На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Техническая литература. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям
0 баллов
0 мнений
1 чтение
Дата выхода
29 декабря 2021
🔍 Загляните за кулисы "Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Александр Юрьевич Чесалов) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Книга пятая [2021 — 2023 годы. Издание третье] В этой небольшой, но как мне кажется, очень полезной книге я хочу предложить Вам краткий словарь из более чем 1000 терминов и определений по искусственному интеллекту и информационным технологиям (на русском и английском языках). Он поможет сориентироваться во всем многообразии новых терминов и определений в период активных цифровых трансформаций и применения технологий четвертой промышленной революции.
📚 Читайте "Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Машины опорных векторов или сети опорных векторов(Support-vector machines, Support-vector networks) – это контролируемые модели обучения с соответствующими алгоритмами обучения, которые анализируют данные для классификации и регрессионного анализа. Разработаны в AT&T Bell Laboratories Владимиром Вапником с коллегами в 1992 году. Машины опорных векторов являются одним из самых надежных методов прогнозирования, основанным на статистическом обучении или теории Вапника – Червоненкиса, предложенной Вапником (1982, 1995) и Червоненкисом (1974).
Тут будет реклама 1
Учитывая набор обучающих примеров, каждый из которых помечен как принадлежащий к одной из двух категорий, алгоритм обучения машины опорных векторов строит модель, которая относит новые примеры к той или иной категории, превращая ее в невероятностный двоичный линейный классификатор (хотя методы такие как масштабирование Платта, существуют для использования машин опорных векторов в вероятностной классификации). Машины опорных векторов сопоставляют обучающие примеры с точками в пространстве, чтобы максимизировать ширину разрыва между двумя категориями.Тут будет реклама 2
Затем новые примеры сопоставляются с тем же пространством, и их принадлежность к категории определяется в зависимости от того, на какую сторону разрыва они попадают. В дополнение к выполнению линейной классификации SVM могут эффективно выполнять нелинейную классификацию, используя так называемый трюк ядра, неявно отображая свои входные данные в многомерные пространства признаков.Тут будет реклама 3
Когда данные не размечены, обучение с учителем невозможно, и требуется подход к обучению без учителя, который пытается найти естественную кластеризацию данных в группы, а затем сопоставляет новые данные с этими сформированными группами. Алгоритм кластеризации опорных векторов, созданный Хавой Зигельманн и Владимиром Вапником, применяет статистику опорных векторов, разработанную в алгоритме машин опорных векторов, для категоризации неразмеченных данных[74 - .Тут будет реклама 4
Support-vector machines [Электронный ресурс] //en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine (https://en.wikipedia.org/wiki/Support-vector_machine) (дата обращения: 07.07.2022)],[75 - .Support-vector machines [Электронный ресурс] //en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Vapnik%E2%80%93Chervonenkis_theory (https://en.wikipedia.org/wiki/Vapnik%E2%80%93Chervonenkis_theory) (дата обращения: 07.07.2022)].
Мнения
О книге «Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Глоссариум по искусственному интеллекту и информационным технологиям» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Александр Юрьевич Чесалов! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
