Александр Чесалов – Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 (страница 3)

Агрегатор (Aggregator) – это тип программного обеспечения, которое объединяет различные типы веб-контента и предоставляет его в виде легкодоступного списка. Агрегаторы каналов собирают такие данные, как онлайн-статьи из газет или цифровых изданий, публикации в блогах, видео, подкасты и т. д. Агрегатор каналов также известен как агрегатор новостей, программа для чтения каналов, агрегатор контента или программа для чтения RSS25.

Агломеративная кластеризация (Agglomerative clustering) – это один из алгоритмов кластеризации, в котором процесс группировки похожих экземпляров начинается с создания нескольких групп, где каждая группа содержит один объект на начальном этапе, затем он находит две наиболее похожие группы, объединяет их, повторяет процесс до тех пор, пока не получит единую группу наиболее похожих экземпляров26.

Адаптивная система (Adaptive system) – это система, которая автоматически изменяет данные алгоритма своего функционирования и (иногда) свою структуру для поддержания или достижения оптимального состояния при изменении внешних условий27.

Адаптивная система нейро-нечеткого вывода (Adaptive neuro fuzzy inference system) (ANFIS) (также адаптивная система нечеткого вывода на основе сети) – это разновидность искусственной нейронной сети, основанная на системе нечеткого вывода Такаги-Сугено. Методика была разработана в начале 1990-х годов. Поскольку она объединяет как нейронные сети, так и принципы нечеткой логики, то может использовать одновременно все имеющиеся преимущества в одной структуре. Его система вывода соответствует набору нечетких правил ЕСЛИ-ТО, которые имеют возможность обучения для аппроксимации нелинейных функций. Следовательно, ANFIS считается универсальной оценочной функцией. Для более эффективного и оптимального использования ANFIS можно использовать наилучшие параметры, полученные с помощью генетического алгоритма28.

Адаптивный алгоритм (Adaptive algorithm) – это алгоритм, который пытается выдать лучшие результаты путём постоянной подстройки под входные данные. Такие алгоритмы применяются при сжатии без потерь. Классическим вариантом можно считать Алгоритм Хаффмана29,30.

Адаптивный градиентный алгоритм (Adaptive Gradient Algorithm) (AdaGrad) – это cложный алгоритм градиентного спуска, который перемасштабирует градиент отдельно на каждом параметре, эффективно присваивая каждому параметру независимый коэффициент обучения31.

Аддитивные технологии (Additive technologies) – это технологии послойного создания трехмерных объектов на основе их цифровых моделей («двойников»), позволяющие изготавливать изделия сложных геометрических форм и профилей32.

Айзек Азимов (Isaac Asimov) (1920—1992) – автор научной фантастики, сформулировал три закона робототехники, которые продолжают оказывать влияние на исследователей в области робототехники и искусственного интеллекта (ИИ)33.

Три закона робототехники Айзека Азимова (Three Laws of Robotics by Isaac Asimov) – Робот не может причинить вред человеку или своим бездействием допустить, чтобы человеку был причинен вред. Робот должен подчиняться приказам, отданным ему людьми, за исключением случаев, когда такие приказы противоречат Первому закону. Робот должен защищать свое существование до тех пор, пока такая защита не противоречит Первому или Второму закону34.

Активное обучение/Стратегия активного обучения (Active Learning/ Active Learning Strategy) – это особый способ полууправляемого машинного обучения, в котором обучающий агент может в интерактивном режиме запрашивать оракула (обычно человека-аннотатора) для получения меток в новых точках данных. Подход к такому обучению основывается на самостоятельном выборе алгоритма некоторых данных из массы тех, на которых он учится. Активное обучение особенно ценно, когда помеченных примеров мало или их получение слишком затратно. Вместо слепого поиска разнообразных помеченных примеров алгоритм активного обучения выборочно ищет конкретный набор примеров, необходимых для обучения35,36,37.

Алгоритм (Algorithm) – это точное предписание о выполнении в определенном порядке системы операций для решения любой задачи из некоторого данного класса (множества) задач. Термин «алгоритм» происходит от имени узбекского математика Мусы аль-Хорезми, который еще в 9 веке (ок. 820 г. н.э.) предложил простейшие арифметические алгоритмы. В математике и кибернетике класс задач определенного типа считается решенным, когда для ее решения установлен алгоритм. Нахождение алгоритмов является естественной целью человека при решении им разнообразных классов задач. Также, алгоритм – это набор правил или инструкций, данных ИИ, нейронной сети или другим машинам, чтобы помочь им учиться самостоятельно; классификация, кластеризация, рекомендация и регрессия – четыре самых популярных типа38.

Алгоритм BLEU (BLEU) – это алгоритм оценки качества текста, который был автоматически переведен с одного естественного языка на другой. Качество считается соответствием между переводом машины и человека: «чем ближе машинный перевод к профессиональному человеческому переводу, тем лучше» – это основная идея BLEU39.

Алгоритм Q-обучения (Q-learning) – это алгоритм обучения, основанный на ценностях. Алгоритмы на основе значений обновляют функцию значений на основе уравнения (в частности, уравнения Беллмана). В то время как другой тип, основанный на политике, оценивает функцию ценности с помощью жадной политики, полученной из последнего улучшения политики. Табличное Q-обучение (при обучении с подкреплением) представляет собой реализацию Q-обучения с использованием таблицы для хранения Q-функций для каждой комбинации состояния и действия. «Q» в Q-learning означает качество. Качество здесь показывает, насколько полезно данное действие для получения вознаграждения в будущем40.

Алгоритм дерева соединений (также алгоритм Хьюгина) (Junction tree algorithm) – это метод, используемый в машинном обучении для извлечения маргинализации в общих графах. Граф называется деревом, потому что он разветвляется на разные разделы данных; узлы переменных являются ветвями41,42.

Алгоритм любого времени (Anytime algorithm) – это алгоритм, который может дать частичный ответ, качество которого зависит от объема вычислений, которые он смог выполнить. Ответ, генерируемый алгоритмами anytime, является приближенным к правильному. Большинство алгоритмов выполняются до конца: они дают единственный ответ после выполнения некоторого фиксированного объема вычислений. Однако в некоторых случаях пользователь может захотеть завершить алгоритм до его завершения. Эта особенность алгоритмов anytime моделируется такой теоретической конструкцией, как предельная машина Тьюринга (Бургин, 1992; 2005)43.

Алгоритм обучения (Learning Algorithm) – это фрагменты кода, которые помогают исследовать, анализировать и находить смысл в сложных наборах данных. Каждый алгоритм представляет собой конечный набор однозначных пошаговых инструкций, которым машина может следовать для достижения определенной цели. В модели машинного обучения цель состоит в том, чтобы установить или обнаружить шаблоны, которые люди могут использовать для прогнозирования или классификации информации. Они используют параметры, основанные на обучающих данных – подмножестве данных, которое представляет больший набор. По мере расширения обучающих данных для более реалистичного представления мира, алгоритм вычисляет более точные результаты44.

Алгоритм оптимизации Адам (Adam optimization algorithm) – это расширение стохастического градиентного спуска, который в последнее время получил широкое распространение для приложений глубокого обучения в области компьютерного зрения и обработки естественного языка45.

Алгоритм оптимизации роя светлячков (Glowworm swarm optimization algorithm) – это метаэвристический алгоритм без производных, имитирующий поведение свечения светлячков, который может эффективно фиксировать все максимальные мультимодальные функции46.

Алгоритм Персептрона (Perceptron algorithm) – это линейный алгоритм машинного обучения для задач бинарной классификации. Его можно считать одним из первых и одним из самых простых типов искусственных нейронных сетей. Это определенно не «глубокое» обучение, но это важный строительный блок. Как и логистическая регрессия, он может быстро изучить линейное разделение в пространстве признаков для задач классификации двух классов, хотя, в отличие от логистической регрессии, он обучается с использованием алгоритма оптимизации стохастического градиентного спуска и не предсказывает калиброванные вероятности47.

Алгоритм поиска (Search algorithm) – это любой алгоритм, который решает задачу поиска, а именно извлекает информацию, хранящуюся в некоторой структуре данных или вычисленную в пространстве поиска проблемной области, либо с дискретными, либо с непрерывными значениями48.

Алгоритм пчелиной колонии (алгоритм оптимизации подражанием пчелиной колонии, artificial bee colony optimization, ABC) (Bees algorithm) – это один из полиномиальных эвристических алгоритмов для решения оптимизационных задач в области информатики и исследования операций. Относится к категории стохастических биоинспирированных алгоритмов, базируется на имитации поведения колонии медоносных пчел при сборе нектара в природе49.