Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 - страница 2
Мы продолжаем работу по улучшению качества и содержания текста этой книги, в том числе дополняем ее новыми знаниями по предметной области. Будем Вам благодарны за любые отзывы, предложения и уточнения. Направляйте их, пожалуйста, на aleksander.chesalov@yandex.ru
Приятного Вам чтения и продуктивной работы!
Ваши, Александр Чесалов, Александр Власкин и Матвей Баканач.
16.08.2022
Глоссариум по искусственному интеллекту
«А»
А/B-тестирование,также известное как сплит-тестирование (A/B Testing) – это процесс экспериментирования, при котором две или более версии переменной (веб-страницы, элемента страницы и т. д.) одновременно демонстрируются разным сегментам посетителей веб-сайта, чтобы определить, какая версия оказывает максимальное влияние и повышает бизнес-показатели.
Абдуктивное логическое программирование (ALP)(Abductive logic programming) – это высокоуровневая структура представления знаний, которая может использоваться для решения проблем декларативно – на основе абдуктивного рассуждения. Она расширяет нормальное логическое программирование, позволяя некоторым предикатам быть неполно определенными, объявленными как абдуктивные предикаты.
Абдукция (Abductive reasoning) – это форма логического вывода, которая начинается с наблюдения или набора наблюдений, а затем пытается найти самое простое и наиболее вероятное объяснение. Этот процесс, в отличие от дедуктивного рассуждения, дает правдоподобный вывод, но не подтверждает его основаниями для вывода.
Абстрактный тип данных (Abstract data type) – это математическая модель для типов данных, где тип данных определяется поведением (семантикой) с точки зрения пользователя, а именно в терминах возможных значений, возможных операций над данными этого типа и поведения этих операций. Формально АТД может быть определён как множество объектов, определяемое списком компонентов (операций, применимых к этим объектам, и их свойствам).
Абстракция (Abstraction) – это использование только тех характеристик объекта, которые с достаточной точностью представляют его в данной системе. Основная идея состоит в том, чтобы представить объект минимальным набором полей и методов и при этом с достаточной точностью для решаемой задачи.
Автоассоциативная память (Auto Associative Memory) – это однослойная нейронная сеть, в которой входной обучающий вектор и выходные целевые векторы совпадают. Веса определяются таким образом, чтобы сеть хранила набор шаблонов. Как показано на следующем рисунке, архитектура сети автоассоциативной памяти имеет «n» количество входных обучающих векторов и аналогичное «n» количество выходных целевых векторов.
Автокодер (Autoencoder) – это нейронная сеть, которая копирует входные данные на выход. По архитектуре похож на персептрон. Автоэнкодеры сжимают входные данные для представления их в latent-space (скрытое пространство), а затем восстанавливают из этого представления output (выходные данные). Цель – получить на выходном слое отклик, наиболее близкий к входному. Отличительная особенность автоэнкодеров – количество нейронов на входе и на выходе совпадает.
Автоматизация (Automation) – это технология, с помощью которой процесс или процедура выполняется с минимальным участием человека.
Автоматизированная обработка персональных данных (Automated processing of personal data) – это обработка персональных данных с помощью средств вычислительной техники.