На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2» — 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: 2500 терминов. Том 2

Дата выхода
06 декабря 2023
🔍 Загляните за кулисы "Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2" — 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: 2500 терминов. Том 2" — 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
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.
📚 Читайте "Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 2", 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
Bag-of-words model is a simplifying representation used in natural language processing and information retrieval (IR). In this model, a text (such as a sentence or a document) is represented as the bag (multiset) of its words, disregarding grammar and even word order but keeping multiplicity. The bag-of-words model has also been used for computer vision. The bag-of-words model is commonly used in methods of document classification where the (frequency of) occurrence of each word is used as a feature for training a classifier[131 - Bag-of-words model [Электронный ресурс] https://machinelearningmastery.
Baldwin effect – the skills acquired by organisms during their life as a result of learning, after a certain number of generations, are recorded in the genome[132 - Эффект Балдвина [Электронный ресурс] https://apr.moscow URL: https://apr.
Baseline is a model used as a reference point for comparing how well another model (typically, a more complex one) is performing. For example, a logistic regression model might serve as a good baseline for a deep model. For a particular problem, the baseline helps model developers quantify the minimal expected performance that a new model must achieve for the new model to be useful[133 - Baseline [Электронный ресурс] https://developers.
Batch – the set of examples used in one gradient update of model training[134 - Batch [Электронный ресурс] https://www.primeclasses.in URL: https://www.primeclasses.in/glossary/data-science-course/machine-learning/batch (дата обращения: 20.06.2023)].
Batch Normalization is a preprocessing step where the data are centered around zero, and often the standard deviation is set to unity[135 - Batch Normalization [Электронный ресурс] https://books.
Batch size – the number of examples in a batch. For example, the batch size of SGD is 1, while the batch size of a mini-batch is usually between 10 and 1000.









