Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Бутстреп-агрегирование — машинное обучение ансамблевый подход метаэвристика для снижения дисперсии (в отличие от смещения) за счет независимого обучения нескольких моделей и усреднения их прогнозов. [Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс).
Компромисс между смещением и дисперсией — в статистике и машинном обучении компромисс между смещением и дисперсией — это свойство набора прогностических моделей, при котором модели с меньшим смещением в оценке параметра имеют большую дисперсию оценок параметров
Модель программная «убеждение — желание — намерение» (BDI) — программная модель, разработанная для программирования интеллектуальных агентов. На первый взгляд она характеризуется реализацией убеждений, желаний и намерений агента, но на самом деле эти
Модель «мешок слов» в компьютерном зрении — в компьютерном зрении модель «мешок слов» (BoW) может применяться для классификации изображений, где признаки изображения рассматриваются как слова. В классификации
Модель «мешок слов» — упрощенное представление, используемое в обработке естественного языка и поиске информации (ПИ). В этой модели текст (например, предложение или документ) представляется в виде набора (мультимножества) слов без учета
Обучение машинное, автоматизированное (AutoML) — область машинного обучения (МО), целью которой является автоматическая настройка системы МО для достижения максимальной производительности (например, точности классификации). [Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный
Центр обработки данных для искусственного интеллекта — специализированный центр обработки данных, предназначенный для выполнения ресурсоемких задач обучения и логического вывода для моделей искусственного интеллекта (ИИ)
Среда с искусственным интеллектом, окружающая — электронная среда, чувствительная к присутствию людей и реагирующая на него. Эта концепция была впервые предложена Исследовательским центром Philips в начале
Программирование на множестве ответов (ASP) — форма декларативного программирования, ориентированная на решение сложных (в первую очередь NP-трудных) задач поиска. Она основана на семантике стабильной модели (множества ответов) логического программирования. В ASP задачи
Оптимизация колонии муравьёв (ACO) — вероятностный метод решения вычислительных задач, которые можно свести к поиску оптимальных путей в графах. [Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс). Режим доступа: