Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
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).
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).
Параметр модели (parameter, model parameter) — внутренняя переменная, влияющая на то, как модель вычисляет свои выходные данные. П р и м е ч а н
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.
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/,
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.]
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.]
Вспоминать — в классификации, отзыв для класса — это количество элементов, правильно прогнозируемых как принадлежащих к данному классу, разделенных на общее количество элементов, которые фактически
Ошибка абсолютная, относительная — в регрессии, метрика оценки, которая является суммой всех абсолютных ошибок, разделенных суммой расстояний между правильными значениями метки и средним значением всех правильных меток. [Глоссарий машинного обучения —
Трансформатор (класс ML.NET) — реализующий интерфейс ITransformer. Преобразователь преобразует один IDataView в другой. Преобразователь создается путем обучения или конвейера оценки. [Глоссарий машинного обучения — ML.NET (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// learn.microsoft.com›Learn›.net/, свободный.]