Таких примеров «удивительных» терминов мы можем привести еще не мало. Но в своей работе мы не стали тратить время на «суровую действительность» и сместили акцент на конструктивный и позитивный настрой. Одним словом, мы провели для Вас большую работу и собрали более 2500 терминов и определений по машинному обучению и искусственному интеллекту на основе своего опыта и данных из огромного числа различных источников.
2500 терминов и определений.
Много это или мало?
Наш опыт подсказывает, что для взаимопонимания двум собеседникам достаточно знать десяток или, максимум, два десятка определений. Но, когда дело касается профессиональной деятельности, то может получиться так, что мало знать, даже, несколько десятков терминов.
В этой книге приведены самые актуальные термины и определения, по-нашему мнению, наиболее часто употребляемые, как в повседневной работе, так и профессиональной деятельности специалистами самых разных профессий, интересующихся темой «искусственного интеллекта».
Мы очень старались сделать для вас нужный и полезный «инструмент» для вашей работы.
В заключение хочется добавить и проинформировать уважаемого читателя о том, что эта книга является абсолютно открытым и свободным к распространению документом. В случае, если Вы используете ее в своей практической работе, просим Вас делать ссылку на нее.
Многие из терминов и определений к ним, в этой книге, встречаются в сети Интернет. Они повторяются десятки или сотни раз на различных информационных ресурсах (в основном на зарубежных). Тем не менее, мы поставили перед собой цель – собрать и систематизировать самые актуальные из них в одном месте из самых разных источников, нужные из них перевести на русский язык и/или адаптировать, а какие-то и написать заново, исходя из собственного опыта.
Учитывая вышесказанное, мы не претендуем на авторство или уникальность представленных терминов и определений, но, несомненно, мы внесли свой собственный вклад в систематизацию и адаптацию многих из них.
Книга написана, прежде всего, для вашего удовольствия.
Мы продолжаем работу по улучшению качества и содержания текста этой книги, в том числе дополняем ее новыми знаниями по предметной области. Будем вам благодарны за любые отзывы, предложения и уточнения. Направляйте их, пожалуйста, на aleksander.chesalov@yandex.ru
Приятного Вам чтения и продуктивной работы!
Ваши, Александр Чесалов, Александр Власкин и Матвей Баканач.
16.08.2022. Издание первое.
09.03.2023. Издание второе. Исправленное и дополненное.
01.01.2024. Издание третье. Исправленное и дополненное.
Artificial Intelligence glossary
«A»
A/B Testing is a statistical way of comparing two (or more) techniques, typically an incumbent against a new rival. A/B testing aims to determine not only which technique performs better but also to understand whether the difference is statistically significant. A/B testing usually considers only two techniques using one measurement, but it can be applied to any finite number of techniques and measures2.
Abductive logic programming (ALP) is a high-level knowledge-representation framework that can be used to solve problems declaratively based on abductive reasoning. It extends normal logic programming by allowing some predicates to be incompletely defined, declared as adducible predicates3.
Abductive reasoning (also abduction) is a form of logical inference which starts with an observation or set of observations then seeks to find the simplest and most likely explanation. This process, unlike deductive reasoning, yields a plausible conclusion but does not positively verify it. abductive inference, or retroduction