Анализ алгоритмов (Analysis of algorithms) это область на границе компьютерных наук и математики. Цель его состоит в том, чтобы получить точное представление об асимптотических характеристиках алгоритмов и структур данных в усредненном виде. Объединяющей темой является использование вероятностных, комбинаторных и аналитических методов. Объектами изучения являются случайные ветвящиеся процессы, графы, перестановки, деревья и строки54.
Анализ временных рядов (Time series analysis) это раздел машинного обучения и статистики, который анализирует временные данные. Многие типы задач машинного обучения требуют анализа временных рядов, включая классификацию, кластеризацию, прогнозирование и обнаружение аномалий. Например, вы можете использовать анализ временных рядов, чтобы спрогнозировать будущие продажи зимних пальто по месяцам на основе исторических данных о продажах55,56.
Анализ данных (Data analysis) это область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности57.
Анализ настроений (Sentiment analysis) это использование статистических алгоритмов или алгоритмов машинного обучения для определения общего отношения группы положительного или отрицательного к услуге, продукту, организации или теме. Например, используя понимание естественного языка, алгоритм может выполнять анализ настроений по текстовой обратной связи по университетскому курсу, чтобы определить степень, в которой студентам в целом понравился или не понравился учебный курс58.
Анализ основных компонентов (PCA) (Principal component analysis (PCA)) это построение новых функций, которые являются основными компонентами набора данных. Главные компоненты представляют собой случайные величины максимальной дисперсии, построенные из линейных комбинаций входных признаков. Эквивалентно, они являются проекциями на оси главных компонентов, которые представляют собой линии, минимизирующие среднеквадратичное расстояние до каждой точки в наборе данных. Чтобы обеспечить уникальность, все оси главных компонентов должны быть ортогональны. PCA это метод максимального правдоподобия для линейной регрессии при наличии гауссовского шума как на входе, так и на выходе. В некоторых случаях PCA соответствует преобразованию Фурье, например DCT, используемому при сжатии изображений JPEG59.
Аналитика принятия решений (Decision intelligence) это практическая дисциплина, используемая для улучшения процесса принятия решений путем четкого понимания и программной разработки того, как принимаются решения, и как итоговые результаты оцениваются, управляются и улучшаются с помощью обратной связи60.
Аналитика данных (Data analytics) это наука об анализе необработанных данных, чтобы делать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком61.
Аннотация (Annotation) это специальный модификатор, используемый в объявлении класса, метода, параметра, переменной, конструктора и пакета, а также инструмент, выбранный стандартом JSR-175 для описания метаданных62.
Аннотация объекта (Entity annotation) это процесс маркировки неструктурированных предложений такой информацией, чтобы машина могла их прочитать. Это может включать, например, маркировку всех людей, организаций и местоположений в документе63.
Анонимизация (Anonymization) это процесс удаления данных (из документов, баз данных и т.д.) с целью сокрытия источника информации, действующего лица и т. д. Например: анонимизация выписки из стационара процесс удаления данных с целью предотвращения идентификации личности пациента64.
Ансамбль (Ensemble) это слияние прогнозов нескольких моделей. Можно создать ансамбль с помощью одного или нескольких из следующих способов: различные инициализации; различные гиперпараметры; другая общая структура. Глубокие и широкие модели представляют собой своеобразный ансамбль65.
Антивирусное программное обеспечение (Antivirus software) это программа или набор программ, предназначенных для предотвращения, поиска, обнаружения и удаления программных вирусов и других вредоносных программ, таких как черви, трояны, рекламное ПО и т.д.66.
АПИ-как-услуга (API-AS-a-service) это подход, который сочетает в себе экономию API и аренду программного обеспечения и предоставляет интерфейсы прикладного программирования как услугу67.
АПИ набора данных (Dataset API) это высокоуровневый API TensorFlow для чтения данных и преобразования их в форму, требуемую алгоритмом машинного обучения. Объект tf. data. Dataset представляет собой последовательность элементов, в которой каждый элемент содержит один или несколько тензоров. Объект tf.data.Iterator обеспечивает доступ к элементам набора данных68.
Аппаратное обеспечение (Hardware) это система взаимосвязанных технических устройств, предназначенных для ввода (вывода), обработки и хранения данных69.
Аппаратное обеспечение ИИ (AI hardware, AI-enabled hardware, AI hardware platform) это аппаратное обеспечение ИИ, аппаратные средства ИИ, аппаратная часть инфраструктуры или системы искусственного интеллекта, ИИ-инфраструктуры.
Аппаратное ускорение (Hardware acceleration) это применение аппаратного обеспечения для выполнения некоторых функций быстрее по сравнению с выполнением программ процессором общего назначения70.
Аппаратно-программный комплекс (Hardware-software complex) это набор технических и программных средств, работающих совместно для выполнения одной или нескольких сходных задач71.
Аппаратный акселератор (Hardware accelerator) это устройство, выполняющее некоторый ограниченный набор функций для повышения производительности всей системы или отдельной её подсистемы. Например, purpose-built hardware accelerator специализированный аппаратный ускоритель72.
Аппаратный Сервер (аппаратное обеспечение) (Hardware Server) это выделенный или специализированный компьютер для выполнения сервисного программного обеспечения (в том числе серверов тех или иных задач) без непосредственного участия человека. Одновременное использование как высокопроизводительных процессоров, так и FPGA позволяет обрабатывать сложные гибридные приложения73.
Априорное (Prior) это распределение вероятностей, которое будет представлять ранее существовавшие убеждения о конкретной величине до того, как будут рассмотрены новые данные74.
Артефакт (Artifact) это один из многих видов материальных побочных продуктов, производимых в процессе разработки программного обеспечения. Некоторые артефакты (например, варианты использования, диаграммы классов и другие модели унифицированного языка моделирования (UML), требования и проектные документы) помогают описать функции, архитектуру и дизайн программного обеспечения. Другие артефакты связаны с самим процессом разработки, например, планы проектов, бизнес-кейсы и оценки рисков75.
Архивное хранилище (Archival Storage) это источник данных, которые не нужны для повседневных операций организации, но к которым может потребоваться доступ время от времени. Используя архивное хранилище, организации могут использовать вторичные источники, сохраняя при этом защиту данных. Использование источников архивного хранения снижает необходимые затраты на первичное хранение и позволяет организации поддерживать данные, которые могут потребоваться для соблюдения нормативных или других требований76.
Архивный пакет информации (AIC) (Archival Information Collection (AIC)) это информация, содержание которой представляет собой агрегацию других пакетов архивной информации. Функция цифрового сохранения сохраняет способность регенерировать провалы (пакеты информации) по мере необходимости с течением времени77.
Архитектура агента (Agent architecture) это план программных агентов и интеллектуальных систем управления, изображающий расположение компонентов. Архитектуры, реализованные интеллектуальными агентами, называются когнитивными архитектурами78.
Архитектура вычислительной машины (Architecture of a computer) это концептуальная структура вычислительной машины, определяющая проведение обработки информации и включающая методы преобразования информации в данные и принципы взаимодействия технических средств и программного обеспечения79.
Архитектура вычислительной системы (Architecture of a computing system) это конфигурация, состав и принципы взаимодействия (включая обмен данными) элементов вычислительной системы80.
Архитектура механизма обработки матриц (MPE) (Matrix Processing Engine Architecture) это многомерный массив обработки физических матриц цифровых устройств с умножением (MAC), который вычисляет серию матричных операций сверточной нейронной сети81,82.
Архитектура системы (Architecture of a system) это принципиальная организация системы, воплощенная в её элементах, их взаимоотношениях друг с другом и со средой, а также принципы, направляющие её проектирование и эволюцию83.
Архитектура фон Неймана (Von Neumann architecture) это широко известный принцип совместного хранения команд и данных в памяти компьютера. Вычислительные машины такого рода часто обозначают термином «машина фон Неймана», однако соответствие этих понятий не всегда однозначно. В общем случае, когда говорят об архитектуре фон Неймана, подразумевают принцип хранения данных и инструкций в одной памяти84.
Архитектурная группа описаний (Architectural description group, Architectural view) это представление системы в целом с точки зрения связанного набора интересов85,86.
Архитектурный фреймворк (Architectural frameworks) это высокоуровневые описания организации как системы; они охватывают структуру его основных компонентов на разных уровнях, взаимосвязи между этими компонентами и принципы, определяющие их эволюцию87.
Асимптотическая вычислительная сложность (Asymptotic computational complexity) это использование асимптотического анализа для оценки вычислительной сложности алгоритмов и вычислительных задач, обычно связанных с использованием большой нотации O. Асимптотическая сложность является ключом к сравнению алгоритмов. Асимптотическая сложность раскрывает более глубокие математические истины об алгоритмах, которые не зависят от аппаратного обеспечения88.
Асинхронные межкристальные протоколы (Asynchronous inter-chip protocols) это протоколы для обмена данных в низкоскоростных устройствах; для управления обменом данными используются не кадры, а отдельные символы89.
Ассоциация (Association) это еще один тип метода обучения без учителя, который использует разные правила для поиска взаимосвязей между переменными в заданном наборе данных. Эти методы часто используются для анализа потребительской корзины и механизмов рекомендаций, подобно рекомендациям «Клиенты, которые купили этот товар, также купили»90.
Ассоциация по развитию искусственного интеллекта (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) это международное научное сообщество, занимающееся продвижением исследований и ответственным использованием искусственного интеллекта. AAAI также стремится повысить общественное понимание искусственного интеллекта (ИИ), улучшить обучение и подготовку специалистов, занимающихся ИИ, и предоставить рекомендации для планировщиков исследований и спонсоров относительно важности и потенциала текущих разработок ИИ и будущих направлений9192.
Атрибутивное исчисление (Attributional calculus) это типизированная логическая система, сочетающая элементы логики высказываний, исчисления предикатов и многозначной логики с целью естественной индукции. Под естественной индукцией понимается форма индуктивного обучения, которая генерирует гипотезы в формах, ориентированных на человека, то есть в формах, которые кажутся людям естественными, их легко понять и соотнести с человеческим знанием. Для достижения этой цели AИ включает нетрадиционные логические операции и формы, которые могут сделать логические выражения более простыми и более тесно связанными с эквивалентными описаниями на естественном языке93.
Аффективные вычисления (также искусственный эмоциональный интеллект или эмоциональный ИИ) (Affective computing) это вычисления, в которых системы и устройства могут распознавать, интерпретировать, обрабатывать и имитировать человеческие аффекты. Это междисциплинарная область, охватывающая информатику, психологию и когнитивную науку94.
«Б»
База данных (Database) это упорядоченный набор структурированной информации или данных, которые обычно хранятся в электронном виде в компьютерной системе. База данных обычно управляется системой управления базами данных (СУБД). Данные вместе с СУБД, а также приложения, которые с ними связаны, называются системой баз данных, или, для краткости, просто базой данных95.
База Данных ImageNet (ImageNet) это большая визуальная база данных, предназначенная для использования в исследованиях программного обеспечения для распознавания визуальных объектов. Более 14 миллионов изображений были вручную аннотированы в рамках проекта, чтобы указать, какие объекты изображены, и, по крайней мере, в одном миллионе изображений также предусмотрены ограничивающие рамки. ImageNet содержит более 20 000 категорий, среди которых типичная категория, такая как «воздушный шар» или «клубника», состоит из нескольких сотен изображений. База данных аннотаций URL-адресов сторонних изображений находится в свободном доступе непосредственно из ImageNet, хотя фактические изображения не принадлежат ImageNet. С 2010 года в рамках проекта ImageNet проводится ежегодный конкурс программного обеспечения ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), в котором программы соревнуются за правильную классификацию и обнаружение объектов и сцен. В задаче используется «усеченный» список из тысячи неперекрывающихся классов96.
База данных MNIST (MNIST) это база данных образцов рукописного написания цифр от 0 до 9, содержит 60 000 образцов наборов данных для обучения и тестовый набор из 10 000 образцов. Цифры были нормализованы по размеру и расположены в центре изображения фиксированного размера. Каждое изображение хранится в виде массива целых чисел 28x28, где каждое целое число представляет собой значение в оттенках серого от 0 до 255 включительно. MNIST это канонический набор данных для машинного обучения, часто используемый для тестирования новых подходов к машинному обучению. Это часть большой базы данных рукописных форм и символов, опубликованной Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST)97.