Словарь терминов искусственного интеллекта

Автоэнкодер — это тип нейронной сети, предназначенный для обучения без учителя, который состоит из двух частей: энкодера, сжимающего входные данные в компактное представление (латентное пространство),... далее

Агенты ИИ — это программные сущности, способные воспринимать окружающую среду через сенсоры, анализировать полученные данные, принимать решения и выполнять действия для достижения заданных целей с исп... далее

Алгоритмическая интерпретируемость — это способность человека понимать и объяснять логику работы алгоритма или модели искусственного интеллекта, прослеживая цепочку преобразований от входных данных до... далее

Алгоритмическая предвзятость — это систематическая ошибка в работе алгоритмов машинного обучения, приводящая к несправедливым или дискриминационным результатам по отношению к определённым группам люде... далее

Архитектура нейронной сети — это структура и организация компонентов нейронной сети, определяющая, как данные будут обрабатываться и преобразовываться в процессе обучения и вывода. далее

Аугментация данных — это метод увеличения объёма и разнообразия обучающего набора данных путём применения различных преобразований к существующим данным без добавления принципиально новой информации. далее

Аутоэнкодинг — это метод обучения нейронных сетей без учителя, при котором модель учится воспроизводить входные данные на выходе, проходя через «узкое место» (сжатое представление). далее

Тип искусственного интеллекта, представляющий собой сложную нейронную сеть, обученную на огромных объёмах текстовых данных. Такие модели способны генерировать тексты, отвечать на вопросы, переводить я... далее

Внимание (Attention) — механизм в нейронных сетях, позволяющий модели фокусироваться на наиболее значимых частях входных данных при обработке информации. далее

Генерализация в контексте нейронных сетей и искусственного интеллекта — это способность модели эффективно применять полученные в процессе обучения знания к новым, ранее не встречавшимся данным. далее

Это тип модели искусственного интеллекта, способный создавать новые данные (текст, изображения, музыку и др.), схожие с теми, на которых она была обучена. далее

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это тип нейронной сети, который состоит из двух компонентов: генератора, создающего данные, и дискриминатора, оценивающего их подлинность. Эти два компонента «с... далее

Генерация данных — это процесс создания новых данных с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, которые имитируют характеристики и закономерности существующих наборов данных. далее

Гибридная модель в искусственном интеллекте — это система, которая объединяет несколько подходов и методов для решения сложных задач, сочетая преимущества различных технологий и алгоритмов. далее

Гипероптимизация моделей машинного обучения — это процесс настройки гиперпараметров модели с целью достижения наилучших возможных результатов её работы. далее

Глубокое обучение — это подраздел машинного обучения, который использует многослойные нейронные сети для анализа и обработки больших объёмов данных, позволяя компьютерам извлекать сложные закономернос... далее

Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, используемый в машинном обучении и глубоком обучении для минимизации функции потерь путём итеративного обновления параметров модели в направлении, противо... далее

Графовая нейронная сеть — это тип нейронной сети, специально разработанный для работы с данными, структурированными в виде графов. далее

Данные для обучения — это набор информации, который используется для «обучения» моделей машинного обучения и нейронных сетей, позволяя им выявлять закономерности, делать прогнозы и принимать решения. далее

Диффузионная модель — это тип генеративной модели в машинном обучении, который используется для создания новых данных (изображений, текста, звука и др.) на основе изучения распределения данных в обуча... далее

Дообучение — это подход в машинном обучении, при котором модель непрерывно совершенствуется на новых данных, не забывая при этом ранее усвоенную информацию. далее

Зашумление данных — это процесс намеренного внесения контролируемых искажений или помех в обучающие данные с целью повышения устойчивости и обобщающей способности модели машинного обучения. далее

Инференс (Вывод) — процесс применения обученной модели машинного обучения для получения предсказаний или решений на основе новых данных. далее

Искусственный интеллект (ИИ) — это область компьютерных наук, которая занимается созданием систем и машин, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных усилий, аналогичных тем, которые выпол... далее

Квантизация — процесс уменьшения разрядности чисел (например, переход от 32‑битных чисел с плавающей запятой к 8‑битным целым), используемых в параметрах нейронной сети, с целью сокращения объёма памя... далее

Квантование модели — это процесс уменьшения разрядности чисел (например, переход от 32‑битных чисел с плавающей запятой к 8‑битным целым), используемых для представления весов и активаций в нейронной ... далее

Квантовые нейронные сети — это направление в области искусственного интеллекта, которое объединяет принципы квантовых вычислений и нейронных сетей для решения сложных вычислительных задач. далее

Кодирование признаков — это процесс преобразования категориальных или текстовых данных в числовой формат, который может быть обработан нейронными сетями и другими моделями машинного обучения. далее

Конволюционная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети, специально разработанный для обработки и анализа данных с пространственной структурой, например, изображений или видео. далее

Совокупность условий и обстоятельств, в которых существует или рассматривается какой-либо объект, явление или текст; информация, необходимая для понимания смысла и значения чего-либо. далее

Контекстная релевантность — это степень соответствия генерируемого нейронной сетью ответа текущему контексту диалога или поставленной задаче, учитывающая предшествующие взаимодействия и смысловые связ... далее

Это объём информации (текста, изображений или других данных), который нейронная сеть способна учитывать при обработке запроса и формировании ответа. далее

Контекстное смещение — изменение смыслового фокуса или интерпретации запроса (промпта) в процессе взаимодействия с языковой моделью из‑за динамики контекста, добавления новой информации или естественн... далее

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и моделей, позволяющих компьютерам обучаться и совершенствоваться на основе анализа данных без явно... далее

Мета-обучение — это подход в машинном обучении, направленный на разработку алгоритмов, способных быстро адаптироваться к новым задачам с минимальным количеством данных и примеров. далее

Метаобучение — это подход в машинном обучении, направленный на разработку алгоритмов, способных быстро адаптироваться к новым задачам с минимальным количеством данных и примеров. далее

Мультимодальные нейронные сети — это тип нейронных сетей, способных обрабатывать и интегрировать данные из различных источников и форматов (например, текст, изображения, аудио и видео) для решения сло... далее

Нейроморфные чипы — это электронные устройства, спроектированные и разработанные с целью имитации работы человеческого мозга, которые используют специализированную архитектуру для обработки информации... далее

Математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, которая построена по принципу работы нервных связей головного мозга и предназначена для обработки информации посредством множес... далее

Нейронная сеть с подкреплением — это тип нейронной сети, который использует метод обучения с подкреплением для оптимизации своих действий в динамичной среде с целью максимизации некоторой целевой функ... далее

Нейронный ансамбль — это совокупность нескольких нейронных сетей или моделей, которые работают совместно для решения сложной задачи, объединяя свои возможности и компенсируя недостатки друг друга. далее

Нейронный интерфейс — это технология, обеспечивающая прямую связь между мозгом и компьютером или другим электронным устройством посредством передачи и интерпретации нейронных сигналов. далее

Нейронный стэк — это структура данных и архитектурный подход в нейронных сетях, который позволяет модели эффективно работать с последовательными и иерархическими данными, используя механизм, аналогичн... далее

Нейросетевая абстракция — это процесс выделения ключевых признаков и закономерностей из входных данных с целью упрощения их представления и улучшения эффективности обработки информации в нейронных сет... далее

Нейросетевая архитектура с вниманием — это тип архитектуры нейронных сетей, который использует механизм внимания для улучшения обработки и анализа данных. далее

Нейросетевая архитектура с механизмом иерархического внимания — это модель, которая использует многоуровневый подход к обработке данных, позволяя нейронной сети акцентировать внимание на различных уро... далее

Нейросетевая архитектура с механизмом мультизадачности — это тип архитектуры нейронных сетей, который позволяет модели одновременно решать несколько различных задач, используя общие слои и параметры. далее

Нейросетевая архитектура с механизмом самовнимания — это тип архитектуры нейронных сетей, который позволяет модели учитывать взаимосвязи между всеми элементами входных данных, придавая различный вес к... далее

Нейросетевая интерполяция — это метод использования нейронных сетей для предсказания или генерации промежуточных значений на основе имеющихся данных. далее

Нейросетевая кластеризация — это метод машинного обучения, который использует нейронные сети для группировки данных в кластеры на основе их сходства без заранее заданных меток или категорий. далее

Нейросетевая метамодель — это высокоуровневая модель, которая объединяет или координирует несколько базовых моделей машинного обучения, оптимизируя их взаимодействие для решения сложных задач. далее

Нейросетевая эмбеддинг-модель — это модель, которая преобразует текстовые, графические или другие данные в векторные представления (эмбеддинги), сохраняющие семантические и структурные связи между объ... далее

Нейросетевой ансамбль — это метод в машинном обучении, который объединяет несколько нейронных сетей для решения одной задачи, позволяя улучшить точность и стабильность предсказаний за счёт комбинирова... далее

Нейросетевой инференс — это процесс применения обученной нейронной сети для обработки новых данных и получения предсказаний или решений на основе ранее усвоенных закономерностей. далее

Процесс приобретения знаний, умений и навыков системой (в том числе нейронной сетью) на основе анализа данных и выявления закономерностей с целью улучшения выполнения поставленных задач в будущем. далее

Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой и получая обратную связь в виде наград или наказаний. далее

Объяснимый искусственный интеллект — это направление в разработке и исследовании систем искусственного интеллекта, которое нацелено на создание моделей и алгоритмов, чьи решения и процессы принятия ре... далее

Параметры — это переменные или константы, которые определяют поведение и характеристики модели в нейронных сетях и системах искусственного интеллекта. далее

Перекрёстная проверка — метод оценки производительности модели машинного обучения, при котором данные разбиваются на несколько частей (фолдов), модель обучается на части из них и тестируется на оставш... далее

Переобучение — это ситуация в машинном обучении, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные, включая их шум и случайные колебания, и в результате плохо обобщает на новых, ранее не ... далее

Перплексия — метрика, используемая для оценки качества языковых моделей, отражающая степень «удивления» модели при встрече с новыми данными; чем ниже значение перплексии, тем лучше модель предсказывае... далее

Персонализация модели — это процесс настройки нейросетевой модели под конкретного пользователя или узкую целевую группу путём учёта их индивидуальных предпочтений, поведенческих паттернов и контекстны... далее

Перцептроны — это простейшие формы нейронных сетей, которые представляют собой математические или вычислительные модели, имитирующие процесс восприятия информации мозгом. далее

Промпт‑адаптация — это процесс модификации исходного промпта (запроса к нейросети) с целью повышения его эффективности для конкретной модели, задачи или контекста. далее

Промпт‑адаптивная настройка — процесс динамической корректировки параметров и структуры промпта в зависимости от контекста, цели запроса и особенностей модели, чтобы добиться максимально релевантного ... далее

Процесс постепенного усовершенствования промптов на основе анализа их эффективности и адаптации к изменяющимся условиям взаимодействия с языковой моделью, направленный на повышение качества генерируем... далее

Способность промптов эффективно подстраиваться под изменяющиеся условия, цели запроса или особенности модели, чтобы обеспечивать стабильно качественный результат генерации. далее

Промпт‑ассистент — это специализированный программный модуль или сервис, помогающий пользователю формулировать эффективные промпты (запросы) для взаимодействия с генеративными моделями искусственного ... далее

Процесс нахождения оптимального соотношения между детализированностью и лаконичностью промпта, позволяющего получить максимально качественный и релевантный ответ от нейросети без избыточной нагрузки н... далее

Промпт‑валидация — процесс проверки и оценки качества промпта (текстового запроса к нейросети) с целью убедиться, что он корректно сформулирован, соответствует поставленной задаче и с наибольшей вероя... далее

Промпт‑вариативность — это способность формировать и использовать разнообразные формулировки промптов для достижения одной и той же или схожих целей при взаимодействии с нейронными сетями и системами ... далее

Промпт‑визуализация — это процесс преобразования текстового промпта в визуальное представление (изображение, диаграмму, схему) с помощью нейросетевых моделей, специализирующихся на генерации изображен... далее

Способность промптов адаптироваться к различным условиям и задачам, сохраняя при этом эффективность взаимодействия с языковой моделью, позволяя получать релевантные и качественные ответы в разнообразн... далее

Процесс извлечения наиболее существенных и релевантных элементов из длинного или сложного промпта с целью его упрощения и повышения эффективности взаимодействия с языковой моделью при сохранении ключе... далее

Промпт‑инженерия — процесс разработки, оптимизации и тестирования промптов (инструкций или запросов) для взаимодействия с языковыми моделями и другими системами искусственного интеллекта с целью получ... далее

Это процесс разработки, оптимизации и тестирования промптов (запросов) для генеративных моделей искусственного интеллекта с целью получения максимально точных, релевантных и качественных ответов или р... далее

Промпт‑интуитивность — это свойство промпта, которое позволяет пользователю без специальных знаний и глубокого погружения в принципы работы нейросетей формулировать запросы, дающие ожидаемый и качеств... далее

Метод намеренного внесения в промпт (инструкцию для нейросети) дополнительных команд или данных с целью изменить поведение модели, получить нештатный результат или обойти установленные ограничения. далее

Процесс адаптации и настройки промптов (запросов к нейросети) под конкретные задачи, целевую аудиторию или особенности модели с целью повышения качества и релевантности генерируемого контента. далее

Промпт‑конвейер — это последовательность взаимосвязанных этапов обработки промптов (запросов к нейросети), организованная таким образом, чтобы оптимизировать процесс получения итогового результата: от... далее

Свойство промптов обеспечивать стабильное и предсказуемое качество генерируемого нейросетью результата при многократном использовании в схожих условиях. далее

Промпт‑конструирование — это процесс разработки и оптимизации текстовых инструкций (промптов), которые подаются на вход языковой модели для получения желаемого результата. далее

Промпт‑контекст — это совокупность информации, дополняющей основной промпт (запрос к нейросети) и помогающей модели лучше понять задачу, учесть нюансы и выдать более релевантный результат. далее

Промпт‑контекстуализация — процесс обогащения промпта дополнительной контекстной информацией, которая помогает нейросети лучше понять задачу и генерировать более релевантные и точные ответы. далее

Промпт‑корректность — это степень соответствия промпта (текстового запроса к нейросети) установленным требованиям и ожиданиям, обеспечивающая получение релевантного и качественного результата от модел... далее

Способность формулировать промпты (запросы к нейросети), которые стимулируют модель генерировать нестандартные, оригинальные и творческие результаты, выходящие за рамки шаблонных ответов. далее

Промпт‑лаконичность — это принцип формулирования промпта (запроса к нейросети), при котором информация передаётся максимально кратко и ёмко, без избыточных деталей, но с сохранением всей необходимой с... далее

Промпт‑модуляция — это техника целенаправленного изменения отдельных элементов промпта (запроса к нейросети) с целью тонко настроить характер, стиль или содержание генерируемого ответа, не меняя при э... далее

Промпт‑навигация — это методика формулирования последовательных промптов, позволяющая пошагово направлять нейросеть к решению сложной многоэтапной задачи через серию взаимосвязанных запросов. далее

Промпт‑настройка под аудиторию — процесс адаптации промпта (текстового запроса к нейросети) с учётом особенностей целевой аудитории: её знаний, интересов, возраста, культурного контекста и прочих знач... далее

Промпт‑ограничение — это набор правил или условий, которые задаются при формулировке промпта с целью сузить пространство возможных ответов модели, направить её на генерацию контента, соответствующего ... далее

Процесс улучшения входных запросов (промптов) к генеративным моделям искусственного интеллекта с целью получения более точных, релевантных и качественных результатов. далее

Процесс адаптации промптов (входных запросов к нейросети) под конкретного пользователя с учётом его предпочтений, стиля общения, задач и контекста использования ИИ‑системы. далее

Промпт‑прозрачность — это степень понятности и очевидности того, как именно промпт (вводное задание или запрос) влияет на результат работы нейросети; характеристика, отражающая, насколько легко пользо... далее

Способность нейросети сохранять качество генерации ответа при наличии в промпте шумов, неточностей, неоднозначных формулировок или намеренных попыток «сломать» модель. далее

Степень соответствия промпта (запроса к нейросети) поставленной задаче и ожидаемому результату; показатель того, насколько точно запрос направляет модель к генерации нужного контента. далее

Промпт‑рефакторинг — процесс переработки и оптимизации уже существующего промпта с целью повышения его эффективности, улучшения качества генерируемого нейросетью ответа или адаптации к новым условиям ... далее

Промпт‑рефрейминг — это техника переосмысления и переформулирования исходного промпта (запроса к нейросети) с целью получения иного, зачастую более качественного или разнопланового результата генераци... далее

Промпт‑синергия — это эффект взаимного усиления результативности при комбинировании нескольких промптов или элементов промптов, который позволяет получить более качественный, полный или креативный отв... далее

Промпт‑совместимость — это способность различных нейросетевых моделей корректно обрабатывать один и тот же промпт (инструкцию для ИИ), выдавая сопоставимые по смыслу и качеству результаты. далее

Промпт‑структурирование — это процесс организации и упорядочивания элементов промпта (запроса к нейросети) с целью повышения его эффективности и предсказуемости результата генерации. далее

Промпт‑упрощение — процесс модификации исходного промпта с целью сделать его более понятным и доступным для нейросети, сохранив при этом суть запроса. далее

Промпт‑устойчивость — способность языковой модели сохранять корректность и безопасность ответов при воздействии потенциально вредоносных или манипулятивных промптов, включая попытки обойти этические о... далее

Промпт‑уязвимость — это слабость или изъян в формулировке промпта (запроса к языковой модели), который позволяет получить от модели нежелательный, некорректный или потенциально опасный результат. далее

Промпт‑фильтрация — это процесс анализа и отсева входных запросов (промптов) к языковой модели с целью исключения некорректных, вредоносных или нецелевых инструкций, которые могут привести к нежелател... далее

Структурированный образец запроса к языковой модели, содержащий фиксированные элементы и места для подстановки пользовательских данных. далее

Промпт‑шаблон с адаптивной структурой — это заранее подготовленный шаблон запроса к языковой модели, который содержит не жёстко заданные формулировки, а гибкие блоки, способные подстраиваться под конт... далее

Промпт‑шаблон с вариативностью — это структурированный шаблон запроса к языковой модели, предусматривающий возможность подстановки различных параметров или блоков текста для получения разнообразных ре... далее

Промпт‑шаблон с динамической адаптацией — это структурированный шаблон запроса к нейросети, который автоматически подстраивается под контекст, цели пользователя и особенности модели, чтобы повысить ка... далее

Шаблон запроса к языковой модели, в котором строго заданы формат, порядок и типы элементов, необходимых для генерации ответа. далее

Шаблон промпта, включающий элементы условной логики (если … то), которые позволяют модели генерировать ответ с учётом определённых условий или сценариев. далее

Шаблон запроса к нейросети, имеющий строго заданный формат и неизменную структуру, в которую пользователь подставляет лишь конкретные данные или параметры. далее

Промпт‑эволюция — процесс постепенного усовершенствования и модификации промптов (входных запросов к нейросети) с целью повышения качества и релевантности генерируемых моделью ответов. далее

Метод формирования и оптимизации промптов (запросов к нейросети) на основе эмпирических правил и интуитивных подходов, позволяющих повысить качество и релевантность генерируемого ИИ‑контента. далее

Набор эмпирических правил и интуитивных приёмов, используемых при составлении промптов (запросов к нейросетям) для повышения эффективности и качества генерируемого ответа. далее

Способность формулировать промпты, опираясь на неосознанное понимание того, как модель ИИ реагирует на различные формулировки, без строгого следования алгоритмам или шаблонам. далее

Процесс улучшения промптов (входных запросов к нейросети) с применением эвристических методов, то есть «правил‑подсказок», которые помогают находить достаточно хорошие решения в условиях неполной инфо... далее

Процесс отбора и отсева промптов (входных запросов к нейросети) на основе эвристических правил и критериев качества, релевантности, безопасности и эффективности для достижения оптимального результата ... далее

Промпт‑эвристический алгоритм — это метод формирования и оптимизации промптов (входных запросов к нейросети), основанный на эвристиках — эмпирических правилах и «подсказках», позволяющих повысить каче... далее

Механизм или алгоритм в системах искусственного интеллекта, предназначенный для предварительной обработки и фильтрации промптов на основе эвристических правил с целью повышения качества и релевантност... далее

Метод оптимизации промптов, при котором сложная формулировка заменяется более простой, но сохраняющей ключевые смысловые элементы, чтобы повысить эффективность взаимодействия с языковой моделью. далее

Промпт‑эмбеддинг — представление промпта (текстового запроса к нейросети) в виде числового вектора, отражающего его смысловое содержание в многомерном пространстве. далее

Способность промпта вызывать у нейросети ответ, учитывающий эмоциональный контекст и тональность запроса, чтобы генерируемый контент был не только информативным, но и эмоционально резонирующим с польз... далее

Промпт‑эмуляция — это техника создания промптов, имитирующих стиль, тон или манеру изложения определённого автора, эпохи, жанра или даже конкретного текста, чтобы добиться от языковой модели соответст... далее

Промпт‑эскалация — процесс постепенного усложнения или усиления требований к промту (текстовому запросу к нейросети) с целью получения более детального, развёрнутого или специфического результата. далее

Совокупность принципов и норм, регулирующих создание, использование и распространение промптов в контексте взаимодействия с нейронными сетями и системами искусственного интеллекта с целью предотвращен... далее

Промпт‑эффективность — это мера того, насколько успешно промпт (инструкция или запрос к нейросети) позволяет достичь желаемого результата: получить точный, релевантный и полезный ответ от модели при м... далее

Промпт‑ясность — это степень понятности и однозначности формулировки запроса (промпта) к нейросети, обеспечивающая корректное и предсказуемое получение желаемого результата. далее

Промт — текстовая инструкция или запрос, который пользователь передаёт нейросети для получения желаемого результата (текста, изображения, кода и т. д.). далее

Специалист, занимающийся разработкой, оптимизацией и тестированием промптов (инструкций/запросов) для генеративных моделей искусственного интеллекта с целью получения максимально качественных, релеван... далее

Рекуррентная нейронная сеть (RNN) — это тип нейронной сети, который использует обратные связи для обработки последовательностей данных, учитывая предыдущие входные данные при обработке текущих. далее

Самообучающаяся система — это система, которая способна улучшать свою производительность и адаптироваться к новым данным без явного программирования, используя алгоритмы машинного обучения и анализа д... далее

Системный промпт — это текст или набор инструкций, который задаётся модели искусственного интеллекта для определения контекста и правил взаимодействия с пользователем. далее

Параметр, используемый в некоторых алгоритмах машинного обучения, который влияет на степень случайности при выборе действий или предсказаний модели. далее

Метод управления степенью случайности и креативности при генерации текста или иных данных нейронной сетью путём изменения параметра «температура» в алгоритме выборки. далее

Температурная шкала — параметр в языковых моделях, определяющий степень случайности и креативности при генерации текста. далее

Температурный контроль — это механизм регулирования степени случайности и креативности при генерации текста нейронной сетью посредством настройки параметра «температура». далее

Программа или алгоритм, который разбивает входной текст на отдельные элементы — токены (слова, подслова, символы или другие значимые части). Это первый шаг в обработке текста нейронными сетями: без пр... далее

Токенизация — процесс разбиения текста или других данных на более мелкие единицы (токены), которые могут быть обработаны нейронной сетью или алгоритмом машинного обучения. далее

Ток‑генерация — процесс создания (генерации) последовательности токенов (единиц текста, таких как слова, части слов или символы) с помощью нейросетевых моделей, обычно в рамках задач обработки естеств... далее

Ток‑селекция — это процесс выбора наиболее релевантных токенов (минимальных единиц текста, таких как слова или их части) из входного потока данных для дальнейшей обработки нейронной сетью. далее

Ток‑энкодинг — это процесс преобразования токенов (отдельных единиц текста, таких как слова или подслова) в числовые векторы, которые могут быть обработаны нейронной сетью. далее

Трансферное обучение — это метод в машинном обучении, при котором модель, обученная для решения одной задачи, используется как основа для решения другой, часто схожей задачи. далее

Усиление сигнала в нейронных сетях — это процесс увеличения значимости определённых данных или признаков в процессе обучения модели для улучшения её способности распознавать паттерны и принимать решен... далее

Файнтюнинг — это процесс дообучения предварительно обученной нейронной сети на новом наборе данных или для новой задачи с целью адаптации модели к специфическим требованиям. далее

Контент (тексты, изображения, аудио, видео), созданный с помощью технологий искусственного интеллекта и выглядящий правдоподобно, но не соответствующий действительности или намеренно искажающий её. далее

Фидбэк в машинном обучении — это информация, которая используется для корректировки и улучшения работы модели на основе анализа её ошибок и успехов в процессе обучения или после его завершения. далее

Фреймворк для машинного обучения — это программная платформа, предоставляющая набор инструментов, библиотек и стандартов для разработки, обучения и развёртывания моделей искусственного интеллекта и ма... далее

Функция потерь — это математическая функция, которая измеряет разницу между предсказанными моделью значениями и фактическими (целевыми) значениями, позволяя оценить качество работы модели машинного об... далее

Фьюжн‑модель — это тип нейросетевой архитектуры, объединяющей несколько моделей или источников данных для повышения точности и эффективности решения задачи. далее

Фьючер‑инжиниринг — это процесс проектирования, отбора и оптимизации признаков (фьючеров) данных, которые будут использоваться для обучения моделей машинного обучения. далее

Цепочка мыслей — последовательность логически связанных умозаключений или идей, в которой каждый последующий элемент вытекает из предыдущего, формируя целостную линию рассуждения. далее

Эволюционные алгоритмы в машинном обучении — это класс алгоритмов, которые используют принципы естественного отбора и генетики для оптимизации параметров моделей и решения сложных задач. далее

Эвристическая оптимизация — это метод поиска решений в условиях неопределённости и большой размерности задачи, при котором используются приближённые алгоритмы и правила, позволяющие найти достаточно х... далее

Эмбеддинг — это числовое представление объектов (слов, изображений, звуков и т. д.) в виде векторов в многомерном пространстве, которое сохраняет семантические и синтаксические отношения между ними. далее

Эмерджентность в нейронных сетях — это явление, при котором система в целом проявляет свойства, не присущие отдельным её элементам, и не может быть сведена к простой сумме этих элементов. далее

Эпоха — это один полный проход вперёд и назад по всему обучающему набору данных при обучении нейронной сети. далее