Александр Чесалов – Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 (страница 2)
Таких примеров «удивительных» терминов мы можем привести еще не мало. Но в своей работе мы не стали тратить время на «суровую действительность» и сместили акцент на конструктивный и позитивный настрой. Одним словом, мы провели для Вас большую работу и собрали более 2500 терминов и определений по машинному обучению и искусственному интеллекту на основе своего опыта и данных из огромного числа различных источников.
2500 терминов и определений.
Много это или мало?
Наш опыт подсказывает, что для взаимопонимания двум собеседникам достаточно знать десяток или, максимум, два десятка определений. Но, когда дело касается профессиональной деятельности, то может получиться так, что мало знать, даже, несколько десятков терминов.
В этой книге приведены самые актуальные термины и определения, по-нашему мнению, наиболее часто употребляемые, как в повседневной работе, так и профессиональной деятельности специалистами самых разных профессий, интересующихся темой «искусственного интеллекта».
Мы очень старались сделать для вас нужный и полезный «инструмент» для вашей работы.
В заключение хочется добавить и проинформировать уважаемого читателя о том, что эта книга является абсолютно открытым и свободным к распространению документом. В случае, если Вы используете ее в своей практической работе, просим Вас делать ссылку на нее.
Многие из терминов и определений к ним, в этой книге, встречаются в сети Интернет. Они повторяются десятки или сотни раз на различных информационных ресурсах (в основном на зарубежных). Тем не менее, мы поставили перед собой цель – собрать и систематизировать самые актуальные из них в одном месте из самых разных источников, нужные из них перевести на русский язык и/или адаптировать, а какие-то и написать заново, исходя из собственного опыта.
Учитывая вышесказанное, мы не претендуем на авторство или уникальность представленных терминов и определений, но, несомненно, мы внесли свой собственный вклад в систематизацию и адаптацию многих из них.
Книга написана, прежде всего, для вашего удовольствия.
Мы продолжаем работу по улучшению качества и содержания текста этой книги, в том числе дополняем ее новыми знаниями по предметной области. Будем вам благодарны за любые отзывы, предложения и уточнения. Направляйте их, пожалуйста, на aleksander.chesalov@yandex.ru
Приятного Вам чтения и продуктивной работы!
Ваши, Александр Чесалов, Александр Власкин и Матвей Баканач.
16.08.2022. Издание первое.
09.03.2023. Издание второе. Исправленное и дополненное.
01.01.2024. Издание третье. Исправленное и дополненное.
Глоссариум по искусственному интеллекту
«А»
А/B-тестирование, также известное как сплит-тестирование (A/B Testing) – это процесс экспериментирования, при котором две или более версии переменной (веб-страницы, элемента страницы и т.д.) одновременно демонстрируются разным сегментам посетителей веб-сайта, чтобы определить, какая версия оказывает максимальное влияние и повышает бизнес-показатели2.
Абдуктивное логическое программирование (Abductive logic programming, ALP) – это высокоуровневая структура представления знаний, которая может использоваться для решения проблем декларативно – на основе абдуктивного рассуждения. Она расширяет нормальное логическое программирование, позволяя некоторым предикатам быть неполно определенными, объявленными как абдуктивные предикаты3.
Абдукция (Abductive reasoning) – (от латинского ab – «c, от», ducere – «водить») – это форма логического вывода, которая начинается с наблюдения или набора наблюдений, а затем пытается найти самое простое и наиболее вероятное объяснение. Этот процесс, в отличие от дедуктивного рассуждения, дает правдоподобный вывод, но не подтверждает его основаниями для вывода4.
Абстрактный тип данных (Abstract data type) – это математическая модель для типов данных, где тип данных определяется поведением (семантикой) с точки зрения пользователя, а именно в терминах возможных значений, возможных операций над данными этого типа и поведения этих операций. Формально АТД может быть определён как множество объектов, определяемое списком компонентов (операций, применимых к этим объектам, и их свойств)5.
Абстракция (Abstraction) – это использование только тех характеристик объекта, которые с достаточной точностью представляют его в данной системе. Основная идея состоит в том, чтобы представить объект минимальным набором полей и методов и при этом с достаточной точностью для решаемой задачи6.
Автоассоциативная память (Auto Associative Memory) – это однослойная нейронная сеть, в которой входной обучающий вектор и выходные целевые векторы совпадают. Веса определяются таким образом, чтобы сеть хранила набор шаблонов. Как показано на следующем рисунке, архитектура сети автоассоциативной памяти имеет «n» количество входных обучающих векторов и аналогичное «n» количество выходных целевых векторов7.
Автокодер (Автоэнкодер) (Autoencoder, AE) – это нейронная сеть, которая копирует входные данные на выход. По архитектуре похож на персептрон. Автоэнкодеры сжимают входные данные для представления их в latent-space (скрытое пространство), а затем восстанавливают из этого представления output (выходные данные). Цель – получить на выходном слое отклик, наиболее близкий к входному. Отличительная особенность автоэнкодеров – количество нейронов на входе и на выходе совпадает8.
Автоматизация (Automation) – это технология, с помощью которой процесс или процедура выполняется с минимальным участием человека9.
Автоматизированная обработка персональных данных (Automated processing of personal data) – это обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники10.
Автоматизированная система (Automated system) – это организационно-техническая система, которая гарантирует выработку решений, основанных на автоматизации информационных процессов во всевозможных отраслях деятельности11.
Автоматизированная система управления (Automated control system) – это комплекс программных и программно-аппаратных средств, предназначенных для контроля за технологическим и (или) производственным оборудованием (исполнительными устройствами) и производимыми ими процессами, а также для управления такими оборудованием и процессами12.
Автоматизированное мышление (Automated reasoning) – это область информатики, которая занимается применением рассуждений в форме логики к вычислительным системам. Если задан набор предположений и цель, автоматизированная система рассуждений должна быть способна автоматически делать логические выводы для достижения этой цели13.
Автономное транспортное средство (Autonomous vehicle) – это вид транспорта, основанный на автономной системе управления. Управление автономным транспортным средством полностью автоматизировано и осуществляется без водителя при помощи оптических датчиков, радиолокации и компьютерных алгоритмов14.
Автономность (Autonomous) – это способность машины выполнять свою задачу без вмешательства и контроля человека15.
Автономные вычисления (Autonomic computing) – это способность системы к адаптивному самоуправлению собственными ресурсами для высокоуровневых вычислительных функций без ввода данных пользователем16.
Автономный автомобиль (Autonomous car) – это транспортное средство, способное воспринимать окружающую среду и работать без участия человека. Пассажир-человек не обязан брать на себя управление транспортным средством в любое время, и пассажиру-человеку вообще не требуется присутствовать в транспортном средстве. Автономный автомобиль может проехать везде, где ездит традиционный автомобиль, и делать все то же, что и опытный водитель-человек17.
Автономный вывод (Offline inference) – это генерация группы прогнозов, сохранение этих прогнозов, а затем извлечение этих прогнозов по запросу18.
Автономный искусственный интеллект (Autonomous artificial intelligence) – это биологически инспирированная система, которая пытается воспроизвести устройство мозга, принципы его действия со всеми вытекающими отсюда свойствами19,20.
Автономный робот (Autonomous robot) – это робот, который спроектирован и сконструирован так, чтобы самостоятельно взаимодействовать с окружающей средой и работать в течение длительных периодов времени без вмешательства человека. Автономные роботы часто обладают сложными функциями, которые могут помочь им воспринимать физическое окружение и автоматизировать действия и процессы, которые раньше выполнялись руками человека21.
Авторегрессионная модель (Autoregressive Model) – это модель временного ряда, в которой наблюдения за предыдущими временными шагами используются в качестве входных данных для уравнения регрессии для прогнозирования значения на следующем временном шаге. В статистике и обработке сигналов авторегрессионная модель представляет собой тип случайного процесса. Он используется для описания некоторых изменяющихся во времени процессов в природе, экономике и т.д.22.
Агент (Agent) в обучении с подкреплением – это испытуемая система, которая обучается и взаимодействует с некоторой средой. Агент воздействует на среду, а среда воздействует на агента23.
Агрегат (Aggregate) – это сумма, созданная из более мелких единиц. Например, население области – это совокупность населения городов, сельских районов и т.д., входящих в состав области. Суммировать данные из меньших единиц в большую единицу24.