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
For details about the Dataset API, see Importing Data in the TensorFlow Programmer’s Guide[348 - Dataset API (tf. data) [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/tensorflow#dataset-api-tf.data (дата обращения: 27.03.2023)].
Debugging is the process of finding and resolving bugs (defects or problems that prevent correct operation) within computer programs, software, or systems. Debugging tactics can involve interactive debugging, control flow analysis, unit testing, integration testing, log file analysis, monitoring at the application or system level, memory dumps, and profiling.
Decentralized applications (dApps) are digital applications or programs that exist and run on a blockchain or peer-to-peer (P2P) network of computers instead of a single computer.
Decentralized control is a process in which a significant number of control actions related to a given object are generated by the object itself on the basis of self-government[351 - Децентрализованное управление [Электронный ресурс] https://be5.biz URL: https://be5.biz/ekonomika/u001/09.html (дата обращения: 09.04.2023)].
Decision boundary – the separator between classes learned by a model in a binary class or multi-class classification problems[352 - Decision boundary [Электронный ресурс] https://developers.
Decision boundary in the case of backpropagation-based artificial neural networks or perceptrons, the type of decision boundary that the network can learn is determined by the number of hidden layers the network has. If it has no hidden layers, then it can only learn linear problems.









