Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2

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.

0 баллов
0 мнений
4 чтения

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

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

Entity annotation – the process of labeling unstructured sentences with information so that a machine can read them. This could involve labeling all people, organizations and locations in a document, for example[465 - Entity annotation [Электронный ресурс] https://bigdataanalyticsnews.com URL: https://bigdataanalyticsnews.com/artificial-intelligence-glossary/ (дата обращения: 27.03.2023)].

Entity extraction is an umbrella term referring to the process of adding structure to data so that a machine can read it.

Entity extraction may be done by humans or by a machine learning model[466 - Entity extraction [Электронный ресурс] https://www.telusinternational.com URL: https://www.telusinternational.com/insights/ai-data/article/50-beginner-ai-terms-you-should-know (дата обращения: 09.04.2023)].

Entropy — the average amount of information conveyed by a stochastic source of data[467 - Entropy [Электронный ресурс] https://appen.com URL: https://appen.com/ai-glossary/ (дата обращения 28.

02.2022)].

Environment in reinforcement learning, the world that contains the agent and allows the agent to observe that world’s state. For example, the represented world can be a game like chess, or a physical world like a maze. When the agent applies an action to the environment, then the environment transitions between states[468 - Environment [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#environment (дата обращения: 16.

06.2023)].

Episode in reinforcement learning, is each of the repeated attempts by the agent to learn an environment[469 - Episode [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#episode (дата обращения: 11.07.2023)].

Epoch in the context of training Deep Learning models, is one pass of the full training data set[470 - Эпоха (Epoch) [Электронный ресурс] https://tgdratings.

com URL: https://tgdratings.com/ru/glossary/epoch/ (дата обращения: 11.07.2023)],[471 - Epoch [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#epoch (дата обращения: 11.07.2023)].

Epsilon greedy policy in reinforcement learning, is a policy that either follows a random policy with epsilon probability or a greedy policy otherwise. For example, if epsilon is 0.

Добавить мнение

Ваша оценка

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

Мнения

Еще нет комментариев о книге Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2, и ваше мнение может быть первым и самым ценным! Расскажите о своих впечатлениях, поделитесь мыслями и отзывами. Ваш отзыв поможет другим читателям сделать правильный выбор. Не стесняйтесь делиться своим мнением!

Другие книги автора

Понравилась эта книга? Познакомьтесь с другими произведениями автора Александр Юрьевич Чесалов! В этом разделе мы собрали для вас другие книги, написанные вашим любимым писателем.

Похожие книги