности и производства.

Машинное обучение (Machine Learning) – это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования» [ 25 25 .Машинное обучение [Электронный ресурс] // en.wikipedia.org. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Arthur_Samuel (дата обращения: 14.01.2022) , 26 26 .Машинное обучение. [Электронный ресурс] // datascience.stackexchange.com. URL: https://datascience.stackexchange.com/questions/37078/source-of-arthur-samuels-definition-of-machine-learning (дата обращения: 14.01.2022) ]. Также под машинным обучением понимают технологии автоматического обучения алгоритмов искусственного интеллекта распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования [ 27 27 .Машинное обучение. [текст].– Москва: Агентство промышленного развития Москвы, 2019.-155 с. [Электронный ресурс] // apr.moscow. URL: https://apr.moscow/analitics/promyshlennost-moskvy (дата обращения: 02.02.2022). ]. Также машинное обучение определяют, как одно из направлений (подмножеств) искусственного интеллекта, благодаря которому воплощается ключевое свойство интеллектуальных компьютерных систем – самообучение на основе анализа и обработки больших разнородных данных. Чем больше объем информации и ее разнообразие, тем проще искусственному интеллекту найти закономерности и тем точнее будет получаемый результат.