Системы информационные /system of information

Распознавание символов, оптическое (OCR) — система, которая обнаруживает изображения рукописного или печатного текста и преобразует их в машиночитаемый текст. [Популярные термины искусственного интеллекта.(Электронный ресурс). Режим доступа:

Правда наземная — это процесс, обычно выполняемый на месте (или с использованием золотого стандарта) для измерения точности набора обучающих данных для подтверждения или опровержения исследовательской

Человек в цикле — это процесс использования людей в середине процесса для достижения ожидаемого результата. Он использовался в процессе машинного обучения для повышения точности результатов.

Краудсорсинг управляемый — поставщик услуг, предлагающий полностью управляемое решение для аутсорсинга с привлечением толпы. [Популярные термины искусственного интеллекта.(Электронный ресурс). Режим доступа: http:///skine.ru›Публикации›465570, свободный.]

Алгоритмы обучения с подкреплением — тип машинного обучения, при котором машины «обучаются» достижению своей целевой функции в процессе экспериментов и вознаграждения. При обучении с подкреплением

Сегментация семантическая — это понимание изображения на уровне пикселей, разделение изображения на семантически значимые части и классификация каждой части в один из заранее определенных классов.

Алгоритмы контролируемого обучения — тип машинного обучения, в котором человеческий вклад и контроль являются неотъемлемой частью процесса машинного обучения на постоянной основе. В контролируемом обучении

Данные для обучения — это данные, передаваемые машине на начальном этапе обучения или обучении. На основе этого набора данных машина должна получить некоторое представление о вариантах эффективного выполнения поставленной

Алгоритмы неконтролируемого обучения — тип машинного обучения, при котором человеческий вклад и контроль чрезвычайно ограничены или отсутствуют вообще на протяжении всего процесса. При обучении без