ГОСТ Р 70462.1-2022/ISO/IEC TR 24029-1-2021 Информационные технологии (ИТ). Интеллект искусственный. Оценка робастности нейронных сетей. Часть 1. Обзор

     3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями.

ИСО и МЭК поддерживают терминологические базы, используемые в сфере стандартизации и представленные на следующих сайтах:

- платформа онлайн-просмотра ИСО, доступная по адресу: https://www.iso.org/obp;

- Электропедия МЭК, доступная по адресу: https://www.electropedia.org/.

3.1 искусственный интеллект; ИИ (artificial intelligence, AI): <Системная> способность спроектированной системы приобретать, обрабатывать и применять знания и навыки.

3.2 эксплуатационные испытания (field trial): Испытания новой системы в реальных условиях в соответствии с ее назначением (возможно, с ограниченной группой пользователей).

Примечание - Под условиями понимается как окружающая среда, так и процесс использования.

3.3 входные данные (input data): Данные, для которых развертываемая модель машинного обучения вычисляет прогнозируемый результат или вывод.

Примечание - Специалисты по машинному обучению также называют входные данные данными вне выборки, новыми данными и производственными данными.

3.4 нейронная сеть (neural network): Сеть примитивных обрабатывающих элементов, соединенных взвешенными связями с регулируемыми весами, в которой каждый элемент выдает значение, применяя нелинейную функцию к своим входным значениям, и передает его другим элементам или представляет его в качестве выходного значения.

Примечания

1 В то время как некоторые нейронные сети предназначены для моделирования функционирования нейронов в нервной системе, большинство нейронных сетей используются в ИИ в качестве реализаций нейросетевой модели.

2 Примерами нелинейных функций являются пороговая функция, сигмоидальная функция и полиномиальная функция.