Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Знания поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный ресурс).
Проблемная область интеллектуальной системы — определяется предметной областью и решаемыми в ней задачами. [Интеллектуальные информационные системы. История развития искусственного интеллекта. СГУ. (Электронный ресурс). Режим доступа:
Нейрокомпьютинг – скоро развивающаяся область вычислительных технологий, стимулированная исследованиями мозга. Вычислительные операции выполняются огромным числом сравнимо обычных, нередко адаптивных процессорных частей. Нейрокомпьютинг, по собственному происхождению,
Нейрокомпьютеры – это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида – нейронов с полным отказом от булевских элементов типа и,
Система интеллектуальная – система или устройство с программным обеспечением, имеющие возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды. [Интеллектуальные
Data Management Platform (DMP) — платформа управления данными. Программное обеспечение, которое позволяет собирать, обрабатывать и хранить любые типы аудиторных данных. [Технологии искусственного интеллекта. Глоссарий. Агентство
Параметры — числа, настройка которых определяет, как именно устроена зависимость. Например, в зависимости количества товара от спроса на него параметром является коэффициент пропорциональности между этими величинами.
Недообучение модели — называют обучение модели, которое ограничено потенциалом модели и/или обучающей выборки и/или самой процедурой обучения. Недообучение модели приводит к её плохому качеству как
Переобучение модели — называют обучение модели, при котором итоговая модель хорошо работает на обучающих данных, но плохо — на тестовых. В таких случаях говорят, что
Нейросеть — это один из видов моделей машинного обучения. Отличительной чертой нейросетей от других видов моделей является способность описывать самые разные зависимости, за счёт чего