Обучение с разницей во времени
Обучение с разницей во времени — класс безмодельного обучения с подкреплением, которое изучает начальная загрузка из текущей оценки функции ценности. Эти методы выбирают из среды,
Обучение с разницей во времени — класс безмодельного обучения с подкреплением, которое изучает начальная загрузка из текущей оценки функции ценности. Эти методы выбирают из среды,
Рассуждения пространственно-временные — область искусственного интеллекта, основанного на областях информатики, когнитивной науки и когнитивной психологии. [Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]
Семантики — в теории языков программирования семантика — это область, связанная со строгим математическим изучением значения языков программирования. Он делает это путем оценки значения синтаксически
Машина Больцмана, ограниченная (RBM) — генеративная стохастическая искусственная нейронная сеть, который может изучить распределение вероятностей по его набору входных данных. [Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).
RNN (Рекуррентная нейронная сеть) — тип искусственной нейронной сети, в которой записанные данные и результаты передаются обратно через сеть, образуя цикл. [Терминология искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа:
ANI (Искусственный узкий интеллект) — пони с одной уловкой, они могут играть в шахматы, распознавать лица, переводить иностранные языки. [Терминология искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// design-hero.ru›articles/468466//,
ASI (Искусственный суперинтеллект) — умнее лучших человеческих мозгов и может применить это абсолютно ко всему (это ИИ, который люди вроде Стивена Хокинга, Илона Маска и др.
ML (Машинное обучение) — подмножество искусственного интеллекта, в котором компьютерные программы и алгоритмы могут быть разработаны так, чтобы «учиться» выполнять указанную задачу, с повышением эффективности и
NLG (Генерация естественного языка) — задача машинного обучения, в которой алгоритм пытается создать язык, понятный и понятный человеку. Конечная цель — создать компьютерно-генерируемый язык, неотличимый от
НЛП (Обработка естественного языка) — способность компьютеров понимать или обрабатывать естественные человеческие языки и извлекать из них значение. НЛП обычно включает машинную интерпретацию текста или распознавания