Мозгоподобные вычисления (Brain-inspired computing) – это вычисления на мозгоподобных структурах, вычисления, использующие принципы работы мозга.

Мультиагентные системы (Multi-agent system MAS) – это основная область исследований современного искусственного интеллекта. Многоагентная система состоит из нескольких агентов, принимающих решения, которые взаимодействуют в общей среде для достижения общих или противоречивых целей. С помощью методологий MAS можно решать широкий спектр приложений, включая автономное вождение, фабрики с несколькими роботами, автоматическую торговлю, коммерческие игры, автоматизированное обучение и т. д.

Мультиголовное самовнимание (Multi-head self-attention) – является ключевым компонентом Transformer- современной архитектуры для нейронного машинного перевода. Механизм самовнимания в настоящее время встречается в самых различных архитектурах и задачах (перевод, генерация текста, аннотация изображений и т.д.).

Мульти-классовая классификация (Multi-class classification) – это классификация, включающая более двух классов, например, классификация серии фотографий породы собак, которые могут быть мопсом, бульдогом или мастифом. Мультиклассовая классификация предполагает, что каждый образец относится к одному классу, например, собака может быть либо мопсом, либо бульдогом, но не тем и другим одновременно.

Мультимодальная модель (Multimodal model) – это текст и другие типы ввода (такие как графика, изображения и т. д.) и более специфичные для конкретной задачи. В мультимодальных средах модель преобразователей используется для создания прогнозов путем слияния текста и изображения. Различные входные данные объединяются, и поверх позиционных вложений добавляется встраивание сегмента, чтобы сообщить модели, какая часть входного вектора относится к тексту, а какая к изображению. Такая классификация возможна с предварительно обученной моделью [60].

Мультимодальное обучение (Multi-Modal Learning) – это подраздел машинного обучения, когда данные поступают из разных источников. Модусы – это, по сути, каналы информации. Эти данные из нескольких источников семантически коррелированы и иногда предоставляют дополнительную информацию друг другу, таким образом отражая шаблоны, которые не видны при работе с отдельными модальностями сами по себе.

Мультимодальные приложения (Multimodal application) – это объединение различных модальностей или типов информации для повышения производительности в области глубокого обучения. Чтобы искусственный интеллект смог добиться прогресса в понимании окружающего мира, он должен уметь вместе интерпретировать такие мультимодальные сигналы. Мультимодальное глубокое обучение опирается на множество модусов, каждый из которых вносит свой вклад в значение.

Мульти-опыт (Multi-experience) – это часть долгосрочного перехода от индивидуальных компьютеров, которые мы используем сегодня, к многопользовательским, мультисенсорным и многолокационным системам, процесс замены людей, понимающих технологии, на технологии, понимающие людей.

Мусор на входе – мусор на выходе (Garbage In, Garbage Out) – это принцип в информатике, означающий, что при неверных входящих данных будут получены неверные результаты, даже если сам по себе алгоритм правилен.

Мутация (Mutation) – это тип тестирования программного обеспечения, при котором определенные операторы исходного кода изменяются/мутируют, чтобы проверить, могут ли тестовые примеры найти ошибки в исходном коде. Целью мутационного тестирования является обеспечение качества тестовых примеров с точки зрения надежности, чтобы они не давали сбой мутировавшему исходному коду. Изменения, внесенные в мутантную программу, должны быть очень небольшими, чтобы они не влияли на общую цель программы. Мутационное тестирование также называется стратегией тестирования на основе ошибок, поскольку оно включает создание ошибки в программе и представляет собой тип тестирования белого ящика, который в основном используется для модульного тестирования.