Edge AI
Edge AI — это не один инструмент, а способ запускать и обслуживать ИИ-модели на устройстве или рядом с ним. Разбираем стек: runtime, ускорители, serving, Jetson, LiteRT, OpenVINO и KServe.
Открыть →Глоссарий ИИ
Короткие и проверяемые определения терминов.
Embeddings (векторные представления)
Embeddings, или векторные представления, — это числовые векторы, которые кодируют смысл текста, изображений и других объектов, чтобы их можно было сравнивать по близости, искать, кластеризовать и использовать в рекомендациях.
Открыть →Embeddings search (семантический поиск)
Embeddings search, или семантический поиск, ищет тексты по смыслу: запрос и документы переводятся в векторы, сравниваются по близости, а результатом становятся наиболее релевантные фрагменты.
Открыть →Epoch (эпоха)
Epoch (эпоха) в обучении моделей — это обычно один полный проход по обучающему набору данных. Но в Keras и похожих стеках эпоха может задаваться числом шагов и не совпадать с полным проходом.
Открыть →Explainability (объяснимость)
Объяснимость в ИИ — это способность системы дать человеку понятное объяснение результата. Ниже — трактовки NIST и OECD, отличие от interpretability и практические способы применения SHAP, Captum и Azure ML.
Открыть →