Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

Тут можно читать онлайн Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов - бесплатно ознакомительный отрывок. Жанр: Руководства. Здесь Вы можете читать ознакомительный отрывок из книги онлайн без регистрации и SMS на сайте лучшей интернет библиотеки ЛибКинг или прочесть краткое содержание (суть), предисловие и аннотацию. Так же сможете купить и скачать торрент в электронном формате fb2, найти и слушать аудиокнигу на русском языке или узнать сколько частей в серии и всего страниц в публикации. Читателям доступно смотреть обложку, картинки, описание и отзывы (комментарии) о произведении.

Читать книгу

Название:

Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов
Автор:

Александр Власкин
Жанр:

Руководства
Издательство:

неизвестно
Год:

неизвестен
ISBN:

9785005686770
Рейтинг:

3/5. Голосов: 11
Избранное:

Добавить в избранное
Отзывы:

Читать комментарии
Ваша оценка:
60

1

2

3

4

5

Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов краткое содержание

Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов - описание и краткое содержание, автор Александр Власкин, читайте бесплатно онлайн на сайте электронной библиотеки LibKing.Ru

Дорогой читатель!Твоему вниманию предлагается уникальная книга!Современный глоссарий из более чем 2500 популярных терминов и определений по машинному обучению и искусственному интеллекту.Эта книга уникальна еще и тем, что ее писали эксперты-практики, которые работали вместе над Программой Центра искусственного интеллекта МГТУ им. Н. Э. Баумана, программами «Искусственный интеллект» и «Глубокая аналитика» проекта «Приоритет 2030» МГТУ им. Н. Э. Баумана в 2021—2022 годах.

Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов - читать онлайн бесплатно ознакомительный отрывок

Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов - читать книгу онлайн бесплатно (ознакомительный отрывок), автор Александр Власкин

Тёмная тема

Шрифт:

↓

↑

Сбросить

Интервал:

↓

↑

Закладка:

Сделать

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)

Марковское свойство [Электронный ресурс] //wikimili.com URL: https://wikimili.com/en/Markov_property/(дата обращения: 07.07.2022)

Машинное обучение [Электронный ресурс] // en.wikipedia.org. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Arthur_Samuel(дата обращения: 14.01.2022)

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)

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).

Машинный перевод [Электронный ресурс] //towardsdatascience.com URL: https://towardsdatascience.com/machine-translation-a-short-overview-91343ff39c9f(дата обращения: 07.07.2022)

Мета-обучение [Электронный ресурс] www.machinelearningmastery.ru URL: https://www.machinelearningmastery.ru/learning-to-learn-a-gentle-introduction-to-meta-learning-4befb76da91a/(дата обращения: 07.07.2022)

Методология разработки и операции ps [Электронный ресурс] www.atlassian.com URL: https://www.atlassian.com/ru/devops(дата обращения: 07.07.2022)

Методология разработки и операции [Электронный ресурс] //mcs.mail.ru URL: https://mcs.mail.ru/blog/chto-takoe-metodologiya-devops(дата обращения: 07.07.2022)

Методы эвристического поиска [Электронный ресурс] //intuit.ru URL: https://intuit.ru/studies/professional_skill_improvements/1574/courses/507/lecture/(дата обращения: 07.07.2022)

Метрика [Электронный ресурс] www.machinelearningmastery.ru URL: https://www.machinelearningmastery.ru/20-popular-machine-learning-metrics-part-1-classification-regression-evaluation-metrics-1ca3e282a2ce/(дата обращения: 07.07.2022)

Механизм логического вывода [Электронный ресурс] //ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki(дата обращения: 07.07.2022)

Минимаксные потери [Электронный ресурс] //mcs.mail.ru URL: https://dev.abcdef.wiki/wiki/Minimax(дата обращения: 07.07.2022)

Многозадачное обучение [Электронный ресурс] // https://ai-news.ru. URL: https://ai-news.ru/2019/07/8_glavnyh_proryvov_v_nejrosetevom_nlp.html(дата обращения: 04.08.2022)

Многослойная нейронная сеть [Электронный ресурс] //wiki.loginom.ru URL: https://wiki.loginom.ru/articles/multilayer-neural-net.html(дата обращения: 07.07.2022)

Модальность [Электронный ресурс] //vslovarike.ru URL: https://vslovarike.ru/(дата обращения: 07.07.2022)

Мультимодальная модель [Электронный ресурс] www.projectpro.io URL: https://www.projectpro.io/recipes/what-are-multimodal-models-transformers(дата обращения: 07.07.2022)

Наивный Байес [Электронный ресурс] //proglib.io URL: https://proglib.io/p/izuchaem-naivnyy-bayesovskiy-algoritm-klassifikacii-dlya-mashinnogo-obucheniya-2021-11-12(дата обращения: 07.07.2022)

Н-грамма [Электронный ресурс] //sysblok.ru URL: https://sysblok.ru/knowhow/chto-takoe-n-grammy-i-s-chem-ih-edjat/(дата обращения: 07.07.2022)

Нейрокибернетика [Электронный ресурс] //kartaslov.ru URL: https://kartaslov.ru(дата обращения: 07.07.2022)

Нейрокомпьютер. [Электронный ресурс] //ru.wikipedia.org. URL: https://ru.wikipedia.org/ wiki/Нейрокомпьютер (дата обращения: 04.08.2022)