Глоссариум по информационным технологиям и искусственному интеллекту. Александр Чесалов

Неймана, Принстонская архитектура) (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 памяти15.

      Архитектурная группа описаний (Architectural description group, Architectural view) – это представление системы в целом с точки зрения связанного набора интересов.

      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 эволюцию16.

      Асинхронные межкристальные протоколы (Asynchronous inter-chip protocols) – это протоколы для обмена данных в низкоскоростных устройствах; для управления обменом данными используются не кадры, а отдельные символы.

      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 направлений.

      «Б»

      Байесовский классификатор в машинном обучении (Bayesian classifier in machine learning) – это семейство простых вероятностных классификаторов, основанных на использовании теоремы Байеса и «наивном» предположении о независимости признаков классифицируемых объектов. Анализ на основе байесовской классификации активно изучался и использовался начиная с 1950-х годов в области классификации документов, где в качестве признаков использовались частоты слов. Алгоритм является масштабируемым по числу признаков, а по точности сопоставим с другими популярными методами, такими как машины опорных векторов. Как и любой классификатор, байесовский присваивает метки классов наблюдениям, представленным векторами признаков. При этом предполагается, что каждый признак независимо влияет на вероятность принадлежности наблюдения к классу. Например, объект можно считать яблоком, если он имеет округлую форму, красный цвет и диаметр около 10 см. Наивный байесовский классификатор «считает», что каждый из этих признаков независимо влияет на вероятность того, что этот объект является яблоком, независимо от любых возможных корреляций между характеристиками цвета, формы и размера. Простой байесовский классификатор строится на основе обучения с учителем. Несмотря на мало реалистичное предположение о независимости признаков, простые байесовские классификаторы хорошо зарекомендовали себя при решении многих практических задач. Дополнительным преимуществом метода является небольшое

15

.Архитектура фон Неймана [Электронный ресурс] //en.wikipedia.org URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann_architecture (дата обращения: 07.07.2022)

16

.Architectural frameworks [Электронный ресурс] //implementationscience.biomedcentral.com URL: https://implementationscience.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13012-017-0607-7#:~:text=Architectural%20frameworks%20are%20high%2Dlevel,principles%20that%20guide%20their%20evolution. (дата обращения: 07.07.2022)