Многослойная нейронная сеть (многослойный персептрон) (Multilayer neural network) – это сети, в которых нейроны сгруппированы в слои. При этом каждый нейрон предыдущего слоя связан со всеми нейронами следующего слоя, а внутри слоёв связи между нейронами отсутствуют. Слои нумеруются слева направо. Первый слой называют входным или распределительным. Его нейроны (которые также называют входными) принимают элементы вектора признаков и распределяют их по нейронам следующего слоя. При этом обработка данных во входном слое не производится. Последний слой называется выходным. На выходах его нейронов (они называются выходными) формируется результат работы сети – элементы выходного вектора. Между входным и выходным слоем располагаются один или несколько промежуточных или скрытых слоёв. Скрытыми они называются по тому, что их входы и выходы неизвестны для внешних по отношению к нейронной сети программам и пользователю. [58]

Многослойный персептрон (МЛП, Multilayer Perceptrons, MLP)) – это одна из наиболее распространенных моделей нейронных сетей, разновидность искусственной нейронной сети используемых в области глубокого обучения и состоящей как минимум из трех слоев узлов: входного слоя, скрытого слоя и выходного слоя. МЛП, которую часто называют «ванильной» нейронной сетью, проще, чем сложные современные модели.

Мобильное здравоохранение (Mobile healthcare, mHealth) – это ряд мобильных технологий, систем, сервисов и приложений, установленных на мобильных устройствах и использующихся в медицинских целях и для обеспечения здорового образа жизни человека и мотивации людей к здоровому образу жизни и формированию новой «цифровой» культуры здоровья.

Модальность (Modality) – это функционально-семантическая категория, выражающая отношение высказывания к действительности, способ существования объекта или протекания явления либо способ понимания, суждения об объекте или явлении способ организации многооконного интерфейса программы, при котором одно из окон монопольно владеет фокусом пользовательского внимания способ образования ладов (модусов) на основе общего звукоряда путём перемещения. Категория данных высокого уровня. [59]

Модель (Model) применительно к машинному обучению – это файл, обученный распознавать определенные типы шаблонов. Вы обучаете модель на наборе данных, предоставляя ей алгоритм, который она может использовать для рассуждений и извлечения уроков из этих данных. После того, как вы обучили модель, вы можете использовать ее для анализа данных, которые она раньше не видела, и делать прогнозы относительно этих данных.

МодельLaMDA (LaMDA) – это языковая модель для диалоговых приложений, новая технология Google для обработки диалоговой речи. модель LaMDA разработана Google как открытое приложение для разговорного ИИ. Она берет на себя роль человека или аватара во время разговоров с пользователями.

Модель вероятностной регрессии (Probabilistic regression model) – это модель регрессии, в которой используются не только веса для каждого признака, но и неопределенность этих весов. Модель вероятностной регрессии генерирует прогноз и неопределенность этого прогноза.

Модель классификации (Classification model) – это тип модели машинного обучения для различения двух или более дискретных классов. Например, модель классификации обработки естественного языка может определить, было ли входное предложение французским, испанским или итальянским.

Модель мешка слов (Bag-of-words model) – это упрощающее представление, используемое при обработке естественного языка и поиске информации (IR). В этой модели текст (например, предложение или документ) представляется в виде набора (мультимножества) его слов без учета грамматики и даже порядка слов, но с сохранением множественности. Модель мешка слов также использовалась для компьютерного зрения. Модель мешка слов обычно используется в методах классификации документов, где (частота) появления каждого слова используется в качестве признака для обучения классификатора.