Интеллект завтрашнего дня: Путеводитель по миру искусственного интеллекта. Алексей Меретин

периодов оптимизма и скептицизма, инноваций и прорывов, которая продолжает развиваться с каждым десятилетием.

      – Основные концепции и терминология

      В области искусственного интеллекта существует множество концепций и терминов, которые помогают описать различные аспекты этой широкой и многофасетной дисциплины. Вот некоторые из основных концепций и терминов:

      1. Алгоритм машинного обучения (Machine Learning Algorithm): Процедура или формула для анализа данных и принятия решений на основе этих данных.

      2. Обучение с учителем (Supervised Learning): Тип машинного обучения, при котором модель обучается на основе входных данных и соответствующих им выходных данных, предоставленных человеком.

      3. Обучение без учителя (Unsupervised Learning): Тип машинного обучения, при котором модель ищет скрытые структуры в данных без явных инструкций о том, что представляют собой эти структуры.

      4. Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Тип машинного обучения, при котором агент учится принимать решения, выполняя действия в среде и получая положительные или отрицательные награды.

      5. Нейронная сеть (Neural Network): Вычислительная модель, вдохновленная структурой мозга, состоящая из слоев нейронов, которые обрабатывают данные и передают сигналы.

      6. Глубокое обучение (Deep Learning): Подмножество машинного обучения, использующее сложные нейронные сети с множеством слоев (глубокие нейронные сети) для анализа данных.

      7. Искусственный нейрон (Artificial Neuron): Основная вычислительная единица нейронной сети, имитирующая работу биологического нейрона.

      8. Функция активации (Activation Function): Функция в искусственном нейроне, которая определяет, насколько сильно будет активирован нейрон в ответ на входные данные.

      9. Обратное распространение (Backpropagation): Метод обучения нейронных сетей, при котором ошибка выходных данных используется для корректировки весов сети.

      10. Переобучение (Overfitting): Ситуация, когда модель машинного обучения слишком точно подстроена под тренировочные данные и плохо работает на новых данных.

      11. Регуляризация (Regularization): Техники, используемые для предотвращения переобучения модели путем наказания модели за слишком сложные или большие веса.

      12. Классификация (Classification): Задача машинного обучения, при которой модель предсказывает категорию входных данных.

      13. Регрессия (Regression): Задача машинного обучения, при которой модель предсказывает непрерывное значение на основе входных данных.

      14. Кластеризация (Clustering): Задача машинного обучения, при которой модель группирует данные на основе сходства между ними.

      15. Искусственный интеллект общего назначения (AGI, Artificial General Intelligence): Теоретическая форма ИИ, которая может понимать, учиться и применять знания в широком спектре задач так же, как это делает человек.

      16. Экспертная система (Expert System): Программа, которая имитирует решение задач в определенной области знаний, используя логические правила или данные.

      Это лишь некоторые из множества терминов и концепций, используемых