Александр Чесалов – Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 (страница 5)
Архивный пакет информации (AIC) (Archival Information Collection (AIC)) – это информация, содержание которой представляет собой агрегацию других пакетов архивной информации. Функция цифрового сохранения сохраняет способность регенерировать провалы (пакеты информации) по мере необходимости с течением времени77.
Архитектура агента (Agent architecture) – это план программных агентов и интеллектуальных систем управления, изображающий расположение компонентов. Архитектуры, реализованные интеллектуальными агентами, называются когнитивными архитектурами78.
Архитектура вычислительной машины (Architecture of a computer) – это концептуальная структура вычислительной машины, определяющая проведение обработки информации и включающая методы преобразования информации в данные и принципы взаимодействия технических средств и программного обеспечения79.
Архитектура вычислительной системы (Architecture of a computing system) – это конфигурация, состав и принципы взаимодействия (включая обмен данными) элементов вычислительной системы80.
Архитектура механизма обработки матриц (MPE) (Matrix Processing Engine Architecture) – это многомерный массив обработки физических матриц цифровых устройств с умножением (MAC), который вычисляет серию матричных операций сверточной нейронной сети81,82.
Архитектура системы (Architecture of a system) – это принципиальная организация системы, воплощенная в её элементах, их взаимоотношениях друг с другом и со средой, а также принципы, направляющие её проектирование и эволюцию83.
Архитектура фон Неймана (Von Neumann architecture) – это широко известный принцип совместного хранения команд и данных в памяти компьютера. Вычислительные машины такого рода часто обозначают термином «машина фон Неймана», однако соответствие этих понятий не всегда однозначно. В общем случае, когда говорят об архитектуре фон Неймана, подразумевают принцип хранения данных и инструкций в одной памяти84.
Архитектурная группа описаний (Architectural description group, Architectural view) – это представление системы в целом с точки зрения связанного набора интересов85,86.
Архитектурный фреймворк (Architectural frameworks) – это высокоуровневые описания организации как системы; они охватывают структуру его основных компонентов на разных уровнях, взаимосвязи между этими компонентами и принципы, определяющие их эволюцию87.
Асимптотическая вычислительная сложность (Asymptotic computational complexity) – это использование асимптотического анализа для оценки вычислительной сложности алгоритмов и вычислительных задач, обычно связанных с использованием большой нотации O. Асимптотическая сложность является ключом к сравнению алгоритмов. Асимптотическая сложность раскрывает более глубокие математические истины об алгоритмах, которые не зависят от аппаратного обеспечения88.
Асинхронные межкристальные протоколы (Asynchronous inter-chip protocols) – это протоколы для обмена данных в низкоскоростных устройствах; для управления обменом данными используются не кадры, а отдельные символы89.
Ассоциация (Association) – это еще один тип метода обучения без учителя, который использует разные правила для поиска взаимосвязей между переменными в заданном наборе данных. Эти методы часто используются для анализа потребительской корзины и механизмов рекомендаций, подобно рекомендациям «Клиенты, которые купили этот товар, также купили»90.
Ассоциация по развитию искусственного интеллекта (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) – это международное научное сообщество, занимающееся продвижением исследований и ответственным использованием искусственного интеллекта. AAAI также стремится повысить общественное понимание искусственного интеллекта (ИИ), улучшить обучение и подготовку специалистов, занимающихся ИИ, и предоставить рекомендации для планировщиков исследований и спонсоров относительно важности и потенциала текущих разработок ИИ и будущих направлений9192.
Атрибутивное исчисление (Attributional calculus) – это типизированная логическая система, сочетающая элементы логики высказываний, исчисления предикатов и многозначной логики с целью естественной индукции. Под естественной индукцией понимается форма индуктивного обучения, которая генерирует гипотезы в формах, ориентированных на человека, то есть в формах, которые кажутся людям естественными, их легко понять и соотнести с человеческим знанием. Для достижения этой цели AИ включает нетрадиционные логические операции и формы, которые могут сделать логические выражения более простыми и более тесно связанными с эквивалентными описаниями на естественном языке93.
Аффективные вычисления (также искусственный эмоциональный интеллект или эмоциональный ИИ) (Affective computing) – это вычисления, в которых системы и устройства могут распознавать, интерпретировать, обрабатывать и имитировать человеческие аффекты. Это междисциплинарная область, охватывающая информатику, психологию и когнитивную науку94.
«Б»
База данных (Database) – это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые обычно хранятся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД). Данные вместе с СУБД, а также приложения, которые с ними связаны, называются системой баз данных, или, для краткости, просто базой данных95.
База Данных ImageNet (ImageNet) – это большая визуальная база данных, предназначенная для использования в исследованиях программного обеспечения для распознавания визуальных объектов. Более 14 миллионов изображений были вручную аннотированы в рамках проекта, чтобы указать, какие объекты изображены, и, по крайней мере, в одном миллионе изображений также предусмотрены ограничивающие рамки. ImageNet содержит более 20 000 категорий, среди которых типичная категория, такая как «воздушный шар» или «клубника», состоит из нескольких сотен изображений. База данных аннотаций URL-адресов сторонних изображений находится в свободном доступе непосредственно из ImageNet, хотя фактические изображения не принадлежат ImageNet. С 2010 года в рамках проекта ImageNet проводится ежегодный конкурс программного обеспечения ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), в котором программы соревнуются за правильную классификацию и обнаружение объектов и сцен. В задаче используется «усеченный» список из тысячи неперекрывающихся классов96.
База данных MNIST (MNIST) – это база данных образцов рукописного написания цифр от 0 до 9, содержит 60 000 образцов наборов данных для обучения и тестовый набор из 10 000 образцов. Цифры были нормализованы по размеру и расположены в центре изображения фиксированного размера. Каждое изображение хранится в виде массива целых чисел 28x28, где каждое целое число представляет собой значение в оттенках серого от 0 до 255 включительно. MNIST – это канонический набор данных для машинного обучения, часто используемый для тестирования новых подходов к машинному обучению. Это часть большой базы данных рукописных форм и символов, опубликованной Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST)97.
Базовый уровень (Baseline) – это модель, используемая в качестве контрольной точки для сравнения того, насколько хорошо работает другая модель (как правило, более сложная). Например, модель логистической регрессии может служить базовым уровнем для глубокой модели. Для конкретной проблемы базовый уровень помогает разработчикам моделей количественно определить минимальную ожидаемую производительность, которую новая модель должна обеспечить, чтобы быть полезной98.
Байесовская оптимизация (Bayesian optimization) – это метод вероятностной регрессионной модели для оптимизации ресурсоемких целевых функций путем оптимизации суррогата с помощью байесовского метода обучения. Поскольку байесовская оптимизация сама по себе очень дорогая, ее обычно используют для оптимизации дорогостоящих задач с небольшим количеством параметров, таких как выбор гиперпараметров99.
Байесовская сеть (или Байесова сеть, Байесовская сеть доверия) (Bayesian Network) – это графическая вероятностная модель, представляющая собой множество переменных и их вероятностных зависимостей. Например, байесовская сеть может быть использована для вычисления вероятности того, чем болен пациент по наличию или отсутствию ряда симптомов, основываясь на данных о зависимости между симптомами и болезнями100.
Байесовский классификатор в машинном обучении (Bayesian classifier in machine learning) – это семейство простых вероятностных классификаторов, основанных на использовании теоремы Байеса и «наивном» предположении о независимости признаков классифицируемых объектов. Анализ на основе байесовской классификации активно изучался и использовался начиная с 1950-х годов в области классификации документов, где в качестве признаков использовались частоты слов. Алгоритм является масштабируемым по числу признаков, а по точности сопоставим с другими популярными методами, такими как машины опорных векторов. Как и любой классификатор, байесовский присваивает метки классов наблюдениям, представленным векторами признаков. При этом предполагается, что каждый признак независимо влияет на вероятность принадлежности наблюдения к классу. Например, объект можно считать яблоком, если он имеет округлую форму, красный цвет и диаметр около 10 см. Наивный байесовский классификатор «считает», что каждый из этих признаков независимо влияет на вероятность того, что этот объект является яблоком, независимо от любых возможных корреляций между характеристиками цвета, формы и размера. Простой байесовский классификатор строится на основе обучения с учителем. Несмотря на мало реалистичное предположение о независимости признаков, простые байесовские классификаторы хорошо зарекомендовали себя при решении многих практических задач. Дополнительным преимуществом метода является небольшое число примеров, необходимых для обучения101.