ГОСТ Р (Государственный стандарт России)

Аннотирование данных (data annotation) — процесс маркирования данных, выполняемый для того, чтобы сделать данные пригодными для машинного обучения. [ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии.

Градиент взрывающийся (exploding gradient) — эффект обучения нейронных сетей методом обратного распространения ошибки, при котором накапливаются большие градиенты ошибок, что приводит к очень большим изменениям

Данные обучающие (training data) — подмножество образцов входных данных, используемых для настройки модели машинного обучения. [ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект.] Данные

Обучение модели (training, model training) — процесс определения или улучшения параметров модели машинного обучения на основе алгоритма машинного обучения с использованием обучающих данных. [ГОСТ Р

Набор обучающих данных (training data set) — логически обоснованный набор данных. [ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный интеллект.]

Градиент исчезающий (vanishing gradient) — эффект при обучении нейронных сетей, при котором значение функции ошибок перестает уменьшаться с дополнительными итерациями процесса обучения. Примечание. Проблема исчезающего

Обучение с учителем (supervised machine learning) — машинное обучение, при котором используются размеченные данные во время обучения. [ГОСТ Р (проект, первая редакция). Информационные технологии. Искусственный