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
Degree of maturity is the degree of clarity (clarity) of the definition, management, measurement, control and implementation of a specific technological process[376 - Степень зрелости [Электронный ресурс] https://studbooks.net URL: https://studbooks.net/2028981/informatika/ pyatiurovnevaya_model_zrelosti_tehnologicheskogo_protsessa_ razrabotki_programmnogo_obespecheniya (дата обращения: 02.07.2023)].
Demographic parity is a fairness metric that is satisfied if the results of a model’s classification are not dependent on a given sensitive attribute[377 - Demographic parity [Электронный ресурс] https://developers.
Denoising it is the task of machine vision to remove noise from an image. It is a common supervised learning approach in which noise is artificially added to the dataset and the system removes it on its own[378 - Denoising [Электронный ресурс] https://developers.
Dense feature is a feature in which most values are non-zero, typically a Tensor of floating-point values. Contrast with sparse feature[379 - Dense feature [Электронный ресурс] https://www.primeclasses.in URL: https://www.primeclasses.in/glossary/data-science-course/machine-learning/dense-feature (дата обращения: 26.
Dense layer – synonym for fully connected layer[380 - Dense layer [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#dense-layer (дата обращения: 26.06.2023)].
Depersonalization of personal data – actions, as a result of which it becomes impossible, without the use of additional information, to determine the ownership of personal data by a specific subject of personal data[381 - Обезличивание персональных данных [Электронный ресурс] https://www.
Depth – the number of layers (including any embedding layers) in a neural network that learn weights.











