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
Training on a disproportionately low percentage of over-represented class examples in order to improve model training on under-represented classes. For example, in a class-imbalanced dataset, models tend to learn a lot about the majority class and not enough about the minority class. Downsampling helps balance the amount of training on the majority and minority classes[426 - Downsampling [Электронный ресурс] https://developers.google.com
https://developers.google.com/machine-learning/glossary#downsampling (дата обращения: 09.
Driver is computer software that allows other software (the operating system) to access the hardware of a device[427 - Драйвер [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Драйвер (дата обращения: 09.04.2023)].
Drone – unmanned aerial vehicle (unmanned aerial system)[428 - Дрон [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Беспилотный_летательный_аппарат (дата обращения: 09.
Dropout regularization is a form of regularization useful in training neural networks. Dropout regularization works by removing a random selection of a fixed number of the units in a network layer for a single gradient step. The more units dropped out, the stronger the regularization[429 - Dropout regularization [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#dropout-regularization (дата обращения: 30.
Dynamic epistemic logic (DEL) is a logical framework dealing with knowledge and information change. Typically, DEL focuses on situations involving multiple agents and studies how their knowledge changes when events occur[430 - Dynamic epistemic logic [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Dynamic_epistemic_logic (дата обращения: 09.04.2023)].
Dynamic model is a model that is trained online in a continuously updating fashion.











