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

ТК 022 Информационные технологии

Advanced Port Scanner

Advanced Port Scanner — это утилита для сканирования TCP и UDP портов как локального компьютера, так и удаленных хостов. [Полный словарь терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http://

Читать далее

Ad Hoc Transfer

Ad Hoc Transfer — это модуль для систем управления передачей файлов, таких как WS_FTP Server от Progress Software, обеспечивающий безопасный и эффективный обмен файлами на

Читать далее

Active Fence

Active Fence — это компания, специализирующаяся на обнаружении и борьбе с вредоносным контентом и незаконным поведением в онлайн-среде. [Полный словарь терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// securitylab.ru›Статьи/,

Читать далее

Automatic Content Recognition

Automatic Content Recognition (ACR) — это технология, которая анализирует и идентифицирует медиа-контент (видео, аудио, изображения) на устройстве пользователя или в потоках данных. [Полный словарь терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).

Читать далее

Список управления доступом

Список управления доступом (ACL) — механизм, реализующий управление доступом к системному ресурсу путем перечисления идентификаторов системных объектов, которым разрешен доступ к ресурсу. [Полный словарь терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс).

Читать далее

Параметр модели

Параметр модели (parameter, model parameter) — внутренняя переменная, влияющая на то, как модель вычисляет свои выходные данные. П р и м е ч а н

Читать далее

Данные эксплуатационные

Данные эксплуатационные, производственные данные (production data) — приобретённые на стадии эксплуатации ИИ-системы. Данные, для которых развёрнутая ИИ-система вычисляет в качестве результата прогноз или логический вывод.

Читать далее

Список следующий

Список следующий — это компиляция важных терминов машинного обучения, которые полезны при создании пользовательских моделей в ML.NET. [Глоссарий машинного обучения — ML.NET  (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/,

Читать далее

Потеря журнала

Потеря журнала — в классификации метрика оценки, характеризующая точность классификатора. Чем меньше потеря журнала, тем точнее классификатор. [Глоссарий машинного обучения — ML.NET  (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/, свободный.]

Читать далее

F-score

F-score — в классификации метрика оценки, которая балансирует точности и отзыв. [Глоссарий машинного обучения — ML.NET  (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/, свободный.]

Читать далее