База знаний по искусственному интеллекту

Digital Twin (Цифровой двойник) - это технологическая система для зеркального моделирования, динамического отображения и управления полным жизненным циклом физических объектов или сложных систем в виртуальном цифровом пространстве с высокой точностью, высокой достоверностью и двусторонним взаимодействием в режиме реального времени.

Наблюдаемое обучение - один из наиболее распространенных и фундаментальных методов машинного обучения, суть которого заключается в том, чтобы научить компьютерную модель делать предсказания или суждения, используя существующий набор данных с "правильным ответом".

Общий искусственный интеллект (ОИИ) - это интеллектуальные системы, способные понимать, обучаться, рассуждать, адаптироваться и создавать, как и человек или даже превосходящие его в решении любых когнитивных задач.

Управление ИИ - это комплексная система, охватывающая технологии, этику, право и общество, которая эффективно направляет, управляет и контролирует весь жизненный цикл систем ИИ - от проектирования, разработки, развертывания и конечного использования. Основная цель - не препятствовать технологическим инновациям, а обеспечить, чтобы разработка и применение технологий ИИ начинались...

Объяснимый ИИ (XAI) - это всеобъемлющий набор концепций, методов, технологий и механизмов управления.

Неподконтрольное обучение (Unsupervised Learning, ULS) - это важная ветвь машинного обучения, которая фокусируется на обработке наборов данных, не имеющих предварительных меток.

Полуподконтрольное обучение - важная отрасль машинного обучения, которая использует небольшое количество маркированных данных и большое количество немаркированных данных для совместного обучения модели с целью улучшения эффекта обучения и способности к обобщению.

Самоконтролируемое обучение (SSL) - это новая парадигма обучения в области машинного обучения, суть которой заключается в автоматическом генерировании контролируемых сигналов из немаркированных данных и обучении моделей для изучения полезных представлений этих данных.

Безопасность искусственного интеллекта (AI Safety) - это передовая междисциплинарная область, направленная на обеспечение того, чтобы системы искусственного интеллекта, особенно те, которые становятся все более мощными и автономными, действовали надежно и предсказуемо в течение всего своего жизненного цикла в соответствии с намерениями человека и без вредных последствий.

Трансферное обучение (Transfer Learning, TL) является важным направлением в области машинного обучения, основная идея которого заключается в применении знаний, полученных при решении одной задачи или области, к другой, связанной с ней, но отличающейся от нее.

Искусственный сверхинтеллект (ИСИ) - это интеллектуальная система, превосходящая человеческий интеллект, с возможностями, превышающими человеческие во всех областях, включая познание, творчество, решение проблем и принятие решений.

Справедливость ИИ - это междисциплинарная область обеспечения справедливого и беспристрастного отношения систем ИИ ко всем людям и группам людей на протяжении всего жизненного цикла их проектирования, разработки, внедрения и эксплуатации.

Рекуррентная нейронная сеть (РНС) - это нейросетевая архитектура, предназначенная для обработки последовательных данных. Под последовательными данными понимается набор данных с временным порядком или зависимостями, например, лингвистический текст, речевые сигналы или временные ряды.

Метаобучение, или обучение тому, как учиться, - важная ветвь области машинного обучения, которая фокусируется на разработке алгоритмов обучения, способных быстро адаптироваться к новым задачам.

Нейронная сеть (НС) - это вычислительная модель, вдохновленная работой нейронов в биологическом мозге.

Federated Learning (FL) - это инновационный подход к машинному обучению, впервые предложенный группой исследователей Google в 2016 году и направленный на решение проблем конфиденциальности данных и распределенных вычислений.

Архитектура Transformer - это модель глубокого обучения, предназначенная для обработки задач, связанных с переходом от последовательности к последовательности, таких как машинный перевод или резюмирование текста. Основная инновация заключается в том, что модель полагается исключительно на механизм самовнимания, отказываясь от традиционных циклов или конволюционных структур. Позволяя модели обрабатывать все элементы последовательности параллельно, большие...

Механизм внимания (Attention Mechanism) - это вычислительная техника, имитирующая человеческие когнитивные процессы, которая изначально применялась в области машинного перевода, а затем стала важной частью глубокого обучения.

Модель диффузии - это генеративная модель, специально разработанная для создания новых образцов данных, таких как изображения, аудио или текст. В основе модели лежит процесс диффузии в физике, который имитирует естественную диффузию частиц из области с высокой концентрацией в область с низкой концентрацией. В машине...

Предварительно обученные модели (PTM) - это фундаментальная и мощная техника в искусственном интеллекте, представляющая собой модели машинного обучения, предварительно обученные на больших массивах данных. Модели формируют широкую базу знаний, обрабатывая огромные объемы информации и изучая общие закономерности и особенности данных...

Long Short-Term Memory (LSTM) - это вариант рекуррентной нейронной сети, специально разработанный для обработки данных о последовательности. В области искусственного интеллекта данные последовательности широко используются в таких задачах, как прогнозирование временных рядов, обработка естественного языка и распознавание речи.

Large Language Model (LLM) - это система глубокого обучения, обученная на массивных текстовых данных, в основе которой лежит архитектура Transformer. Механизм самовнимания этой архитектуры позволяет эффективно улавливать дальние зависимости в языке. Модель "большой ...

Тонкая настройка модели (Fine-tuning) - это специфическая реализация трансферного обучения в машинном обучении. Основной процесс основан на предварительном обучении моделей, которые используют большие наборы данных для изучения общих закономерностей и развития широких возможностей извлечения признаков. Затем на этапе тонкой настройки вводятся наборы данных по конкретным задачам, чтобы ...

Самостоятельное внимание - ключевой механизм глубокого обучения, изначально предложенный и широко используемый в архитектуре Transformer. Основная идея заключается в том, чтобы позволить модели одновременно посещать все позиции во входной последовательности и вычислять каждую позицию путем взвешенного агрегирования...

Многозадачное обучение (MTL) - это не отдельный алгоритм, а интеллектуальная парадигма машинного обучения.

Регуляризация - один из основных методов машинного обучения и статистики, позволяющий предотвратить чрезмерную подгонку модели. Регуляризация контролирует степень подгонки путем добавления штрафного члена к объективной функции, связанного со сложностью модели. Распространенные формы включают регуляризацию L1 и L2: L1 создает разреженные решения и применяет...

Генеративная адверсарная сеть (GAN) - это модель глубокого обучения, предложенная Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. Фреймворк реализует генеративную модель путем обучения двух нейронных сетей друг против друга...

Логистическая регрессия - это метод статистического обучения, используемый для решения задач бинарной классификации. Основная цель - предсказать вероятность принадлежности образца к определенной категории на основе входных признаков. Модель отображает линейный выходной сигнал между 0 и 1 путем линейного объединения собственных значений с помощью S-образной функции...