ТОП просматриваемых книг сайта:
ЯППИ. Сергей Владимирович Федоренко
Читать онлайн.Название ЯППИ
Год выпуска 2022
isbn
Автор произведения Сергей Владимирович Федоренко
Издательство Автор
Выбросы (Outliers) – это точки данных, которые значительно отличаются от других, присутствующих в данном наборе данных. Наиболее распространенные причины выбросов в наборе данных: Ошибки ввода данных. Ошибка измерения. Ошибки эксперимента. Преднамеренные ошибки. Ошибки обработки данных. Ошибки выборки. Естественный выброс172.
Вывод (Inference) в искусственном интеллекте и машинном обучении – это составление прогнозов путем применения обученной модели к немаркированным примерам173.
Выделение признаков (Feature extraction) – это разновидность абстрагирования, процесс снижения размерности, в котором исходный набор исходных переменных сокращается до более управляемых групп признаков для дальнейшей обработки, оставаясь при этом достаточным набором для точного и полного описания исходного набора данных. Выделение признаков используется в машинном обучении, распознавании образов и при обработке изображений. Выделение признаков начинает с исходного набора данных, выводит вторичные значения (признаки), для которых предполагается, что они должны быть информативными и не должны быть избыточными, что способствует последующему процессу обучения машины и обобщению шагов, а в некоторых случаях ведёт и к лучшей человеческой интерпретацией данных174.
Выполнение графа (Graph execution) – это среда программирования TensorFlow, в которой программа сначала строит граф, а затем выполняет весь или часть этого графа. Выполнение графа – это режим выполнения по умолчанию в TensorFlow 1.x175.
Выполнимость (Satisfiability). В математической логике выполнимость и достоверность – это элементарные понятия семантики. Формула выполнима, если можно найти интерпретацию (модель), которая делает формулу истинной. Формула действительна, если все интерпретации делают ее истинной. Противоположностями этих понятий являются невыполнимость и недействительность, то есть формула невыполнима, если ни одна из интерпретаций не делает формулу истинной, и недействительна, если какая-либо такая интерпретация делает формулу ложной176.
Выпрямленный линейный блок (Rectified Linear Unit) – это блок, использующий функцию выпрямителя в качестве функции активации177.
Выпуклая оптимизация (Convex optimization) – это процесс использования математических методов, таких как градиентный спуск, для нахождения минимума выпуклой функции. Многие исследования в области машинного обучения были сосредоточены на формулировании различных задач выпуклой оптимизации и более эффективном решении этих проблем178.
Выпуклая
171
Candidate sampling [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#candidate-sampling (дата обращения: 28.03.2023)
172
Outliers [Электронный ресурс] https://medium.com URL: https://medium.com/analytics-vidhya/its-all-about-outliers-cbe172aa1309 (дата обращения: 28.03.2023)
173
Inference [Электронный ресурс] https://www.primeclasses.in URL: https://www.primeclasses.in/glossary/data-science-course/machine-learning/inference (дата обращения: 28.03.2023)
174
Feature extraction [Электронный ресурс] https://deepai.org URL: https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/feature-extraction (дата обращения: 14.02.2022)
175
Graph execution [Электронный ресурс] https://www.primeclasses.in URL: https://www.primeclasses.in/glossary/data-science-course/machine-learning/graph-execution (дата обращения: 28.03.2023)
176
Satisfiability [Электронный ресурс] https://www.openmv.org URL: https://www.openmv.org/glossary/satisfiability/ (дата обращения: 28.03.2023)
177
Rectified Linear Unit [Электронный ресурс] https://www.primeclasses.in URL: https://www.primeclasses.in/glossary/data-science-course/machine-learning/rectified-linear-unit-relu (дата обращения: 28.03.2023)
178
Convex optimization [Электронный ресурс] https://en.mimi.hu URL: https://en.mimi.hu/artificial_intelligence/convex_optimization.html (дата обращения 22.02.2022)