Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

Емкость модели (машинного обучения)( Model capacity) – это неофициальный термин, очень близкий к сложности модели. Это способ рассказать о том, насколько сложную модель или взаимосвязь может выразить модель. Можно было бы ожидать, что модель с большей емкостью сможет смоделировать больше взаимосвязей между большим количеством переменных, чем модель с меньшей емкостью. Существуют различные способы формализовать емкость и вычислить ее числовое значение. Одно из них измерение VC, размерность Вапника-Червоненкиса, – это математически строгая формулировка емкости. Самый распространенный способ оценить емкость модели – подсчитать количество параметров. Чем больше параметров, тем выше емкость в целом.

Естественный язык (Natural language) –это человеческий язык, такой как английский, русский или стандартный мандарин, используемый в повседневном общении людей, в отличие от сконструированного языка, искусственного языка, машинного языка или языка формальной логики. Также называется обычным языком.

Жадная политика (Greedy policy) – в обучении с подкреплением – это политика, которая всегда выбирает действие с наивысшей ожидаемой отдачей.

Загрузка сознания (Mind Uploading, Whole brain emulation) – это трансгуманистическая концепция, согласно которой «содержание» человеческого мозга можно представить в виде двоичного кода и загрузить на компьютер. Загрузка разума, также известная как эмуляция всего мозга (whole brain emulation, WBE), представляет собой теоретический футуристический процесс сканирования физической структуры мозга, достаточно точного для создания имитации психического состояния (включая долговременную память и «я») и передачи или копирование на компьютер в цифровом виде. Затем компьютер будет запускать симуляцию обработки информации мозгом, чтобы он реагировал, по существу, так же как исходный мозг, и испытывал разумный сознательный разум.

Задача «последовательность к последовательности»( Sequence-to-sequence task) – это задача, которая преобразует входную последовательность маркеров в выходную последовательность маркеров.

Закон Мура (Moore’s Law) – это эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром, согласно которому количество транзисторов, размещаемых в кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца, а стоимость компьютеров уменьшается вдвое. Другой принцип закона Мура гласит, что рост количества микропроцессоров экспоненциальный

Закрытый словарь (Closed dictionary)в системах распознавания речи – это словарь с ограниченным количеством слов, на который настроена система распознавания и который не может пополняться пользователем. [ 25 25 Закрытый словарь [Электронный ресурс] www.machinelearningmastery.ru URL: https://www.machinelearningmastery.ru/machine-learning-algorithms-in-laymans-terms-part-1-d0368d769a7b/ (дата обращения: 07.07.2022) ]

Запись (Record)в зависимости от контекста «запись» этот термин может относиться к физической или логической записи.

Запись Big O notation( Big O notation) – это математическая запись, описывающая предельное поведение функции, когда аргумент стремится к определенному значению или к бесконечности. Это член семейства обозначений, изобретенных Полом Бахманом, Эдмундом Ландау и другими, которые вместе называются обозначениями Бахмана-Ландау или асимптотическими обозначениями.

Защита данных (Data protection) – это процесс защиты данных, который включает в себя взаимосвязь между сбором и распространением данных и технологий, общественным восприятием и ожиданием конфиденциальности, а также политическими и правовыми основами, связанными с этими данными. Он направлен на достижение баланса между индивидуальными правами на неприкосновенность частной жизни, но при этом позволяет использовать данные в деловых целях.

Здравый смысл (Commonsense knowledge) – этоодна из ветвей искусственный интеллект (AI), которая занимается моделированием способности человека делать предположения о типе и сущности обычных ситуаций, с которыми он сталкивается каждый день. Эти предположения включают суждения о физических свойствах, целях, намерениях и поведении людей, а также о возможных результатах их действий и взаимодействий.

Зима искусственного интеллекта (Winter of artificial intelligence, AI winter) – это период сокращения интереса к предметной области, сокращения финансирования исследований. Термин был придуман по аналогии с идеей ядерной зимы. Область искусственного интеллекта пережила несколько циклов ажиотажа, за которыми последовали разочарование и критика, за которыми последовало сильное охлаждение интереса, а потом последовало возобновление интереса спустя годы или десятилетия.

Знания (Knowledge) – это проверенный практикой и удостоверенный логикой результат познания действительности, отраженный в сознании человека в виде представлений, понятий, рассуждений и теорий. Знания формируются в результате целенаправленного педагогического процесса, самообразования и жизненного опыта.

Значение алгоритма( Rete algorithm) – это алгоритм сопоставления с образцом для реализации систем, основанных на правилах. Алгоритм был разработан для эффективного применения многих правил или шаблонов ко многим объектам или фактам в базе знаний. Он используется для определения того, какое из правил системы должно срабатывать на основе ее хранилища данных, ее фактов.

Игровая площадка TensorFlow (TensorFlow Playground) – это инструмент, который поможет вам понять идею нейронных сетей без сложных математических вычислений. TensorFlow Playground, веб-приложение, написанное на JavaScript, которое позволяет вам играть с настоящей нейронной сетью, работающей в вашем браузере, и нажимать кнопки и настраивать параметры, чтобы увидеть, как это работает.

Игровой ИИ (Game AI) – это форма ИИ, характерная для игр, которая использует алгоритм для замены случайности. Это вычислительное поведение, используемое в персонажах, не являющихся игроками, для генерации интеллекта, подобного человеческому, и основанных на реакции действий, предпринимаемых игроком.

Иерархическая кластеризация( Hierarchical clustering) – это алгоритм машинного обучения без контроля, который используется для группировки непомеченных точек данных, имеющих сходные характеристики. Алгоритмы иерархической кластеризации делятся на две категории. Агломерационные иерархические алгоритмы. В агломерационных иерархических алгоритмах каждая точка данных обрабатывается как один кластер, а затем последовательно объединяется или агломерирует (подход снизу вверх) пары кластеров. Иерархия кластеров представлена в виде дендрограммы или древовидной структуры. Разделительные иерархические алгоритмы. С другой стороны, в разделительных иерархических алгоритмах все точки данных обрабатываются как один большой кластер, а процесс кластеризации включает в себя разделение (нисходящий подход) одного большого кластера на различные маленькие кластеры.