ТК 022 Информационные технологии

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

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

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

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

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.

Значение эталонное (ground truth) — значение целевой переменной, указанное для конкретного элемента размеченных входных данных. Примечание. Данный термин не подразумевает последовательного соответствия указанных в размеченных

Анализ данных, разведочный ; исследовательский анализ данных; первичный анализ данных (exploratory data analysis, EDA) — первоначальное изучение данных для определения их явно выраженных характеристик и