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
Entity annotation – the process of labeling unstructured sentences with information so that a machine can read them. This could involve labeling all people, organizations and locations in a document, for example[465 - Entity annotation [Электронный ресурс] https://bigdataanalyticsnews.com URL: https://bigdataanalyticsnews.com/artificial-intelligence-glossary/ (дата обращения: 27.03.2023)].
Entity extraction is an umbrella term referring to the process of adding structure to data so that a machine can read it.
Entropy — the average amount of information conveyed by a stochastic source of data[467 - Entropy [Электронный ресурс] https://appen.com URL: https://appen.com/ai-glossary/ (дата обращения 28.
Environment in reinforcement learning, the world that contains the agent and allows the agent to observe that world’s state. For example, the represented world can be a game like chess, or a physical world like a maze. When the agent applies an action to the environment, then the environment transitions between states[468 - Environment [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#environment (дата обращения: 16.
Episode in reinforcement learning, is each of the repeated attempts by the agent to learn an environment[469 - Episode [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#episode (дата обращения: 11.07.2023)].
Epoch in the context of training Deep Learning models, is one pass of the full training data set[470 - Эпоха (Epoch) [Электронный ресурс] https://tgdratings.
Epsilon greedy policy in reinforcement learning, is a policy that either follows a random policy with epsilon probability or a greedy policy otherwise. For example, if epsilon is 0.









