Терминологический словарь автоматизации строительства и производственных процессов

Свидетельство о регистрации СМИ:
ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020

ISSN: 2782-1528

DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a

Последнее обновление словаря: 14.04.2024 - 20:34
Категории

Обучение машинное

Обучение машинное (machine learning) — процесс, реализующий вычислительные методы, которые предоставляют системам возможность обучаться на данных или на основе опыта.

[ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект.]

Обучение машинное (Machine Learning) – технологии автоматического обучения алгоритмов искусственного интеллекта распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования.

[Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство промышленного развития Москвы. 2019 г]

Обучение машинное (Machine learning (ML)) — по определению профессора Тома Митчелла, машинное обучение — это научная область ИИ, которая изучает компьютерные алгоритмы, позволяющие компьютерным программам автоматически совершенствоваться по мере накопления опыта.

[Глоссарий терминов машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// onff.ru›glossarij-terminov-mashinnogo-obucheniya/, свободный.]

Обучение машинное (machine learning) — процесс, использующий вычислительные методы, позволяющий системам учиться на данных или опыте

[ПНСТ. Информационные технологии. Искусственный интеллект. Термины и определения. Стандартинформ]

Обучение машинное (Machine Learning) — программы машинного обучения позволяют компьютеру учиться решать задачи на основе множества примеров. После обучения он может сравнивать и классифицировать данные и даже распознавать сложные объекты. До появления в 2010 году методов глубокого обучения* выполнение таких программ осуществлялось под контролем человека. Так, при обучении распознаванию изображений использовались картинки, для которых вручную указывался представленный на них предмет – лицо человека, голова кошки и пр. По мере анализа таких аннотированных изображений система учится самостоятельно идентифицировать новые объекты.

[Толковый словарь по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// raai.org›library/tolk/aivoc.html/, свободный.]

Обучение машинное (machine learning) — процесс автоматического обучения и совершенствования поведения системы искусственного интеллекта на основе обработки массива обучающих данных без явного программирования.

[ГОСТ Р 59895-2021. Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология]

Обучение машинное — подмножество ИИ, в котором компьютерные программы и алгоритмы могут быть разработаны для «обучения» выполнению определенной задачи с повышением эффективности и результативности по мере ее развития. Такие программы могут использовать прошлые данные о производительности для прогнозирования и повышения производительности в будущем.

[Популярные термины искусственного интеллекта.(Электронный ресурс). Режим доступа: http:///skine.ruПубликации465570, свободный.]

Обучение машинное (ML) — научное исследование алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для эффективного выполнения задач без использования явных инструкций, полагаясь на логический вывод.

[Глоссарий искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// hrwiki.ru›wiki/Glossary_of_artificial_intelligence/, свободный.]

Обучение машинное (Machine Learning) – это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Также под машинным обучением понимают технологии автоматического обучения алгоритмов искусственного интеллекта распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования. Также машинное обучение определяют, как одно из направлений (подмножеств) искусственного интеллекта, благодаря которому воплощается ключевое свойство интеллектуальных компьютерных систем – самообучение на основе анализа и обработки больших разнородных данных. Чем больше объем информации и ее разнообразие, тем проще искусственному интеллекту найти закономерности и тем точнее будет получаемый результат.

[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/  А. Ю. Чесалов —  «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]

Обучение машинное (Microsoft Azure) – это функция, которая предлагает расширенную облачную аналитику, предназначенную для упрощения машинного обучения для бизнеса. Бизнес-пользователи могут моделировать по-своему, используя лучшие в своем классе алгоритмы из пакетов Xbox, Bing, R или Python или добавляя собственный код R или Python. Затем готовую модель можно за считанные минуты развернуть в виде веб-службы, которая может подключаться к любым данным в любом месте. Его также можно опубликовать для сообщества в галерее продуктов или на рынке машинного обучения. В Machine Learning Marketplace доступны интерфейсы прикладного программирования (API) и готовые сервисы. Также, – это способность машин автоматизировать процесс обучения. Входными данными этого процесса обучения являются данные, а выходными данными – модель. Благодаря машинному обучению система может выполнять функцию обучения с данными, которые она принимает, и, таким образом, она становится все лучше в указанной функции.

[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/  А. Ю. Чесалов —  «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]

 

 

259 просмотров

Правообладателям! В случае если свободный доступ к данному термину является нарушением авторских прав, составители готовы, по требованию правообладателя, убрать ссылку, либо сам термин (определение) с сайта. Для связи с администрацией воспользуйтесь формой обратной связи.