ПНСТ 955-2024 Искусственный интеллект в машиностроении. Варианты использования
2 Термины и определения
В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:
2.1 автоматизация: Характеристика системы, в которой выполняется работа, которую ранее выполняли люди или животные, и которая управляется в соответствии с правилами, определенными вне системы.
Примечания
1 Такие системы подлежат внешнему контролю и надзору.
2 Автоматизация подразумевает передачу (с возможностью отмены) машине конкретного набора "навыков", операций, процессов или процедур.
2.2 анализ данных: Систематическое исследование данных и их потоков в реальной или планируемой системе.
2.3
большие данные (big data): Большие массивы данных, отличающиеся главным образом такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа. Примечание - Термин "большие данные" широко применяется в различных значениях, например в качестве наименования технологии масштабирования, используемой для обработки больших массивов данных. [ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021, пункт 3.1.2] |
2.4 большая языковая модель; LLM (large language model): Языковая система, состоящая из нейронной сети со множеством параметров (обычно миллиарды весовых коэффициентов и более), обученной на большом количестве неразмеченного текста с использованием обучения без учителя.
2.5 виртуальное прототипирование: Метод разработки продукта, включающий использование программного обеспечения для автоматизированного проектирования (CAD), компьютерно-автоматизированного проектирования (CAutoD) и автоматизированного проектирования (CAE) для проверки проекта до начала создания физического прототипа.
2.6
глубокое обучение: Часть более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях. [Адаптировано из ГОСТ Р 59525-2021, пункт 3.1.11] |
2.7