Александр Чесалов – Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 (страница 6)

Байесовское программирование (Bayesian programming) — это формальная система и методология определения вероятностных моделей и решения задач, когда не вся необходимая информация является доступной102,103.

Башня (Tower) – это компонент глубокой нейронной сети, которая сама по себе является глубокой нейронной сетью без выходного слоя. Как правило, каждая башня считывает данные из независимого источника. Башни независимы до тех пор, пока их выходные данные не будут объединены в последнем слое104.

Байт (Byte) – это восемь битов. Байт – это просто кусок из 8 единиц и нулей. Например: 01000001 – это байт. Компьютер часто работает с группами битов, а не с отдельными битами, и наименьшая группа битов, с которой обычно работает компьютер, – это байт. Байт равен одному столбцу в файле, записанном в символьном формате105.

Безопасность критической информационной инфраструктуры (Security of a critical information infrastructure) – это состояние защищенности критической информационной инфраструктуры, обеспечивающее ее устойчивое функционирование при проведении в отношении ее компьютерных атак106.

Безопасность приложений (Application security) – это процесс повышения безопасности приложений путем поиска, исправления и повышения безопасности приложений. Многое из этого происходит на этапе разработки, но включает инструменты и методы для защиты приложений после их развертывания. Это становится все более важным, поскольку хакеры все чаще атакуют приложения107.

Бенчмарк (Benchmark) (также benchmark program, benchmarking program, benchmark test) – это тестовая программа или пакет для оценки (измерения и/или сравнения) различных аспектов производительности процессора, отдельных устройств, компьютера, системы или конкретного приложения, программного обеспечения; эталон, который позволяет сравнивать продукты разных производителей друг с другом или с некоторым стандартом. Например, онлайн-бенчмарк – онлайн-бенчмарк; стандартный бенчмарк – стандартный бенчмарк; сравнение времени бенчмарка – сравнение времени выполнения бенчмарка108.

Бенчмаркинг (Benchmarking) – это набор методик, которые позволяют изучить опыт конкурентов и внедрить лучшие практики в своей компании109.

Беспроводная сеть (Wireless network) – это компьютерная сеть, в которой используются беспроводные соединения для передачи данных между сетевыми узлами. Беспроводная сеть – это метод, с помощью которого дома, телекоммуникационные сети и бизнес-установки избегают дорогостоящего процесса ввода кабелей в здание или в качестве соединения между различными местоположениями оборудования. Административные телекоммуникационные сети обычно реализуются и администрируются с использованием радиосвязи. Эта реализация происходит на физическом уровне (слое) сетевой структуры модели OSI110.

Беспроводная широкополосная связь (WiBB Wireless broadband) – это телекоммуникационная технология, которая обеспечивает высокоскоростной беспроводной доступ в Интернет или доступ к компьютерным сетям на большой территории. Этот термин включает как фиксированную, так и мобильную широкополосную связь111.

БЕТА версия (BETA) – это термин, который относится к этапу разработки онлайн-сервиса, на котором сервис объединяется с точки зрения функциональности, но требуется подлинный пользовательский опыт, прежде чем сервис можно будет завершить ориентированным на пользователя способом. При разработке онлайн-сервиса цель бета-фазы состоит в том, чтобы распознать как проблемы программирования, так и процедуры, повышающие удобство использования. Бета-фаза особенно часто используется в связи с онлайн-сервисами и, может быть, либо бесплатной (открытая бета-версия), либо ограниченной для определенной целевой группы (закрытая бета-версия)112.

Библиотека Keras (The Keras Library) – это библиотека Python, используемая для глубокого обучения и создания искусственных нейронных сетей. Выпущенный в 2015 году, Keras предназначен для быстрого экспериментирования с глубокими нейронными сетями. Keras предлагает несколько инструментов, которые упрощают работу с изображениями и текстовыми данными. Помимо стандартных нейронных сетей, Keras также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети. В качестве бэкэнда Keras обычно использует TensorFlow, Microsoft Cognitive toolkit или Theano. Он удобен для пользователя и требует минимального кода для выполнения функций и команд. Keras имеет модульную структуру и имеет несколько методов предварительной обработки данных. Keras также предлагает методы. evaluate () и predict_classes () для тестирования и оценки моделей. Github и Slack организуют форумы сообщества для Keras113.

Библиотека Matplotlib (Matplotlib) – это комплексная, популярная библиотека Python с открытым исходным кодом для создания визуализаций «качества публикации». Визуализации могут быть статическими, анимированными или интерактивными. Он был эмулирован из MATLAB и, таким образом, содержит глобальные стили, очень похожие на MATLAB, включая иерархию объектов114.

Библиотека Numpy (Numpy) – это библиотека Python, представленная в 2006 году для поддержки многомерных массивов и матриц. Библиотека также позволяет программистам выполнять высокоуровневые математические вычисления с массивами и матрицами. Можно сказать, что это объединение своих предшественников – The Numeric и Numarray. NumPy является неотъемлемой частью Python и по существу предоставляет программе математические функции типа MATLAB. По сравнению с обычными списками Python, он занимает меньше памяти, удобен в использовании и имеет более быструю обработку. При интеграции с другими библиотеками, такими как SciPy и / или Matplotlib, его можно эффективно использовать для целей анализа данных и анализа данных115.

Библиотека PyTorch & Torch (PyTorch (Torch Library) – это библиотека машинного обучения, которая в основном используется для приложений обработки естественного языка и компьютерного зрения. Разработанная исследовательской лабораторией искусственного интеллекта и выпущенная в сентябре 2016 года, это библиотека с открытым исходным кодом, основанная на библиотеке Torch для научных вычислений и машинного обучения. PyTorch предоставляет операции с объектом n-мерного массива, аналогичные NumPy, однако, кроме того, он предлагает более быстрые вычисления за счет интеграции с графическим процессором. PyTorch автоматически различает построение и обучение нейронных сетей. PyTorch – это внесла свой вклад в разработку нескольких программ глубокого обучения – Tesla Autopilot, Uber’s Pyro, PyTorch Lighten и т.д.116.

Библиотека Scikit-learn (Scikit-learn Library) – это простая в освоении библиотека Python с открытым исходным кодом для машинного обучения, построенная на NumPy, SciPy и matplotlib. Его можно использовать для классификации данных, регрессии, кластеризации, уменьшения размерности, выбора модели и предварительной обработки117.

Библиотека SciPy (SciPy Library) – это библиотека Python с открытым исходным кодом для выполнения научных и технических вычислений на Python. Она была разработана открытым сообществом разработчиков, которое также поддерживает его поддержку и спонсирует разработки. SciPy предлагает несколько пакетов алгоритмов и функций, которые поддерживают научные вычисления: константы, кластер, fft, fftpack, интегрировать и т. д. SciPy по сути является частью стека NumPy и использует многомерные массивы в качестве структур данных, предоставляемых модулем NumPy. Первоначально выпущенный в 2001 году, она распространялась по лицензии BSD с репозиторием на GitHub118.

Библиотека Seaborn (Seaborn) – это библиотека визуализации данных Python для построения «привлекательных и информативных» статистических графиков. Seaborn основан на Matplotlib. Он включает в себя множество визуализаций на выбор, включая временные ряды и совместные графики.

Библиотека Theano (Theano) – это библиотека Python, используемая для компиляции, определения, оптимизации и оценки математических выражений, содержащих многомерные массивы. Она была разработана Монреальским институтом алгоритмов обучения (MILA) при Монреальском университете и выпущена в 2007 году. Это библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD. Библиотека построена поверх NumPy и имеет аналогичный интерфейс. Наряду с процессором он позволяет использовать графический процессор для ускорения вычислений. Theano вносит значительный вклад в крупномасштабные научные вычисления и связанные с ними исследования и поддерживается специальной группой из 13 разработчиков119.

Биграмм (Bigram) – N-грамм, в которой N=2120.

Бинарное дерево (Binary tree) – это иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет значение (оно же является в данном случае и ключом) и ссылки на левого и правого потомка. Как правило, первый называется родительским узлом, а дети называются левым и правым наследниками. Двоичное дерево не является упорядоченным ориентированным деревом121.

Биннинг (машинное зрение) (Binning) – это процесс объединения заряда от соседних пикселей в CCD матрице во время считывания. Этот процесс выполняется до оцифровки в микросхеме ПЗС (Прибор с обратной Зарядной Связью – CCD матрица) с помощью специализированного управления последовательным и параллельным регистрами. Двумя основными преимуществами биннинга являются улучшенное отношение сигнал/ шум (SNR) и возможность увеличивать частоту кадров, хотя и за счет уменьшения пиксельного разрешения.