Сеть рекуррентная
Сеть рекуррентная (RNN) — тип нейросетей, разработанный для обработки последовательных данных (текст, временные ряды, звук). В отличие от стандартных сетей, RNN имеют «память», позволяющую учитывать
Сеть рекуррентная (RNN) — тип нейросетей, разработанный для обработки последовательных данных (текст, временные ряды, звук). В отличие от стандартных сетей, RNN имеют «память», позволяющую учитывать
Данные синтетические — искусственно сгенерированные данные, которые имитируют свойства реальных данных. Они используются для обучения нейросетей в ситуациях, когда реальных данных не хватает, они слишком
ИИ-насмотренность — неформальный термин, означающий опыт пользователя в работе с различными системами ИИ, понимание их возможностей, ограничений и типовых ошибок (например умение распознавать галлюцинации или
Деперсонификация данных — процесс удаления или изменения персональных идентификаторов из наборов данных перед их использованием для обучения ИИ, чтобы защитить конфиденциальность людей и соответствовать законам
Модель диффузионная — тип генеративной нейросети, используемый преимущественно для создания изображений (например в Stable Diffusion или Midjourney). Модель обучается, постепенно зашумляя изображение до полного хаоса,
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — метод, улучшающий работу языковых моделей за счет предоставления им доступа к внешней базе знаний. Прежде чем генерировать ответ, система сначала ищет
RAG-база — векторная база данных, используемая в системах RAG, содержащая проверенные знания и документы в формате, понятном нейросети (в виде векторов). Именно к этой базе
Продуктивность ИИ — оценка того, насколько внедрение инструментов ИИ повышает эффективность работы человека или организации, сокращая время на рутинные задачи и позволяя сосредоточиться на творческих
Модель закрытая — модель ИИ, проприетарная разработка компании, детали которой не раскрываются публике. Доступ к такой модели обычно предоставляется платно через API, а ее внутреннее
Системы мультиагентные — системы, в которых несколько взаимодействующих друг с другом ИИ-агентов работают над решением сложной задачи. Агенты могут координировать свои действия, обмениваться информацией или