Книги онлайн и без регистрации » Разная литература » Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике - Эдуард Михайлович Пройдаков

Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике - Эдуард Михайлович Пройдаков

Шрифт:

-
+

Интервал:

-
+

Закладка:

Сделать
1 ... 30 31 32 33 34 35 36 37 38 ... 161
Перейти на страницу:
обучение, управляемое данными # см. также machine learning.

data-driven search – поиск, управляемый данными # в ИИ – поиск решения путём последовательного применения правил изменения состояния к известным фактам, порождения новых фактов и т. д. Синоним – forward chaining.

data glove – управляющая перчатка # устройство ввода данных в виде перчатки, надеваемой на руку; отслеживает положения пальцев в трёх измерениях и передаёт эти данные в компьютер, обычно для управления системой виртуальной реальности, ВР. В перчатке по тыльной стороне каждой руки идут тонкие оптоволоконные кабели, в каждом из которых есть небольшая трещина. На кабель падает свет, поэтому, когда пальцы согнуты, свет просачивается сквозь щели. Измерение потерь света позволяет точно определить положение руки. Первое из коммерчески доступных устройств для отслеживания движений рук, управляющих жестов (см. также force feedback glove, gesture analysis, sensor glove, virtual reality).

data historian – историк данных; специалист и/или система (БД) для работы с ретроспективными (накопленными, историческими) данными # например, база данных – архив исторических данных, статистический анализ которых является одной из основ предиктивной аналитики (см. также database, historical data, historical enterprise data, predictive analytics).

data ingestionбукв. поглощение данных; ввод (сбор, извлечение) данных [из разных источников] # в системах ИИ – процесс автоматического сбора (извлечения) неструктурированных данных (automated data ingestion) из многих источников и подготовки их для использования в машинном обучении (МО, machine learning).

data labeling – разметка однородных данных # осуществляется, в частности, для составления датасетов, наборов данных, требуемых для обучения нейросетей, для машинного обучения (МО), глубокого обучения и др. В связи с возникновением подобных потребностей появились и профессиональные сервисы, предоставляющие услуги по разметке данных (см. также ANN, dataset, deep learning, machine learning).

data mining (DM) – интеллектуальный анализ данных, извлечение информации [из данных], добыча данных # технология анализа хранилищ данных с целью выявления скрытых правил и закономерностей в наборах данных, базирующаяся на методах ИИ и инструментах поддержки принятия решений. В частности, сюда входит нахождение определённых паттернов, трендов, корреляций и коммерчески полезных зависимостей. Может выполняться автоматически (automatic data mining) либо интерактивно. Автоматические, или машинные, методы интеллектуального анализа данных – это методы поиска зависимостей между данными с помощью чисто аналитических подходов, используя генетические алгоритмы, нейронные сети и экспертные системы. Интерактивные методы базируются на научном направлении, получившем название визуальный анализ данных (visual data mining). Для решения конкретной задачи существует проблема выбора метода, который даст лучшие результаты, а также способа представления их в форме, оптимальной для восприятия пользователем. Например, core data mining methods – основные методы интеллектуального анализа данных (см. также knowledge discovery).

data preparation (также preparing data) – подготовка данных # состоит в удалении дублирующих друг друга данных, устаревших или испорченных данных, в преобразовании данных в форматы, воспринимаемые программами их обработки. В технологии автоматизированного машинного обучения, АМО – автоматическое формирование датасетов нужных форматов. Например, cloud-based data preparation platforms – облачные платформы подготовки данных (см. также automated machine learning, dataset).

dataset (также data set) – набор данных, проф. датасет # объединение отдельных элементов данных в единое целое, с которым и производятся различные манипуляции при обработке данных; например, scientific dataset – набор научных данных; complex dataset – сложный набор данных; analysis of extremely large datasets from telescopes – анализ чрезвычайно больших наборов данных, получаемых с телескопов. Датасеты, размеченные наборы структурированной информации, используются для обучения нейросетей (см. также ANN, data file, data labeling, dataset size, project data set, ROI).

data visualization – визуализация данных # совокупность методов графического, визуального представления экспериментальных или иных данных, позволяющая пользователю быстрее выделять из них значимую информацию (см. также DSS).

DBN – см. deep belief network.

DC-DC converter (также DC/DC converter) – преобразователь напряжения постоянного тока # имеет на входе одно, а на выходе другое напряжение постоянного тока, например 24 В и 12 В или 12 В и 5 В. При этом в качестве промежуточного используется переменный ток (см. также AC-DC converter, charger, converter, DC-DC voltage regulator, voltage regulator).

DC-DC voltage regulator (также DC/DC voltage regulator) – [импульсный] преобразователь-стабилизатор напряжения постоянного тока # при входном напряжении в диапазоне, например, от 1,5 В до 40 В и частоте переключения (switching frequency) 440 кГц вырабатывает выходное напряжение 5 В ± 2 % (см. также charger, DC-DC converter, switch-mode power supply, voltage regulator).

DC motor – [электро]двигатель постоянного тока # например, brushless DC motor – бесщёточный электродвигатель постоянного тока; low voltage DC motor – низковольтный электродвигатель постоянного тока (см. также AC motor, electric motor, electromechanical device, linear DC motor, robotics, servo-controlled DC motor).

D-CNN – deep convolutional neural network – глубокая свёрточная нейронная сеть (СНС), ГСНС # ГСНС построена с узлами (нейронами), имеющими обучающие веса и смещения; превосходит типичные, стандартные ИНС по быстродействию и характеризуется меньшей вычислительной сложностью (стоимостью), показывает наилучшие результаты при решении задач обработки изображений, речи, аудио и видео (см. также bias, convolutional neural network, deep learning, learning weight).

dead reckoning – навигационное счисление [пути движения, перемещения]; точный расчёт [траектории движения управляемого объекта, например робота] # см. также dead-reckoning error.

dead-reckoning error – ошибка расчёта [траектории движения управляемого объекта, например робота] # см. также dead reckoning.

dead region – мёртвая зона # в ИНС. Синонимы – dead area, dead zone (см. также artificial neural network, initialization, saturated region, Xavier initialization).

dead-weight efficiency – удельная грузоподъёмность # для БПЛА рассчитывается как отношение веса полезной нагрузки к собственному весу. Изменяя удельную грузоподъёмность БПЛА, можно варьировать полётное время (flight time) (см. также UAV).

deceleration – отрицательное ускорение, замедление, торможение, снижение числа оборотов # ср. acceleration.

decision intelligence – ИИ для принятия решений # многодисциплинарное научное направление, охватывающее математические методы создания и настройки моделей принятия решений (decision making), сочетающее в себе также методы и средства искусственного интеллекта (ИИ), аналитики, науки о данных (data science), социальных наук, теории управления и др. (см. также AI).

decision space – пространство решений # в ИИ – множество решений, удовлетворяющих конечному условию поиска в пространстве состояний (см. также A* search, AI, breadth-first search, depth-first search, state space).

decision support system (DSS) – система поддержки принятия решений, СППР # ПО, помогающее при принятии решений, в том числе благодаря средствам искусственного интеллекта (ИИ), теории принятия решений (decision theory). Пример: Decision support systems integrate heuristic knowledge-based inference, description of scenarios and situations using a network of frames, objects or scripts, conventional programs and databases (C. S. Krishnamoorthy). – СППР интегрировали в себе основанные на знаниях системы эвристического вывода, описания сценариев и ситуаций, использование сетей из фреймов, объектов и сценариев, обычные программы и

1 ... 30 31 32 33 34 35 36 37 38 ... 161
Перейти на страницу:

Комментарии
Минимальная длина комментария - 20 знаков. В коментария нецензурная лексика и оскорбления ЗАПРЕЩЕНЫ! Уважайте себя и других!
Комментариев еще нет. Хотите быть первым?