Нейро́нная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети У. Маккалока и У. Питтса. После разработки алгоритмов обучения получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.
Инду́кция — широко используемый в науке термин.
- В логике
- Индуктивное умозаключение — метод рассуждения от частного к общему.
- Полная индукция — метод доказательства, при котором утверждение доказывается для конечного числа частных случаев, исчерпывающих все возможности.
- Неполная индукция — наблюдения за отдельными частными случаями наводит на гипотезу, которая нуждается в доказательстве.
- Математическая индукция — метод доказательства для последовательности натуральных чисел либо объектов, однозначно занумерованных натуральными числами.
- В философии
- Проблема индукции — философская проблема обоснованности индуктивных суждений.
- В физике
- Электромагнитная индукция.
- Магнитная индукция.
- Электростатическая индукция.
- Индуктивность.
- В экономике
- Индукция — это вид обобщения, связанный с предвосхищением результатов наблюдений и экспериментов на основе данных опыта. В индукции данные опыта «наводят» на общее, поэтому индуктивные обобщения рассматриваются обычно как опытные истины или эмпирические законы. Изучая финансово-хозяйственную деятельность ряда типичных российских предприятий, можно делать, например, выводы о закономерностях развития совокупности предприятий.
- В юридических науках
- Индуктивный метод — способ исследования и изложения, при котором от наблюдаемых частных фактов переходят к выделению принципов, общих положений теории, установлению закономерностей.
- В медицине и биологии
- Индукция ферментов метаболизма — абсолютное увеличение количества и активности ферментов метаболизма вследствие воздействия на них определенного химического соединения, в частности лекарственного средства.
- Индукция нервных центров (физиология).
- Эмбриональная индукция (биология).
- Индукция стволовых клеток (иСК) — получение стволовых клеток из каких-либо иных клеток, путём эпигенетического перепрограммирования.
- В химии
- Химическая индукция — совместное протекание двух химических реакций, из которых одна обусловливает или ускоряет вторую.
Инду́кция — умозаключение от фактов к некоторой гипотезе. Различают полную индукцию, когда обобщение относится к конечно-обозримой области фактов, и неполную индукцию, когда оно относится к бесконечно или конечно-необозримой области фактов.
Умозаключение — одна из форм мышления, с помощью которого из одного или нескольких суждений строится новое суждение. С точки зрения логики высказываний, умозаключение — это шаг логического вывода, непосредственное выведение высказывания-заключения из одного или более высказываний («посылок»), простейшее рассуждение.
Машинное обучение — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение за счёт применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, математического анализа, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Обуче́ние с учи́телем — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов, так же как и в обучении на примерах, может вводиться функционал качества.
Обучение без учителя — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов, и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.
Задача классифика́ции — задача, в которой множество объектов (ситуаций) необходимо разделить некоторым образом на классы, при этом задано конечное множество объектов, для которых известно, к каким классам они относятся (выборка), но классовая принадлежность остальных объектов неизвестна. Для решения задачи требуется построить алгоритм, способный классифицировать произвольный объект из исходного множества, то есть указать, к какому классу он относится.
Переобучение в машинном обучении и статистике — явление, когда построенная модель хорошо объясняет примеры из обучающей выборки, но относительно плохо работает на примерах, не участвовавших в обучении.
Дерево принятия решений — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На рёбрах («ветках») дерева решения записаны признаки, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — признаки, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение.
Data mining — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.
Семплирование — в математической статистике обобщенное название методов управления начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.
Обучение на примерах — вид обучения, при котором интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой-либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах вырабатываются решающие правила, с помощью которых происходит разделение множества примеров на положительные и отрицательные. Качество разделения, как правило, проверяется экзаменационной выборкой примеров.
Обучение с частичным привлечением учителя (также полуавтоматическое обучение или частичное обучение — способ машинного обучения, разновидность обучения с учителем, которое также использует неразмеченные данные для тренировки — обычно небольшое количество размеченных данных и большое количество неразмеченных данных.
Статистический силлогизм — не-дедуктивный силлогизм следующего вида:
Выделение признаков — это разновидность абстрагирования, процесс снижения размерности, в котором исходный набор исходных переменных сокращается до более управляемых групп (признаков) для дальнейшей обработки, оставаясь при этом достаточным набором для точного и полного описания исходного набора данных. Выделение признаков используется в машинном обучении, распознавании образов и при обработке изображений. Выделение признаков начинает с исходного набора данных, выводит вторичные значения (признаки), для которых предполагается, что они должны быть информативными и не быть избыточными, что способствует последующему процессу машинного обучения и обобщению шагов, а в некоторых случаях ведёт и к лучшей человеческой интерпретацией данных.
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.
Ансамблевое обучение — техника машинного обучения, использующая несколько обученных алгоритмов с целью получения лучшей предсказательной эффективности, чем можно было бы получить от каждого алгоритма по отдельности. В отличие от статистического ансамбля в статистической механике, который обычно бесконечен, ансамбль моделей в машинном обучении состоит из конкретного конечного множества альтернативных моделей, но обычно позволяет существовать гораздо более гибким структурам.
Вероятно приближённо корректное обучение — схема машинного обучения, использующая понятия асимптотической достоверности и вычислительной сложности. Предложена в 1984 году Лесли Вэлиантом.
Теория вычислительного обучения — это подобласть теории искусственного интеллекта, посвящённая разработке и анализу алгоритмов машинного обучения.
