// глоссарий ИИ

Пошаговая последовательность инструкций или правил, предназначенная для решения конкретной задачи или выполнения вычисле...

Процесс присвоения меток или тегов необработанным данным для подготовки датасетов. Качественная разметка критически важн...

Тип нейронной сети, который обучается сжимать входные данные в компактное представление (латентное пространство) и затем...

Процесс автоматизации полного цикла разработки моделей машинного обучения, от подготовки данных до выбора алгоритмов и н...

Транспортное средство, способное воспринимать окружающую среду и перемещаться без участия человека. Для навигации и прин...

Метод увеличения объема обучающей выборки путем создания модифицированных копий существующих данных. В ИИ это часто прим...

Подход в машинном обучении, объединяющий прогнозы нескольких базовых моделей для получения одного оптимального результат...

Использование обработки естественного языка (NLP) для автоматического выявления и изучения субъективной информации в тек...

Фундаментальная архитектура нейронных сетей, использующая механизм внутреннего внимания (self-attention) для параллельно...

Метод ансамблевого обучения, который объединяет прогнозы нескольких моделей, обученных на разных подвыборках данных. Бэг...

Вероятностная графическая модель, представляющая набор переменных и их зависимостей в виде направленного графа. В сфере ...

Огромные массивы структурированных и неструктурированных данных, которые обрабатываются алгоритмами ИИ для выявления скр...

Тип задачи машинного обучения, в которой алгоритм должен распределить объекты по двум взаимоисключающим категориям. Это ...

Ансамблевый метод машинного обучения, который последовательно объединяет несколько «слабых» моделей в одну мощную систем...

Автоматизированная программа, предназначенная для выполнения рутинных задач по заданному алгоритму или сценарию. В сфере...

Крупная нейросеть, обученная на огромных массивах данных, которую можно адаптировать для множества различных задач. Прим...

Модель ИИ, обученная на гигантских массивах текстовых данных для глубокого понимания и генерации естественного языка. LL...

Математическая модель, которая учитывает неопределенность и предсказывает результаты в виде распределения вероятностей. ...

Последовательность точек данных, измеренных через равные промежутки времени для анализа динамики и прогнозирования будущ...

Подмножество данных, используемое в процессе обучения нейросети для настройки гиперпараметров и оценки качества модели. ...

Тип генеративной модели в машинном обучении, которая обучается создавать сжатое представление входных данных в скрытом п...

Специализированная база данных, оптимизированная для хранения и поиска многомерных векторных эмбеддингов. Она критически...

Процесс преобразования текста, изображений или других категориальных данных в числовые векторы. Векторизация необходима ...

Числовые параметры в нейронной сети, определяющие силу связи между нейронами и значимость конкретных входных данных. В п...

Метод представления текста в ИИ, при котором слова с похожими значениями имеют близкие координаты в непрерывном векторно...

Подмножество машинного обучения, основанное на использовании многослойных искусственных нейронных сетей. Технология позв...

Системы искусственного интеллекта, способные создавать новый уникальный контент: текст, изображения, музыку или программ...

Архитектура машинного обучения, состоящая из двух нейросетей — генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с д...

Метод оптимизации и поиска, вдохновленный процессом естественного отбора в природе. Он использует такие механизмы, как м...

Техника ансамблевого обучения, которая последовательно создает серию «слабых» моделей, где каждая последующая исправляет...

Фундаментальный алгоритм оптимизации, используемый для минимизации функции потерь в нейронных сетях. Он итеративно корре...

Класс нейросетей, разработанный для работы со структурами данных в виде графов, такими как социальные сети или молекуляр...

Процесс привязки ответов ИИ к проверенным внешним источникам данных для повышения точности и актуальности. Граундинг пом...

Феномен, при котором языковая модель генерирует уверенно звучащий, но фактически неверный или вымышленный контент. Галлю...

Внешний параметр модели машинного обучения, значение которого устанавливается разработчиком перед началом процесса обуче...

База знаний, использующая графовую модель данных для представления и связывания сущностей и их отношений. Графы знаний к...

Изменение статистических свойств входных данных с течением времени, которое приводит к деградации производительности раб...

Модель машинного обучения, представляющая собой иерархическую структуру правил для принятия решений. Она используется в ...

Класс генеративных моделей, которые создают данные путем постепенного обращения процесса добавления случайного шума. Эта...

Метод обучения, при котором компактная модель («ученик») тренируется воспроизводить поведение более крупной и сложной мо...

Метод регуляризации нейронных сетей, при котором на этапе обучения случайным образом исключаются отдельные нейроны. Это ...

Снижение точности и эффективности работы ИИ-модели с течением времени. Это происходит из-за изменений в паттернах входны...

Показатель чувствительности модели машинного обучения к колебаниям в тренировочных данных. Высокая дисперсия указывает н...

Автономная сущность в среде ИИ, которая воспринимает окружение и совершает действия для достижения конкретных целей. Пон...

Область компьютерных наук, занимающаяся созданием систем, способных имитировать когнитивные функции человека, такие как ...

Вычислительная система, имитирующая работу биологических нейронных сетей мозга. Она состоит из взаимосвязанных узлов (ис...

Процесс обнаружения скрытых закономерностей и полезных знаний в больших массивах данных. Метод объединяет машинное обуче...

Процесс применения уже обученной модели машинного обучения к новым, ранее не встречавшимся данным для получения предсказ...

Область знаний, посвященная поиску неструктурированной информации, которая удовлетворяет запросу пользователя в больших ...

Процесс извлечения ценной информации и скрытых закономерностей из неструктурированных текстовых данных. Включает в себя ...

Случай, когда модель ИИ правильно предсказала отсутствие целевого признака у объекта, который действительно является отр...

Правильное предсказание модели, при котором она верно идентифицирует наличие целевого признака у положительного объекта....

Феномен, при котором нейронная сеть полностью теряет ранее усвоенную информацию при обучении на новых данных. Это являет...

Метод обучения ИИ с учителем, при котором модель учится относить объекты к заранее определенным категориям или классам. ...

Метод обучения ИИ без учителя, который объединяет схожие объекты в группы (кластеры) на основе их внутренних характерист...

Метод, используемый в рекомендательных системах для прогнозирования интересов пользователя на основе предпочтений множес...

Область искусственного интеллекта, обучающая компьютеры интерпретировать и понимать визуальную информацию из окружающего...

Подход в обучении с самообучением (self-supervised), при котором модель учится различать похожие и непохожие пары объект...

Метод оценки качества модели, при котором данные разбиваются на несколько частей для проверки обобщающей способности алг...

Процесс извлечения и создания наиболее значимых переменных из сырых данных с использованием предметных знаний. Грамотный...

Популярный алгоритм обучения без учителя, который группирует данные в k заранее определенных кластеров на основе их сход...

Метод уменьшения размера модели ИИ и ускорения её работы за счет представления весов числами с более низкой точностью. К...

Автоматическое присвоение заранее определенных категорий текстовым документам на основе их содержания. Эта задача NLP (о...

Линейный метод моделирования связи между зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Широко и...

Несмотря на название, это алгоритм классификации, используемый для прогнозирования вероятности бинарного исхода (наприме...

Компонент нейронных сетей, позволяющий модели фокусироваться на наиболее релевантных частях входных данных при генерации...

Фундаментальный алгоритм обучения нейронных сетей, который вычисляет градиент функции потерь для корректировки весов сет...

Метод представления текста в NLP, который описывает частоту появления слов в документе без учета их порядка и грамматики...

Таблица, используемая для оценки качества работы модели классификации в машинном обучении. Она наглядно показывает колич...

Простой и универсальный алгоритм машинного обучения, используемый для задач классификации и регрессии. Он делает прогноз...

Подмножество искусственного интеллекта, которое дает системам возможность автоматически обучаться и совершенствоваться н...

Процесс автоматического перевода текста или речи с одного языка на другой с помощью алгоритмов ИИ при сохранении исходно...

Метод разложения матрицы на произведение более простых матриц, часто используемый в рекомендательных системах. Этот алго...

Группа вычислительных алгоритмов, использующих многократное случайное семплирование для получения численных результатов....

Класс нейронных сетей прямого распространения, состоящий минимум из трех слоев: входного, скрытого и выходного. MLP явля...

Системы искусственного интеллекта, способные одновременно обрабатывать и понимать различные типы данных: текст, изображе...

Алгоритм снижения размерности данных, который преобразует набор признаков в новую систему координат, сохраняя при этом м...

Модель, обученная предсказывать предпочтения человека для использования в обучении с подкреплением (RLHF). Она выступает...

Способность системы эффективно справляться с растущими объемами данных или увеличивающимися вычислительными нагрузками. ...

Алгоритм машинного обучения с учителем, используемый для задач классификации и регрессии. Он находит оптимальную гиперпл...

Парадигма ИИ, при которой модель постоянно дообучается и адаптируется на основе входящего потока новых данных в реальном...

Междисциплинарная область, использующая научные методы, алгоритмы и системы для извлечения знаний из структурированных и...

Форма многозначной логики, в которой истинность переменных может принимать любое значение от 0 до 1, а не только «да» ил...

Семейство простых вероятностных классификаторов, основанных на применении теоремы Байеса со строгим допущением о независ...

Система алгоритмов, имитирующая работу человеческого мозга для распознавания скрытых взаимосвязей в наборах данных. Нейр...

Процесс приведения числовых переменных к единому стандартному масштабу, обычно от 0 до 1. Это необходимо для ускорения о...

Ошибка моделирования, возникающая, когда алгоритм слишком прост, чтобы уловить сложные закономерности в данных. В резуль...

Данные, которые не имеют связанных с ними меток, тегов или целевых значений. Они являются основой для обучения без учите...

Технология идентификации редких событий или объектов, которые значительно отклоняются от нормального поведения в наборе ...

Метод машинного обучения на основе правил, предназначенный для поиска скрытых взаимосвязей между переменными в больших б...

Прямоугольник, используемый в компьютерном зрении для выделения конкретного объекта на изображении или видео. С помощью ...

Методы и технологии, позволяющие сделать процессы принятия решений искусственным интеллектом понятными для человека. XAI...

Процесс выбора подмножества наиболее релевантных переменных для построения модели машинного обучения. Это позволяет умен...

Подход в машинном обучении, позволяющий модели распознавать новые классы объектов или выполнять задачи на основе минимал...

Способность больших языковых моделей осваивать новые задачи на основе примеров, предоставленных непосредственно в промпт...

Область искусственного интеллекта, сфокусированная на взаимодействии компьютеров и людей с помощью естественного языка. ...

Процесс поиска наилучших параметров модели путем максимизации или минимизации целевой функции. В контексте ИИ оптимизаци...

Тип машинного обучения, в котором агент учится принимать решения, выполняя действия в определенной среде для максимизаци...

Архитектура глубоких нейросетей, использующая «сквозные связи» (skip connections) для передачи данных через слои. Это по...

Тип машинного обучения, при котором модель тренируется на наборе размеченных данных, содержащем входные сигналы и правил...

Метод машинного обучения, при котором модель, обученная для одной задачи, используется как база для решения другой, схож...

Тип машинного обучения, при котором ИИ тренируется на неразмеченных данных без заранее заданных ответов. Модель самостоя...

Метод машинного обучения, при котором модель способна правильно классифицировать объекты или выполнять задачи, которые о...

Техника оптимизации нейронных сетей, которая нормализует входные данные для каждого слоя в процессе обучения. Это значит...

Техника составления запросов, которая побуждает языковые модели разбивать сложные задачи на последовательные логические ...

Проблема, возникающая при анализе данных в пространствах с очень большим количеством признаков. С ростом размерности объ...

Развертывание алгоритмов ИИ непосредственно на конечных устройствах, таких как смартфоны или IoT-датчики. Это позволяет ...

Процесс поиска оптимальных значений гиперпараметров для максимизации производительности алгоритма машинного обучения. Дл...

Автоматизированный метод проектирования оптимальных структур нейросетей с использованием алгоритмов поиска вместо ручног...

Ошибка моделирования, при которой алгоритм слишком точно подстраивается под обучающие данные, учитывая случайный шум. В ...

Переменная величина, которую модель ИИ вычисляет и корректирует в процессе обучения, например, веса и смещения в нейронн...

Простейший вид искусственной нейронной сети, состоящий из одного нейрона, который принимает бинарные решения на основе в...

Последовательность этапов обработки данных и обучения моделей, автоматизированная для оптимизации рабочего процесса в ма...

Начальный этап обучения нейросети на огромном массиве данных для формирования базовых представлений о мире или языке. По...

Практика разработки и оптимизации входных запросов для эффективного взаимодействия с языковыми моделями ИИ. Правильный п...

Метрика, определяющая долю правильно предсказанных положительных объектов среди всех реально существующих положительных ...

Количество обучающих примеров, обрабатываемых нейросетью за одну итерацию перед обновлением внутренних параметров. Выбор...

Процесс присвоения меток или аннотаций сырым данным (текстам, изображениям, видео) для их трансформации в обучающую выбо...

Процесс автоматического поиска и классификации ключевых объектов в тексте, таких как имена, организации и локации. Это в...

Технология компьютерного зрения, позволяющая ИИ идентифицировать объекты, людей и действия на картинках или видео. Чаще ...

Процесс присвоения информативных тегов или меток необработанным данным для обучения алгоритмов с учителем. Качественная ...

Задача компьютерного зрения, которая заключается в идентификации и определении местоположения объектов на изображениях и...

Подкласс систем фильтрации информации, который предсказывает предпочтения пользователя относительно конкретного объекта....

Класс нейронных сетей, в которых связи между узлами образуют направленный цикл вдоль временной последовательности. Это п...

Тип обучения с учителем, целью которого является предсказание непрерывного числового значения. В отличие от классификаци...

Метод в машинном обучении, используемый для предотвращения переобучения модели путем добавления штрафного коэффициента в...

Область науки и техники, занимающаяся проектированием, созданием и эксплуатацией роботов. Современная робототехника акти...

Характеристика наборов данных или моделей ИИ, при которой большая часть элементов равна нулю или отсутствует. Оптимизаци...

Способность системы ИИ идентифицировать слова и фразы в устной речи и преобразовывать их в машиночитаемый текстовый форм...

Коллективное поведение децентрализованных агентов, действующих на основе простых правил, вдохновленное природными систем...

Метод машинного обучения, при котором две нейронные сети соревнуются друг с другом для улучшения своих результатов. Этот...

Гипотетический тип ИИ, обладающий способностью понимать, обучаться и применять интеллект на уровне человека в широком сп...

В машинном обучении это систематическая ошибка, возникающая из-за упрощения модели, либо дополнительный параметр нейрона...

Тип архитектуры нейросетей, наиболее эффективный для распознавания и обработки изображений. CNN использует специальные с...

Процесс уменьшения количества входных переменных в наборе данных при сохранении наиболее важной информации. Метод помога...

Промежуточный слой в нейронной сети, расположенный между входным и выходным слоями. Именно в скрытых слоях происходит ос...

Гиперпараметр, определяющий размер шага при каждой итерации оптимизации функции потерь. Это критически важный параметр п...

Архитектура нейросетей, состоящая из нескольких специализированных подсетей («экспертов») и механизма маршрутизации. Для...

Метод ансамблевого обучения, основанный на использовании множества решающих деревьев для принятия итогового решения. Это...

Метод оптимизации гиперпараметров модели машинного обучения путем их случайного выбора из заданного пространства поиска....

Метрика, измеряющая среднюю величину ошибки предсказания в задачах регрессии. Она рассчитывается как квадратный корень и...

Процесс отбора подмножества данных из общей совокупности для последующего анализа и обучения моделей. Сэмплирование позв...

Метод обучения, при котором модель самостоятельно создает сигналы для обучения из неразмеченных данных, например, предск...

Технология поиска, направленная на понимание интента (намерения) и контекстуального значения слов, а не просто поиск по ...

Функция активации, которая преобразует входные значения в диапазон от 0 до 1, имея характерную S-образную форму. Она час...

Математический метод факторизации, который разлагает матрицу на сингулярные векторы и значения. В сфере ИИ SVD часто при...

Итерационный алгоритм оптимизации, который обновляет параметры модели, используя случайный пример из обучающей выборки н...

Искусственно созданная информация, которая имитирует характеристики реальных данных для обучения и тестирования моделей ...

Метрика оценки моделей машинного обучения, которая показывает долю правильных прогнозов среди общего количества случаев....

Процесс дообучения предварительно натренированной модели ИИ на специфическом, часто меньшем наборе данных для адаптации ...

Метрика качества классификации, показывающая долю правильно предсказанных положительных объектов среди всех, которые мод...

Параметр, регулирующий степень случайности и креативности ответов языковой модели ИИ. Высокие значения делают текст боле...

Многомерный массив данных, являющийся обобщением понятий скаляра, вектора и матрицы для структур более высокого порядка....

Подмножество данных, которое используется для финальной оценки производительности модели на ранее не виденных примерах. ...

Базовая единица текста, которую обрабатывает языковая модель ИИ. Токеном может быть целое слово, его часть (субтокен) ил...

Процесс разделения исходного текста на отдельные токены для их последующей обработки моделями NLP. Это критически важный...

Компонент нейросети, который преобразует необработанный текст в токены — отдельные фрагменты (слова, части слов или симв...

Статистический метод выявления абстрактных тем в больших коллекциях документов без предварительной разметки. Алгоритмы И...

Архитектура нейросетей, основанная на механизме самовнимания (self-attention) для обработки последовательных данных. Тра...

Эмпирический тест, предложенный Аланом Тьюрингом для оценки способности машины проявлять интеллект, неотличимый от челов...

Мы верим, что эффективное внедрение искусственного интеллекта требует тесного сотрудничества между экспертами и пользова...

Практики и подходы, направленные на минимизацию экологического следа и энергопотребления при разработке систем искусстве...

Математическая функция, применяемая к взвешенной сумме входных сигналов нейрона для введения нелинейности в нейронную се...

Технология машинного обучения, при которой алгоритм тренируется на множестве децентрализованных устройств без передачи и...

Математическая функция, которая вычисляет разницу между предсказанным результатом модели и реальным значением. Она служи...

Функция активации, превращающая вектор чисел в распределение вероятностей, где сумма всех элементов равна единице. Softm...

Математическая модель, описывающая последовательность событий, где вероятность каждого события зависит только от состоян...

Программа на базе ИИ, имитирующая человеческое общение через текстовые или голосовые интерфейсы. Современные чат-боты ис...

Метод машинного обучения, который использует комбинацию небольшого количества размеченных данных и большого объема нераз...

Способ представления данных в виде векторов в многомерном пространстве, где близкие по смыслу объекты располагаются рядо...

Один полный цикл прохождения всего тренировочного набора данных через нейронную сеть в процессе обучения. Количество эпо...

Практика разработки и использования систем искусственного интеллекта в соответствии с моральными и правовыми нормами. Эт...

Программа на базе ИИ, использующая базу знаний экспертов-людей для решения сложных задач в узких областях, таких как мед...

Метод ансамблевого обучения, который объединяет несколько «слабых» алгоритмов для создания одной мощной предсказательной...

Революционная технология обработки естественного языка от Google, способная понимать контекст слова, анализируя соседние...

Популярная большая языковая модель (LLM) от OpenAI, обученная для ведения диалогов и генерации сложного контента. ChatGP...

Метрика оценки точности модели машинного обучения, которая объединяет показатели точности (precision) и полноты (recall)...

Тип большой языковой модели (LLM), основанный на архитектуре трансформера и обученный на огромных массивах текстовых дан...

Тип рекуррентной нейронной сети, способный эффективно обучаться долгосрочным зависимостям в данных. LSTM решает проблему...

Мощный фреймворк для разработки приложений на базе больших языковых моделей (LLM). Он предоставляет инструменты для созд...

Эффективный метод дообучения нейросетей, который добавляет небольшие обучаемые матрицы к замороженным весам основной мод...

Набор практик, объединяющий машинное обучение, DevOps и инженерию данных для надежного развертывания и поддержки моделей...

Метод преобразования категориальных данных в числовой векторный формат, понятный алгоритмам ИИ. Каждая категория предста...

Подход в машинном обучении, при котором модель учится распознавать новые объекты на основе всего одного обучающего приме...

Популярная библиотека Python для анализа и манипуляции структурированными данными. Она предоставляет удобные инструменты...

Фреймворк с открытым исходным кодом для разработки нейросетей и глубокого обучения на языке Python. Он широко использует...

Высокоуровневый язык программирования, ставший стандартом в области Data Science и разработки искусственного интеллекта....

Технология, которая улучшает ответы языковых моделей (LLM), извлекая актуальную информацию из внешних баз данных перед г...

Метод дообучения языковых моделей, который интегрирует оценки и предпочтения человека в процесс тренировки ИИ. Это позво...

Графическая характеристика, используемая для оценки качества моделей классификации в машинном обучении. Она визуализируе...

Популярная функция активации в нейронных сетях, которая заменяет отрицательные значения нулем, а положительные оставляет...

Популярная библиотека для языка программирования Python, предоставляющая инструменты для интеллектуального анализа данны...

Архитектура нейронных сетей, которая преобразует одну последовательность данных в другую, например, текст на одном языке...

Популярная нейросеть с открытым исходным кодом для генерации изображений по текстовому описанию. В основе модели лежит а...

Метод снижения размерности, предназначенный для визуализации многомерных данных в двух- или трехмерном пространстве. Алг...

Популярная библиотека с открытым исходным кодом от Google для численных вычислений и создания нейросетей. Она предоставл...

Архитектура нейросети на базе трансформера, адаптированная для задач компьютерного зрения. ViT разбивает изображение на ...

Популярная группа моделей для создания векторных представлений слов с использованием неглубоких нейронных сетей. Word2Ve...

Высокоэффективная библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, оптимизированная для скорости и производительнос...

Алгоритм распознавания объектов в реальном времени, который анализирует все изображение за один проход нейросети. YOLO о...

Статистический показатель, определяющий отклонение значения от среднего арифметического в единицах стандартного отклонен...