На нашем сайте вы можете читать онлайн «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Техническая литература. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2

Дата выхода
06 декабря 2023
Краткое содержание книги Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Александр Юрьевич Чесалов) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Дорогой читатель! Вашему вниманию предлагается уникальная книга! Современный глоссарий из более чем 2500 популярных терминов и определений по машинному обучению и искусственному интеллекту. Эта книга написана экспертами-практиками, которые вместе работали над Программой Центра искусственного интеллекта, а также программами «Искусственный интеллект» и «Глубокая аналитика» проекта «Приоритет 2030» в МГТУ им. Н. Э. Баумана в 2021—2022 годах.
Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2 читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2 без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Bag-of-words model is a simplifying representation used in natural language processing and information retrieval (IR). In this model, a text (such as a sentence or a document) is represented as the bag (multiset) of its words, disregarding grammar and even word order but keeping multiplicity. The bag-of-words model has also been used for computer vision. The bag-of-words model is commonly used in methods of document classification where the (frequency of) occurrence of each word is used as a feature for training a classifier[131 - Bag-of-words model [Электронный ресурс] https://machinelearningmastery.
Baldwin effect – the skills acquired by organisms during their life as a result of learning, after a certain number of generations, are recorded in the genome[132 - Эффект Балдвина [Электронный ресурс] https://apr.moscow URL: https://apr.
Baseline is a model used as a reference point for comparing how well another model (typically, a more complex one) is performing. For example, a logistic regression model might serve as a good baseline for a deep model. For a particular problem, the baseline helps model developers quantify the minimal expected performance that a new model must achieve for the new model to be useful[133 - Baseline [Электронный ресурс] https://developers.
Batch – the set of examples used in one gradient update of model training[134 - Batch [Электронный ресурс] https://www.primeclasses.in URL: https://www.primeclasses.in/glossary/data-science-course/machine-learning/batch (дата обращения: 20.06.2023)].
Batch Normalization is a preprocessing step where the data are centered around zero, and often the standard deviation is set to unity[135 - Batch Normalization [Электронный ресурс] https://books.
Batch size – the number of examples in a batch. For example, the batch size of SGD is 1, while the batch size of a mini-batch is usually between 10 and 1000.











