Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Александр Юрьевич Чесалов
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов - Александр Юрьевич Чесалов страница 17
Встраивание пространства (Embedding space) – это D-мерное векторное пространство, в которое сопоставляются признаки из векторного пространства более высокой размерности. В идеале пространство вложения содержит структуру, дающую значимые математические результаты; например, в идеальном пространстве вложений сложение и вычитание вложений могут решать задачи аналогии слов. Скалярный продукт двух вложений является мерой их сходства165.
Встраивание слов (Word embedding (Vector representation of words)) – это термин (в обработке естественного языка – natural language processing), используемый для представления слов для анализа текста, обычно в форме вектора с действительным знаком, который кодирует значение слова таким образом, что слова, которые находятся ближе в векторном пространстве, становятся ближе по смыслу. Вложения слов можно получить с помощью набора методов языкового моделирования и изучения признаков, в которых слова или фразы из словаря сопоставляются с векторами действительных чисел166.
Входной слой (Input layer) – это первый слой в нейронной сети, который принимает входящие сигналы и передает их на последующие уровни167.
Вторичный анализ (Secondary analysis) – это процесс пересмотра существующих данных для решения новых вопросов или использования ранее не использовавшихся методов168.
Выбор действия (Action selection) – это процесс, включающий алгоритм, как разработанная интеллектуальная система будет реагировать на данную проблему. Обычно это область, изучаемая в психологии, робототехнике и искусственном интеллекте. Выбор действий является синонимом принятия решений и поведенческого выбора. Собранные данные исследуются и разбиваются для того, чтобы можно было адаптировать их к искусственным системам, таким как робототехника, видеоигры и программирование искусственного интеллекта169.
Выбор переменных (Feature selection) – это выбор признаков, также известный как выбор переменных, выбор атрибутов или выбор подмножества переменных, представляет собой процесс выбора подмножества соответствующих признаков (переменных, предикторов) для использования в построении модели170.
Выборка (Sampling) – это использование при анализе информации не всего объема данных, а только их части, которая отбирается по определенным правилам (выборка может быть случайной, стратифицированной, кластерной и квотной).
Выборка кандидатов (Candidate sampling) — это оптимизация времени обучения, при которой вероятность рассчитывается для всех положительных меток, но только для случайной выборки отрицательных меток. Например, если нам нужно определить, является ли входное изображение биглем или ищейкой, нам не нужно указывать вероятности для каждого примера, не связанного с собакой171.
Выбросы (Outliers) –
164
Embedding [Электронный ресурс] https://appen.com URL: https://appen.com/ai-glossary/ (дата обращения 28.02.2022)
165
Embedding space [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#embedding-space (дата обращения: 28.03.2023)
166
Word embedding [Электронный ресурс] https://en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Word_embedding (дата обращения: 07.07.2022)
167
Входной слой [Электронный ресурс] https://mcs.mail.ru URL: https://naukatehnika.com/predvzyatost-iskusstvennogo-intellekta.html (дата обращения: 07.07.2022)
168
Secondary analysis [Электронный ресурс] www.umich.edu URL: https://www.icpsr.umich.edu/web/ICPSR/cms/2042#S (дата обращения: 07.07.2022)
169
Action selection [Электронный ресурс] https://www.netinbag.com/ URL: https://www.netinbag.com/ru/internet/what-is-action-selection.html (дата обращения: 18.02.2022)
170
Feature selection [Электронный ресурс] https://medium.com URL: https://medium.com/@lee.riyal/feature-selection-techniques-snippets-fcc36a7ef55b (дата обращения 28.02.2022)
171
Candidate sampling [Электронный ресурс] https://developers.google.com URL: https://developers.google.com/machine-learning/glossary#candidate-sampling (дата обращения: 28.03.2023)