Толковый словарь терминов искусственного интеллекта, машинного обучения и нейронных сетей
Абстрактное мышление – это когнитивный процесс, позволяющий работать с идеями, не связанными с конкретными объектами, и важный для ИИ.
Абстракция данных — принцип информатики, выделяющий важные характеристики объектов и процессов, игнорируя детали.
Автокодировщик — это нейронная сеть, обучающаяся кодированию и восстановлению данных, используемая для сжатия, предобучения и обнаружения аномалий.
Автономное обучение — подход в машинном обучении, позволяющий системам самостоятельно формировать выборки и оценивать результаты.
Автономные автомобили управляются искусственным интеллектом и сенсорами, обеспечивая безопасное движение без водителя.
Агент ИИ — это автономная система, способная взаимодействовать с окружающей средой для достижения целей.
Адаптивность в ИИ — способность системы изменять параметры и структуру в ответ на изменения условий или данных.
Аддитивная модель — это статистическая модель, где итоговая переменная — сумма независимых компонентов, отражающих влияние входных переменных.
Аккумуляция градиентов – метод оптимизации, собирающий градиенты ошибки для улучшения обучения нейронных сетей при ограниченной памяти.
Активационная функция — это математическая функция, влияющая на выходной сигнал нейрона и позволяющая моделировать сложные зависимости.
Подмножество параметров модели, которые фактически используются при обработке конкретного входного примера в архитектурах с разреженной активацией, таких как Mixture of Experts (MoE).
Активное обучение — это метод машинного обучения, который оптимизирует выбор данных для разметки, повышая точность при ограниченных ресурсах.
Алгоритм — это четкая последовательность правил для решения задач, обладающая детерминированностью, результативностью, массовостью и дискретностью.
Алгоритм ветвей и границ — метод комбинаторной оптимизации, использующий систематическое перечисление решений с исключением неэффективных подмножеств.
Алгоритм имитации отжига — метастратегия оптимизации, основанная на термической обработке металлов.
Алгоритм Монте-Карло — метод решения задач с использованием статистического моделирования и случайных выборок.
Алгоритм оптимизации роя частиц — метод глобальной оптимизации, основанный на коллективном поведении птиц и рыб.
Алгоритм случайного поиска — метод оптимизации, использующий случайный выбор параметров для нахождения решения.
Алгоритмические предвзятости — это ошибки в МЛ, влияющие на справедливость результатов.
Генетическое программирование – это метод создания программ на основе эволюционных принципов с использованием отбора, скрещивания и мутаций.
Эволюционное программирование — метод оптимизации на основе биологической эволюции, использующий мутации для создания новых решений.
Метод анализа главных компонент снижает размерность данных, преобразуя их в независимые переменные, что помогает в визуализации и обработке информации.
Анализ временных рядов — метод исследования хронологически упорядоченных данных, включающий разложение на основные компоненты и использование статистических моделей.
Систематический процесс выявления и оценки ошибок в моделях машинного обучения.
Анализ сетевой топологии изучает структуру и взаимосвязи в сетевых системах, оценивая их надежность и динамику.
Анализ тональности текста — это метод выявления субъективной информации и эмоционального окраса в текстовых данных с использованием различных алгоритмов.
Аналитика данных — процесс изучения информации для принятия обоснованных решений.
Аннотация – это процесс разметки данных метаданными для создания структурированных наборов для обучения моделей машинного обучения.
Аномалия в машинном обучении — это отклонение от ожидаемого поведения данных, классифицируемое на три типа с использованием различных методов обнаружения.
Ансамблевое обучение — метод, сочетающий несколько алгоритмов для повышения точности предсказаний.
Аргумент в ИИ - это информация, передаваемая в функции и методы для обработки, включая гиперпараметры и входные данные.
Архитектура вычислительной системы – это описание структуры и взаимодействия ее компонентов, включая аппаратные и программные уровни.
Архитектура нейронной сети — это структура и организация нейронов, влияющие на обучение и решение задач.
Ассоциативная память — структура хранения данных, позволяющая находить информацию по содержимому с параллельным поиском.
Ассоциация в ИИ — это связь между информационными единицами, позволяющая создавать семантические сети и моделировать отношения между концептами.
Атрибут — это характеристика объекта в базах данных и программировании.
Аугментация данных – это методы изменения исходных данных для увеличения обучающей выборки и улучшения работы моделей ИИ.
База данных — структурированная система взаимосвязанных данных с механизмами управления доступом и защиты информации.
Иерархическая база данных — это модель с древовидной структурой и однонаправленными связями, обеспечивающая высокую производительность и строгую субординацию.
Реляционная база данных — система, организующая данные в таблицы с уникальными записями, обеспечивающая целостность и минимизацию избыточности.
База знаний — это система для хранения и организации информации, поддерживающая различные типы знаний и модели представления.
Замкнутая база знаний – статическая система с фиксированным набором знаний и без механизмов самообучения.
Открытая база знаний — это динамическая система, которая обновляет и расширяет свои данные, используя алгоритмы машинного обучения и логического вывода.
Байесовская оптимизация — метод оптимизации сложных функций с использованием вероятностной модели и последовательного планирования экспериментов.
Байесовские сети — это графические модели для анализа случайных переменных и их вероятностных зависимостей.
Бандлинг признаков — метод объединения коррелирующих признаков для улучшения моделей машинного обучения.
Безусловная оптимизация — это оптимизация без ограничений на переменные, используемая в машинном обучении.
Бенчмарк — это стандартный набор тестов для оценки и сравнения производительности вычислительных систем и алгоритмов.
Бесконтекстные грамматики — это формальные системы для описания синтаксиса языков, используемые в обработке естественного языка и синтаксическом анализе.
Бессмысленный инпут — это данные без полезной информации для машинного обучения.
Бимодальные модели — это архитектуры, обрабатывающие текст и изображения, позволяющие эффективно интегрировать данные из разных источников.
Бинарная классификация — задача машинного обучения, где объект относится к одному из двух классов, например, для оценки платежеспособности или диагностики.
Блокчейн — распределенная база данных с последовательными блоками информации, обеспечивающая безопасность и прозрачность транзакций.
Big Data — это большие массивы данных, характеризующиеся объёмом, скоростью, разнообразием, достоверностью и ценностью, требующие специальных методов обработки.
Бустинг — это метод машинного обучения, который обучает слабые модели на взвешенных данных для повышения точности.
Валидация — это проверка соответствия системы требованиям пользователей.
Ввод-вывод в машинном обучении — это процесс обработки входных данных и получения выходных результатов.
Вектор признаков — это числовое представление объекта, используемое в машинном обучении.
Векторное кодирование — метод преобразования данных в числовые векторы для обработки моделями машинного обучения.
Верификация — это проверка соответствия ПО заданным спецификациям и стандартам в процессе его разработки.
Верификация моделей — оценка точности и надежности моделей машинного обучения перед их развертыванием.
Визуализация данных — это графическое представление информации для анализа и понимания.
Виртуальная память — метод, позволяющий программам использовать больше адресного пространства, чем имеется в оперативной памяти.
Виртуальная реальность — это компьютерная симуляция, позволяющая пользователям взаимодействовать с искусственной трёхмерной средой.
Виртуальный ассистент — это программа, способная взаимодействовать с пользователями и выполнять различные задачи.
Вложенные нейронные сети — это архитектура, в которой несколько нейронных сетей работают вместе для решения сложных задач.
Механизм внимания в нейронных сетях позволяет моделям фокусироваться на ключевых частях данных для улучшения производительности.
Волновой алгоритм — метод поиска кратчайшего пути в графах, основанный на распространении волны от начального узла.
Временные ряды — это последовательности данных, организованные во времени, используемые для прогнозирования и анализа трендов.
Вспомогательные задачи в машинном обучении — это дополнительные подзадачи, которые улучшают производительность модели на основной задаче.
Входные данные — это информация для обработки в ИИ и машинном обучении, включая изображения, текст и аудио.
Выбор признаков — это процесс определения ключевых характеристик данных для улучшения моделей машинного обучения.
Обучающая выборка — набор размеченных данных, используемый для тренировки моделей ИИ и машинного обучения.
Индуктивный вывод — логический процесс формирования общих заключений на основе частных наблюдений, применяемый в машинном обучении.
Метод принятия решений, основанный на формализованных знаниях и логических связях.
Обратный вывод — метод логического вывода, движущийся от гипотезы к посылкам, применяемый в экспертных системах и AI.
Вывод по аналогии — метод умозаключения, основанный на сходстве объектов для выявления общих свойств, используемый в ИИ для распознавания и классификации.
Прямой вывод — метод логического вывода от данных к заключениям, широко применяемый в экспертных системах.
Выгрузка модели — это сохранение обученной модели машинного обучения для её дальнейшего использования без повторного обучения.
Процесс извлечения значимых характеристик из данных для машинного обучения.
Вызов по образцу — метод решения задач ИИ, основанный на адаптации ранее накопленных прецедентов.
Высокая размерность — это ситуация, когда данные имеют множество признаков, что усложняет их анализ.
Галлюцинации ИИ — это ошибки восприятия, когда модели создают несуществующие объекты или события.
Метод машинного обучения, в котором генератор создает данные, а дискриминатор оценивает их подлинность.
Генеративно-состязательные сети (GAN) — это архитектура глубокого обучения, где генератор создает данные, а дискриминатор их оценивает.
Генеративный ИИ — это направление ИИ, создающее новые данные на основе обучения существующим примерам.
Генерация текста — создание связных текстов с помощью ИИ-моделей, использующих статистические закономерности и семантические структуры.
Генетический алгоритм — это метод оптимизации, основанный на естественном отборе, который улучшает решения через размножение и отбор лучших вариантов.
Глубокое обучение — это метод машинного обучения с использованием многослойных нейронных сетей для решения сложных задач.
Динамическая графика — это генерация и отображение изображений в реальном времени с интерактивным взаимодействием.
Машинная графика — это область информатики, занимающаяся синтезом и обработкой графической информации.
Графический процессор (GPU) — устройство для ускоренной обработки графики и вычислений с плавающей запятой.
Графовые базы данных хранят информацию в виде узлов, рёбер и свойств для эффективного анализа сложных взаимосвязей.
Датасет — это структурированный набор данных для машинного обучения и статистики, включающий размеченные примеры и выборки для валидации.
Декомпозиция задач — это метод разбиения сложных проблем на простые подзадачи с учетом их взаимосвязей.
Дельта-правило — метод обучения нейронных сетей, корректирующий веса на основе разницы между ожидаемым и фактическим результатом.
Метод обучения ИИ, основанный на примерах выполнения задач экспертами.
Дерево вывода — это граф, показывающий логические умозаключения при решении задач, позволяющий проверять корректность выводов.
Дерево решений — это модель для классификации и регрессии, использующая иерархическую структуру для разделения данных.
Дескриптор — это структурированное описание объекта для компьютерного зрения, обеспечивающее его идентификацию и сравнение.
Детекторные ядра — матричные фильтры для выделения характеристик изображений в компьютерном зрении.
Дефолт — это предустановленное значение параметра в ИТ и ИИ, активируемое при отсутствии пользовательских настроек.
Джитер — метод аугментации данных для повышения устойчивости моделей и уменьшения переобучения.
Динамические системы — это математические модели, описывающие изменение состояния системы со временем.
Дискретные переменные — это значения из конечного множества, используемые для категориальных данных и подсчёта объектов.
Дистилляция знаний — процесс передачи информации от сложной модели к простой с использованием вероятностных предсказаний.
Дисторсионные преобразования — математические операции для создания контролируемых искажений данных, улучшающих работу моделей машинного обучения.
Дифференцированная функция потерь измеряет ошибку модели и позволяет применять градиентные методы оптимизации.
Дифференцируемое программирование — это подход, позволяющий автоматически оптимизировать параметры программ с помощью градиентов.
Длинно-краткосрочная память (LSTM) — архитектура нейронных сетей, использующая вентили для управления информационными потоками.
Долгосрочная зависимость — это связь между элементами последовательности данных, требующая специализированных архитектур в машинном обучении.
Доменная адаптация — метод переноса знаний модели между доменами с сохранением эффективности.
Доменное знание — это информация и правила, специфичные для определённой предметной области, используемые для улучшения моделей машинного обучения.
Доминирующие признаки — это характеристики данных, влияющие на результат классификации.
Дополненная реальность (AR) — это технология, которая сочетает виртуальные объекты с реальным миром в реальном времени.
Дополнительные признаки — вспомогательные характеристики данных, улучшающие точность моделей.
Жадный поиск — это алгоритм, принимающий локально оптимальные решения для достижения глобальной цели.
Восстановление данных — задача машинного обучения, направленная на воссоздание оригинальных данных из искаженной информации.
Кластеризация — метод машинного обучения для группировки объектов в похожие кластеры.
Оптимизация в машинном обучении — это поиск наилучшего решения из доступных вариантов с учетом критериев и ограничений.
Распознавание объектов — задача компьютерного зрения, связанная с обнаружением и классификацией объектов на изображениях и видео.
Регрессия — это метод машинного обучения для предсказания значений зависимых переменных на основе независимых данных.
Задачи с конкурентным взаимодействием подразумевают наличие нескольких агентов с противоречивыми целями, влияние их действий друг на друга и поиск оптимальных стратегий.
Задачи со смешанными данными в машинном обучении используют различные типы признаков для анализа и принятия решений.
Закон Хика объясняет, как увеличивается время принятия решения с ростом числа альтернативных вариантов.
Процесс замены редких слов в текстах для повышения их понятности и эффективности обработки.
Замкнутая обратная связь — механизм, позволяющий системе адаптироваться и оптимизировать поведение на основе собственных результатов.
Затухающий градиент — это проблема глубоких нейронных сетей, замедляющая обучение из-за уменьшения градиентов.
Зацикливание — это состояние ИИ, когда алгоритм не может выйти из бесконечного цикла операций.
Зашумленные данные — это информация с искажениями, затрудняющими обучение моделей машинного обучения.
Знания о предметной области — это структурированная информация и концепции, используемые в экспертных системах и поддержке принятия решений.
Идентификация объектов — это задача компьютерного зрения, связанная с распознаванием и классификацией объектов на изображениях.
Извлечение знаний — это процесс формирования и интеграции экспертных знаний в интеллектуальные системы.
Изоморфизм графов - это соответствие между вершинами двух графов, сохраняющее смежность. В нейронных сетях он помогает оптимизировать архитектуру.
ИИ-программирование — это разработка ПО для создания самообучающихся систем с использованием методов искусственного интеллекта.
Имитационное моделирование – метод создания компьютерных моделей для изучения систем и процессов, используемый в искусственном интеллекте.
Имитация интеллектуального поведения — это создание систем, которые воспроизводят когнитивные функции человека.
Импульсные нейронные сети используют дискретные импульсы для передачи информации, обеспечивая высокую энергоэффективность и биологическую правдоподобность.
Инвариантность в машинном обучении — способность модели сохранять точность при изменениях входных данных.
Инженерия знаний — сфера, занимающаяся созданием интеллектуальных систем на основе формализованных знаний.
Инженерия признаков — процесс подготовки и преобразования данных для улучшения работы моделей машинного обучения.
Интегральный градиент — метод атрибуции в глубоком обучении для оценки вклада входных признаков в решение модели.
Интеллектуальная система — это комплекс, использующий ИИ для решения сложных задач, с функциями самообучения и принятия решений.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения полезной информации из больших массивов данных с использованием методов машинного обучения и статистики.
Интернет вещей (IoT) включает физические объекты с датчиками, которые обмениваются данными и управляются удаленно для повышения эффективности.
Интерполяция — метод нахождения промежуточных значений на основе дискретных данных, используемый в машинном обучении для восстановления и сглаживания данных.
Интерпретация в ИИ — это процесс извлечения смысла из данных и моделей.
Интерфейс в ИТ — это средства и правила взаимодействия компонентов систем, обеспечивающие удобство и совместимость.
Инференс — процесс логического вывода в ИИ, позволяющий формировать новые знания и принимать решения на основе существующих фактов.
Информационная безопасность в ИИ включает методы защиты данных и моделей от несанкционированного доступа и атак.
Информационная энтропия измеряет неопределенность данных и используется в машинном обучении для оценки качества разбиений и информативности признаков.
Информационное сжатие — процесс уменьшения объёма данных через оптимизацию и устранение избыточности.
Искусственные нейронные сети — это модели, имитирующие биологические нейронные сети для решения различных задач.
Искусственный интеллект — это область науки, изучающая системы, способные имитировать человеческое интеллектуальное поведение.
Исправление ошибок в ИИ — это методы для выявления и устранения проблем в работе ИИ-систем.
Истина в ИИ - это формальное понятие, описывающее соответствие выводов системы реальности или аксиомам.
Итеративные алгоритмы – методы последовательного улучшения решения задач, используемые в машинном обучении для оптимизации моделей.
Кеширование – метод оптимизации производительности, позволяющий хранить часто используемые данные для ускорения работы систем ИИ.
Кибербезопасность защищает цифровые активы от угроз и инцидентов, обеспечивая конфиденциальность и целостность информации.
Кластерная гипотеза — предположение о близости объектов в пространстве признаков и их принадлежности к одному классу.
Кластерный анализ — это методы машинного обучения для группировки объектов по схожести.
Ключевые фреймы — это важные состояния в ИИ и робототехнике, используемые для оптимизации процессов и разметки данных.
Комбинаторная оптимизация ищет лучшие решения в дискретных пространствах, применяя алгоритмы в задачах, требующих учета ограничений.
Композиция моделей — метод машинного обучения, объединяющий несколько алгоритмов для улучшения прогнозов.
Компьютерная этика исследует моральные и социальные аспекты информационных технологий, включая защиту данных и кибербезопасность.
Компьютерное зрение — это область ИИ, занимающаяся анализом и интерпретацией изображений и видео.
Компьютерное моделирование — это создание и исследование математических моделей для анализа сложных систем.
Конвергенция алгоритма — процесс приближения к оптимальному решению в итерационных методах.
Конечные автоматы — математическая модель с фиксированными состояниями и правилами переходов, используемая в вычислениях и разработке ПО.
Контекстное обучение — метод машинного обучения для анализа данных с учетом их значений и окружения.
Контекстное окно — часть входных данных для анализа нейронными сетями, учитывающее локальные особенности и взаимосвязи с окружением.
Контекстуальные признаки улучшают интерпретацию данных в машинном обучении, включая пространственные, временные и социальные параметры.
Контрактивность — свойство преобразований, позволяющее близким входным данным соответствовать еще более близким выходным, что важно для алгоритмов машинного обучения.
Контролируемое обучение - это метод машинного обучения, основанный на размеченных данных для создания предсказательных моделей.
Контролируемое порождение — метод генеративных моделей, позволяющий управлять характеристиками контента.
Процесс автоматической оценки визуальных характеристик цифровых изображений с использованием машинного обучения и компьютерного зрения.
Концепт-дрейф — это изменение статистических свойств целевой переменной в потоковых данных, требующее адаптивных алгоритмов в машинном обучении.
Концептуальные графы - это математическая модель для визуализации и анализа семантических связей между понятиями.
Концептуальные модели — это абстрактные схемы для описания сложных систем, используемые в ИИ для моделирования и анализа.
Коэффициент Шаппи — метрика для оценки информативности и сложности данных в информационных системах.
Критерий качества — это метод оценки эффективности алгоритмов и моделей в ИИ.
Крупномасштабное машинное обучение — это метод обработки больших данных с помощью распределенных систем и эффективных алгоритмов.
Ксенобот — это биологический робот из клеток, обладающий программируемым поведением.
Кумулятивное обучение — метод в машинном обучении для сохранения знаний и интеграции нового опыта без потерь.
Ландшафт потерь — это визуальная модель функции ошибок в машинном обучении, показывающая влияние весов нейронной сети на качество модели.
Латентная семантика — метод анализа текстов, выявляющий скрытые связи между словами и документами с помощью математических методов.
Латентные переменные — это статистические параметры, не поддающиеся прямому измерению, но влияющие на вероятностные модели.
Лексикон в ИИ — это структурированный словарь для анализа языка, включая семантику и синтаксис.
Компьютерная лингвистика изучает обработку человеческого языка с помощью алгоритмов и систем, используя методы машинного обучения.
Линейная сепарабельность – это возможность разделения классов в многомерном пространстве с помощью одной линейной границы.
Линейные ограничения — математический метод для оптимизации в машинном обучении.
Линейный классификатор — алгоритм для бинарной и многоклассовой классификации, использующий линейную гиперплоскость для разделения данных.
Лист решений — это структура для классификации данных, разбивающая задачи на простые проверки.
Вероятностная логика — это система логических оценок, основанных на вероятности, используемая в ИИ для принятия решений при неопределенности.
Логические ограничения — это условия, определяющие допустимые решения в системах ИИ.
Логический вывод в ИИ — это процесс получения новых знаний с использованием формальных методов.
Локальная оптимизация — метод поиска оптимальных решений в ограниченной области параметров с использованием итеративных улучшений.
Локальные минимумы — это точки, где функция потерь модели достигает минимального значения, но не обязательно является глобальным минимумом.
Локальный доступ (edge computing) — обработка данных AI на периферийных устройствах, что снижает задержки и повышает безопасность.
Магическое мышление в ИИ — это искажение, при котором технологиям приписываются несуществующие способности.
Маркировка данных — процесс разметки необработанных данных для их использования в системах ИИ.
Машинное обучение — это метод искусственного интеллекта, позволяющий системам обучаться на данных без программирования.
Методика исследования и оптимизации алгоритмов ИИ через контролируемые эксперименты.
Машинный перевод — это автоматический перевод текста и речи между языками, основанный на алгоритмах искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Метаданные — это информация, описывающая другие данные, важная для их поиска и управления.
Метаобучение — метод машинного обучения, который оптимизирует процесс обучения на основе предыдущего опыта.
Метод Ньютона — итеративный алгоритм оптимизации, использующий градиент и гессиан для нахождения экстремумов функций.
Метод опорных векторов — алгоритм для классификации, находящий гиперплоскость, максимизирующую зазор между классами.
Метод пороговой оптимизации определяет оптимальные пороговые значения для принятия решений в задачах классификации и обнаружения аномалий.
Итеративный алгоритм оптимизации для минимизации функций, использующий сопряженные направления.
Метрическое обучение — подход, который создает функции расстояния между объектами для оптимизации их расположения в пространстве признаков.
Многоагентные системы — это распределенные системы ИИ с автономными агентами, взаимодействующими для достижения целей.
Многозадачное обучение — метод, позволяющий модели решать несколько связанных задач одновременно, улучшая её эффективность.
Многоструктурные модели — это архитектуры машинного обучения с несколькими взаимосвязанными подструктурами, улучшающими обработку данных.
Многоуровневые модели – это иерархические структуры для обработки информации с последовательной трансформацией данных.
Многочастичные системы — это модели, описывающие взаимодействие множества элементов и их динамику.
Моделирование физических процессов — это создание математических моделей для описания поведения физических систем.
Алгоритм ветвей и границ используется для оптимизации, разбивая решения на подмножества и оценивая их границы.
Модель обучения — это математическая структура в машинном обучении, позволяющая алгоритму обучаться и делать предсказания на основе данных.
Модель с памятью — архитектура ИИ, сохраняющая информацию о предыдущих состояниях и поддерживающая долгосрочные зависимости.
Модификация градиента — метод оптимизации для обучения нейронных сетей с адаптивным изменением параметров.
Молекулярная динамика — метод компьютерного моделирования движения атомов и молекул, основанный на уравнениях Ньютона.
Монотонность — это свойство функции или алгоритма, обеспечивающее плавное изменение выходных данных при увеличении входных значений.
Мультимодальная нейронная сеть обрабатывает данные из разных источников, улучшая решения в компьютерном зрении и NLP.
Мягкое ограничение — метод регуляризации, позволяющий алгоритмам отклоняться от жестких условий с учетом штрафов.
Опыт в машинном обучении — это механизм для улучшения алгоритмов на основе предыдущих данных.
Стимул в обучении с подкреплением помогает алгоритму оценивать действия и адаптировать поведение для достижения максимального вознаграждения.
Процесс выбора оптимальных значений для параметров алгоритмов машинного обучения, влияющих на их эффективность.
Наука о данных — междисциплинарная область для извлечения знаний из данных, объединяющая статистику, машинное обучение и программирование.
Начальное приближение — метод выбора первой оценки для решения вычислительных задач, обеспечивающий быструю сходимость.
Негативный промпт — это инструкция для генеративного ИИ, указывающая на нежелательные аспекты, которые нужно исключить из создаваемого контента.
Недифференцируемые функции не имеют производной в каждой точке, что усложняет их анализ.
Недопредставленность — это нехватка данных для обучения ИИ, что снижает его точность.
Недостающие данные — отсутствие значений в массиве информации, влияющее на анализ и создание моделей.
Незнание в ИИ — это отсутствие данных или алгоритмов для правильного решения, что влияет на познавательные возможности системы.
Нейрокогнитивная архитектура – это подход к созданию интеллектуальных систем, опирающийся на нейробиологические и когнитивные принципы.
Нейрокомпьютер — устройство, вдохновленное биологическими нейронными сетями, для параллельной обработки и обучения информации.
Нейромаркетинг изучает потребительское поведение через нейрофизиологические реакции, используя нейровизуализацию и другие методы.
Нейроморфные процессоры — это системы, имитирующие работу нейронных сетей, с низким энергопотреблением и возможностью самообучения.
Нейронная сеть — математическая модель, имитирующая работу биологических нейронов и использующаяся для обработки данных.
Неоднозначность — это возможность различных интерпретаций данных в информационных системах, что затрудняет семантический анализ.
Непрерывное обучение – это подход, позволяющий системам адаптироваться к новым данным без полной переподготовки.
Непрерывность данных — это плавное изменение значений функции, важное для машинного обучения и создания предсказательных моделей.
Нерегулярные данные — это данные с нестандартной структурой, требующие специализированных алгоритмов для анализа.
Нестационарность в машинном обучении — это изменение статистических характеристик данных со временем, требующее адаптивных алгоритмов.
Нестохастическая оптимизация — метод поиска экстремума функции без случайных факторов.
Нетранзитивность — математическое отношение, нарушающее классический принцип транзитивности, используемое в разных областях науки.
Нечеткая логика — это метод анализа данных, который работает с неопределенностью и многозначностью.
Обезличенные данные — это метод защиты личной информации, исключающий возможность идентификации субъекта.
Облачные вычисления – это модель доступа к вычислительным ресурсам через интернет с возможностью масштабирования и самообслуживания.
Обнаружение аномалий — процесс выявления необычных паттернов в данных с помощью статистики и машинного обучения.
Обнаружение дефектов — это система контроля качества на основе компьютерного зрения и глубокого обучения.
Обобщение в машинном обучении — создание универсальных правил на основе анализа примеров и применение их к новым данным.
Обобщенные линейные модели — это усовершенствованные линейные регрессионные модели для анализа различных зависимых переменных.
Обогащение изображений — методы улучшения визуального качества цифровых изображений.
Обработка естественного языка (NLP) изучает взаимодействие компьютеров и человеческого языка, включая распознавание речи, перевод и анализ тональности.
Алгоритм обратного распространения — метод обучения нейронных сетей, использующий градиентный спуск для коррекции весов и минимизации ошибки.
Алгоритм обратного распространения ошибки используется для обучения нейронных сетей путем минимизации функции потерь и корректировки весов.
Обучение без присмотра — это методы машинного обучения, находящие закономерности в необмеченных данных без целевых меток.
Обучение ИИ — процесс приобретения знаний и навыков для выполнения задач с использованием различных методов машинного обучения.
Обучение на конечных автоматах — метод моделирования дискретных систем с ограниченными состояниями и четкими переходами.
Обучение с ограничениями - метод оптимизации, основанный на сужении пространства поиска через систему ограничений.
Обучение под присмотром — метод машинного обучения на размеченных данных с исправлением ошибок.
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, где агент обучается, взаимодействуя со средой и получая награды и штрафы за свои действия.
Метод машинного обучения, использующий частично размеченные и неполные данные для улучшения качества модели.
Общий искусственный интеллект (AGI) — ИИ с возможностями, сопоставимыми с человеческими, способен работать в разных областях.
Объективные функции — это математические инструменты для оценки эффективности алгоритмов в оптимизации.
Ограничения предметной области - это правила, определяющие применение интеллектуальных систем.
SLAM — метод для создания карт и определения местоположения в реальном времени без предварительной информации о среде.
Операционная система — это программное обеспечение, управляющее аппаратными ресурсами и обеспечивающее взаимодействие с ними.
Оптимизация гиперпараметров — автоматизированный выбор параметров, влияющих на производительность модели машинного обучения.
Оптимизация задач в ИИ — это метод эффективного распределения ресурсов для повышения производительности.
Оптимизация ресурсов в машинном обучении — это подход к эффективному использованию вычислительных ресурсов и времени.
OCR — это технология, преобразующая изображения текста в машиночитаемые данные.
Ориентация на человека — принцип разработки ИИ, учитывающий потребности и комфорт пользователей.
Ортогональность в ИИ — это независимость компонентов, что обеспечивает предсказуемость и надежность системы.
Осцилляция в машинном обучении – это циклические изменения параметров нейросети в ходе обучения, отражающие колебания функции потерь.
Отказоустойчивость — это способность интеллектуальных систем сохранять работоспособность при сбоях и ошибках.
Открытые языковые модели (LLM) — это ИИ-системы с доступным кодом, основанные на трансформерных нейронных сетях.
Отложенное обучение — это метод в машинном обучении, который задерживает обработку данных для оптимизации ресурсов и улучшения моделей.
Относительная важность признаков — оценка влияния данных на результаты машинного обучения.
Отслеживание движения — это процесс определения положения объектов в пространстве с помощью камер и алгоритмов компьютерного зрения.
Оценка доверительных интервалов — метод для определения диапазона значений параметра с вероятностью его нахождения.
Оценка когерентности — метод анализа логической связи и последовательности информации в текстах.
Метод оценки эффективности алгоритмов в машинном обучении.
Числовые значения (веса и смещения), которые определяют поведение нейронной сети и настраиваются в процессе обучения для решения конкретных задач.
Параметры нейронной сети — внутренние переменные, влияющие на её работу и эффективность решения задач.
Парсинг — процесс анализа и структурирования данных, преобразующий неупорядоченные массивы в организованные форматы.
Перемешивание в машинном обучении — это метод случайного перераспределения данных для повышения устойчивости и качества моделей.
Перенос обучения — метод в машинном обучении, позволяющий использовать опыт из одной задачи для обучения в других областях.
Переобучение — это проблема в машинном обучении, когда модель слишком хорошо запоминает данные и не может работать с новыми примерами.
Персонализация в ИИ — адаптация алгоритмов к индивидуальным особенностям пользователей.
Перцептрон — это базовая нейросетевая модель, действующая как линейный классификатор и способная обучаться различать объекты.
Планирование в ИИ — это метод разработки стратегий для достижения целей с учетом ресурсов и ограничений.
Платформа компьютерного зрения — это система для обработки и анализа визуальной информации с использованием сенсоров и алгоритмов.
Поверхность отклика — метод анализа влияния параметров на эффективность системы.
Метод в машинном обучении, позволяющий использовать уже извлеченные характеристики для решения новых задач.
Подход, позволяющий представлять данные в многомерных конфигурациях для анализа и визуализации.
Методология улучшения алгоритмов поиска и извлечения данных в машинном обучении.
Показ с объяснением — метод в интерпретируемом машинном обучении, обеспечивающий прозрачность логики решений ИИ.
Полиномиальная регрессия — это метод анализа данных для моделирования нелинейных зависимостей между переменными.
Полномочия и этика в ИИ - это методология, регулирующая применение интеллектуальных систем с учетом морали и прав человека.
Поляризация в машинном обучении — это чрезмерное разделение данных на противоположные категории, что снижает точность моделей.
Понимание естественного языка (NLU) — это способность ИИ интерпретировать человеческий язык для выполнения языковых задач.
Пороги срабатывания — это значения активации, которые определяют переход нейронов из пассивного в активное состояние в нейронных сетях.
Предварительно обученная модель — это машина, адаптированная для конкретных задач после обучения на больших данных.
Предметная область — это тематическая сфера, в которой функционирует ИИ или алгоритм машинного обучения, определяющая контекст и требования к задачам.
Представление данных — это процесс кодирования исходных данных в числовую форму для алгоритмов ИИ.
Представление знаний в ИИ — это формализованное описание предметной области для решения задач.
Промпт — это текстовый запрос, который пользователь вводит в нейросеть, чтобы получить нужный ответ или изображение.
Распознавание изображений — это задача классификации и детекции объектов с использованием нейронных сетей, применяемая в различных областях.
Распознавание лиц — это процесс идентификации личности по фото или видео с использованием машинного обучения.
Рассуждение в ИИ — это логические выводы и принятие решений на основе знаний и данных.
Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — архитектура для обработки последовательных данных с возможностью запоминания предыдущих состояний.
Автономный робот — это система, способная работать без контроля человека, используя сенсоры, вычислительные модули и алгоритмы ИИ.
Интеллектуальный робот — это система с ИИ, обладающая способностями к обучению и принятию решений.
Робототехника — это наука о создании и управлении роботами, объединяющая механические, электронные и программные компоненты.
Сбор данных — процесс получения и структурирования информации для машинного обучения и ИИ.
Сверточная нейронная сеть (CNN) — это архитектура для обработки изображений, использующая свертку и подвыборку для обучения признаков.
Сегментация изображения — процесс разделения изображений на сегменты для выделения объектов и границ.
Сервер в ИИ — мощный комплекс для обработки данных и выполнения вычислительных задач.
Синтетические данные — это искусственно созданные массивы информации для обучения ИИ, генерируемые с использованием различных алгоритмов и методов.
Вопросно-ответная система – программа, использующая обработку естественного языка для анализа вопросов и генерации ответов.
Система управления базами данных (СУБД) — это комплекс для управления и анализа структурированных данных.
Скрипт — последовательность инструкций для автоматизации задач в вычислительных системах.
Слот — элемент фрейма в ИИ для хранения значений параметров и управления диалогом.
Стратегия управления выводом – это подход к логическому выводу, определяющий порядок применения правил и методов поиска решений в интеллектуальных системах.
Структурированные данные — это упорядоченная информация с четкой схемой и фиксированным форматом, используемая в реляционных базах данных.
Супер искусственный интеллект (SAI) — теоретическая форма ИИ, превышающая человеческие когнитивные способности и способная к самостоятельному обучению и инновациям.
Сэмплер — алгоритмический модуль для статистической выборки и генерации данных в машинном обучении.
Машинное творчество — это способность ИИ генерировать оригинальный контент и идеи с использованием методов машинного обучения.
Тест Тьюринга оценивает способность ИИ имитировать человеческое поведение и общение.
Базовая единица обработки текста в языковых моделях, представляющая собой слово, часть слова или знак пунктуации, полученная в результате токенизации исходного текста.
Трансформер — это нейросетевая архитектура для обработки последовательных данных с использованием механизма внимания.
JSON — это легкий формат обмена данными, основанный на JavaScript, который используется для передачи данных между сервером и веб-приложением.
Фрейм — структура для представления ситуаций и понятий в ИИ, поддерживающая иерархию, дефолтные значения и вывод знаний.
Фреймворк — программная платформа для разработки и развертывания ИИ-приложений.
Хэширование — это процесс преобразования данных в фиксированные битовые последовательности для обеспечения безопасности и эффективного поиска.
Чат-бот — программа для текстового общения, использующая обработку естественного языка и генерацию ответов.
Эвристика — это метод решения задач в ИИ, использующий приближённые методы и практические правила для оптимизации поиска решений.
Пользователь в ИИ — это субъект, который взаимодействует с ИИ-системами, формулирует задачи и оценивает результаты.
Язык запросов — это система для общения пользователя с ИИ, включающая синтаксис и операторы для точного понимания намерений.
API в ИИ — это интерфейс для взаимодействия клиентских приложений с ИИ-сервисами, который упрощает работу с моделями машинного обучения.
Уникальный идентификатор для аутентификации и авторизации API запросов к системам ИИ.
AutoML (Automated Machine Learning) — это инструменты и методы для автоматизации задач машинного обучения: выбора моделей, настройки гиперпараметров, обработки данных. Позволяет использовать ML без глубоких знаний в области. Примеры: Google AutoML, H2O.ai.
CFG Scale — параметр, регулирующий влияние условного сигнала в диффузионных моделях.
ControlNet — расширение для нейронных сетей, обеспечивающее точный контроль над генерацией изображений с помощью дополнительных сигналов.
Denoising Strength (DenS) — параметр, определяющий уровень шумоподавления в диффузионных моделях при генерации изображений.
Edge AI — это использование ИИ на периферийных устройствах без передачи данных в облако для повышения скорости и конфиденциальности.
Эмбеддинги — это векторные представления объектов, используемые в машинном обучении для сохранения их взаимосвязей и упрощения обработки данных.
Img2Img - это генеративные модели, преобразующие изображения, сохраняя их структуру и содержание, применяя различные визуальные трансформации.
InPaint — технология для восстановления поврежденных частей изображений с использованием машинного обучения.
LLM (Large Language Model) — это большая языковая модель, основанная на искусственном интеллекте, обученная на огромных объемах текстовых данных. Она способна генерировать, анализировать и предсказывать текст, имитируя человеческое общение. Примеры: GPT, Gemini, Claude.
LoRA — метод адаптации нейронных сетей с добавлением обучаемых слоев для решения специфических задач без полного переобучения.
ML (Machine Learning) — это область искусственного интеллекта, где алгоритмы обучаются на данных для выявления закономерностей, прогнозирования и принятия решений без явного программирования. Примеры: нейросети, случайные леса, SVM.
Архитектура нейронной сети, в которой входные данные обрабатываются несколькими специализированными подсетями ("экспертами"), а маршрутизатор определяет, какие эксперты должны активироваться для конкретного ввода.
OutPaint – технология генеративных нейронных сетей для расширения изображений за счет синтеза новых пикселей.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это гибридный подход в ИИ, объединяющий поиск информации из внешних источников и генерацию текста. Модель сначала ищет релевантные данные (например, из документов или баз знаний), а затем использует их для формирования точных и контекстно-обоснованных ответов. Примеры: системы с Haystack, OpenAI RAG.
