Свидетельство о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Достоверность данных (Data veracity) – это степень точности или правдивости набора данных. В контексте больших данных важно не только качество данных, но и то, насколько надежными являются источник, тип и обработка данных.
Достоверность распознавания (Recognition accuracy) – это точность (правильность, достоверность) распознавания. Язык разметки для синтеза речи. [Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]
Дрейф концепций (Concept drift) в предиктивной аналитике и машинном обучении – это статистические свойства целевой переменной, которую модель пытается предсказать, со временем меняются непредвиденным образом. Это вызывает проблемы, потому что
Сети нейронные, графовые (Graph neural networks) – это класс методов глубокого обучения, предназначенных для выполнения выводов на основе данных, описанных графами. Графовые нейронные сети – это нейронные сети,
База данных, графовая (Graph database) — это база, предназначенная для хранения взаимосвязей и навигации в них. Взаимосвязи в графовых базах данных являются объектами высшего порядка, в которых заключается основная ценность этих баз
Процессор графический (computational Graphics Processing Unit, computational GPU) – это вычислитель, многоядерный ГП, используемый в гибридных суперкомпьютерах для выполнения параллельных математических вычислений; например, один из первых образцов ГП
Граф (Graph) – это таблица, составленная из данных (тензоров) и математических операций. Tensor Flow – это библиотека для численных расчетов, в которой данные проходят через граф. Данные в TensorFlow представлены n-мерными
Поверхность решения (Decision boundary) – это гиперповерхность, разделяющая нижележащее векторное пространство на два множества, по одному для каждого класса. Классификатор классифицирует все точки на одной стороне границы принятия решения
Обрезка градиентная (Gradient clipping) – это метод, позволяющий справиться с проблемой взрывающихся градиентов путем искусственного ограничения (отсечения) максимального значения градиентов при использовании градиентного спуска для обучения модели.
Градиент (Gradient) – это вектор, своим направлением указывающий направление наибольшего возрастания некоторой скалярной величины (значение которой меняется от одной точки пространства к другой, образуя скалярное поле), а по величине (модулю)