Алгори́тм — совокупность точно заданных правил решения некоторого класса задач или набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для решения определённой задачи. В старой трактовке вместо слова «порядок» использовалось слово «последовательность», но по мере развития параллельности в работе компьютеров слово «последовательность» стали заменять более общим словом «порядок». Независимые инструкции могут выполняться в произвольном порядке, параллельно, если это позволяют используемые исполнители.
++ — компилируемый, статически типизированный язык программирования общего назначения.
Пролог — язык и система логического программирования, основанные на языке предикатов математической логики дизъюнктов Хорна, представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка.
Вывод типов — в программировании возможность компилятора самому логически вывести тип значения у выражения. Впервые механизм вывода типов был представлен в языке ML, где компилятор всегда выводит наиболее общий полиморфный тип для всякого выражения. Это не только сокращает размер исходного кода и повышает его лаконичность, но и нередко повышает повторное использование кода.
Программи́рование — процесс создания и модификации компьютерных программ.
Слово «ше́йдер» имеет несколько значений. В этой статье описано только одно из них.
Boost — собрание библиотек классов, использующих функциональность языка C++ и предоставляющих удобный кроссплатформенный высокоуровневый интерфейс для лаконичного кодирования различных повседневных подзадач программирования. Версия 1.76 содержит 164 отдельные библиотеки.
В теории алгоритмов классом сложности BPP называется класс предикатов, быстро вычислимых и дающих ответ с высокой вероятностью. Задачи, решаемые вероятностными методами и лежащие в BPP, возникают на практике очень часто.
В теории сложности, PP является классом проблем, решаемых вероятностными машинами Тьюринга за полиномиальное время, с вероятностью ошибки менее 1/2. Аббревиатура PP обозначает «вероятностный полиномиальный по времени».
Вероятностный алгоритм — алгоритм, предусматривающий обращение на определённых этапах своей работы к генератору случайных чисел с целью получения экономии во времени работы за счёт замены абсолютной достоверности результата достоверностью с некоторой вероятностью.
Сте́мминг — это процесс нахождения основы слова для заданного исходного слова. Основа слова не обязательно совпадает с морфологическим корнем слова.
Стохастическая контекстно-свободная грамматика — контекстно-свободная грамматика, в которой каждому правилу вывода соответствует вероятность. Вероятность вывода определяется как произведение вероятностей используемых в нём правил вывода, таким образом, некоторые выводы лучше соответствуют стохастической грамматике, чем другие. СКС-грамматики расширяют КС-грамматики так же, как скрытые марковские модели расширяют регулярные грамматики. СКС-грамматики широко применяются в науке: от обработки естественных языков до изучения молекул РНК. СКС-грамматики являются особой формой взвешенных контекстно-свободных грамматик.
Джуда Перл — американский и израильский учёный в области информатики, автор математического аппарата байесовских сетей, создатель математической и алгоритмической базы вероятностного вывода, автор алгоритма распространения доверия для графических вероятностных моделей, do-исчисления и исчисления контрфактических условных.
PPAML — Исследовательская программа Агентства по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам США, посвящённая вероятностному программированию для решения задач машинного обучения. По словам руководителя программы Кэтлин Фишер , — DARPA намерено ни много ни мало «Сделать для машинного обучения то, что появление языков высокого уровня 50 лет назад сделало для программирования в целом».
Тематическое моделирование — способ построения модели коллекции текстовых документов, которая определяет, к каким темам относится каждый из документов.
Семанти́ческий механи́зм рассужде́ний, семанти́ческая машина формирования рассуждений или движо́к пра́вил — это часть программного обеспечения, способная вывести логические умозаключения из набора адекватно формализованных базовых знаний или аксиом. Понятие семантического механизма рассуждений обобщает понятие машины вывода, предоставляя более богатый набор механизмов для работы. Правила вывода обычно определяются с помощью языка онтологий и часто языков описательной логики. Многие семантические механизмы рассуждений используют логику первого порядка для выполнения рассуждений; вывод обычно происходит путём прямой и обратной цепочек рассуждений. Существуют также примеры вероятностных механизмов рассуждений, включая неаксиоматическую систему рассуждений Пей Ванга и вероятностные логические сети.
Индукция грамматики — процедура машинного обучения, которая восстанавливает формальную грамматику языка на основе набора наблюдений (примеров) с известной принадлежностью этому языку. В результате процедуры строится модель наблюдаемых объектов в виде набора правил вывода или порождающих правил, конечного автомата или автомата другого вида. В более общем смысле, грамматический вывод — это одно из направлений машинного обучения, в котором пространство примеров состоит из дискретных комбинаторных объектов, таких как строки, деревья, графы.
Метод релевантных векторов — это техника машинного обучения, которая использует байесовский вывод для получения решений на принципе экономности для регрессии и вероятностной классификации. МРВ имеет тот же функциональный вид, что и метод опорных векторов, но обеспечивает вероятностную классификацию.
Структурное прогнозирование, или структурное обучение — собирательный термин для техник машинного обучения с учителем, вовлекающих предвидение структурных объектов, а не скалярных дискретных или вещественных значений.
