Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
ИИ воплощенный — область искусственного интеллекта, которая изучает способы взаимодействия между компьютерами и физическим миром. В отличие от традиционных подходов, где интеллект сосредоточен в компьютерных
Сети байесовские — модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. Например, байесовская сеть может быть использована для вычисления вероятности заболевания по наличию или отсутствию
Архитектура нейросети — структура, которая определяет, как нейроны в нейронной сети связаны и взаимодействуют друг с другом. Она определяет, какие функции будут выполняться на каждом
Алгоритм предсказания — одно из базовых понятий в ИИ, которое определяет способ предсказания и предложения необходимой информации в результате анализа данных. С помощью алгоритмов голосовой помощник
Категорический — конечное число дискретных значений. Тип номинальный означает, что между значениями нет порядка, как, например, в случае с фамилиями и цветами. Тип порядковый означает, что порядок есть, как, например, в случае
Непрерывный (количественный) — обычно это подмножество действительных чисел, между возможными значениями которых существует измеримая разница. В практических задачах целые числа обычно рассматриваются как непрерывные величины. [Рон
Стоимость (полезность/убыток/выгода) — измерение затрат на выполнение задачи (и/или выгоды) от прогнозирования Y’ при фактическом значении y. При использовании точности для оценки модели предполагается, что затраты на ошибки
Алгоритм индукции — алгоритм, который принимает на вход конкретные данные и создаёт модель, применимую за пределами этих данных. [Рон Кохави, Фостер Провост. Специальный выпуск, посвящённый
Открытие знаний — нетривиальный процесс выявления достоверных, новых, потенциально полезных и в конечном счёте понятных закономерностей в данных. Это определение используется в книге «Достижения в области обнаружения
Значение отсутствующее — значение атрибута неизвестно или отсутствует. Отсутствие значения может быть вызвано несколькими причинами, например: измерение не проводилось; прибор вышел из строя; атрибут неприменим или значение