Логит-функция (Logit Function) – это обратная сигмоидальная «логистическая» функция, используемая в математике, особенно в статистике.

Логическая запись(Logical record) – это все данные для данной единицы анализа. Он отличается от физической записи тем, что может потребоваться несколько физических записей для хранения всех данных для данной единицы анализа. Например, в данных изображения карты «карта» представляет собой физическую запись, и обычно требуется несколько «карт» для хранения всей информации для одного случая или единицы анализа.

Логическое программирование (Logic programming) – это парадигма программирования, которая основывается на формальной логике. Любая программа, написанная на логическом языке программирования, представляет собой набор предложений в логической форме, выражающий факты и правила о некоторой проблемной области. Также, – это тип парадигмы программирования, в которой вычисления выполняются на основе хранилища знаний фактов и правил; LISP и Prolog – два языка логического программирования, используемые для программирования AI.

Логическое программирование ограничений (Сonstraint logic programming) – это расширенная версия логического программирования, которая создается путем комбинирования ограниченного программирования с логическим программированием. Ограниченное программирование – это форма декларативного программирования, которая использует математические ограничения, чтобы определить, как переменные в программе связаны друг с другом.

Ложноотрицательный показатель (False negative rate) – это доля фактических положительных примеров, для которых прогнозируется отрицательный класс. Ложноотрицательный показатель равен отношению ложных отрицательных результатов к сумме ложных отрицательных и истинно положительных результатов.

Ложный отрицательный результат (False Negative) – это случай, в котором модель ошибочно определила отрицательный класс. Например, модель сделала вывод, что конкретное сообщение электронной почты не было спамом (отрицательный класс), но по факту оно действительно было спамом.

Ложный положительный результат (False Positive) – это случай, в котором модель ошибочно предсказала положительный класс. Например, модель сделала вывод, что конкретное сообщение электронной почты было спамом (положительный класс), но на самом деле это письмо являлось частью важной переписки. Частота ложных срабатываний (FPR) – ось X на кривой ROC.

Локальное устройство (Local device) – это устройства, входящие в сеть, которая покрывает относительно небольшую территорию или небольшую группу зданий.

Локальный сервер (Local server) – это хостинг, работающий при помощи программ, которые осуществляют его эмуляцию на личном компьютере.

Лямбда (Lambda) – это функция в программировании на Python, анонимная функция или функция без имени. Это небольшая и ограниченная функция, состоящая не более чем из одной строки. Как и обычная функция, лямбда-функция может иметь несколько аргументов в одном выражении. [43]

Маркер (Token) в языковой модели – это элементарная единица, на которой модель обучается и делает прогнозы.

Марковская модель (Markov model) — это статистическая модель, имитирующая работу процесса, похожего на марковский процесс с неизвестными параметрами, задачей которой является определение неизвестных параметров на основе наблюдаемых данных.

Марковские процессы принятия решений (MDP) (Markov decision process) – это стохастический процесс управления с дискретным временем. Он обеспечивает математическую основу для моделирования принятия решений в ситуациях, когда результаты частично случайны и частично находятся под контролем лица, принимающего решения. MDP полезны для изучения задач оптимизации, решаемых с помощью динамического программирования и обучения с подкреплением.