Терминологический словарь автоматизации строительства и производственных процессов

Реестровая запись:
ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020

ISSN: 2782-1528

DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a

Последнее обновление словаря: 13.10.2026 - 10:13
Категории

Промышленные автоматизированные системы /Automation of construction production and building materials industry

Индекс Дэвиса-Болдина

Индекс Дэвиса-Болдина (Davies-Bouldin index) — метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет суммарное сходство кластеров и их компактность. [Оценка качества моделей машинного обучения: выбор,

Читать далее

Индекс Калински-Харабаша

Индекс Калински-Харабаша (Calinski-Harabasha index) — метрика качества модели для задач кластеризации, которая измеряет степень разделения кластеров и межкластерное расстояние. [Оценка качества моделей машинного обучения: выбор,

Читать далее

AUROC

AUROC (площадь под кривой операционной характеристики получателя) — метрика качества модели для задач обнаружения аномалий и классификации, которая измеряет способность модели различать между классами и

Читать далее

Mean Average Precision

Mean Average Precision (mAP) — метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет среднюю точность распознавания объектов на изображениях. [Оценка качества моделей машинного обучения:

Читать далее

Intersection over Union

Intersection over Union (IoU) — метрика качества модели для задач обнаружения объектов, которая измеряет степень перекрытия между прогнозируемыми и фактическими объектами на изображениях. [Оценка качества

Читать далее

Инженерия признаков

Инженерия признаков (Feature engineering) — процесс преобразования и выбора признаков для улучшения производительности модели и увеличения ее способности обобщать на новые данные. [Оценка качества моделей

Читать далее

Задача обнаружения объектов

Задача обнаружения объектов — задача машинного обучения, при которой модель должна обнаруживать объекты на изображениях и видео. [Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация и

Читать далее

Задача обнаружения аномалий

Задача обнаружения аномалий — задача машинного обучения, при которой модель должна определять объекты, которые отличаются от нормального поведения. [Оценка качества моделей машинного обучения: выбор, интерпретация

Читать далее

Данные тестовые

Данные тестовые (test data, evaluation data) —  данные, используемые для оценки показателей работы окончательной модели. Примечание. Тестовые данные не пересекаются с обучающими данными и валидационными

Читать далее

Подстановка недостающих значений

Подстановка недостающих значений (imputation) — процедура, в ходе которой недостающие данные заменяются данными, полученными в результате оценочных расчетов и/или моделирования. [ГОСТ Р 71476-2024. Искусственный интеллект.

Читать далее