Математическая оптимизация (математическое программирование) (Mathematical optimization) – это выбор наилучшего элемента по некоторому критерию из некоторого набора доступных альтернатив. Это чрезвычайно мощная технология предписывающей аналитики, которая позволяет компаниям решать сложные бизнес-задачи и более эффективно использовать доступные ресурсы и данные
Матрица неточностей (Confusion matrix) – это таблица ситуационного анализа, в которой суммируются результаты прогнозирования модели классификации в машинном обучении. Записи в наборе данных сводятся в виде матрицы в соответствии с реальной категорией и оценкой классификации, сделанной моделью классификации.
Матрица элементов (Item matrix) — в рекомендательных системах – это матрица вложений, созданная матричной факторизацией, которая содержит скрытые сигналы о каждом элементе. Каждая строка матрицы элементов содержит значение одной скрытой функции для всех элементов. Матрица элементов имеет то же количество столбцов, что и целевая матрица, которая факторизуется. Например, если система рекомендаций по фильмам оценивает 10 000 названий фильмов, матрица элементов будет состоять из 10 000 столбцов.
Матричная факторизация (Matrix factorization) – это разложение одной матрицы на производные нескольких матриц. Существует множество различных способов факторизации матриц. Многие сложные матричные операции не могут быть решены эффективно или стабильно с использованием ограниченной точности компьютеров. Разложение матриц на составные части упрощает вычисление более сложных матричных операций.
Машина Больцмана (Boltzmann machine) – это вид стохастической рекуррентной нейронной сети, изобретенной Джеффри Хинтоном и Терри Сейновски. Машина Больцмана может рассматриваться как стохастический генеративний вариант сети Хопфилда. Эта модель оказалась первой нейронной сетью, способной обучаться внутренним репрезентациям, и может представлять и решать сложные комбинаторные задачи.
Машина опорных векторов (Support Vector Machine) – это популярная модель обучения с учителем, разработанная Владимиром Вапником и используемая как для классификации данных, так и для регрессии. Тем не менее, он обычно используется для задач классификации, построения гиперплоскости, где расстояние между двумя классами точек данных максимально. Эта гиперплоскость известна как граница решения, разделяющая классы точек данных по обе стороны от плоскости.
Машина повышения градиента (Gradient boost machine) – это тип метода машинного обучения, в котором используется ансамбль слабых моделей прогнозирования для выполнения задач регрессии и классификации.
Машина Тьюринга (Turing machine) – это математическая модель вычислений, определяющая абстрактную машину, которая манипулирует символами на полосе ленты в соответствии с таблицей правил. Несмотря на простоту модели, для любого компьютерного алгоритма можно построить машину Тьюринга, способную имитировать логику этого алгоритма.
Машинное восприятие (Machine perception) – это способность системы получать и интерпретировать данные из внешнего мира аналогично тому, как люди используют наши органы чувств. Обычно это делается с подключенным оборудованием, хотя можно использовать и программное обеспечение.
Машинное зрение (Machine Vision) – это применение общего набора методов, позволяющих компьютерам видеть, для промышленности и производства.
