Валидация (Validation)
Валидация в ML — это предварительная проверка качества модели на отдельной validation set. Разбираем разницу с test set, связь с overfitting, cross-validation и поведение validation_split в Keras.
Открыть →Глоссарий ИИ
Короткие и проверяемые определения терминов.
Метрика качества (Metric)
Метрика качества (metric) — это числовая оценка качества модели или предсказаний. Разбираем, как она работает в scikit-learn, TorchMetrics и Hugging Face Evaluate.
Открыть →Недообучение (Underfitting)
Недообучение (underfitting) — это состояние, при котором модель слишком плохо улавливает закономерности данных и ошибается даже на обучающей выборке. Ниже — признаки, причины и практический способ диагностики.
Открыть →Проблема согласования (Alignment problem)
Проблема согласования ИИ — это риск того, что модель будет добиваться формальной цели не так, как задумал человек. Ниже — простое объяснение, схема, практический сценарий и ограничения.
Открыть →AI Safety (безопасность ИИ)
Безопасность ИИ (AI safety) — это не одна настройка, а цикл управления рисками: выявление возможного вреда, тестирование, red teaming, меры смягчения и повторная проверка после запуска.
Открыть →Open Source в контексте ИИ
Open Source в ИИ по трактовке OSI — это не просто доступ к модели или весам. Разбираем четыре свободы, обязательные артефакты для ML и как отличить open source AI от open weights и source-available релизов.
Открыть →Open Weights (открытые веса)
Open weights — это публично выпущенные веса модели, которые можно скачать и запускать вне чужого API. Но open weights не равны open-source AI: по OSI нужны ещё код и сведения о данных обучения.
Открыть →Джейлбрейк (Jailbreak)
Jailbreak в ИИ — это попытка специальными инструкциями обойти защитные ограничения модели и получить нежелательный ответ или действие. Ниже — простое объяснение, схема атаки, отличие от prompt injection и практический способ проверки.
Открыть →Инпейнтинг (Inpainting, дорисовка)
Inpainting — это дорисовка или восстановление только выбранного участка изображения по маске и контексту. Разбираем, как это работает, где применяется и какие у метода ограничения.
Открыть →Upscaling (апскейл)
Апскейл (upscaling) — увеличение изображения с ростом числа пикселей и попыткой восстановить детали. Разбираем, как это работает, где применяется и чем отличается от super-resolution.
Открыть →