Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

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 повышения градиента (Gradient boost machine) – это тип метода машинного обучения, в котором используется ансамбль слабых моделей прогнозирования для выполнения задач регрессии и классификации.

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 [ 46 46 Машинное обучение [Электронный ресурс] // en.wikipedia.org. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Arthur_Samuel (дата обращения: 14.01.2022) , 47 47 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 [ 48 48 Технологии искусственного интеллекта. [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.

Машинное обучение Microsoft Azure (платформа автоматизации искусственного интеллекта) – это функция, которая предлагает расширенную облачную аналитику, предназначенную для упрощения машинного обучения для бизнеса. Бизнес-пользователи могут моделировать по-своему, используя лучшие в своем классе алгоритмы из пакетов Xbox, Bing, R или Python или добавляя собственный код R или Python. Затем готовую модель можно за считанные минуты развернуть в виде веб-службы, которая может подключаться к любым данным в любом месте. Его также можно опубликовать для сообщества в галерее продуктов или на рынке машинного обучения. В Machine Learning Marketplace доступны интерфейсы прикладного программирования (API) и готовые сервисы. Также, – это способность машин автоматизировать процесс обучения. Входными данными этого процесса обучения являются данные, а выходными данными – модель. Благодаря машинному обучению система может выполнять функцию обучения с данными, которые она принимает, и, таким образом, она становится все лучше в указанной функции.

Машинное прослушивание( Machine listening) – это класс прикладного искусственного интеллекта, используемый для восприятия звука, понятного машинам.

Машинный интеллект (Machine intelligence) —это раздел компьютерных наук, занимающийся воспроизведением или имитацией человеческого интеллекта, самосознания, знаний, мышления в компьютерных программах. Это также обобщающий термин для различных типов алгоритмов обучения, включая машинное обучение и глубокое обучение.

Машинный перевод (Machine Translation) –это раздел компьютерной лингвистики, с использованием программного обеспечения для перевода текста или речи с одного языка на другой. [ 49 49 Машинный перевод [Электронный ресурс] //towardsdatascience.com URL: https://towardsdatascience.com/machine-translation-a-short-overview-91343ff39c9f (дата обращения: 07.07.2022) ]

Машинный разум (Machine intelligence) – это общий термин, охватывающий машинное обучение, глубокое обучение и классические алгоритмы обучения.

Машины опорных векторов или сети опорных векторов (Support-vector machines, Support-vector networks) – это контролируемые модели обучения с соответствующими алгоритмами обучения, которые анализируют данные для классификации и регрессионного анализа. Разработаны в AT&T Bell Laboratories Владимиром Вапником с коллегами в 1992 году. Машины опорных векторов являются одним из самых надежных методов прогнозирования, основанным на статистическом обучении или теории теории Вапника – Червоненкиса, предложенной Вапником (1982, 1995) и Червоненкисом (1974). Учитывая набор обучающих примеров, каждый из которых помечен как принадлежащий к одной из двух категорий, алгоритм обучения машины опорных векторов строит модель, которая относит новые примеры к той или иной категории, превращая ее в невероятностный двоичный линейный классификатор (хотя методы такие как масштабирование Платта, существуют для использования машин опорных векторов в вероятностной классификации). Машины опорных векторов сопоставляют обучающие примеры с точками в пространстве, чтобы максимизировать ширину разрыва между двумя категориями. Затем новые примеры сопоставляются с тем же пространством, и их принадлежность к категории определяется в зависимости от того, на какую сторону разрыва они попадают. В дополнение к выполнению линейной классификации SVM могут эффективно выполнять нелинейную классификацию, используя так называемый трюк ядра, неявно отображая свои входные данные в многомерные пространства признаков. Когда данные не размечены, обучение с учителем невозможно, и требуется подход к обучению без учителя, который пытается найти естественную кластеризацию данных в группы, а затем сопоставляет новые данные с этими сформированными группами. Алгоритм кластеризации опорных векторов, созданный Хавой Зигельманн и Владимиром Вапником, применяет статистику опорных векторов, разработанную в алгоритме машин опорных векторов, для категоризации неразмеченных данных.