Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

Ловушка NaN( NaN trap) – это элемент числового типа данных, который можно интерпретировать как неопределенное или непредставимое значение, особенно в арифметике с плавающей запятой. Когда одно число в вашей модели становится NaN во время обучения, что приводит к тому, что многие или все другие числа в вашей модели в конечном тоже итоге становятся NaN. [ 39 39 Ловушка NaN [Электронный ресурс] //en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/NaN (дата обращения: 07.07.2022) ]

Логарифм отношения шансов (Log-odds) – это логарифм отношения вероятностей наступления и не наступления события. Log-odds – это краткий способ обозначения взятия натурального логарифма из шансов. Когда вы берете натуральный логарифм чего-то, вы в основном делаете его более нормально распределенным. Когда мы делаем что-то более нормально распределенное, мы ставим его в таком масштабе, с которым очень легко работать.

Логика описания (Description logic) – это семейство формальных языков представления знаний. DL используются в искусственном интеллекте для описания и обоснования соответствующих концепций предметной области (известных как терминологические знания). Это особенно важно для обеспечения логического формализма для онтологий и Semantic Web: Web Ontology Language (OWL). Наибольшее применение DL и OWL находит в биомедицинской информатике, где DL помогает в кодификации биомедицинских знаний.

Логика первого порядка (также известная как исчисление предикатов первого порядка и логика предикатов) (First-order logic) – это набор формальных систем, используемых в математике, философии, лингвистике и информатике. Логика первого порядка использует количественные переменные вместо нелогических объектов и допускает использование предложений, содержащих переменные, так что вместо таких утверждений, как Сократ – человек, могут быть выражения в форме «существует такое X, что X есть Сократ и X – человек», и существует квантор, а X – переменная. Это отличает ее от логики высказываний, которая не использует кванторы или отношения.

Логика по умолчанию (Default logic) – это немонотонная логика, предложенная Раймондом Рейтером для формализации рассуждений с предположениями по умолчанию. Логика по умолчанию может выражать такие факты, как «по умолчанию, что-то истинно».

Логика разделения (Separation logic) – расширение логики Хоара – это способ рассуждения о программах. Язык утверждений логики разделения является частным случаем логики сгруппированных импликаций (BI).

Логистическая регрессия (Logistic regression) – это статистический метод для анализа набора данных, в котором есть одна или несколько независимых переменных, которые определяют результат. Результат измеряется с помощью дихотомической переменной (в которой есть только два возможных результата). Она используется для прогнозирования двоичного результата (1/0, да / нет, истина / ложь) с учетом набора независимых переменных. Логистическую регрессию можно рассматривать как особый случай линейной регрессии, когда исходная переменная является категориальной, где мы используем логарифм шансов в качестве зависимой переменной. Проще говоря, он предсказывает вероятность возникновения события путем подгонки данных клогитфункции. В некоторых случаях зависимые переменные могут иметь более двух результатов, например, в браке / не замужем / в разводе, такие сценарии классифицируются как полиномиальная логистическая регрессия. [ 40 40 Логистическая регрессия [Электронный ресурс] www.machinelearningmastery.ru URL: https://www.machinelearningmastery.ru/logistic-regression-for-dummies-a-detailed-explanation-9597f76edf46/ (дата обращения: 07.07.2022) ]

Логистическая функция ошибки (также функция потерь логистической регрессии)( Log Loss) – Эту функцию называют также «логлосс» (logloss / log_loss), перекрёстной / кросс-энтропией. В большинстве обучающих сетей – это ошибка, которая рассчитывается как разница между фактическим выходным значением y и прогнозируемым выходным значением ŷ. Функция, используемая для вычисления этой ошибки, известна как функция потерь. [ 41 41 Логистическая функция ошибки [Электронный ресурс] //dyakonov.org URL: https://dyakonov.org/2018/03/12/ (дата обращения: 07.07.2022) ]

Логит( Logits) – это функция, также известная как функция логарифмических шансов, – это функция, которая представляет значения вероятности от 0 до 1 и от отрицательной бесконечности до бесконечности. Эта функция обратна сигмовидной функции, которая ограничивает значения от 0 до 1 по оси Y, а не по оси X. Поскольку логит-функция существует в диапазоне от 0 до 1, эта функция чаще всего используется для понимания вероятностей используется аналогично сигмовидной функции в нейронных сетях. Сигмоидальная или активационная функция выдает вероятность, тогда как логит-функция принимает вероятность и выдает действительное число между отрицательной и положительной бесконечностью. Как и сигмовидная функция, логит-функции часто размещаются в качестве последнего слоя в нейронной сети, поскольку это может упростить данные. Например, логит-функция часто используется на последнем слое нейронной сети, используемой в задачах классификации. Поскольку сеть определяет вероятности для классификации, функция логита может преобразовывать эти вероятности в действительные числа.

Логит модель (Logit model) – это статистическая модель, используемая для предсказания вероятности возникновения интересующего нас события с помощью логистической функции [ 42 42 Логистическая регрессия. [Электронный ресурс] // www.statmethods.ru. URL: https://www.statmethods.ru/statistics-metody/logisticheskaya-regressiya/ (дата обращения: 03.02.2022) ].

Логит-функция ( Logit Function) – это обратная сигмоидальная «логистическая» функция, используемая в математике, особенно в статистике.

Логическая запись (Logical record) – это все данные для данной единицы анализа. Он отличается от физической записи тем, что может потребоваться несколько физических записей для хранения всех данных для данной единицы анализа. Например, в данных изображения карты «карта» представляет собой физическую запись, и обычно требуется несколько «карт» для хранения всей информации для одного случая или единицы анализа.

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. Также, – 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.