Александр Власкин - Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов

База Данных ImageNet (ImageNet) – это большая визуальная база данных, предназначенная для использования в исследованиях программного обеспечения для распознавания визуальных объектов. Более 14 миллионов изображений были вручную аннотированы в рамках проекта, чтобы указать, какие объекты изображены, и, по крайней мере, в одном миллионе изображений также предусмотрены ограничивающие рамки. ImageNet содержит более 20 000 категорий, среди которых типичная категория, такая как «воздушный шар» или «клубника», состоит из нескольких сотен изображений. База данных аннотаций URL-адресов сторонних изображений находится в свободном доступе непосредственно из ImageNet, хотя фактические изображения не принадлежат ImageNet. С 2010 года в рамках проекта ImageNet проводится ежегодный конкурс программного обеспечения ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), в котором программы соревнуются за правильную классификацию и обнаружение объектов и сцен. В задаче используется «усеченный» список из тысячи неперекрывающихся классов. [ 17 17 База Данных ImageNet [Электронный ресурс] www.wikiwand.com/en URL: https://www.wikiwand.com/en/IEEE_Computational_Intelligence_Society (дата обращения: 07.07.2022) ]

База данных MNIST (MNIST) –это база данных образцов рукописного написания цифр от 0 до 9, содержит 60 000 образцов наборов данных для обучения и тестовый набор из 10 000 образцов. Цифры были нормализованы по размеру и расположены в центре изображения фиксированного размера. Каждое изображение хранится в виде массива целых чисел 28x28, где каждое целое число представляет собой значение в оттенках серого от 0 до 255 включительно. MNIST – это канонический набор данных для машинного обучения, часто используемый для тестирования новых подходов к машинному обучению. Это часть большой базы данных рукописных форм и символов, опубликованной Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST).

Базовый уровень( Baseline) – это модель, используемая в качестве контрольной точки для сравнения того, насколько хорошо работает другая модель (как правило, более сложная). Например, модель логистической регрессии может служить базовым уровнем для глубокой модели. Для конкретной проблемы базовый уровень помогает разработчикам моделей количественно определить минимальную ожидаемую производительность, которую новая модель должна обеспечить, чтобы быть полезной.

Байесовская оптимизация (Bayesian optimization) – это метод вероятностной регрессионной модели для оптимизации ресурсоемких целевых функций путем оптимизации суррогата с помощью байесовского метода обучения. Поскольку байесовская оптимизация сама по себе очень дорогая, ее обычно используют для оптимизации дорогостоящих задач с небольшим количеством параметров, таких как выбор гиперпараметров.

Байесовская сеть (или Байесова сеть, Байесовская сеть доверия) (Bayesian Network) – это графическая вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. Например, байесовская сеть может быть использована для вычисления вероятности того, чем болен пациент по наличию или отсутствию ряда симптомов, основываясь на данных о зависимости между симптомами и болезнями.

Байесовский классификатор в машинном обучении (Bayesian classifier in machine learning) – это семейство простых вероятностных классификаторов, основанных на использовании теоремы Байеса и «наивном» предположении о независимости признаков классифицируемых объектов. Анализ на основе байесовской классификации активно изучался и использовался начиная с 1950-х годов в области классификации документов, где в качестве признаков использовались частоты слов. Алгоритм является масштабируемым по числу признаков, а по точности сопоставим с другими популярными методами, такими как машины опорных векторов. Как и любой классификатор, байесовский присваивает метки классов наблюдениям, представленным векторами признаков. При этом предполагается, что каждый признак независимо влияет на вероятность принадлежности наблюдения к классу. Например, объект можно считать яблоком, если он имеет округлую форму, красный цвет и диаметр около 10 см. Наивный байесовский классификатор «считает», что каждый из этих признаков независимо влияет на вероятность того, что этот объект является яблоком, независимо от любых возможных корреляций между характеристиками цвета, формы и размера. Простой байесовский классификатор строится на основе обучения с учителем. Несмотря на мало реалистичное предположение о независимости признаков, простые байесовские классификаторы хорошо зарекомендовали себя при решении многих практических задач. Дополнительным преимуществом метода является небольшое число примеров, необходимых для обучения [ 18 18 Байесовский классификатор в машинном обучении [Электронный ресурс] //wiki.loginom.ru URL: https://wiki.loginom.ru/articles/bayesian_classifier.html (дата обращения: 07.07.2022) ].

Байесовское программирование (Bayesian programming) —это формы и методология для определения вероятностных моделей и решения проблем, когда доступно меньше необходимой информации.

Байт (Byte) – это восемь битов. Байт – это просто кусок из 8 единиц и нулей. Например: 01000001 – это байт. Компьютер часто работает с группами битов, а не с отдельными битами, и наименьшая группа битов, с которой обычно работает компьютер, – это байт. Байт равен одному столбцу в файле, записанном в символьном формате.

Башня (Tower) – это компонент глубокой нейронной сети, которая сама по себе является глубокой нейронной сетью без выходного слоя. Как правило, каждая башня считывает данные из независимого источника. Башни независимы до тех пор, пока их выходные данные не будут объединены в последнем слое.

Безопасность критической информационной инфраструктуры (Security of a critical information infrastructure) – это состояние защищенности критической информационной инфраструктуры, обеспечивающее ее устойчивое функционирование при проведении в отношении ее компьютерных атак.

Безопасность приложений (Application security) – это процесс повышения безопасности приложений путем поиска, исправления и повышения безопасности приложений. Многое из этого происходит на этапе разработки, но включает инструменты и методы для защиты приложений после их развертывания. Это становится все более важным, поскольку хакеры все чаще атакуют приложения.

Бенчмарк (Benchmark) (также benchmark program, benchmarking program, benchmark test) –это тестовая программа или пакет для оценки (измерения и/или сравнения) различных аспектов производительности процессора, отдельных устройств, компьютера, системы или конкретного приложения, программного обеспечения; эталон, который позволяет сравнивать продукты разных производителей друг с другом или с некоторым стандартом. Например, онлайн-бенчмарк – онлайн-бенчмарк; стандартный бенчмарк – стандартный бенчмарк; сравнение времени бенчмарка – сравнение времени выполнения бенчмарка