- Главная
- Словарь терминов искусственного интеллекта
Словарь терминов искусственного интеллекта
Всего терминов: 804
процесс автоматического получения выводов или предсказаний с помощью обученной модели машинного обучения на основе входных данных без непосредственного участия человека далее
Автоматическое аннотирование — это процесс генерации кратких описаний (аннотаций) для данных (текстов, изображений, аудио, видео) с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей без непосред... далее
Автоматическое извлечение признаков — это процесс в машинном обучении и нейронных сетях, при котором модель самостоятельно выявляет и выделяет информативные характеристики (признаки) из исходных данны... далее
Подход в машинном обучении, при котором модель самостоятельно приобретает знания и улучшает свои предсказательные способности на основе предоставленных данных без явного программирования конкретных пр... далее
Автоматическое планирование — это область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов и методов, позволяющих системе самостоятельно формировать последовательность действий (план) дл... далее
процесс выбора оптимального действия или вывода моделью искусственного интеллекта на основе входных данных и предварительно обученных правил без непосредственного участия человека далее
процесс идентификации и классификации объектов, паттернов или сигналов с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей без непосредственного участия человека далее
Автоматическое управление — это процесс регулирования поведения модели или системы в области искусственного интеллекта и машинного обучения без непосредственного участия человека, на основе заранее за... далее
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
Адаптивная система — это система в области искусственного интеллекта и машинного обучения, способная автоматически модифицировать своё поведение или параметры на основе поступающей информации, чтобы о... далее
подход в машинном обучении, при котором модель динамически корректирует свои параметры и стратегию обучения в ответ на поступающие данные и изменения в среде далее
Метод управления моделями и системами в машинном обучении и искусственном интеллекте, при котором параметры или структура модели динамически корректируются в ответ на изменения входных данных или усло... далее
Адаптивные модели — это модели машинного обучения, способные динамически корректировать свои параметры и структуру в процессе работы для оптимизации качества предсказаний при изменении входных данных ... далее
Алгоритм — это чётко определённая последовательность действий или инструкций, предназначенная для решения конкретной задачи или достижения определённого результата. далее
Алгоритмическая интерпретируемость — это способность человека понимать и объяснять логику работы алгоритма или модели искусственного интеллекта, прослеживая цепочку преобразований от входных данных до... далее
Процесс улучшения алгоритмов с целью повышения эффективности их работы в задачах машинного обучения и нейросетевых вычислений (снижение времени исполнения, уменьшение потребления памяти, рост точности... далее
Алгоритмическая предвзятость — это систематическая ошибка в работе алгоритмов машинного обучения, приводящая к несправедливым или дискриминационным результатам по отношению к определённым группам люде... далее
Алгоритмы классификации — это методы машинного обучения, предназначенные для отнесения объектов к одному из заранее определённых классов на основе их признаков. далее
Алгоритмы оптимизации — это методы и процедуры, направленные на нахождение оптимальных параметров модели машинного обучения (весов, гиперпараметров и т. п.) с целью минимизации функции потерь или макс... далее
Алгоритмы поиска в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения — это набор методов и процедур, предназначенных для эффективного нахождения решений, оптимальных параметров или релевантных ... далее
Алгоритмы регрессии — это класс алгоритмов машинного обучения, предназначенных для прогнозирования непрерывных числовых значений на основе входных данных. далее
Процесс исследования, обработки и интерпретации массивов информации с целью выявления закономерностей, значимых признаков и зависимостей, используемых в обучении и оптимизации моделей машинного обучен... далее
Процесс обработки и интерпретации визуальных данных с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей с целью выявления значимых паттернов, объектов, характеристик или событий. далее
Анализ поведения — это процесс изучения и интерпретации паттернов действий или реакций объектов (пользователей, агентов, систем) с целью выявления закономерностей, аномалий или прогнозирования будущих... далее
процесс обработки и извлечения значимой информации из текстовых данных с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей далее
Аналитическая модель — это математическая или алгоритмическая конструкция в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенная для анализа данных, выявления закономерностей и формир... далее
Совокупность нескольких моделей машинного обучения, объединённых для решения одной задачи, причём итоговый результат получается путём комбинирования прогнозов отдельных моделей. далее
Аппроксимация — это процесс нахождения приближённого описания зависимости между входными и выходными данными с помощью математической модели в задачах машинного обучения и нейронных сетей. далее
Архитектура модели — это структура и организация компонентов нейронной сети или иной модели машинного обучения, определяющая способ взаимодействия её элементов (слоёв, узлов, связей) и логику обработк... далее
Архитектура нейронной сети — это структура и организация компонентов нейронной сети, определяющая, как данные будут обрабатываться и преобразовываться в процессе обучения и вывода. далее
Ассоциативные правила — это паттерны или зависимости, выявляемые в наборах данных в задачах машинного обучения, которые описывают, насколько вероятно совместное появление определённых элементов или со... 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
Фундаментальная структура нейронной сети, определяющая её организацию, состав слоёв и способ взаимодействия между ними; служит основой для построения и обучения моделей машинного обучения. далее
Базовое обучение — это начальный этап обучения нейронной сети, в ходе которого модель приобретает фундаментальные знания на обширном и разнообразном наборе данных, формируя общую способность к распозн... далее
Базовые алгоритмы — это фундаментальные вычислительные процедуры, лежащие в основе обучения и работы моделей машинного обучения и нейронных сетей; они задают принципы оптимизации, классификации, регре... далее
Базовые гиперпараметры — это настраиваемые параметры модели машинного обучения или нейронной сети, которые задаются до начала обучения и не изменяются в процессе подгонки модели под данные. Они опреде... далее
Базовые метрики — это количественные показатели, используемые в машинном обучении и искусственном интеллекте для оценки качества работы модели, её предсказаний и общей эффективности на обучающих и тес... далее
Базовые настройки — это начальный набор параметров и конфигураций модели машинного обучения или нейронной сети, задаваемый до начала обучения и определяющий её общую архитектуру и поведение. далее
Фундаментальные вычислительные действия, лежащие в основе работы нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения; элементарные процедуры, из которых складываются более сложные вычисления при обучении ... далее
Базовые признаки — это исходные, минимально обработанные характеристики данных, которые используются в качестве входных параметров для моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Базовый уровень точности — это исходный показатель качества работы модели машинного обучения, который служит точкой отсчёта для оценки эффективности последующих улучшений и оптимизаций. далее
Байесовские сети — это вероятностная графическая модель в машинном обучении, представляющая собой направленный ациклический граф, в котором узлы соответствуют случайным величинам, а дуги — условным ве... далее
процесс приведения к равновесию распределения классов в обучающем наборе данных для моделей машинного обучения, направленный на предотвращение смещения модели в сторону доминирующих классов далее
Метод машинного обучения, при котором модель обучается на неразмеченных данных без явных целевых значений (меток), самостоятельно выявляя скрытые структуры, закономерности и взаимосвязи. далее
Бинарная классификация — это задача машинного обучения, в которой модель должна отнести каждый входной объект к одному из двух взаимоисключающих классов. далее
Бинарная кросс‑энтропия — это функция потерь в машинном обучении, применяемая для оценки качества модели при решении задач бинарной классификации, то есть когда необходимо отнести объект к одному из д... далее
Система логических операций и рассуждений в искусственном интеллекте и машинном обучении, основанная на двух значениях: «истина» (1) и «ложь» (0). далее
Бинарные выходные данные — это результат работы модели машинного обучения или нейронной сети, представленный в виде одного из двух возможных значений (обычно 0 и 1 или «истина»/«ложь»), отражающих при... далее
Бинарные признаки — это признаки в данных, принимающие только два возможных значения (обычно кодируемые как 0 и 1), которые используются в машинном обучении и нейронных сетях для описания наличия или ... далее
Бинарные решения — это решения, принимаемые моделью машинного обучения или нейронной сетью, которые имеют ровно два возможных исхода (класса), обычно обозначаемых как «0» и «1», «да/нет», «истина/ложь... далее
Совокупность нейронов в нервной системе живых организмов, объединённых для обработки информации, передачи сигналов и регуляции физиологических процессов; в контексте ИИ и машинного обучения они выступ... далее
Элемент нейронной сети, применяемый для введения нелинейности в обработку данных и определения, будет ли нейрон «активирован» (т. е. передаст сигнал дальше) в зависимости от входного значения. далее
Элемент архитектуры нейронных сетей, предназначенный для стабилизации и ускорения обучения путём приведения распределений входных данных каждого слоя к стандартному виду (с нулевым средним и единичной... далее
Структурный компонент в архитектуре нейронных сетей и систем машинного обучения, предназначенный для преобразования входных данных согласно заданным алгоритмам с целью их подготовки к дальнейшему анал... далее
Структурный элемент нейронной сети или архитектуры искусственного интеллекта, предназначенный для хранения и извлечения информации в процессе обучения и работы модели. далее
Компонент в архитектуре систем машинного обучения и нейронных сетей, предназначенный для преобразования исходных данных в формат, пригодный для обучения или инференса модели. далее
Структурный элемент свёрточной нейронной сети (CNN), состоящий из последовательно расположенных свёрточных слоёв (возможно, в комбинации с другими типами слоёв — например, слоями пулинга или нормализа... далее
Боксы предсказаний — это прямоугольные области (рамки), которые нейронные сети генерируют на изображении для локализации объектов определённого класса в задачах компьютерного зрения. 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
Объёмные, разнородные массивы данных, которые характеризуются высокой скоростью генерации и требуют для обработки специализированных технологий и алгоритмов в сфере искусственного интеллекта и машинно... далее
Совокупность информационных ресурсов, размер которых требует специальных методов и инструментов для хранения, обработки и анализа в рамках задач машинного обучения и искусственного интеллекта. далее
Метод ансамблевого машинного обучения, при котором последовательно строятся модели, каждая из которых стремится исправить ошибки предыдущей, в результате чего формируется сильный классификатор или рег... далее
Быстрый анализ данных — это процесс оперативной обработки и исследования наборов данных с целью выявления ключевых закономерностей, трендов и аномалий в контексте машинного обучения и искусственного и... далее
Быстрый инференс — это процесс максимально оперативного получения выводов (прогнозов, классификаций, генераций и т. п.) от обученной нейронной сети или модели машинного обучения при обработке входных ... далее
Важность признаков — это мера того, насколько сильно отдельный признак (переменная) влияет на прогнозируемый результат в модели машинного обучения или нейронной сети. далее
Вариативность промпта — это свойство входных инструкций (промптов) для генеративных моделей искусственного интеллекта, заключающееся в возможности формулировать запросы различными способами при сохран... далее
Варьирование параметров — это процесс изменения числовых значений весов, гиперпараметров или иных регулируемых величин в модели машинного обучения с целью оптимизации её производительности, повышения ... далее
Векторизация текста — это процесс преобразования текстовой информации в числовые векторы, пригодные для обработки алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями. далее
Векторная база данных — это специализированная система хранения и поиска данных, в которой информация представлена в виде векторов (числовых массивов фиксированной длины), оптимизированная для быстрог... далее
Векторная модель — это способ представления данных в виде векторов (упорядоченных наборов числовых значений) в многомерном пространстве, используемый в машинном обучении и обработке естественного язык... далее
Векторная эмбеддинг‑модель — это модель в области машинного обучения, которая преобразует дискретные объекты (слова, изображения, узлы графа и т. д.) в непрерывные векторные представления фиксированно... далее
Метод представления множества векторов признаков меньшим числом эталонных векторов (кодовых слов), используемый в машинном обучении и обработке данных для сжатия, кластеризации и упрощения вычислений.... далее
Способ кодирования информации (слов, изображений, объектов и т. п.) в виде числовых векторов фиксированной длины, используемый в машинном обучении и нейронных сетях для обработки и анализа данных. далее
Математическая структура, используемая в машинном обучении и нейронных сетях для представления данных в виде векторов, что позволяет выполнять над ними алгебраические операции и анализировать их взаим... далее
процесс проверки соответствия реализованной модели машинного обучения формально заданным требованиям и спецификациям, а также подтверждения корректности её внутренней структуры и алгоритмов в контекст... далее
Верификация результатов — процесс проверки корректности и достоверности выходных данных модели машинного обучения или нейронной сети, направленный на установление соответствия полученных результатов з... далее
Числовые параметры в нейронных сетях, определяющие силу влияния сигнала от одного нейрона на другой; они задают, насколько значимым будет вклад входного значения в итоговый результат вычислений на сле... далее
Числовые параметры в нейронных сетях, определяющие силу связи между нейронами и влияющие на вклад каждого входного признака в итоговый результат вычисления. далее
Представление информации в графической форме (диаграммах, графиках, теплокартах и т. д.) с целью анализа, интерпретации и наглядной демонстрации результатов работы моделей машинного обучения и нейронн... далее
процесс идентификации и классификации объектов, сцен, лиц и других визуальных элементов с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей далее
Метод исследования и интерпретации данных в виде изображений, графиков или диаграмм в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта, направленный на выявление закономерностей, аномалий или ... далее
Технология в области искусственного интеллекта и компьютерного зрения, позволяющая находить объекты, изображения или смысловые паттерны по визуальному запросу (изображению или эскизу) вместо текстовог... далее
Представление объектов (слов, изображений, пользователей и т. п.) в виде векторов в многомерном пространстве, при котором семантически близкие объекты оказываются геометрически близки друг к другу. В ... далее
Внимание (Attention) — механизм в нейронных сетях, позволяющий модели фокусироваться на наиболее значимых частях входных данных при обработке информации. далее
Внутренняя репрезентация — это способ представления информации в скрытых слоях нейронной сети, формирующийся в процессе обучения и отражающий существенные признаки и закономерности входных данных. далее
Способность нейросетей идентифицировать, классифицировать и интерпретировать визуальные данные (изображения, видео) путём выявления в них значимых паттернов и признаков. далее
Процесс воссоздания утраченной или повреждённой информации в контексте обучения и эксплуатации нейросетевых моделей и систем машинного обучения. далее
Период, необходимый для того, чтобы модель машинного обучения или нейронная сеть достигла заданного уровня производительности (например, определённой точности предсказаний) на обучающей выборке посред... далее
Данные, подаваемые на вход нейронной сети или модели машинного обучения для обработки, анализа или обучения. далее
Входной вектор — это упорядоченный набор числовых значений, подаваемый на вход нейронной сети для обработки и получения предсказания или классификации. далее
Первый слой нейронной сети, который принимает исходные данные для обработки и передаёт их далее по архитектуре модели. далее
Информация, подаваемая на вход нейронной сети или модели машинного обучения для обработки, анализа или обучения. далее
Набор данных, используемый в машинном обучении и нейронных сетях для обучения, валидации или тестирования модели. далее
Подмножество данных, используемое в машинном обучении для периодической оценки производительности модели в процессе обучения и настройки её гиперпараметров. далее
Свойство функции, при котором отрезок, соединяющий любые две точки её графика, целиком лежит выше (для строго выпуклой функции) или не ниже (для нестрого выпуклой) самого графика; в контексте машинног... 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
Способность обученной модели машинного обучения эффективно работать с новыми, ранее не встречавшимися данными, демонстрируя стабильные показатели качества за пределами обучающей выборки. 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
Модель машинного обучения, состоящая из двух нейронных сетей, которые обучаются в процессе взаимного соперничества: одна генерирует данные, другая оценивает их подлинность. далее
процесс создания числового вектора (упорядоченного набора чисел), который представляет определённые данные или признаки в пространстве признаков в контексте машинного обучения и нейронных сетей. 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
процесс создания новых изображений с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей на основе заданных условий, описаний или существующих данных далее
процесс создания текстовых данных с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей, при котором модель на основе усвоенных закономерностей формирует осмысленные последовательности слов, предл... далее
Географическая сегментация данных — это процесс разделения набора данных на подмножества на основе географического признака (страны, региона, города, координат и т. п.) в целях последующего анализа ил... далее
Способность модели машинного обучения адаптироваться к новым данным и задачам, сохраняя при этом приемлемый уровень производительности. далее
Гибридная архитектура — это подход в проектировании нейронных сетей и систем искусственного интеллекта, при котором объединяются различные модели, алгоритмы или парадигмы машинного обучения для решени... далее
Гибридная модель — это модель в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которая объединяет два или более различных подхода, алгоритмов или типов моделей для решения задачи, с целью ком... 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 — это чрезмерное подстраивание параметров модели машинного обучения под обучающие данные, ведущее к ухудшению её обобщающей способности на новых, ранее не встречавшихся примерах. далее
процесс чрезмерной настройки гиперпараметров модели машинного обучения, который приводит к ухудшению обобщающей способности модели на новых, не использованных в обучении данных. далее
Гипероптимизация моделей машинного обучения — это процесс настройки гиперпараметров модели с целью достижения наилучших возможных результатов её работы. далее
Гиперпараметры модели — это настройки алгоритма машинного обучения, которые задаются до начала обучения модели и не изменяются в процессе подгонки модели под данные. далее
Гистограмма ошибок — это графическое представление распределения величин ошибок (расхождений между предсказанными моделью и истинными значениями) в задачах машинного обучения и нейронных сетей. далее
Глобальный минимум — это точка в пространстве параметров модели машинного обучения, в которой функция потерь достигает наименьшего возможного значения; иными словами, это оптимальное решение задачи оп... далее
Глобальный минимум функции потерь — это точка в пространстве параметров модели машинного обучения, в которой значение функции потерь достигает наименьшего возможного значения среди всех допустимых наб... 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
Свойство набора данных, при котором все его элементы обладают схожими характеристиками, распределением и масштабом в контексте машинного обучения и нейросетей. далее
Способность системы машинного обучения увеличивать производительность за счёт добавления дополнительных узлов (серверов, вычислительных устройств), а не наращивания мощности отдельного узла. далее
Иерархическая организация представлений данных и операций в нейронных сетях и системах искусственного интеллекта, при которой каждый уровень отражает определённую степень обобщения информации: от низк... 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
Разделительные линии (в двумерном пространстве) или гиперплоскости (в многомерном пространстве), которые модель машинного обучения выстраивает для разделения данных на классы или категории в процессе ... далее
Графическая модель данных — это способ представления данных и зависимостей между ними в виде графа (сети узлов и связей), используемый в машинном обучении и ИИ для структурирования информации, моделир... далее
Способ визуализации структур, процессов или данных в области искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью схем, графиков, диаграмм и иных изобразительных средств. далее
Визуализация архитектуры, структуры или процессов нейронной сети и иных моделей машинного обучения, позволяющая наглядно отобразить связи между элементами, поток данных и логику работы системы. далее
Графовая нейронная сеть — это тип нейронной сети, специально разработанный для работы с данными, структурированными в виде графов. далее
Группировка данных — это процесс объединения объектов или записей в группы (кластеры) на основе сходства их признаков в задачах машинного обучения и анализа данных. далее
процесс объединения входных характеристик (признаков) данных в группы на основе их сходства или взаимосвязанности с целью оптимизации работы моделей машинного обучения и повышения их эффективности. далее
Групповое взаимодействие агентов — это процесс координации действий нескольких автономных программных агентов в рамках мультиагентной системы с целью решения общей задачи в области искусственного инте... далее
Метод обучения моделей машинного обучения, при котором несколько моделей работают совместно, обмениваются информацией или агрегируют результаты для решения общей задачи. далее
Характеристика нейронной сети, отражающая плотность соединений между нейронами (узлами) в её архитектуре, то есть отношение числа существующих связей к максимально возможному их числу в данной тополог... далее
Характеристика архитектуры нейронной сети, отражающая долю реально существующих соединений (синапсов) между нейронами по отношению к максимально возможному их числу в заданной топологии. далее
Данные — это информация, представленная в формализованном виде, пригодном для обработки алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями с целью выявления закономерностей, прогнозирования или принят... далее
Данные временного ряда — это последовательность наблюдений, зафиксированных через определённые промежутки времени, используемая в машинном обучении и анализе для выявления закономерностей, трендов и с... далее
Это набор данных, используемый в машинном обучении для оценки промежуточной производительности модели в процессе обучения и настройки её гиперпараметров. 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
Набор данных, используемый в машинном обучении и ИИ для оценки качества и эффективности обученной модели. далее
Двоичная классификация — это задача машинного обучения, в которой модель должна отнести каждый входной объект к одному из двух взаимоисключающих классов. далее
Метод обучения нейронных сетей, при котором используются две взаимосвязанные модели, совместно оптимизирующиеся для решения задачи, зачастую с взаимным обменом информацией или ролями. далее
Декомпозиция данных — это процесс разбиения сложного набора данных на более простые, структурированные и управляемые части с целью упрощения анализа, обучения моделей машинного обучения или оптимизаци... далее
Декомпозиция задачи — это процесс разбиения сложной задачи машинного обучения или разработки нейронной сети на более простые, управляемые подзадачи, которые легче анализировать, реализовывать и оптими... далее
процесс преобразования нормализованных данных в менее структурированную форму с целью оптимизации скорости доступа и обработки данных в задачах машинного обучения и работы нейронных сетей. далее
Деревья решений — это модель машинного обучения, представляющая собой иерархическую структуру в виде дерева, где каждый узел соответствует проверке некоторого признака, каждая ветвь — результату этой ... далее
Структурированные числовые или символьные представления характеристик (признаков) объектов, используемые в машинном обучении и нейронных сетях для описания входных данных и извлечения информативных па... далее
Детализация данных — это процесс увеличения уровня подробности и гранулярности информации, используемой в моделях машинного обучения и нейронных сетях, с целью улучшения качества анализа, обучения и п... далее
Детектирование аномалий — это задача в области машинного обучения и искусственного интеллекта, направленная на выявление нетипичных, отклоняющихся от нормы паттернов в данных, которые могут указывать ... далее
Детектор объектов — это модель или алгоритм в области компьютерного зрения и машинного обучения, предназначенный для выявления и локализации конкретных объектов на изображениях или в видеопотоке. далее
Детерминированный алгоритм — это алгоритм в области искусственного интеллекта и машинного обучения, который при одних и тех же входных данных всегда выдаёт одинаковый результат, следуя строго определё... далее
Децентрализованная система — это система в области искусственного интеллекта и машинного обучения, в которой отсутствуют единый центр управления и хранения данных: функциональные задачи и данные распр... далее
Диаграмма потерь — график, отображающий изменение значения функции потерь (loss function) в процессе обучения нейронной сети. далее
Диверсификация данных — это процесс расширения и варьирования обучающего набора данных с целью повышения обобщающей способности модели машинного обучения и снижения риска переобучения. далее
Способность модели машинного обучения или нейронной сети автоматически изменять свои параметры, архитектуру или стратегию работы в ответ на изменение входных данных, условий среды или поставленных зад... далее
Динамический диапазон — это диапазон значений, которые может корректно обрабатывать или представлять модель нейронной сети либо компонент системы машинного обучения (например, датчик, слой сети, алгор... далее
Дискретизация данных — процесс преобразования непрерывных данных в дискретную форму, применяемый в машинном обучении и нейронных сетях для подготовки входных данных к обработке. далее
Дискриминативная модель — это тип модели в машинном обучении, нацеленный на прямое моделирование условной вероятности принадлежности объекта к определённому классу на основе его признаков, то есть P(y... далее
Парадигма программирования, в рамках которой программы строятся таким образом, чтобы их можно было дифференцировать (вычислять градиенты) по параметрам; это позволяет эффективно применять методы оптим... 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
Метод в машинном обучении, направленный на повышение качества работы модели при переходе от исходного (исходного обучающего) домена к целевому домену, где распределение данных отличается. далее
Дообучение — это подход в машинном обучении, при котором модель непрерывно совершенствуется на новых данных, не забывая при этом ранее усвоенную информацию. далее
Процесс адаптации предварительно обученной модели машинного обучения к новой задаче или набору данных путём дополнительного обучения с использованием новых данных и, возможно, с корректировкой архитек... далее
Доступ к данным — это возможность получения, использования и обработки информации (датасетов, потоков данных и т. п.) для обучения, тестирования и эксплуатации моделей машинного обучения и нейронных с... далее
Древовидный алгоритм — это алгоритм машинного обучения, строящий модель в виде иерархической структуры (дерева), где каждый внутренний узел представляет проверку на атрибут, каждая ветвь — результат э... далее
подход в разработке нейросетей и систем искусственного интеллекта, предполагающий использование общей структурной схемы для решения нескольких задач или работы с разными типами данных далее
Модель искусственного интеллекта, объединяющая в себе возможности решения множества разнородных задач в рамках одной архитектуры без необходимости создания отдельных специализированных моделей для каж... далее
В контексте искусственного интеллекта и нейронных сетей это интегрированная платформа или архитектура, объединяющая различные компоненты (модели, алгоритмы, данные, инструменты развёртывания и монитор... далее
В контексте нейронных сетей и машинного обучения это унифицированный формат представления данных, моделей или процессов, обеспечивающий их совместимость, повторное использование и упрощение взаимодейс... далее
В контексте нейронных сетей и искусственного интеллекта это унифицированный формат или структура, которая задаёт общие правила представления, обработки и передачи данных, моделей или алгоритмов в сист... далее
Единица обработки данных — это базовый элемент информации, с которым оперирует модель машинного обучения или нейронная сеть в процессе вычислений и обучения. далее
Элемент архитектуры нейронной сети, выполняющий обработку входных данных и передачу результата на следующий этап вычислений. далее
Вектор, длина (норма) которого равна единице; в контексте машинного обучения и нейронных сетей используется как инструмент нормализации данных, задания направлений в многомерных пространствах признако... далее
Единичный вес — это вес связи между нейронами в нейронной сети, установленный равным 1. далее
Единичный вход — это входной сигнал или параметр в нейронной сети, представленный одним значением, которое подаётся на отдельный нейрон или группу нейронов на первом (входном) слое сети. далее
Единичный выход — это значение, выдаваемое нейронной сетью или отдельным нейроном в результате обработки входных данных; в контексте машинного обучения обычно представляет собой итоговый результат пре... далее
В контексте нейронных сетей и искусственного интеллекта это отдельный программный или алгоритмический компонент, предназначенный для решения узкой, специфической задачи в рамках разработки, обучения, ... далее
Элемент структуры нейронной сети или математической модели в машинном обучении, который выполняет базовую, атомарную функцию в рамках общей вычислительной схемы. далее
Единичный критерий — это отдельный показатель или метрика, используемая в машинном обучении и нейронных сетях для оценки качества модели, её предсказаний или отдельных аспектов работы (например, точно... далее
Подход в машинном обучении и работе с нейронными сетями, при котором анализ или обработка данных осуществляется поочерёдно, по одному объекту (образцу, примеру) за раз, без агрегирования или пакетной ... далее
В контексте нейронных сетей и машинного обучения термин, обозначающий отдельный компонент или модуль модели, который выполняет конкретную функцию в процессе обработки данных и обучения. далее
Элемент архитектуры нейронной сети, выполняющий определённую вычислительную операцию или преобразующий входные данные в соответствии с заданной функцией активации. далее
Базовая вычислительная единица в искусственных нейронных сетях, имитирующая функцию биологического нейрона: принимает входные данные, обрабатывает их с помощью взвешенной суммы и передаёт результат че... далее
Единичный параметр — это отдельный числовой показатель или переменная в структуре нейронной сети, которая влияет на обработку данных и формирование выходных результатов. В контексте машинного обучения... далее
Метод в машинном обучении и разработке нейросетей, при котором модель обучается или анализируется на основе отдельных, изолированных примеров (объектов, данных), без учёта их взаимосвязей или контекст... далее
Единичный показатель — это метрика, отражающая одно конкретное свойство или характеристику модели машинного обучения, алгоритма или процесса в области искусственного интеллекта. далее
Единичный признак — это отдельный измеримый параметр или характеристика объекта, используемая в качестве входного данных для модели машинного обучения или нейронной сети. далее
В контексте нейронных сетей и машинного обучения это входной сигнал, принимающий значение 1, в то время как остальные входные сигналы в рассматриваемой группе равны 0; используется для активации опред... далее
Элемент архитектуры нейронной сети, представляющий собой набор нейронов, которые обрабатывают входные данные и передают результат на следующий этап вычислений. далее
В контексте нейронных сетей и искусственного интеллекта это базовый компонент, выполняющий элементарные вычислительные операции в структуре модели; представляет собой простейшую единицу обработки инфо... далее
Унифицированный формат данных или признаков, который позволяет различным компонентам системы искусственного интеллекта (нейронным сетям, алгоритмам обработки) работать с информацией в согласованной, с... далее
Модель в области искусственного интеллекта и машинного обучения, характеризующаяся способностью удерживать и обрабатывать значительный объём информации, эффективно задействовать внутренние ресурсы для... далее
Естественная классификация — это подход к группировке объектов в машинном обучении и искусственном интеллекте, при котором категории формируются на основе внутренне присущих объектам свойств и законом... далее
подход в области искусственного интеллекта и машинного обучения, имитирующий процессы усвоения знаний, характерные для человека и других живых существ, с целью создания более адаптивных и гибких нейро... далее
Естественный язык — это человеческая языковая система (устная или письменная), используемая для коммуникации, которую нейросети и системы искусственного интеллекта обучаются понимать, генерировать и о... далее
Зависимость данных — это взаимосвязь между элементами данных, при которой значение или наличие одного элемента влияет на значение, обработку или интерпретацию другого элемента в контексте обучения и р... далее
Заданный порог — это предопределённое значение, используемое в нейронных сетях и алгоритмах машинного обучения для принятия решений о классификации, активации нейронов или остановке процесса обучения.... далее
Процесс разметки данных (текстов, изображений, аудио, видео и др.) с целью создания обучающих выборок для моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Задача в машинном обучении и теории нейронных сетей, заключающаяся в построении модели, которая по заданным входным данным с минимальной ошибкой воспроизводит целевую зависимость (функцию), скрытую в ... далее
Задача в области искусственного интеллекта и машинного обучения, направленная на объяснение принципов работы модели, логики её решений и значимости входных признаков для полученного результата. далее
Задача машинного обучения, в рамках которой модель на основе входных данных должна отнести объект к одному из заранее определённых классов или категорий. далее
Задача машинного обучения без учителя, направленная на разделение набора данных на группы (кластеры) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга по определённым... далее
Задача в области машинного обучения и искусственного интеллекта, направленная на предсказание будущих значений или событий на основе анализа имеющихся данных. далее
Задача в машинном обучении, цель которой состоит в построении модели, способной упорядочивать объекты (документы, товары, ответы и т. д.) по степени их релевантности или предпочтительности относительн... далее
Задача в области искусственного интеллекта и машинного обучения, заключающаяся в идентификации и классификации объектов, паттернов или явлений на основе входных данных (изображений, звука, текста и т.... далее
Задача регрессии — это тип задачи машинного обучения, в которой модель предсказывает непрерывное числовое значение на основе входных данных. далее
Задача в области машинного обучения и компьютерного зрения, заключающаяся в разделении изображения на отдельные области (сегменты) с присвоением каждому пикселю метки, указывающей на его принадлежност... далее
Задача синтеза — это тип задачи в области искусственного интеллекта и машинного обучения, в рамках которой требуется создать новый объект (данные, изображение, текст, программу и т. п.), удовлетворяющ... далее
Задача трансформации — это тип задачи в машинном обучении и обработке данных, в рамках которой требуется преобразовать входные данные в выходную форму согласно определённым правилам или паттернам, выя... далее
Задача в области машинного обучения и нейросетей, направленная на выделение значимых данных из общего потока информации и отсеивание шума или нерелевантных элементов. далее
Задача в машинном обучении и анализе данных, заключающаяся в прогнозировании значений за пределами известного диапазона данных на основе выявленной закономерности. 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
Знаковая система — это структурированный набор знаков (символов) и правил их комбинирования, используемый в искусственном интеллекте и машинном обучении для представления, обработки и интерпретации ин... далее
Значение гиперпараметра — это задаваемое вручную до начала обучения числовое или категориальное значение, определяющее структуру и процесс обучения модели машинного обучения или нейронной сети. далее
Значение признака — это конкретная величина или категория, которую принимает определённый признак (фича, feature) в наборе данных, используемом для обучения, валидации или тестирования моделей машинно... далее
Численные величины, определяющие поведение и характеристики модели машинного обучения или нейронной сети; они настраиваются в процессе обучения для минимизации функции потерь и повышения точности пред... далее
Значимость признака — это мера того, насколько сильно отдельный входной признак (переменная) влияет на предсказания модели машинного обучения или нейронной сети. далее
Диапазон изменений характеристик данных, в пределах которого модель машинного обучения способна сохранять устойчивость и корректность предсказаний. далее
Диапазон значений параметров модели или входных данных, при которых нейронная сеть функционирует корректно, сохраняя требуемые характеристики качества и стабильности работы. далее
Область в пространстве признаков, где модель машинного обучения демонстрирует низкую уверенность в своих предсказаниях либо выдаёт противоречивые результаты при незначительных изменениях входных данны... далее
Область данных или пространство параметров в машинном обучении, в рамках которого модель осуществляет процесс обучения, подстраивая свои веса и структуры для минимизации функции потерь и повышения точ... далее
Область в пространстве параметров модели машинного обучения, где осуществляется поиск оптимальных значений весов, гиперпараметров или иных регулируемых величин для достижения заданной цели (минимизаци... далее
Область в модели машинного обучения или нейронной сети, определяющая, при каких значениях входных признаков алгоритм относит объект к тому или иному классу либо выдаёт конкретное предсказание. далее
диапазон условий (параметров, входных данных, гиперпараметров), в рамках которых модель машинного обучения сохраняет приемлемый уровень качества работы и не демонстрирует резкого ухудшения метрик далее
Область в пространстве входных данных, в пределах которой небольшие изменения аргументов приводят к существенным изменениям выходных значений модели машинного обучения. далее
Идентификация образов — это задача в области искусственного интеллекта и машинного обучения, заключающаяся в распознавании и классификации объектов, паттернов или структур в данных (изображениях, текс... далее
Иерархическая модель — это структура в машинном обучении и искусственном интеллекте, в которой данные или процессы организованы в виде многоуровневой системы с подчинением низших уровней высшим, что п... далее
Механизм в нейронных сетях, позволяющий модели фокусироваться на различных уровнях структуры данных (например, словах, предложениях, абзацах) с учётом их иерархической организации. далее
Метод обучения моделей машинного обучения, при котором задача разбивается на уровни (иерархию) подзадач, а модель последовательно осваивает знания от простого к сложному либо от общего к частному. далее
Свойство моделей машинного обучения и нейронных сетей выделять и использовать наиболее информативные и значимые признаки (характеристики) входных данных для решения задачи, игнорируя шум и малозначимы... далее
наличие в наборе данных повторяющейся, дублирующей или несущественной информации, которая не вносит значимого вклада в обучение модели машинного обучения и может негативно влиять на эффективность и ск... далее
Процесс выявления и выделения информативных, значимых характеристик (признаков) из исходных данных, который служит промежуточным этапом в обучении моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Импутация данных — это процедура восполнения пропущенных или утерянных значений в наборе данных, применяемая в машинном обучении и анализе данных для обеспечения полноты обучающей выборки. далее
Свойство системы машинного обучения распознавать и корректно обрабатывать объекты или паттерны независимо от определённых трансформаций, шумов или вариаций входных данных. далее
процесс организации данных в структурированную форму, позволяющую ускорять поиск и извлечение необходимых элементов при обучении и работе нейросетей и моделей машинного обучения далее
Инициализация весов — это процесс задания начальных значений весовых коэффициентов связей между нейронами в искусственной нейронной сети перед началом обучения. далее
метод обучения моделей машинного обучения, при котором модель постепенно улучшает свои знания, последовательно обрабатывая новые порции данных без полного переобучения на всём доступном наборе далее
Совокупность программных средств, библиотек, фреймворков и платформ, предназначенных для разработки, обучения, тестирования и развёртывания моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
процесс объединения данных из различных источников в единую структуру для последующего использования в обучении и работе моделей машинного обучения и нейронных сетей далее
процесс объединения нескольких отдельных моделей машинного обучения или нейронных сетей в единую систему для решения общей задачи, позволяющий повысить точность, устойчивость и функциональность итогов... далее
Интегрированная система — это комплекс взаимосвязанных компонентов (моделей, алгоритмов, инструментов, данных и инфраструктурных элементов), объединённых для решения задач в области искусственного инт... далее
Программно‑аппаратный комплекс, использующий механизмы обработки знаний и эвристические правила для решения задач, которые традиционно считаются прерогативой человеческого интеллекта, в том числе в об... далее
Метод восстановления (вычисления) промежуточных значений некоторой функции по имеющемуся дискретному набору её известных значений, применяемый в машинном обучении и анализе данных для заполнения пропу... далее
Способность модели машинного обучения предоставлять понятные человеку объяснения своих решений и прогнозов, позволяя анализировать логику, на основе которой были получены результаты. далее
Интерфейсная модель — это компонент или набор компонентов в системе искусственного интеллекта, обеспечивающий взаимодействие между нейронной сетью (или иной ML‑моделью) и внешними системами, пользоват... далее
Интерфейсное взаимодействие — это механизм обеспечения обмена данными и управления между нейронными сетями, моделями машинного обучения и внешними системами (пользовательскими приложениями, базами дан... далее
Интуитивная интерпретация — это попытка понять и объяснить логику работы модели машинного обучения или нейронной сети, опираясь на здравый смысл и поверхностное знакомство с её архитектурой и выходным... далее
Инференс (Вывод) — процесс применения обученной модели машинного обучения для получения предсказаний или решений на основе новых данных. далее
Характеристика входных данных в машинном обучении, которая несёт значимую информацию для решения задачи (классификации, регрессии и т. д.) и способствует повышению точности модели. далее
Информационная модель — это формализованное представление знаний, данных или процессов, используемое в искусственном интеллекте и машинном обучении для описания предметной области, закономерностей и в... далее
Совокупность аппаратных и программных ресурсов, обеспечивающих процесс разработки, обучения и развёртывания моделей машинного обучения и нейронных сетей. 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
набор данных, содержащий информацию о прошлых событиях или состояниях системы, используемый в машинном обучении для обучения моделей, анализа закономерностей и прогнозирования будущих тенденций. далее
Итеративный процесс — это метод разработки и обучения моделей в машинном обучении и искусственном интеллекте, при котором решение задачи достигается через последовательное повторение циклов (итераций)... далее
Метод обучения моделей машинного обучения, при котором процесс настройки параметров модели происходит поэтапно, через многократное повторение циклов «обучение – оценка – корректировка». 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
Классификация — это задача машинного обучения, в рамках которой модель на основе входных данных относит объект к одному из заранее определённых классов или категорий. далее
Кластеризация — это метод машинного обучения без учителя, направленный на группировку объектов таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга по определённым призн... далее
Характеристика или параметр входных данных, который имеет существенное значение для обучения нейронной сети и влияет на точность её предсказаний. 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
процесс подготовки нейронной сети к обучению, включающий настройку параметров оптимизации, выбор функции потерь и метрик оценки качества, в результате которого модель приобретает «исполняемую» форму д... далее
Совокупность нескольких моделей машинного обучения или нейронных сетей, объединённых для решения общей задачи, повышения точности прогнозов или расширения функциональности системы ИИ. далее
Модель в машинном обучении, которая объединяет несколько отдельных моделей (базовых алгоритмов) с целью повышения общей точности и устойчивости предсказаний. далее
Отдельная структурная единица в составе нейросети или модели машинного обучения, выполняющая специфическую функцию в процессе обработки данных и выработки предсказаний. далее
Структурированная последовательность этапов обработки данных в системах машинного обучения и искусственного интеллекта, обеспечивающая их преобразование от исходного состояния до формата, пригодного д... далее
Конволюционная нейронная сеть (CNN) — это тип нейронной сети, специально разработанный для обработки и анализа данных с пространственной структурой, например, изображений или видео. далее
Модель машинного обучения или нейронная сеть, которая решает ту же задачу, что и другая модель, и используется для сравнения эффективности, точности или иных ключевых показателей. далее
Консенсус моделей — это подход в машинном обучении, при котором итоговый результат формируется на основе объединения прогнозов нескольких независимых моделей, что позволяет повысить точность и устойчи... 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
Контроль переобучения — это комплекс методов и приёмов в машинном обучении, направленных на предотвращение ситуации, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные и теряет способность... далее
Совокупность параметров и структурных решений, определяющих архитектуру и поведение модели машинного обучения или нейронной сети. далее
Концентрация данных — это степень сгущённости, компактности распределения значимых признаков или информации в наборе данных, используемом для обучения нейронных сетей и моделей машинного обучения. далее
Концептуальная модель — это абстрактное представление структуры, компонентов и взаимосвязей в системе искусственного интеллекта или машинного обучения, фиксирующее ключевые идеи и принципы её функцион... далее
Координация агентов — процесс организации взаимодействия множественных интеллектуальных агентов в мультиагентной системе для достижения общей цели или оптимального распределения задач в контексте иску... далее
Характеристика модели машинного обучения, отражающая степень её способности выдавать правильные и адекватные результаты на основе входных данных в соответствии с поставленной задачей. далее
процесс выявления и исправления неточностей, сбоев и некорректных результатов в работе нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. далее
Статистическая мера, отражающая степень линейной зависимости между двумя признаками (переменными) в наборе данных, используемая в машинном обучении для анализа взаимосвязей между входными параметрами ... далее
Параметр в алгоритмах обучения нейронных сетей, определяющий величину шага при обновлении весов модели в процессе оптимизации. далее
график, отображающий изменение качества работы модели машинного обучения (например, точности или функции потерь) в зависимости от количества итераций обучения (эпох) или объёма обучающих данных далее
Это набор параметров и метрик, используемых в машинном обучении и искусственном интеллекте для измерения качества работы модели, её точности, эффективности и соответствия поставленным задачам. далее
Критический порог — это предельное значение некоторого параметра в нейронных сетях или алгоритмах машинного обучения, при достижении (или превышении) которого происходит качественное изменение поведен... далее
Метод в машинном обучении, позволяющий применять знания, полученные моделью при работе с данными одного домена (области), к решению задач в другом, отличном домене. далее
Линейная алгебра — фундаментальный математический инструмент, лежащий в основе алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей; она изучает векторы, матрицы, линейные преобразования и системы линейных... далее
Линейная зависимость — это взаимосвязь между переменными в модели машинного обучения, при которой изменение одной переменной приводит к пропорциональному изменению другой; в контексте нейронных сетей ... далее
Метод вычисления промежуточных значений величины в рамках линейной зависимости на основе известных дискретных данных, применяемый в машинном обучении и работе с нейронными сетями для восполнения пропу... далее
Линейная комбинация — это сумма набора величин (например, векторов, сигналов), каждая из которых умножена на соответствующий скалярный коэффициент; в контексте нейронных сетей и машинного обучения лин... далее
Линейная модель — это математическая модель в машинном обучении, в которой предсказание формируется как линейная комбинация входных признаков с весовыми коэффициентами. далее
Линейная регрессия — это метод машинного обучения, предназначенный для моделирования линейной зависимости между одной или несколькими независимыми переменными (признаками) и непрерывной зависимой пере... далее
Математическая операция, применяемая в нейронных сетях и машинном обучении для преобразования входных данных посредством умножения на матрицу весов и добавления вектора смещений; лежит в основе работы... далее
Математическая операция, применяемая в нейронных сетях и машинном обучении для преобразования входных данных посредством умножения на матрицу весов и (опционально) добавления вектора смещений; лежит в... далее
Модель машинного обучения, которая разделяет данные на классы с помощью линейной функции (гиперплоскости в многомерном пространстве). далее
Элемент архитектуры нейронной сети, выполняющий линейное преобразование входных данных посредством умножения на матрицу весов и добавления вектора смещений. далее
Логистическая регрессия — это статистический метод в машинном обучении, используемый для решения задач бинарной (реже — многоклассовой) классификации, который оценивает вероятность принадлежности объе... далее
Структурированная совокупность фактов и правил вывода, формально описанных на языке логики и используемых в системах искусственного интеллекта для рассуждений, принятия решений и извлечения новых знан... далее
Логическая модель — это формальная система, описывающая логические связи и правила вывода в рамках задачи искусственного интеллекта или машинного обучения; используется для представления знаний и прин... далее
Логическая сеть — это модель в области искусственного интеллекта и машинного обучения, имитирующая логические операции и рассуждения на основе формальной логики; представляет собой разновидность нейро... далее
Формальная система, состоящая из набора аксиом, правил вывода и языка представления знаний, которая позволяет делать дедуктивные заключения; в контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обуч... далее
Упорядоченная система связей и отношений между элементами модели или алгоритма в нейронных сетях и машинном обучении, обеспечивающая последовательную обработку информации на основе правил вывода и бул... далее
Логическая схема — это формальная модель, описывающая последовательность логических операций и связей между ними, которая используется в искусственном интеллекте и нейронных сетях для моделирования ра... далее
Логическая функция — это математическая функция, которая в контексте нейронных сетей и искусственного интеллекта оперирует бинарными или дискретными значениями (обычно 0 и 1, «ложь» и «истина») и позв... далее
Формализованные утверждения или условия, описывающие зависимости между данными и позволяющие делать выводы на основе заданных предпосылок; в контексте ИИ и машинного обучения используются для построен... далее
процесс получения новых знаний (заключений) из имеющихся утверждений (посылок) на основе формальных правил рассуждения в рамках систем искусственного интеллекта и моделей машинного обучения. далее
Логическое правило вывода — это формализованное правило в искусственном интеллекте и машинном обучении, позволяющее на основе заданных предпосылок (фактов, утверждений) получать новые заключения в рам... далее
Процесс настройки параметров или архитектуры нейронной сети применительно к конкретному подмножеству данных или узкой задаче, при сохранении общей обученной модели. далее
Метод предварительной обработки данных в нейронных сетях, при котором значения признаков нормализуются в пределах локальных областей (окрестностей) входного пространства, а не по всему набору данных. далее
В контексте нейронных сетей и машинного обучения это ограниченная часть пространства параметров или входных данных, в пределах которой анализируются свойства модели, её поведение или характеристики да... далее
Локальная оптимизация — это процесс поиска наилучшего решения задачи в ограниченной области пространства параметров модели машинного обучения, при котором алгоритм стремится улучшить целевую функцию (... далее
Локальная ошибка — это величина, характеризующая расхождение между предсказанным значением нейронной сети и истинным (целевым) значением для конкретного примера (объекта) в обучающей выборке на опреде... далее
Характеристика модели машинного обучения, отражающая степень изменения её выходных данных при малых возмущениях входных данных в окрестности конкретной точки. далее
В контексте нейронных сетей и машинного обучения это совокупность входных данных и параметров (весов), которые обрабатываются в пределах одного нейрона или небольшой группы нейронов на определённом эт... далее
Локальные признаки — это характерные особенности или паттерны в данных (изображениях, текстах, сигналах), которые выявляются в ограниченных, небольших областях входных данных и используются нейронными... далее
Точка в пространстве параметров модели машинного обучения, в которой значение функции потерь минимально по сравнению с соседними точками, но не обязательно является наименьшим во всём пространстве пар... далее
Математическая модель в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения — это формализованное описание объекта, процесса или явления с помощью математических понятий, уравнений и алгоритмов, ... далее
Матрица весов — это структурированный набор числовых параметров в нейронной сети, определяющий силу связей между нейронами смежных слоёв и влияющий на преобразование входных данных в выходные. далее
Квадратная таблица, в которой представлены коэффициенты корреляции между различными признаками (переменными) в наборе данных, используемая в машинном обучении для анализа взаимосвязей между признаками... далее
Способ организации и хранения информации в виде двумерной таблицы (матрицы), где строки и столбцы соответствуют определённым признакам или объектам; в контексте машинного обучения и нейронных сетей сл... 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
Метод генерализации — это подход в машинном обучении, направленный на обеспечение способности модели эффективно работать с новыми, ранее не встречавшимися данными, а не только с теми, на которых она б... далее
Метод градиентного спуска — это оптимизационный алгоритм, широко применяемый в машинном обучении и нейронных сетях для минимизации функции потерь (ошибки) путём итеративного обновления параметров моде... далее
Метод дообучения — это подход в машинном обучении, при котором предварительно обученная модель дополнительно тренируется на новом наборе данных или с учётом новых задач для улучшения её производительн... далее
Метод квантования модели — это техника оптимизации нейронных сетей, направленная на уменьшение разрядности числовых представлений параметров модели (весов, активаций) с целью снижения требований к выч... далее
Метод кросс‑валидации — это техника оценки качества модели машинного обучения, позволяющая проанализировать, насколько хорошо модель обобщает знания на новых, ранее не встречавшихся данных, путём мног... далее
Техника оценки качества моделей машинного обучения, позволяющая проанализировать, насколько хорошо модель обобщает знания на новых, ранее не встречавшихся данных. далее
Метод токенизации — это процедура разбиения текстовой информации на отдельные элементы (токены) в задачах обработки естественного языка (NLP) в рамках машинного обучения и искусственного интеллекта. далее
Метод трансферного обучения — это подход в машинном обучении, при котором знания, полученные при решении одной задачи, переносятся на другую, смежную или родственную задачу, что позволяет сократить вр... далее
Техника дообучения предварительно натренированной нейронной сети на новом наборе данных или для новой задачи с целью адаптации модели к специфическим требованиям. далее
Метод эмбеддинга — это техника в машинном обучении и обработке естественного языка, позволяющая представлять дискретные объекты (слова, фразы, изображения, узлы графа и т. д.) в виде непрерывных векто... далее
Механизм внимания — это компонент нейросетевых моделей, позволяющий выделять наиболее значимые части входных данных при обработке и генерации выходных результатов. далее
Метод в нейронных сетях, позволяющий модели фокусироваться на различных уровнях детализации данных (например, словах, предложениях, абзацах) посредством многоуровневой системы весовых коэффициентов, р... далее
Механизм мультизадачности — это подход в машинном обучении и нейросетевых архитектурах, позволяющий модели одновременно обучаться на нескольких связанных задачах, используя общие представления и парам... далее
Механизм самовнимания — это компонент нейронных сетей, позволяющий модели оценивать значимость различных частей входной последовательности при обработке данных, тем самым усиливая релевантные элементы... далее
Архитектурный паттерн в машинном обучении, в рамках которого две нейронные сети вступают в состязание: одна генерирует данные, а вторая оценивает их подлинность. далее
Модель глубокого обучения — это тип модели машинного обучения, основанный на искусственных нейронных сетях с множеством слоёв (глубиной), которые позволяют автоматически извлекать иерархические призна... далее
Математическая структура или алгоритм, обученный на данных для выполнения определённых задач: классификации, прогнозирования, генерации контента и других, в рамках направлений машинного обучения и иск... далее
Архитектура нейронной сети, в которой механизм внимания организован по уровням (иерархически), что позволяет модели выборочно фокусироваться на значимых элементах данных на разных уровнях абстракции. далее
Нейронная сеть, способная одновременно обучаться на нескольких связанных задачах, используя общую архитектуру и частично общие параметры. далее
Архитектура нейронной сети, в которой используется механизм самовнимания (self‑attention) для взвешенного учёта взаимосвязей между элементами входной последовательности при формировании выходных предс... далее
Модель машинного обучения, которая осваивает оптимальное поведение путём взаимодействия с окружающей средой и получения обратной связи в виде наград или наказаний. далее
Модуль нейронной сети — это обособленный функциональный блок в архитектуре нейронной сети, который выполняет определённую операцию или последовательность операций над входными данными и может быть пов... 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
Структурированная совокупность данных, используемая в машинном обучении и искусственном интеллекте для обучения, валидации или тестирования моделей. далее
Начальные веса — это значения параметров (весов) нейронов в искусственной нейронной сети, заданные до начала процесса обучения. 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 адаптация — процесс настройки и модификации нейронной сети с целью улучшения её производительности на новых данных или в изменённых условиях эксплуатации. 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
Процесс создания новых данных (текстов, изображений, аудио, видео и др.) с помощью нейросетевых моделей, обученных на больших объёмах существующих данных. далее
Нейросетевая интерполяция — это метод использования нейронных сетей для предсказания или генерации промежуточных значений на основе имеющихся данных. далее
Нейросетевая классификация — это задача машинного обучения, в рамках которой нейронная сеть обучается относить входные данные к одному из заранее определённых классов или категорий на основе выявленны... 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
Архитектура нейронной сети, включающая механизм внимания (attention mechanism), который позволяет модели динамически фокусироваться на наиболее значимых частях входных данных при генерации вывода. далее
процесс настройки параметров и архитектуры нейронной сети с целью повышения её эффективности, точности и скорости работы при решении конкретных задач машинного обучения далее
Метод машинного обучения, в котором нейронная сеть используется для предсказания непрерывных числовых значений на основе входных данных. далее
Нейросетевая сегментация — это метод обработки изображений в машинном обучении, при котором нейронная сеть разделяет изображение на отдельные области (сегменты) по определённым признакам — например, п... далее
Метод обработки данных с помощью нейронных сетей, направленный на выделение значимых признаков, удаление шума или отбор релевантной информации из исходного массива. 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
Нейросетевое обучение — процесс настройки параметров (весов и смещений) искусственной нейронной сети на основе предоставленных данных с целью минимизации ошибки предсказания и достижения требуемой точ... далее
Нейросетевой алгоритм — это набор правил и процедур, реализующих работу искусственной нейронной сети для решения задач машинного обучения: классификации, регрессии, кластеризации, генерации данных и д... 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
Метод машинного обучения, при котором модель анализирует неразмеченные данные без заранее заданных целевых значений (меток), самостоятельно выявляя в них скрытые структуры, закономерности или группы. далее
Математическая функция, не обладающая свойством линейности (суперпозиции), которая в контексте нейронных сетей используется для введения нелинейных зависимостей между входными данными и выходными резу... далее
Процедура преобразования исходных данных к единому масштабу, применяемая в машинном обучении и нейросетевых моделях для повышения эффективности обучения и стабильности работы алгоритмов. далее
Нулевой сдвиг — это состояние или условие в нейронных сетях, при котором входные данные не подвергаются изменению (сдвигу) относительно некоторого базового уровня или нулевого значения; иными словами,... далее
Обобщающая способность — это способность модели машинного обучения эффективно работать с новыми, ранее не встречавшимися данными, извлекая из обучающей выборки общие закономерности, а не запоминая кон... далее
Обработка данных — это совокупность операций по преобразованию, очистке, структурированию и подготовке сырых данных для последующего использования в обучении, валидации и тестировании моделей машинног... далее
Механизм в нейронных сетях, при котором выход некоторого слоя или группы нейронов частично передаётся обратно на вход этого же или предшествующего слоя, формируя циклические пути распространения сигна... далее
Набор данных, используемый для обучения модели машинного обучения или нейронной сети, на основе которого система выявляет закономерности, настраивает параметры и формирует внутренние представления для... далее
Набор данных, используемый в машинном обучении для настройки параметров модели, то есть для её обучения распознавать закономерности, выполнять классификацию, регрессию или иные задачи. далее
Обучающий алгоритм — это набор правил и процедур в машинном обучении, посредством которых модель искусственного интеллекта извлекает закономерности из данных и настраивает свои параметры для решения к... далее
Совокупность примеров (данных), используемых для обучения модели машинного обучения или нейронной сети, то есть для настройки её параметров в процессе тренировки. 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
Метод машинного обучения, при котором модель анализирует неразмеченные данные и выявляет в них скрытые структуры, закономерности или группировки без использования заранее заданных целевых меток (ответ... далее
Это процесс обновления параметров модели машинного обучения непосредственно в момент поступления новых данных, без остановки работы системы. далее
Метод машинного обучения, при котором модель обучается на ограниченном количестве размеченных данных, стремясь при этом достичь приемлемой или высокой точности предсказаний. 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
Метод машинного обучения, при котором модель обучается на размеченных данных: для каждого примера в наборе данных заданы входные признаки и соответствующие им правильные ответы (метки). далее
Метод машинного обучения, в котором модель обучается на наборе данных, где лишь часть примеров имеет размеченные метки, а остальная часть представлена немаркированными данными. далее
Объяснение решений ИИ — это процесс интерпретации и представления логики, на основе которой модель искусственного интеллекта принимает те или иные решения; ключевая задача в области объяснимого ИИ (XA... далее
Объяснимый ИИ (Explainable AI, XAI) — это направление в области искусственного интеллекта, нацеленное на создание моделей и методов, которые позволяют человеку понимать, интерпретировать и доверять ре... 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
Оверфиттинг (переобучение) — это ситуация в машинном обучении, когда модель слишком точно подстраивается под обучающие данные, включая шум и случайные колебания, и вследствие этого плохо обобщает полу... далее
Совокупность факторов, лимитирующих возможности нейросети или модели машинного обучения в плане точности, обобщающей способности, скорости работы, области применимости и других ключевых характеристик.... далее
Метод обучения моделей машинного обучения, при котором модель последовательно обрабатывает данные по мере их поступления, непрерывно обновляя свои параметры. далее
Формализованное описание понятий, объектов, их свойств и взаимосвязей в определённой предметной области, используемое в искусственном интеллекте и машинном обучении для структурирования знаний и обесп... далее
Математические функции в нейронных сетях, которые определяют выходной сигнал нейрона на основе взвешенной суммы его входных данных. далее
Операции нормализации — это методы обработки данных в нейронных сетях и моделях машинного обучения, направленные на приведение входных признаков или активаций слоёв к определённому диапазону или распр... далее
Математическая операция, применяемая в свёрточных нейронных сетях (CNN) для извлечения признаков из входных данных (обычно изображений), посредством наложения фильтра (ядра свёртки) на локальные облас... далее
Оптимизационный алгоритм — это метод или набор правил, используемых в машинном обучении и нейронных сетях для нахождения таких параметров модели, при которых значение целевой функции (например, функци... далее
Процесс настройки параметров и архитектуры модели машинного обучения с целью повышения её эффективности, точности и скорости работы при решении конкретной задачи. далее
Организация данных — это структурирование и систематизация информации в формате, пригодном для эффективного обучения, валидации и эксплуатации моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
процесс выбора подмножества наиболее информативных и значимых входных признаков (переменных) для построения модели машинного обучения, направленный на повышение её эффективности, обобщающей способност... далее
Процесс определения качества и эффективности обученной модели машинного обучения или нейронной сети с помощью специальных метрик и методик, позволяющий понять, насколько хорошо модель решает поставлен... далее
Ошибка обобщения — это ситуация в машинном обучении, когда модель демонстрирует высокую точность на обучающей выборке, но существенно хуже работает на новых, ранее не встречавшихся данных. далее
Ошибка обучения — это величина, отражающая расхождение между предсказанными значениями модели машинного обучения и истинными значениями целевой переменной на обучающей выборке. далее
Парадигма обучения — это основополагающий подход или модель, определяющая принципы, методы и порядок обучения нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения. 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
Построение модели — процесс создания математической структуры (модели) в области машинного обучения и искусственного интеллекта, способной на основе входных данных выявлять закономерности, делать прог... далее
Предварительная обработка — это этап подготовки данных перед их использованием для обучения, валидации или тестирования моделей машинного обучения и нейронных сетей, включающий очистку, преобразование... далее
Предсказание — это процесс выработки моделью машинного обучения или нейронной сетью оценки, прогноза или значения целевой переменной на основе входных данных. далее
Способ организации и структурирования информации, который позволяет нейронным сетям и другим моделям машинного обучения эффективно воспринимать, обрабатывать и извлекать закономерности из входных данн... далее
Преобразование данных — это процесс изменения формы, структуры или значений данных с целью их подготовки для эффективного использования в моделях машинного обучения и нейронных сетях. далее
Признаки — это измеримые характеристики или свойства объектов, которые используются в машинном обучении и нейронных сетях для построения моделей, классификации, регрессии и других задач анализа данных... далее
Принцип работы — это совокупность базовых механизмов, правил и процессов, определяющих функционирование нейронной сети или модели машинного обучения: как она обрабатывает входные данные, преобразует и... далее
Процесс выбора оптимального действия или вывода на основе анализа входных данных, осуществляемый моделью машинного обучения или нейронной сетью в рамках поставленной задачи. далее
Прогнозирование — это задача машинного обучения, в рамках которой модель на основе имеющихся данных строит предположения о будущих событиях или неизвестных значениях. далее
слой нейронов в искусственной нейронной сети, расположенный между входным и выходным слоями, который выполняет преобразование данных в процессе обучения и инференса 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
Характеристика нейронной сети или её отдельных компонентов, отражающая максимальный объём данных (количество примеров, пакетов, токенов и т. п.), который может быть обработан за единицу времени. далее
Многомерное пространство, в котором каждое измерение соответствует определённому признаку (характеристике) объектов, а каждый объект представлен в виде точки (вектора), координаты которой отражают зна... далее
Разделение данных — это процедура распределения исходного набора данных на несколько подмножеств (частей) в машинном обучении с целью эффективного обучения, валидации и тестирования моделей. далее
Распознавание образов — это задача в области искусственного интеллекта и машинного обучения, заключающаяся в идентификации и классификации объектов, паттернов или структур в данных (изображениях, текс... далее
Распознавание речи — это задача искусственного интеллекта и машинного обучения, заключающаяся в преобразовании аудиоданных (устной речи) в текстовый формат с помощью нейросетевых и иных алгоритмов обр... далее
Распознавание текста — это задача машинного обучения и компьютерного зрения, заключающаяся в преобразовании графической информации (изображений рукописного, печатного или иного текста) в машиночитаемы... далее
Характеристика набора данных в машинном обучении, описывающая, как значения признаков распределены по диапазону возможных значений, какова частота встречаемости тех или иных значений и какие статистич... далее
Реактивная система — это система в области искусственного интеллекта, которая принимает решения и выполняет действия исключительно на основе текущего входного сигнала, не сохраняя и не используя инфор... далее
Подход в области искусственного интеллекта и машинного обучения, при котором модель генерирует ответы или действия непосредственно в ответ на поступающие входные данные, без глубокого предварительного... далее
Подход в машинном обучении, при котором модель адаптируется и корректирует своё поведение исключительно на основе непосредственной обратной связи от среды после совершения действия, без предварительно... далее
Подход в области искусственного интеллекта и робототехники, при котором система принимает решения и формирует действия исключительно на основе текущей ситуации, без построения долгосрочных планов или ... далее
Реактивное поведение — это принцип функционирования интеллектуальных систем (в том числе нейросетевых), при котором действия агента определяются непосредственно текущим состоянием среды без глубокого ... далее
Подход в искусственном интеллекте, при котором система принимает решения мгновенно, опираясь исключительно на текущую информацию об окружающей среде, без глубокого анализа прошлого опыта или построени... далее
Подход в области искусственного интеллекта и робототехники, при котором система принимает решения и выполняет действия исключительно на основе текущей входной информации, без глубокого планирования ил... далее
Регрессия — это задача машинного обучения, направленная на предсказание непрерывных числовых значений на основе входных данных. далее
Метод в машинном обучении, направленный на предотвращение переобучения модели путём введения дополнительных ограничений или штрафов в процесс оптимизации. далее
Метод регуляризации в машинном обучении, направленный на предотвращение переобучения модели путём добавления к функции потерь штрафа, пропорционального сумме абсолютных значений весов модели. далее
Метод регуляризации в машинном обучении, направленный на предотвращение переобучения модели путём добавления к функции потерь штрафа, пропорционального квадрату величины весов модели. далее
процесс создания копий наборов данных, используемых в машинном обучении и работе нейросетей, с целью предотвращения потери информации при сбоях, ошибках или внешних воздействиях далее
Итоговые показатели, отражающие степень успешности процесса обучения модели машинного обучения или нейронной сети, включая достигнутый уровень точности, ошибки, метрики качества и иные количественные ... 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
Тип нейронной сети, специально разработанный для обработки последовательных данных, в которой связи между элементами образуют направленную последовательность, что позволяет учитывать предыдущие входны... далее
Репликация модели — это процесс воссоздания существующей модели машинного обучения или нейронной сети с целью получения идентичных или сопоставимых результатов на тех же или иных данных. далее
Репрезентация данных — это способ представления информации в форме, пригодной для обработки нейронными сетями и алгоритмами машинного обучения. далее
Способ представления входных данных в виде набора характеристик (признаков), которые модель машинного обучения или нейронная сеть использует для анализа, классификации или прогнозирования. далее
Ресемплинг — это метод преобразования набора данных путём формирования новых выборок на основе исходной выборки в задачах машинного обучения и анализа данных. далее
Решающая модель — это модель в машинном обучении, которая на основе входных данных выдаёт окончательное решение или прогноз (классификацию, регрессию и т. п.). далее
Решающая система — это программная система, способная на основе входных данных и заложенных алгоритмов принимать решения или выдавать рекомендации в рамках определённой задачи, используя методы искусс... далее
Решающая функция — это правило или алгоритм в машинном обучении и нейронных сетях, который на основе входных данных выдаёт итоговый результат (класс, метку, значение), то есть «принимает решение» о то... далее
Решающее дерево — это модель машинного обучения, представляющая собой иерархическую структуру условий и решений, организованную в виде дерева, где каждый узел соответствует проверке некоторого признак... далее
В контексте машинного обучения и нейронных сетей это набор данных или условий, на основе которых модель принимает решение о классификации, регрессии или иной обработке входных данных. далее
Решающее правило — это формализованный критерий или набор условий в модели машинного обучения, на основании которых алгоритм принимает решение о принадлежности объекта к определённому классу или о зна... далее
Способность модели машинного обучения сохранять стабильную и качественную работу при изменении входных данных, наличии шумов, выбросов или иных возмущений, не предусмотренных в обучающей выборке. далее
Комплекс аппаратных и программных компонентов, включающий нейросетевые или иные модели искусственного интеллекта, который способен автономно или полуавтономно выполнять физические действия в реальном ... 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
Метод обучения моделей машинного обучения, при котором система самостоятельно извлекает закономерности из неразмеченных или частично размеченных данных, без явного указания правильных ответов (без учи... далее
Сбалансированная выборка — это набор данных для обучения модели машинного обучения, в котором классы (категории) представлены примерно в равной пропорции, что позволяет избежать перекоса в сторону дом... далее
Ключевые компоненты свёрточных нейронных сетей (CNN), предназначенные для извлечения иерархических признаков из входных данных (чаще всего изображений) посредством применения операций свёртки с обучае... далее
Сегментация данных — это процесс разделения набора данных на отдельные группы (сегменты) на основе определённых критериев или признаков, применяемый в машинном обучении и компьютерном зрении для упрощ... далее
Семантический анализ — это процесс выявления смысловых связей и значений в текстовых данных с помощью алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей. далее
Семантическое представление — это способ кодирования информации в нейронных сетях и системах искусственного интеллекта, при котором данные преобразуются в форму, отражающую их смысловое содержание и в... далее
Структура и организация компонентов нейронной сети, определяющая способ соединения нейронов, количество слоёв, типы операций и поток данных между элементами модели. далее
Сигмоидальная функция — это математическая функция, широко применяемая в нейронных сетях и машинном обучении в качестве функции активации, которая преобразует произвольное вещественное число в значени... далее
Совокупность методов и алгоритмов анализа, преобразования и интерпретации сигналов (данных временной или пространственной природы) в контексте машинного обучения и нейросетевых моделей для извлечения ... далее
Подход в искусственном интеллекте, основанный на явном представлении знаний в виде символов, правил и логических конструкций, с помощью которых система выводит решения. далее
Процесс выявления синтаксической структуры предложения, то есть определения связей между словами и их ролей в предложении, выполняемый с помощью алгоритмов обработки естественного языка (NLP) в рамках... далее
Система обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — это область искусственного интеллекта, занимающаяся разработкой алгоритмов и моделей для анализа, понимания и генерации челов... далее
Система рекомендаций — это программный механизм в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенный для предсказания предпочтений пользователя и предложения ему наиболее релевантны... далее
Системный промпт — это текст или набор инструкций, который задаётся модели искусственного интеллекта для определения контекста и правил взаимодействия с пользователем. далее
Гиперпараметр в алгоритмах обучения нейронных сетей, определяющий величину шага при обновлении весов модели в процессе градиентного спуска. далее
Скрытый слой — это слой нейронов в искусственной нейронной сети, расположенный между входным и выходным слоями, который выполняет промежуточную обработку данных. далее
Структурный элемент архитектуры нейронной сети, состоящий из набора нейронов, которые обрабатывают входные данные и передают результат на следующий этап вычислений. далее
Ансамблевый метод машинного обучения, основанный на объединении множества решающих деревьев для повышения точности и устойчивости модели к переобучению. далее
Метод рекомендательных систем в машинном обучении, основанный на анализе предпочтений и поведения группы пользователей для предсказания интересов конкретного пользователя. далее
Свойство модели машинного обучения демонстрировать стабильные и логически непротиворечивые результаты при обработке различных, но схожих по смыслу входных данных. далее
Метод обучения моделей машинного обучения, при котором две или более модели конкурируют друг с другом, что приводит к улучшению их производительности. далее
Способность к обобщению — это свойство модели машинного обучения применять выученные на обучающей выборке закономерности к новым, ранее не встречавшимся данным. далее
Математическая конструкция, описывающая вероятностные закономерности в данных и используемая в машинном обучении для прогнозирования, классификации или выявления скрытых структур. далее
Оптимизационный алгоритм, широко применяемый в машинном обучении и нейронных сетях для минимизации функции потерь путём итеративного обновления параметров модели на основе случайных подвыборок (мини‑б... далее
Структура данных — это способ организации и хранения информации, позволяющий эффективно выполнять операции по её обработке, поиску и модификации в контексте алгоритмов машинного обучения и нейросетей.... далее
процесс изменения архитектуры нейронной сети (числа слоёв, нейронов, связей между ними и т. д.) с целью повышения её эффективности: улучшения качества предсказаний, сокращения вычислительных затрат ил... далее
подход в машинном обучении, при котором модели учатся предсказывать сложные структурированные объекты (например, последовательности, деревья, графы), а не отдельные скалярные или категориальные значен... далее
Субъективная оценка модели — это метод оценивания качества и эффективности модели машинного обучения или нейронной сети, основанный на личных суждениях, восприятии и экспертном мнении, а не на строгих... далее
Суммирование признаков — это операция в нейронных сетях и алгоритмах машинного обучения, при которой значения нескольких признаков (входных параметров или активаций нейронов) складываются для получени... далее
Метод исследования поведения нейросетей и систем искусственного интеллекта в различных гипотетических ситуациях путём построения и анализа набора сценариев. далее
Способ организации информации в виде таблицы, где данные распределены по строкам и столбцам, широко применяемый в машинном обучении и анализе данных для подготовки, хранения и обработки входных данных... далее
Систематизированная классификация характеристик (признаков), используемых в машинном обучении и нейронных сетях для описания объектов, процессов или явлений, с целью их структурирования по уровням и к... далее
Совокупность конкретных методов, приёмов и последовательности действий, применяемых при обучении нейронных сетей для достижения заданной цели (например, минимизации функции потерь, повышения точности ... далее
Таргетинг в машинном обучении — это процесс выделения и фокусировки на определённой подгруппе объектов (пользователей, событий, данных), для которой модель должна демонстрировать максимальную эффектив... далее
процесс создания осмысленных и грамматически корректных текстовых фрагментов с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и моделей машинного обучения далее
Текстовый анализ — это совокупность методов и алгоритмов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, направленных на извлечение значимой информации, выявление закономерностей и интерпрет... далее
Метод анализа текстовых данных в машинном обучении, позволяющий выявлять скрытые тематические структуры в коллекции документов. 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
В профессиональной лексике, связанной с искусственным интеллектом и нейронными сетями, термины на букву «Ж» практически не встречаются. Специфической терминологии именно на эту букву в устоявшихся ста... далее
процесс оценки производительности и качества обученной модели машинного обучения на отдельном наборе данных, не использовавшемся в ходе обучения, с целью проверки её обобщающей способности и выявления... далее
Тестовая выборка — это набор данных, используемый в машинном обучении для объективной оценки качества обученной модели после завершения процесса обучения. далее
Технологическая архитектура ИИ — это структура и организация компонентов, программных и аппаратных средств, обеспечивающих разработку, обучение, развёртывание и эксплуатацию систем искусственного инте... далее
Технология распознавания образов — это направление в области искусственного интеллекта и машинного обучения, нацеленное на идентификацию и классификацию объектов, паттернов или структур в данных (изоб... далее
Классификация данных по определённым признакам, имеющая ключевое значение в машинном обучении и нейросетевых технологиях для выбора подходящих алгоритмов обработки, моделей и стратегий обучения. 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
Токенизация текста — это процесс разбиения текстовой информации на отдельные элементы (токены), который является начальным этапом обработки естественного языка в системах машинного обучения и нейронны... далее
Токены — это базовые единицы данных, на которые разбивается входной текст при обработке в моделях машинного обучения и нейронных сетях, работающих с естественным языком (NLP). 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
Топология нейронной сети — это структура связей между нейронами в искусственной нейронной сети, определяющая способ их взаимодействия, порядок передачи данных и общую архитектуру модели. далее
Точечная оценка — это метод статистического оценивания в машинном обучении и анализе данных, при котором неизвестный параметр распределения или характеристика генеральной совокупности выражается одним... далее
Точка разделения — это узел или этап в архитектуре нейронной сети, где единый поток данных разветвляется на несколько параллельных потоков, направляемых в разные подсети или вычислительные блоки. далее
Точное предсказание — это результат работы модели машинного обучения или нейронной сети, который максимально близко соответствует реальному значению целевой переменной (в задачах регрессии) или правил... далее
Последовательность изменений параметров модели машинного обучения (весов, гиперпараметров) в процессе её оптимизации, отражающая путь от начального состояния к обученной модели. 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
Трансформация данных — это процесс преобразования исходных данных в форму, более подходящую для обучения и эффективной работы моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Требование к данным — это набор условий и критериев, которым должны соответствовать данные для эффективного обучения, валидации и эксплуатации моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Направленность изменений в наборах данных, выявляемая в процессе исследования с целью построения прогнозов и оптимизации моделей машинного обучения. далее
набор данных, используемый для обучения модели машинного обучения или нейронной сети, на основе которого алгоритм выявляет закономерности и настраивает свои параметры далее
Тренировочный набор данных — это совокупность примеров (данных), используемых для обучения модели машинного обучения или нейронной сети, на основе которых алгоритм выявляет закономерности и настраивае... далее
Триггерный механизм в нейросетях — это элемент или набор условий в архитектуре нейронной сети либо в процессе её обучения, который инициирует определённое действие, переключение режима работы или акти... далее
Тропизм в обучении моделей — это концепция, описывающая склонность модели машинного обучения предпочтительно реагировать на определённые паттерны данных или направления оптимизации, зачастую в ущерб о... далее
Метод ускорения процесса обучения нейронных сетей за счёт оптимизации вычислительных процедур, архитектур или алгоритмов обучения. далее
Процесс организации данных в определённой последовательности или структуре с целью оптимизации их использования в задачах машинного обучения и нейросетевых моделей. далее
Процесс настройки и корректировки числовых значений (параметров), определяющих поведение и производительность модели машинного обучения или нейронной сети в ходе её обучения и эксплуатации. далее
Упрощение архитектуры — это процесс оптимизации структуры нейронной сети путём сокращения числа параметров, слоёв или связей между нейронами с целью снижения вычислительной сложности, уменьшения перео... далее
Упрощение вычислений — это совокупность методов и приёмов в машинном обучении и нейросетевых технологиях, направленных на снижение вычислительной сложности алгоритмов при сохранении приемлемого уровня... далее
Процесс преобразования исходных данных в более компактную или структурированную форму с сохранением ключевой информации, необходимый для повышения эффективности обучения и работы нейросетей и моделей ... далее
Упрощение модели — это процесс уменьшения сложности модели машинного обучения или нейронной сети с целью снижения вычислительных затрат, улучшения обобщающей способности и облегчения интерпретации рез... далее
Упрощение признаков — это процесс уменьшения сложности и объёма входных данных (признаков) для моделей машинного обучения при сохранении максимально возможной информативности, направленный на повышени... далее
Показатель степени, в которой модель машинного обучения чрезмерно адаптируется к обучающим данным, теряя при этом способность обобщать на новых, ранее не встречавшихся примерах. далее
Метод оптимизации параметров нейронной сети, при котором корректировка весов и гиперпараметров производится раздельно для разных уровней (слоёв) сети, с учётом их специфики и вклада в итоговый результ... далее
Усиление сигнала — это процесс увеличения значимости или амплитуды определённых компонентов данных (сигналов) в нейронных сетях и алгоритмах машинного обучения с целью улучшения качества обработки инф... 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
Ускорение инференса — это комплекс методов и техник, направленных на сокращение времени выполнения вывода (инференса) обученной модели машинного обучения при сохранении приемлемого уровня точности. далее
Ускорение обучения — это совокупность методов и техник в машинном обучении и нейросетевых технологиях, направленных на сокращение времени, необходимого для достижения заданной точности модели при обуч... далее
Ускорение схождения — это совокупность методов и техник в машинном обучении, направленных на сокращение числа итераций (эпох), необходимых для достижения заданной точности или сходимости модели при об... далее
Условная вероятность — это вероятность наступления события при условии, что другое событие уже произошло; в контексте машинного обучения и нейронных сетей она служит ключевым инструментом для моделиро... далее
Способность модели машинного обучения сохранять приемлемую точность и корректность работы при наличии в входных данных нетипичных, редких или ошибочных значений (аномалий). далее
Свойство модели машинного обучения сохранять качество работы (точность, обобщающую способность) при наличии в данных аномальных значений (выбросов), которые заметно отличаются от основной массы наблюд... далее
Способность модели машинного обучения сохранять высокую обобщающую способность на новых, ранее не встречавшихся данных, несмотря на интенсивное обучение на ограниченном наборе тренировочных примеров. далее
Способность модели машинного обучения или нейронной сети сохранять качество работы (точность, корректность выводов) при наличии шумовых, искажённых или неполных данных на входе. далее
Способность модели машинного обучения сохранять качество работы (точность, корректность выводов) при изменениях входных данных, условий эксплуатации или внутренних параметров, не предусмотренных в про... далее
Свойство модели машинного обучения выдавать стабильно схожие результаты при незначительных изменениях входных данных или условий работы. далее
Устойчивость системы в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения — это способность модели сохранять приемлемый уровень качества работы (точности, обобщающей способности) при воздействии... далее
Учёт вариативности — это принцип построения и обучения нейросетевых моделей, заключающийся в способности адекватно обрабатывать и интерпретировать данные с разнообразными характеристиками, отклонениям... далее
Учёт временных рядов — это метод анализа и обработки данных в машинном обучении, при котором учитываются последовательные измерения, собранные в разные моменты времени, для выявления закономерностей, ... далее
Учёт динамики данных — это подход в машинном обучении и анализе данных, при котором модели принимают во внимание изменения характеристик данных во времени, чтобы более точно прогнозировать будущие зна... далее
Учёт контекста — это способность модели машинного обучения или нейронной сети принимать во внимание окружающие данные, предшествующую информацию или ситуативные особенности при обработке входного сигн... далее
Учёт корреляций — это процесс анализа и использования взаимосвязей (корреляций) между признаками или переменными в данных при построении и обучении моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Учёт неоднородности данных — это процесс обработки и анализа данных в задачах машинного обучения и нейросетевых моделей, при котором принимаются во внимание различия в структуре, формате, распределени... далее
Учёт ограничений — это процесс включения определённых условий и границ в задачу оптимизации или обучения модели машинного обучения, которые необходимо соблюдать при поиске решения. далее
Учёт сезонности — это включение в модели машинного обучения и нейронных сетей факторов, отражающих периодические, повторяющиеся во времени закономерности в данных, чтобы повысить точность прогнозов. далее
Учёт специфики задачи — это принцип разработки и настройки моделей машинного обучения, при котором архитектурные решения, алгоритмы обучения и параметры модели подбираются с учётом особенностей конкре... 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
Факторизация матриц — это метод разложения матрицы на произведение двух или более матриц меньшего размера, применяемый в машинном обучении и анализе данных для выявления скрытых структур и снижения ра... 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
Физическая симуляция в ИИ — это моделирование физических процессов и явлений с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и нейронных сетей для предсказания поведения объектов и систем в виртуальном... далее
Процесс выявления и отсеивания нетипичных, отклоняющихся от нормы данных (аномалий) в наборах информации, используемый в машинном обучении и анализе данных для повышения качества обучающих выборок и н... далее
Процесс выявления и устранения аномальных, нетипичных значений (выбросов) в наборах данных, используемых для обучения, валидации или тестирования моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Процесс отбора, очистки и преобразования исходных данных с целью подготовки их к обучению, валидации или тестированию моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
Метод предобработки данных в машинном обучении, направленный на отбор наиболее информативных признаков (переменных) для построения модели и исключение избыточных или нерелевантных. далее
Процесс обработки входных данных в нейронных сетях и системах машинного обучения, направленный на выделение полезной информации и подавление шума или нерелевантных компонентов сигнала. далее
Фильтрация шума — процесс устранения или минимизации нерелевантных, искажающих или случайных компонентов (шума) в данных, подаваемых на вход нейронной сети или получаемых на выходе, с целью повышения ... далее
Процесс создания, преобразования и отбора признаков (фич) для обучения моделей машинного обучения с целью повышения их точности и эффективности. далее
Механизм в нейронных сетях, позволяющий модели динамически выделять и усиливать наиболее значимые части входных данных при выполнении задачи. далее
Формализация задачи — это процесс преобразования неформализованного описания задачи в строго определённую математическую или алгоритмическую модель, пригодную для решения с помощью методов машинного о... далее
Формальная логика в искусственном интеллекте — это система правил и методов рассуждения, используемая для моделирования логических выводов в компьютерных системах; инструмент, позволяющий алгоритмам п... далее
Формальное представление знаний — это способ структурирования и кодирования информации в виде, пригодном для обработки алгоритмами искусственного интеллекта и нейронными сетями, с целью последующего и... далее
Форматирование данных — это процесс приведения данных к определённому виду, структурированию и преобразованию их в формат, пригодный для обучения, валидации или тестирования нейронных сетей и других м... далее
Процесс проверки и преобразования данных в заданный формат, необходимый для корректной работы моделей машинного обучения и нейронных сетей. далее
метод обучения нейронных сетей, при котором модель принудительно «заставляют» усваивать определённые паттерны или знания, зачастую минуя естественный процесс постепенного обучения на основе данных 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
Функциональная зависимость — это связь между переменными в модели машинного обучения, при которой значение одной переменной (зависимой) однозначно определяется значениями других переменных (независимы... далее
Функциональная модель — это абстрактное представление процессов и взаимосвязей внутри нейронной сети или системы машинного обучения, описывающее, как входные данные преобразуются в выходные посредство... далее
процесс поиска таких параметров модели машинного обучения или архитектуры нейронной сети, при которых заданная целевая функция (функция потерь, функция качества) достигает оптимального значения (миним... далее
Парадигма программирования, основанная на использовании функций как основных строительных блоков кода, применяемая при разработке и реализации алгоритмов искусственного интеллекта и моделей машинного ... далее
Совокупность задач и операций, которые способна выполнять модель машинного обучения или нейронная сеть в рамках поставленной при её разработке цели. далее
Раздел математики, изучающий бесконечномерные пространства и операторы в них; в контексте искусственного интеллекта и машинного обучения служит теоретической основой для понимания и разработки алгорит... далее
Функциональный интерфейс — это интерфейс, содержащий ровно один абстрактный метод, который используется для представления функций в контексте программирования, в том числе при разработке и реализации ... далее
Функциональный модуль — это обособленный компонент в архитектуре нейронной сети или системы машинного обучения, выполняющий конкретную вычислительную задачу или набор задач и взаимодействующий с други... 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
Хаотическая система в ИИ — это динамическая система, поведение которой в контексте машинного обучения и искусственного интеллекта характеризуется высокой чувствительностью к начальным условиям, что пр... далее
Совокупность параметров и свойств, определяющих поведение, архитектуру и производительность модели машинного обучения или нейронной сети. далее
Хвостовая оптимизация алгоритмов — это метод оптимизации кода, применяемый в программировании, в том числе при реализации алгоритмов машинного обучения и нейросетей, который позволяет сократить потреб... далее
Хвостовая рекурсия — это вид рекурсивного вызова в алгоритмах, при котором рекурсивная функция возвращает результат вызова самой себя как окончательное действие, без последующих вычислений с этим резу... далее
Хранение данных в ИИ‑системах — это процесс обеспечения сохранности, доступности и управляемости массивов данных, необходимых для обучения, валидации, тестирования и эксплуатации моделей машинного обу... далее
Свойство модели машинного обучения резко ухудшать качество работы при незначительных изменениях входных данных или условий эксплуатации, не предусмотренных в обучающей выборке. далее
Хэш‑индексы в базах данных — это структура данных в системах управления базами данных (СУБД), использующая хеш‑функцию для преобразования ключа в адрес хранения записи, что позволяет существенно ускор... далее
Метод группировки данных в машинном обучении, при котором для распределения объектов по кластерам используются хэш‑функции. далее
Метод поиска данных в структурах хранения, основанный на использовании хеш‑функций для преобразования ключа в адрес ячейки памяти, применяемый в контексте обработки и извлечения данных для обучения и ... далее
Метод сопоставления информационных объектов в системах искусственного интеллекта и машинного обучения, основанный на анализе их хеш‑сумм (хешей) — компактных цифровых отпечатков, генерируемых с помощь... далее
Структура данных в машинном обучении и ИИ, позволяющая эффективно хранить и извлекать пары «ключ‑значение» за счёт использования хеш‑функции для преобразования ключа в индекс массива. далее
Математические функции, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный набор символов (хэш‑код), которые применяются в задачах машинного обучения для ускорения поиска, сокращения разм... далее
Хэш‑функции для анализа данных — это математические алгоритмы, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный по размеру уникальный (или почти уникальный) код (хэш‑сумму), применяемые... далее
Математические алгоритмы в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный набор символов (хэш‑код), применяемые для проверки подл... далее
Хэш‑функции для балансировки — это математические функции, применяемые в контексте распределённых систем машинного обучения и нейросетей для равномерного распределения данных или вычислительной нагруз... далее
Хэш‑функции для векторизации — это математические функции, применяемые в машинном обучении для преобразования входных данных (слов, токенов, признаков) в фиксированные по длине числовые векторы посред... далее
Хэш‑функции для генерации признаков — это математические функции, применяемые в машинном обучении для преобразования исходных данных (текста, категориальных переменных и т. п.) в числовые векторы фикс... далее
Хэш‑функции для индексации — это математические функции в области машинного обучения и искусственного интеллекта, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный набор символов (хэш‑ко... далее
Математические функции, применяемые в контексте машинного обучения и нейросетей для преобразования входных данных в фиксированный по длине цифровой отпечаток (хэш), который используется с целью ускоре... далее
Математические функции, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный набор символов (хэш‑код), применяемые в машинном обучении для оптимизации хранения, поиска и обработки данных, а... далее
Математические функции, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный набор битов (хэш‑код), применяемые в контексте нейронных сетей и машинного обучения для оптимизации хранения, по... далее
Хэш‑функции для обработки естественного языка — это математические алгоритмы, преобразующие текстовые данные произвольной длины в фиксированный числовой (хеш‑код) или битовый отпечаток, используемый в... далее
Математические функции в области машинного обучения и обработки данных, которые преобразуют входные данные произвольной длины в фиксированный набор символов (хэш‑код), позволяя эффективно работать с н... далее
Хэш‑функции для оптимизации запросов — это математические функции в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный набор символов... далее
Математические алгоритмы в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный по размеру уникальный (или почти уникальный) код (хэш‑с... далее
Математические алгоритмы, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированный по размеру уникальный (или почти уникальный) цифровой «отпечаток» (хэш‑код), применяемые в задачах машинного о... далее
Математические функции в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, которые преобразуют входные данные в фиксированный размер выходного значения (хэш‑код) с целью равномерного распределения... далее
Математические алгоритмы в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, преобразующие входные данные произвольной длины в фиксированную последовательность битов (хэш‑код), используемую как ун... далее
Математический алгоритм в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, который преобразует входные данные произвольной длины в фиксированный по размеру уникальный цифровой отпечаток (хэш‑код)... далее
Математическая функция в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которая преобразует входные данные произвольной длины в фиксированный по размеру компактный код (хэш‑сумму), используем... далее
Целевая задача — это чётко сформулированная цель, которую необходимо достичь в процессе обучения модели машинного обучения или работы нейронной сети; описание желаемого результата, к которому алгоритм... далее
Целевая метрика — это количественный показатель, который используется в машинном обучении и нейронных сетях для оценки качества модели, её соответствия поставленной задаче. далее
Целевая переменная — это переменная в задачах машинного обучения, значение которой модель должна предсказать на основе входных данных (признаков). далее
Целевая система — это система, на которую направлено воздействие модели машинного обучения или нейронной сети с целью анализа, управления, прогнозирования поведения или оптимизации её работы. В контек... далее
Целевая функция — это математическая функция в машинном обучении и нейронных сетях, которая определяет, насколько хорошо модель решает поставленную задачу; её оптимизируют в процессе обучения, чтобы м... далее
Целевое значение — это заранее определённая величина или категория, которую модель машинного обучения должна предсказать или воспроизвести в процессе обучения. далее
Показатель, который определяет, насколько хорошо модель машинного обучения решает поставленную задачу; формализованная мера качества работы нейросети, используемая при обучении и оценке. далее
Целевой показатель — это величина или критерий, который модель машинного обучения должна оптимизировать в процессе обучения; формализованная цель, задающая направление поиска оптимальных параметров не... далее
Целевой результат — это заранее определённая величина или категория, которую модель машинного обучения должна предсказать или воспроизвести в процессе обучения и последующей работы. далее
Свойство данных в системах машинного обучения и искусственного интеллекта, гарантирующее их точность, непротиворечивость и сохранность на всех этапах жизненного цикла: от сбора и хранения до обработки... далее
Централизованная архитектура — это модель организации вычислительных процессов и хранения данных в системах искусственного интеллекта и машинного обучения, при которой все ключевые операции (обработка... далее
подход в машинном обучении и ИИ, при котором все вычисления, обучение моделей и обработка данных осуществляются на едином мощном вычислительном узле или в централизованном дата‑центре далее
Архитектура в области искусственного интеллекта и машинного обучения, при которой все вычислительные процессы, хранение данных и управление моделями сосредоточены в едином центре (сервере, кластере ил... далее
Подход в архитектуре и эксплуатации систем искусственного интеллекта и нейронных сетей, при котором координация, настройка и контроль всех компонентов системы осуществляются из единого управляющего це... далее
Подход к организации данных в системах искусственного интеллекта и машинного обучения, при котором вся информация сосредоточена в едином хранилище (базе данных, дата‑центре, облачной платформе), досту... далее
Центрирование данных — это предобработка данных в машинном обучении, при которой из каждого признака вычитается его среднее значение по выборке, чтобы сдвинуть распределение признака так, чтобы его ма... далее
Центроиды кластеров — это точки (векторы) в пространстве признаков, которые представляют собой «центры тяжести» или усреднённые характеристики групп (кластеров) объектов в задачах кластерного анализа ... далее
Цепочка мыслей — последовательность логически связанных умозаключений или идей, в которой каждый последующий элемент вытекает из предыдущего, формируя целостную линию рассуждения. далее
Цикл обучения — это итеративный процесс в машинном обучении, в ходе которого модель постепенно улучшает свою способность решать поставленную задачу путём многократной обработки обучающих данных и корр... далее
Ситуация в архитектуре нейронных сетей или процессе обучения, при которой два или более компонента (слои, модули, этапы вычислений) взаимно зависят друг от друга, образуя замкнутый цикл, что может пре... далее
Метод обработки информации в нейронных сетях и алгоритмах машинного обучения, при котором данные многократно проходят через модель с целью постепенного улучшения её параметров и повышения точности пре... далее
Метод настройки параметров модели машинного обучения, при котором гиперпараметры (например, скорость обучения) изменяются по циклическому закону в ходе тренировки нейронной сети. далее
Циклический алгоритм — это алгоритм, предусматривающий многократное повторение одного и того же набора операций (тела цикла) до выполнения определённого условия остановки; в контексте машинного обучен... далее
Циклический процесс — это повторяющаяся последовательность операций или этапов в обучении и работе нейросетей и моделей машинного обучения, при которой результат одного цикла служит отправной точкой д... далее
Метод настройки гиперпараметров в машинном обучении, при котором скорость обучения (learning rate) изменяется по циклическому закону в ходе тренировки нейронной сети. далее
Свойство наборов данных, при котором значения признаков повторяются с определённой периодичностью, формируя паттерны, значимые для обучения моделей машинного обучения. далее
процесс глубинной перестройки бизнес‑процессов и инфраструктур с широким применением цифровых технологий, в том числе методов машинного обучения и нейросетей, для достижения качественно новых уровней ... далее
Процесс преобразования информации (данных, сигналов, признаков) в цифровой формат, пригодный для обработки нейронными сетями и алгоритмами машинного обучения. далее
Цифровое моделирование — это процесс создания и использования математических, алгоритмических и компьютерных моделей для имитации поведения, структуры или динамики систем, объектов или процессов в циф... далее
Способ кодирования информации (данных, сигналов, образов) в дискретной, числовой форме, пригодной для обработки алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями. далее
процесс перевода аналоговых данных или сигналов в цифровую форму, пригодную для обработки алгоритмами машинного обучения и нейронными сетями далее
Частные производные в градиентном спуске — это математический инструмент, используемый в машинном обучении для вычисления вклада каждого параметра модели в общую ошибку, что позволяет эффективно настр... далее
Частотные признаки — это характеристики данных, извлечённые на основе анализа частоты встречаемости определённых элементов (символов, слов, паттернов и т. д.) в выборке, используемые в машинном обучен... далее
Метод обработки и исследования данных в машинном обучении и анализе текстов, основанный на подсчёте и оценке частоты встречаемости отдельных элементов (слов, символов, токенов, признаков) в наборе дан... далее
Характеристика качества аналитической работы в области машинного обучения и искусственного интеллекта, отражающая степень точности, однозначности и обоснованности выводов, получаемых на основе обработ... далее
Характеристика модели машинного обучения или результата её работы, отражающая степень понятности и прозрачности логики принятия решений для человека. далее
Характеристика качества работы классификационной модели в машинном обучении, отражающая степень определённости и безошибочности отнесения объектов к соответствующим классам. далее
Показатель, отражающий степень выраженности разделения данных на отдельные кластеры в задачах кластерного анализа в машинном обучении; характеризует, насколько однозначно объекты относятся к своим кла... далее
Характеристика качества модели в машинном обучении и нейронных сетях, отражающая степень точности и однозначности воспроизведения моделью реальных закономерностей и зависимостей в данных. далее
Характеристика качества метрики или критерия, используемого в машинном обучении и нейронных сетях для измерения эффективности модели, отражающая степень однозначности, предсказуемости и устойчивости р... далее
Характеристика качества предсказаний модели машинного обучения, отражающая степень их определённости, однозначности и близости к реальным значениям целевой переменной. далее
Характеристика качества работы модели машинного обучения, отражающая степень точности и однозначности идентификации объектов, паттернов или классов на входных данных (изображениях, текстах, звуковых с... далее
Метрика, отражающая степень точности разделения изображения или данных на отдельные семантически значимые области (сегменты) в задачах компьютерного зрения и машинного обучения. далее
Характеристика качества процесса отсева или выделения значимых данных в нейронных сетях и алгоритмах машинного обучения, отражающая способность фильтра точно разделять релевантную информацию от шума и... далее
Численная оптимизация — это совокупность методов и алгоритмов для поиска экстремумов (минимумов или максимумов) функций в задачах машинного обучения и нейронных сетей, реализуемая посредством вычислит... далее
Метод приближённого вычисления производных функций, используемый в машинном обучении и нейронных сетях для оптимизации параметров моделей, в частности, в процессе градиентного спуска. далее
Численные методы в машинном обучении — это совокупность вычислительных алгоритмов и приёмов, позволяющих находить приближённые решения математических задач, возникающих при обучении и оптимизации моде... далее
Свойство алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей существенно изменять свои результаты (прогнозы, параметры модели) при наличии в данных аномальных значений (выбросов), которые заметно отклоняю... далее
Свойство динамических систем (в том числе нейросетевых моделей), при котором незначительное изменение исходных параметров или весов на старте обучения приводит к существенно различающимся результатам ... далее
Чувствительность к параметрам — это свойство модели машинного обучения или нейронной сети, выражающее степень изменения её поведения (качества предсказаний, скорости сходимости, стабильности обучения)... далее
Метрика в машинном обучении, отражающая способность модели корректно идентифицировать положительные случаи в данных, то есть долю истинно положительных прогнозов среди всех реальных положительных прим... далее
Стандартизированная схема или структура, используемая в области искусственного интеллекта и машинного обучения для наглядного представления данных, архитектуры нейронных сетей, хода обучения модели ил... далее
Структурированный набор правил, параметров или предопределённых блоков, используемый в системах искусственного интеллекта для адаптации контента, интерфейсов или рекомендаций под конкретного пользоват... далее
Структурированная форма задания или запроса, используемая для взаимодействия с языковыми моделями и другими системами искусственного интеллекта, которая задаёт контекст, формат и ограничения для генер... далее
Предварительно заданная схема или архитектура модели в машинном обучении, способная динамически изменять свою конфигурацию (число слоёв, нейронов, связей и т. п.) в процессе обучения или при работе с ... далее
Структурированный паттерн или схема в машинном обучении и нейросетевых архитектурах, допускающая настройку и модификацию отдельных компонентов для адаптации к различным задачам или данным. далее
Структура или схема в машинном обучении и нейронных сетях, которая автоматически модифицируется в процессе обучения или эксплуатации модели в ответ на изменения входных данных, условий задачи или пока... далее
Это заранее определённая, неизменяемая схема организации данных, архитектуры или процесса в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которая задаёт строгие правила представления и обраб... далее
Структурированный паттерн в программировании и проектировании нейросетевых архитектур, который включает условия (if‑else конструкции или их аналоги), определяющие, какие блоки вычислений или слои буду... далее
Стандартизированные схемы или паттерны, описывающие типичные способы обмена данными и координации между компонентами в системах искусственного интеллекта и нейронных сетях. далее
Структурированные заготовки текстов, используемые в системах искусственного интеллекта (в частности, в чат‑ботах и генеративных моделях) для формирования ответов на входные запросы. далее
В контексте искусственного интеллекта и нейронных сетей это устойчивые, повторяющиеся закономерности в данных или в реакциях модели, которые можно выявить, проанализировать и использовать для прогнози... далее
Шаблоны структурирования — это стандартизированные схемы или правила организации данных, моделей или процессов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые обеспечивают единообраз... далее
Шаблоны трансформации — это предопределённые правила или схемы, используемые в машинном обучении и нейронных сетях для преобразования входных данных в требуемый формат или для модификации структуры пр... далее
Стандартизированные схемы или подходы к организации процессов управления в системах искусственного интеллекта и нейронных сетях, позволяющие эффективно решать типовые задачи обучения, настройки и эксп... далее
Последовательность этапов, через которые проходит модель машинного обучения в процессе приобретения знаний на основе предоставленных данных. далее
Метод поиска оптимальных параметров модели машинного обучения, при котором корректировка весов происходит последовательно, шаг за шагом, на основе анализа функции потерь. далее
Методика динамической регулировки параметра скорости обучения (learning rate) в процессе тренировки нейронных сетей, направленная на оптимизацию сходимости и повышение качества модели. далее
Характеристика поверхности функции потерь в пространстве параметров модели машинного обучения, отражающая степень её нерегулярности, наличия резких перепадов и локальных экстремумов. далее
Ширина рецептивного поля — это размер области входного пространства (например, изображения), которая влияет на активацию конкретного нейрона в свёрточной нейронной сети или на значение элемента в карт... далее
Характеристика модели обработки естественного языка (NLP), отражающая объём текстовой информации (количество токенов, предложений, абзацев), которую модель способна учитывать при анализе и генерации т... далее
Характеристика модели машинного обучения, отражающая диапазон задач или типов данных, с которыми модель способна эффективно работать. далее
Характеристика модели машинного обучения, отражающая её способность применять выученные закономерности к данным, которые не встречались в обучающей выборке. далее
Характеристика набора данных в машинном обучении, отражающая количество различных признаков (факторов, переменных), используемых для описания каждого объекта в выборке. далее
Шифрование алгоритмов — это метод защиты алгоритмов машинного обучения и нейронных сетей от несанкционированного доступа, копирования или анализа путём преобразования их внутренней структуры или парам... далее
Шифрование данных в ИИ — это метод защиты информации, используемой в системах искусственного интеллекта, посредством преобразования данных в зашифрованный формат, недоступный для неавторизованных субъ... далее
Метод защиты данных и моделей машинного обучения в процессе выполнения инференса (выводов на основе обученной модели), при котором входные данные, выходные результаты или сама модель шифруются для пре... далее
Шифрование моделей — это комплекс методов и технологий, направленных на защиту параметров, архитектуры и данных нейронных сетей и моделей машинного обучения от несанкционированного доступа, копировани... далее
Метод преобразования исходных признаков (фичей) в наборе данных с целью защиты конфиденциальной информации при сохранении возможности использовать данные для обучения моделей машинного обучения. далее
Шкалирование признаков — это процедура преобразования исходных значений признаков в набор данных таким образом, чтобы они находились в определённом, заранее заданном диапазоне или обладали определённы... далее
Компонент инфраструктуры в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, обеспечивающий безопасную и стандартизированную передачу данных между различными системами, источниками данных и моделя... 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
Эвристика — это правило, приём или стратегия, позволяющая в условиях неопределённости и ограниченности вычислительных ресурсов находить приемлемое (хотя и не обязательно оптимальное) решение задачи в ... 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
Метод отбора или отсева данных, признаков, гипотез в задачах машинного обучения и ИИ на основе приближённых, «правило‑ориентированных» эвристик — нестрогих, но практически эффективных правил, позволяю... далее
Эвристический алгоритм — это алгоритм, основанный на эмпирических правилах и «интуитивных» соображениях, который используется в искусственном интеллекте и машинном обучении для поиска приемлемого (не ... далее
Эквивалентная трансформация данных — это преобразование входных данных в машинном обучении, которое сохраняет их семантическую и информационную сущность, не влияя на итоговый результат работы модели. далее
Свойство двух или более моделей машинного обучения демонстрировать сопоставимые или идентичные результаты (по заданным метрикам) при решении одной и той же задачи, несмотря на возможные различия в арх... далее
Экземпляр данных — это отдельный элемент набора данных, используемый в машинном обучении и нейронных сетях для обучения, валидации или тестирования модели; представляет собой набор признаков (атрибуто... далее
Подмножество данных, используемое в машинном обучении и исследованиях нейронных сетей для проведения экспериментов: тестирования гипотез, оценки поведения модели в нестандартных условиях или апробации... далее
Экспертная модель — это компьютерная система, имитирующая процесс принятия решений эксперта в определённой предметной области с использованием базы знаний и механизмов логического вывода; в контексте ... далее
Компьютерная система, имитирующая рассуждения эксперта в определённой предметной области для решения сложных задач; в контексте ИИ и машинного обучения — система, основанная на базе знаний и наборе пр... далее
Экспертное правило — это формализованное утверждение или набор условий, сформулированных на основе знаний эксперта в определённой предметной области, которые используются в системах искусственного инт... далее
процесс использования обученной модели машинного обучения или нейронной сети для решения прикладных задач в реальных условиях после завершения этапов разработки и тестирования далее
Экспорт модели — это процесс сохранения обученной модели машинного обучения или нейронной сети в формате, позволяющем использовать её вне среды разработки: для развёртывания, интеграции в приложения, ... далее
Подход в машинном обучении, при котором улучшение производительности модели достигается за счёт значительного увеличения объёма данных для обучения или масштабирования вычислительных ресурсов, а не за... далее
Подход в машинном обучении и анализе данных, ориентированный на увеличение объёма обрабатываемой информации с целью повышения качества моделей, при котором акцент делается не на углублённую проработку... далее
Экстраполяция — это метод прогнозирования значений функции за пределами известного диапазона данных на основе имеющейся выборки, применяемый в машинном обучении и анализе данных. далее
Элемент нейросети — базовая составляющая искусственной нейронной сети, участвующая в обработке и передаче информации в рамках модели машинного обучения. 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
Свойство системы, при котором у неё появляются качественно новые характеристики или поведение, не присущие её отдельным компонентам; в контексте ИИ и машинного обучения это означает возникновение слож... 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
Способность ИИ распознавать, интерпретировать, моделировать и адекватно реагировать на человеческие эмоции в процессе взаимодействия. далее
Эмпирическая оценка модели — это процесс проверки качества и эффективности модели машинного обучения на основе реальных (эмпирических) данных, а не теоретических предположений. далее
Воспроизведение характеристик и закономерностей поведения некоторой системы или объекта с помощью нейросети или иной модели машинного обучения с целью анализа, прогнозирования или имитации этого повед... далее
Энергоэффективность ИИ‑систем — это способность систем искусственного интеллекта выполнять вычислительные задачи с минимально возможным потреблением энергии, что особенно важно при работе с масштабным... далее
Энкодер — это компонент нейронной сети, который преобразует входные данные в компактное внутреннее представление (латентное пространство), сохраняя при этом наиболее значимые признаки. далее
Энтропия — мера неопределённости или хаотичности системы, характеризующая распределение энергии среди микросостояний и отражающая степень неупорядоченности в физических, информационных и других систем... далее
Эпоха — это один полный проход вперёд и назад по всему обучающему набору данных при обучении нейронной сети. далее
Эргономика интерфейсов ИИ — это область, изучающая и оптимизирующая взаимодействие человека с системами искусственного интеллекта с целью обеспечения удобства, интуитивной понятности и эффективности и... далее
процесс постепенного наращивания сложности задач или объёма данных в ходе обучения нейронной сети с целью повышения её производительности и обобщающей способности далее
процесс целенаправленного увеличения числа параметров (весов, нейронов, слоёв и т. п.) в архитектуре нейронной сети или в настройках алгоритма обучения с целью повышения выразительной способности моде... далее
Система принципов и норм, регулирующих разработку, внедрение и использование искусственного интеллекта с целью минимизации вреда и обеспечения справедливости, прозрачности и уважения прав человека. далее
Характеристика, отражающая, насколько успешно модель машинного обучения решает поставленную задачу при заданных ограничениях (время, вычислительные ресурсы, объём данных и т. п.). далее
Эхо‑сеть (эхо‑состояние сеть, Echo State Network, ESN) — тип рекуррентной нейронной сети, в которой скрытая динамика формируется фиксированными случайными связями, а обучение сводится к настройке толь... далее