Термины из «Альманах "Искусственный интеллект" (№1)»

Инженерно-математическая дисциплина, занимающаяся созданием программ и устройств, имитирующих когнитивные (интеллектуальные) функции человека, включающие в том числе анализ данных и принятие решений

см. основную статью о термине Искусственный интеллект

Сильный искусственный интеллект

Интеллектуальный алгоритм, способный решать широкий спектр интеллектуальных задач как минимум наравне с человеческим разумом

см. основную статью о термине Сильный искусственный интеллект

Слабый искусственный интеллект

Интеллектуальный алгоритм, имитирующий человеческий разум в решении конкретных узкоспециализированных задач (игра в шахматы, распознавание лиц, общение на естественном языке, поиск информации и т.п.)

см. основную статью о термине Слабый искусственный интеллект

Машинное обучение

Технологии автоматического обучения алгоритмов ИИ распознаванию и классификации на тестовых выборках объектов, для повышения качества распознавания, обработки и анализа данных, прогнозирования

см. основную статью о термине Машинное обучение

Большие данные

Данные, собранные автоматическим способом, слишком большие для сбора и обработки вручную, позволяющие находить новые закономерности и знания, которые невозможно получить из локальных фрагментов данных

см. основную статью о термине Большие данные

Рекомендательные системы

Системы, выдающие рекомендации на основе неявных закономерностей, обнаруживаемых алгоритмами ИИ с помощью анализа больших данных. Они могут быть нацелены на взаимодействие с клиентом (предлагать товары/услуги/знакомства), либо использоваться внутри компаний (для поддержки принятия решений о выдаче кредита, кадровых решений)

Персонализация

Настройка программных средств, сайтов, магазинов, рекламы и продуктов под конкретных пользователей или потребителей, на основе анализа данных об их индивидуальном поведении и интересах

см. основную статью о термине Персонализация

Экспертные системы

Системы, использующие отраслевые знания (из медицины, химии, права) в сочетании с наборами правил, описывающими, как применять знания. Система совершенствуется по мере того, как в неё добавляются все новые знания, либо по мере обновления или совершенствования правил. Используются для поддержки принятия решений в управлении, медицине, промышленности

см. основную статью о термине Экспертные системы

Прогностические системы

Системы, улавливающие взаимосвязи между переменными в наборах данных за прошлые периоды и их итогами. На основе этих взаимосвязей разрабатываются модели, которые, в свою очередь, применяются для прогнозирования новых результатов

см. основную статью о термине Прогностические системы

Предиктивная аналитика

Методы прогнозирования будущего поведения объектов и субъектов, основанные на статистике, текущих и исторических фактах. Используется в страховых (актуарных) расчётах, финансовых/кредитных услугах, промышленности, телекоме, розничной торговле, промышленности, картах пробок и других областях

см. основную статью о термине Предиктивная аналитика

Распознавание речи

Перевод «аналоговой» голосовой речи человека в цифровой вид, с выделением слов, пониманием смысла. Нужен для диалоговых систем, навигаторов, телефонных чатботов

см. основную статью о термине Распознавание речи

Компьютерное зрение

Технологии, позволяющие идентифицировать, распределять по категориям и понимать информацию, содержащуюся в изображениях и видео. Программы для анализа и оцифровки «аналоговых» изображений и видео (фотографии, видеопоток с уличных камер, камер безопасности) выделяет на них объекты, классифицирует их. Технологии распознавания используются для разработки программных приложений более высокого уровня, предназначенных для работы с машинным зрением и организации взаимодействия человека и машины

см. основную статью о термине Компьютерное зрение

Распознавание символов

Оцифровка напечатанных текстов, с распознаванием и переводом в цифровой вид отдельных символов, а также слов, иероглифов и пр.

см. основную статью о термине Распознавание символов

Биометрия

Снятие и оцифровка различных биологических характеристик человека — лиц, жестов, походки, отпечатков пальцев, артериального давления, температуры и т.п. Используется для идентификации людей и человеко-машинных взаимодействий

см. основную статью о термине Биометрия

Обработка естественного языка

Набор задач для взаимодействия машин с человеком, а также человеческой речью и текстами: общение с пользователем/клиентом (текстом и голосом), анализ текстов, выполнение голосовых команд и т.п.

см. основную статью о термине Обработка естественного языка

Синтез речи

Синтез речи по тексту, нужен для озвучивания диалогов виртуальных собеседников, для служб объявлений и говорящей бытовой техники, навигаторов, телефонных чатботов, для чтения текстов для слепых и т.п.

см. основную статью о термине Синтез речи

Виртуальные собеседники

Программы, общающиеся с человеком на естественном языке. Могут работать промоутерами, менеджерами по работе с клиентами, помогать кадровой службе, отвечать на часто встречающихся вопросы в онлайновых службах техподдержки, используются в автомобилях и в домашних развлекательных роботах. Общение может быть текстовым (чато-подобным) или голосовым

см. основную статью о термине Виртуальные собеседники

Машинный перевод

Автоматический перевод текстов с одного языка на другой, в том числе с голоса, в реальном времени, с распознаванием речи

см. основную статью о термине Машинный перевод

Обучение с учителем

Вид машинного обучения, где алгоритму обучения даются заранее классифицированные и отсортированные данные, состоящие из примеров вводимых данных и желаемых результатов их обработки. Цель обучения — усвоить общие правила, связывающие вводимые данные и получаемые результаты, и на основе этих правил прогнозировать будущие события

см. основную статью о термине Обучение с учителем

Обучение без учителя

Вид машинного обучения, при котором обучающийся алгоритм не включает никаких классификаций и меток, сам определяет структуру и взаимосвязи входных данных. Неконтролируемое обучение само по себе может быть целью (обнаружение в данных скрытых закономерностей) или средством (извлечение признаков из массива данных). Ориентировано на исследование входных данных и распознавание структуры неразмеченных данных

см. основную статью о термине Обучение без учителя

Обучение с подкреплением

Тип машинного обучения, при котором алгоритм имеет конкретную цель — например, управлять роботизированным манипулятором или играть в Го. Каждый шаг на пути к цели отмечается вознаграждением либо штрафом. Учитывая такую обратную связь, алгоритм может выработать наиболее эффективный путь к цели

см. основную статью о термине Обучение с подкреплением

Нейронная сеть

Подвид методов машинного обучения. Математическая модель (а также её программное или аппаратное воплощение), состоящая из слоёв «нейронов», передающих друг другу данные, то есть построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей. Фактически, алгоритм оптимизации для быстрого автоматического подбора коэффициентов для различных параметров распознавания в задачах распознавания изображений, речи и т.п. К настоящим нейронным сетям живого организма отношения на самом деле не имеет

см. основную статью о термине Нейронная сеть

Глубокие нейронные сети

Многослойная нейронная сеть, в которой «усвоенные» данные пропускаются через несколько слоёв «нейронов»; на каждом слое результат предыдущего слоя используется в качестве вводной информации

см. основную статью о термине Глубокие нейронные сети

Свёрточные нейронные сети

Многослойные нейронные сети с чередованием специальных свёрточных (суммирующих) и обычных слоёв, наиболее эффективные для распознавания изображений

см. основную статью о термине Свёрточные нейронные сети

Нейронные сети прямого распространения

Нейронная сеть с многими слоями, где данные распространяются только вперёд

см. основную статью о термине Нейронные сети прямого распространения

Рекуррентные нейронные сети

Глубокие нейронные сети, где данные могут распространяться между слоями вперёд и назад

см. основную статью о термине Рекуррентные нейронные сети

Конструкторы нейронных сетей

Среда разработки нейронных сетей «под задачу», позволяющая сгенерировать несколько десятков различных типов нейронных сетей, а затем обучить их на заданных наборах данных

см. основную статью о термине Конструкторы нейронных сетей

Графические ускорители

Графические карты для вывода изображений на экран компьютера, позволяющие проводить сверхбыстрые и массивные параллельные вычисления, за счёт этого ставшие основным носителем вычислений на нейронных сетях

см. основную статью о термине Графические ускорители

Нейрочипы

Узкоспециализированные процессоры, специально оптимизированные под быстрые параллельные вычисления с использованием нейронных сетей

см. основную статью о термине Нейрочипы

Обучающая выборка

Набор прецедентов (объектов, случаев, событий, испытуемых, текстов, фотографий, образцов, и т.п.), выбранных для обучения алгоритма из множества всех возможных прецедентов, называемого генеральной совокупностью

см. основную статью о термине Обучающая выборка

Разметка

Обработка обучающей выборки для присвоения объектам в ней свойств, распознаванию которых обучается алгоритм

см. основную статью о термине Разметка

Система разметки

Автоматизированное рабочее место, позволяющее многим операторам машинного обучения быстро размечать обучающие выборки. Например, ручное выделение оператором лиц на фотографии, разметка писем на спам/не спам, разметка результатов поиска или рентгеновских снимков

см. основную статью о термине Система разметки

Открытые данные

Архивы, библиотеки данных, обычно хранящиеся на облачных хранилищах и доступные для скачивания в любой точке мира любому пользователю

см. основную статью о термине Открытые данные

Центр обработки данных

Особое техническое помещение, в котором размещается специальное оборудование (сервера, серверные стойки, сетевое оборудование и др.) для обработки, хранения и передачи больших массивов данных, с подведением энерговвода и мощных каналов связи. Современные ЦОД являются сложными инженерными сооружениями и потребляют большое количество электроэнергии (до сотен мегаватт), большая часть которой идёт на охлаждение оборудования

см. основную статью о термине Центр обработки данных

На правах цитирования

Все термины и их определения представлены на правах цитирования.
Указание на автора и источник заимствования дано на основной странице описания публикации по адресу «Альманах "Искусственный интеллект" (№1)»