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
Corelet programming environment (CPE) is a scalable environment that allows programmers to set the functional behavior of a neural network by adjusting its parameters and communication characteristics[303 - Среда программирования Corelet (CPE) [Электронный ресурс] https://www.osp.ru URL: https://www.osp.ru/os/2019/03/13055127 (дата обращения: 02.07.2023)].
Corpus of texts is a large dataset of written or spoken material that can be used to train a machine to perform linguistic tasks[304 - Корпус текстов [Электронный ресурс] https://ru.
Correlation analysis is a statistical data processing method that measures the strength of the relationship between two or more variables. Thus, it determines whether there is a connection between the phenomena and how strong the connection between these phenomena is[305 - Корреляционный анализ [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org URL: https://ru.
Correlation is a statistical relationship between two or more random variables[306 - Корреляция [Электронный ресурс] https://ru.wikipedia.org URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция (дата обращения: 04.05.2023)].
Cost – synonym for loss. A measure of how far a model’s predictions are from its label. Or, to put it more pessimistically, a measure of how bad a model is. To determine this value, the model must define a loss function.
Co-training essentially amplifies independent signals into a stronger signal. For instance, consider a classification model that categorizes individual used cars as either Good or Bad. One set of predictive features might focus on aggregate characteristics such as the year, make, and model of the car; another set of predictive features might focus on the previous owner’s driving record and the car’s maintenance history.









