Свидетельство о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Класс меньшинства (Minority class) — это метка в несбалансированном по классам наборе данных. Например, учитывая набор данных, содержащий 99% ярлыков, не относящихся к спаму, и 1% ярлыков для спама, ярлыки для спама
Класс большинства (Majority class) — это метка в наборе данных с несбалансированным классом. Несбалансированные данные относятся к случаям, когда количество наблюдений в классе распределено неравномерно, и часто существует основной класс -класс большинства,
Технологии квантовые (Quantum technologies) ― это технологии создания вычислительных систем, основанные на новых принципах (квантовых эффектах), позволяющие радикально изменить способы передачи и обработки больших массивов данных. [Чесалов А. Ю. Глоссариум
Вычисления квантовые (Quantum computing) — это использование квантово-механических явлений, таких как суперпозиция и запутанность, для выполнения вычислений. Квантовый компьютер используется для выполнения таких вычислений, которые могут быть
Группирование квантильное (Quantile bucketing) — это распределение значений объекта по сегментам таким образом, чтобы каждый сегмент содержал одинаковое (или почти одинаковое) количество примеров. [Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/
Данные категориальные (Categorical data) — это данные, качественно характеризующие исследуемый процесс или объект, не имеющие количественного выражения. В них каждая единица наблюдения назначается определенной группе или номинальной категории
Форматы канонические (Canonical Formats) в информационных технологиях канонизация — это процесс приведения чего-либо в соответствие с некоторой спецификацией… и в утвержденном формате. Канонизация иногда может означать создание канонических данных из неканонических данных. Канонические
Слой калибровочный (Calibration layer) — это корректировка после прогнозирования, обычно для учета смещения прогноза. Скорректированные прогнозы и вероятности должны соответствовать распределению наблюдаемого набора меток. [Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту:
Исчисление соединений регионов (Region connection calculus RCC) – это действие предназначено для качественного пространственного представления и рассуждений. RCC абстрактно описывает регионы (в евклидовом пространстве или в топологическом пространстве) их
Отметка исходная ИИ (AI benchmark) – это эталонный тест ИИ для оценки возможностей, эффективности, производительности и для сравнения ИНС, моделей машинного обучения (МО), архитектур и алгоритмов при решении