Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов. Том 1 - страница 4

Агломеративная кластеризация (Agglomerative clustering) – это один из алгоритмов кластеризации, в котором процесс группировки похожих экземпляров начинается с создания нескольких групп, где каждая группа содержит один объект на начальном этапе, затем он находит две наиболее похожие группы, объединяет их, повторяет процесс до тех пор, пока не получит единую группу наиболее похожих экземпляров.

Агрегат (Aggregate) – это сумма, созданная из более мелких единиц. Например, население области – это совокупность населения городов, сельских районов и т. д., входящих в состав области. Суммировать данные из меньших единиц в большую единицу.

Агрегатор (Aggregator) – это тип программного обеспечения, которое объединяет различные типы веб-контента и предоставляет его в виде легкодоступного списка. Агрегаторы каналов собирают такие данные, как онлайн-статьи из газет или цифровых изданий, публикации в блогах, видео, подкасты и т. д. Агрегатор каналов также известен как агрегатор новостей, программа для чтения каналов, агрегатор контента или программа для чтения RSS.

Адаптивная система (Adaptive system) – это система, которая автоматически изменяет данные алгоритма своего функционирования и (иногда) свою структуру для поддержания или достижения оптимального состояния при изменении внешних условий.

Адаптивная система нейро-нечеткого вывода (Adaptive neuro fuzzy inference system) (ANFIS) (также адаптивная система нечеткого вывода на основе сети) – это разновидность искусственной нейронной сети, основанная на системе нечеткого вывода Такаги-Сугено. Методика была разработана в начале 1990-х годов. Поскольку она объединяет как нейронные сети, так и принципы нечеткой логики, то может использовать одновременно все имеющиеся преимущества в одной структуре. Его система вывода соответствует набору нечетких правил ЕСЛИ-ТО, которые имеют возможность обучения для аппроксимации нелинейных функций. Следовательно, ANFIS считается универсальной оценочной функцией. Для более эффективного и оптимального использования ANFIS можно использовать наилучшие параметры, полученные с помощью генетического алгоритма.

Адаптивный алгоритм (Adaptive algorithm) – это алгоритм, который пытается выдать лучшие результаты путём постоянной подстройки под входные данные. Такие алгоритмы применяются при сжатии без потерь [13]. Классическим вариантом можно считать Алгоритм Хаффмана.

Адаптивный градиентный алгоритм (Adaptive Gradient Algorithm) (AdaGrad) – это cложный алгоритм градиентного спуска, который перемасштабирует градиент отдельно на каждом параметре, эффективно присваивая каждому параметру независимый коэффициент обучения.

Аддитивные технологии (Additive technologies) ― это технологии послойного создания трехмерных объектов на основе их цифровых моделей («двойников»), позволяющие изготавливать изделия сложных геометрических форм и профилей.

Айзек Азимов (Isaac Asimov) (1920—1992) -автор научной фантастики, сформулировал три закона робототехники, которые продолжают оказывать влияние на исследователей в области робототехники и искусственного интеллекта (ИИ).

Активное обучение/Стратегия активного обучения (Active Learning/ Active Learning Strategy) – это особый способ полууправляемого машинного обучения, в котором обучающий агент может в интерактивном режиме запрашивать оракула (обычно человека-аннотатора) для получения меток в новых точках данных. Подход к такому обучению основывается на самостоятельном выборе алгоритма некоторых данных из массы тех, на которых он учится. Активное обучение особенно ценно, когда помеченных примеров мало или их получение слишком затратно. Вместо слепого поиска разнообразных помеченных примеров алгоритм активного обучения выборочно ищет конкретный набор примеров, необходимых для обучения.