Александр Чесалов - Глоссариум по цифровой экономике. 1500 терминов и определений

– ИНФОСЕК Защита информации (Information security INFOSEC) –это защита информационных систем от несанкционированного доступа, использования, раскрытия, нарушения, модификации или уничтожения с целью обеспечения конфиденциальности, целостности и доступности.

– Инфраструктура как услуга (IaaS) (Infrastructure as a service) – это форма облачных вычислений, которая предоставляет виртуализированные вычислительные ресурсы через Интернет. IaaS – это одна из трех основных категорий услуг облачных вычислений, наряду с программным обеспечением как услугой (SaaS) и платформой как услугой (PaaS).

– Инфраструктура электронного бизнес (E-business infrastructure) – это архитектура оборудования, программного обеспечения, контента и данных, используемая для предоставления услуг электронного бизнеса сотрудникам, клиентам и партнерам. Инфраструктура также может включать в себя методы публикации данных и документов, доступ к которым осуществляется через приложения электронного бизнеса.

– Инфраструктура электронного правительства (E-Government Infrastructure) – это совокупность размещенных на территории Российской Федерации государственных информационных систем, программно-аппаратных средств и сетей связи, обеспечивающих при оказании услуг и осуществлении функций в электронной форме взаимодействие органов государственной власти Российской Федерации, органов местного самоуправления, граждан и юридических лиц.

– Искусственные нейронные сети (ИНС) (Artificial neural networks (ANNs)) – это вычислительные системы, вдохновленные биологическими нейронными сетями, составляющими мозг животных. ИНС основана на наборе связанных единиц или узлов, называемых искусственными нейронами, которые грубо моделируют нейроны в биологическом мозге. Каждое соединение, как и синапсы в биологическом мозге, может передавать сигнал другим нейронам. Искусственный нейрон получает сигналы, затем обрабатывает их и может передавать сигналы связанным с ним нейронам. «Сигнал» в соединении – это действительное число, а выход каждого нейрона вычисляется с помощью некоторой нелинейной функции суммы его входов. Соединения называются ребрами. Нейроны и ребра обычно имеют вес, который корректируется по мере обучения. Вес увеличивает или уменьшает силу сигнала в соединении. Нейроны могут иметь такой порог, что сигнал отправляется только в том случае, если совокупный сигнал пересекает этот порог. Как правило, нейроны объединяются в слои. Различные уровни могут выполнять различные преобразования своих входных данных. Сигналы проходят от первого слоя (входной слой) к последнему слою (выходному слою), возможно, после многократного прохождения слоев.

– Искусственный интеллект (ИИ) (Artificial intelligence (AI)) – это компьютерная программа, способная самостоятельно выполнять интеллектуальные операции. Искусственный интеллект трудно определить, поскольку дать исчерпывающее определение интеллекта тоже сложно. А также,

– Искусственный интеллект (ИИ) (Artificial intelligence (AI)) – это термин, который относится к моделированию человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать как люди и имитировать их действия. Этот термин также может применяться к любой машине, которая демонстрирует черты, связанные с человеческим разумом, такие как обучение и решение проблем.

– Искусственный интеллект для ИТ-операций (Artificial Intelligence for IT Operations, AIOps) – это новая ИТ-практика, которая применяет искусственный интеллект к ИТ-операциям, чтобы помочь организациям разумно управлять инфраструктурой, сетями и приложениями для обеспечения производительности, отказоустойчивости, емкости, времени безотказной работы и, в некоторых случаях, безопасности. Перенося традиционные оповещения на основе пороговых значений и ручные процессы на системы, использующие преимущества искусственного интеллекта и машинного обучения, AIOps позволяет организациям лучше отслеживать ИТ-активы и предвидеть негативные инциденты и последствия до того, как они произойдут. AIOps – это термин, придуманный Gartner в 2016 году как отраслевая категория для технологии аналитики машинного обучения, которая улучшает аналитику ИТ-операций, охватывающую операционные задачи, включая автоматизацию, мониторинг производительности и корреляцию событий, среди прочего. Gartner определяет платформу AIOps следующим образом: «Платформа AIOps сочетает в себе функции больших данных и машинного обучения для поддержки всех основных функций ИТ-операций за счет масштабируемого приема и анализа постоянно растущего объема, разнообразия и скорости данных, генерируемых ИТ. Платформа позволяет одновременно использовать несколько источников данных, методы сбора данных, аналитические и презентационные технологии». По сути AIOps – это искусственный интеллект для управления ИТ на базе многослойной платформы, который автоматизирует обработку данных и принятие решения с помощью машинного обучения и аналитики больших данных, которые приходят с различных элементов ИТ-инфраструктуры в режиме реального времени (см. рисунок Gartner платформы AIOps).

AIOps состоит из двух основных компонентов: «большие данные» и «машинное обучение». Таким образом, ИТ специалисты должны отойти от логгирования и отслеживания множества отдельных событий (siloed IT), которые активно используются сейчас, а положиться на машинное обучение и анализ данных, которые приходят от систем мониторинга, журналов нарядов на работы и т. д. [ 17 17 .Искусственный интеллект для ИТ-операций [Электронный ресурс] //networkguru.ru URL: https://networkguru.ru/aiops-artificial-intelligence-for-it-operations/ (дата обращения: 18.07.2022) ].

– Искусственный нейрон (Artificial neuron) – это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронная сеть. Разница между искусственным нейроном и биологическим нейроном представлена на рисунке.

Искусственные нейроны – это элементарные единицы искусственной нейронной сети. Искусственный нейрон получает один или несколько входных сигналов (представляющих возбуждающие постсинаптические потенциалы и тормозные постсинаптические потенциалы на нервных дендритах) и суммирует их для получения выходного сигнала (или активации, представляющего потенциал действия нейрона, который передается по его аксону). Обычно каждый вход взвешивается отдельно, а сумма проходит через нелинейную функцию, известную как функция активации или передаточная функция. Передаточные функции обычно имеют сигмовидную форму, но они также могут принимать форму других нелинейных функций, кусочно-линейных функций или ступенчатых функций. Они также часто являются монотонно возрастающими, непрерывными, дифференцируемыми и ограниченными.