Реестровая запись: ЭЛ № ФС77-79395 от 02.11.2020 ISSN: 2782-1528 DOI 10.34660/c0727-6092-6372-a
Программирование ограничительное — парадигма программирования, в которой отношения между переменными задаются в виде ограничений. Ограничения отличаются от обычных примитивов языков императивного программирования тем, что они определяют не шаг или последовательность шагов, а свойства искомого
Программирование логическое с ограничениями — форма программирования с ограничениями, в которой логическое программирование дополнено концепциями удовлетворения ограничений. Логическая программа с ограничениями — это логическая программа, содержащая ограничения в теле
Модель условная, ограниченная — машинное обучение и система логического вывода, дополняющая обучение условных (вероятностных или дискриминативных) моделей декларативными ограничениями. [Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс). Режим
Дрейф концептуальный — в предиктивной аналитике и машинном обучении дрейф концепции означает, что статистические свойства целевой переменной, которую пытается предсказать модель, со временем меняются непредсказуемым образом. Это приводит к
Сomputational intelligence (CI) — обычно под этим термином подразумевается способность компьютера выполнять определенную задачу на основе данных или экспериментальных наблюдений. [Глоссарий по искусственному интеллекту. (Электронный ресурс). Режим доступа:
Рассуждения на основе здравого смысла — раздел искусственного интеллекта, изучающий способность человека делать предположения о типе и сути обычных ситуаций, с которыми он сталкивается каждый
Знания, основанные на здравом смысле — в исследованиях искусственного интеллекта знания, основанные на здравом смысле, включают в себя факты о повседневной жизни, например «Лимоны кислые», которые, как
Комитет-машина — тип искусственной нейронной сети, использующий стратегию разделяй и властвуй, при которой ответы нескольких нейронных сетей (экспертов) объединяются в один ответ. Предполагается, что совокупный ответ комитет-машины превосходит
Модели базовые, фундаментальные (Foundation Models) — масштабные модели ИИ, обученные на широких наборах данных и служащие универсальной основой для создания иных моделей и решения множества
Дообучение (Fine-tuning) — процесс тренировки предварительно обученной модели на специализированном наборе данных для повышения её точности в конкретной предметной области. [Глоссарий ИИ | Термины искусственного