Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Расстояние (distance) — <машинное обучение> измеренное расстояние между двумя точками в пространстве. Примечание 1 — В машинном обучении обычно применяется евклидова метрика. [ПНСТ 838-2023/ИСО/МЭК 23053:2022. Искусственный
Неразмеченный (unlabeled) — свойство образца, не включающего целевую переменную. [ПНСТ 838-2023/ИСО/МЭК 23053:2022. Искусственный интеллект. Структура описания систем искусственного интеллекта, использующих машинное обучение]
Суперпозиция — это принцип в машинном обучении, согласно которому сложные модели могут быть представленные как комбинация более простых моделей. Это часто используется в нейронных сетях.
Обучение на основе памяти — это тип обучения, при котором система использует память для хранения и использования ранее приобретенных знаний. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим
Сеть Больцмана — это тип вероятностной нейронной сети, которая обучается путем минимизации энергии системы и используется для решения задач в области распознавания образов. [50 терминов для инженера машинного обучения.
Бустинг градиентный — это ансамблевый метод, который обучает несколько слабых моделей (например, деревьев решений) и комбинирует их для получения более сильной модели. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный
Параметры модели — это переменные, которые оптимизируются в процессе обучения, чтобы модель могла делать точные предсказания на основе входных данных. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим
Мегаданные — это данные о данных, которые описывают, как и откуда были получены данные, их структура, использование и другие атрибуты. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим
Минимизация ошибки — это процесс оптимизации модели, направленный на уменьшение разницы между предсказаниями модели и реальными значениями в данных. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа:
Обучение параллельное — это метод, при котором обучение модели происходит одновременно на нескольких процессорах или устройствах для ускорения вычислений. [50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: