Глоссарий

Основные термины и определения

  • API Token - Уникальный ключ для аутентификации и авторизации запросов к API.
  • Асинхронный запрос - Метод обработки запросов, при котором результат возвращается не мгновенно, а по мере готовности.
  • Вебхук (Webhook) - Механизм получения уведомлений о событиях в реальном времени.
  • GPU (Graphics Processing Unit) - Графический процессор, используемый для ускорения вычислений в машинном обучении.
  • Инференс (Inference) - Процесс получения результатов от обученной модели машинного обучения.
  • Когортный анализ - Метод анализа поведения групп пользователей во времени.
  • Латентность - Время задержки между отправкой запроса и получением ответа.
  • Масштабирование - Процесс увеличения или уменьшения вычислительных ресурсов в зависимости от нагрузки.
  • Модель машинного обучения - Алгоритм, обученный на данных для решения конкретной задачи.
  • NLP (Natural Language Processing) - Обработка естественного языка - направление ИИ для работы с текстом.
  • Pay as you go - Модель оплаты, при которой пользователь платит только за фактическое использование ресурсов.
  • REST API - Архитектурный стиль взаимодействия компонентов распределённого приложения в сети.
  • SDK (Software Development Kit) - Набор инструментов разработки для конкретного языка программирования.
  • SLA (Service Level Agreement) - Соглашение об уровне обслуживания между провайдером и клиентом.
  • Синхронный запрос - Метод обработки запросов с немедленным получением результата.
  • Токен - Единица обработки текста в модели машинного обучения.
  • Файн-тюнинг (Fine-tuning) - Процесс настройки предобученной модели под конкретную задачу.
  • Batch-обработка - Пакетная обработка нескольких запросов одновременно.
  • Cache - Механизм временного хранения часто запрашиваемых данных.
  • Дедупликация - Устранение дублирующихся данных в системе.
  • Квота - Ограничение на использование ресурсов системы.
  • Кластеризация - Группировка похожих объектов в наборе данных.
  • Прометей (Prometheus) - Система мониторинга и сбора метрик.
  • Rate limiting - Ограничение количества запросов в единицу времени.
  • Реплика - Копия данных или сервиса для обеспечения отказоустойчивости.
  • Тензор (Tensor) - Многомерный массив данных, используемый в машинном обучении.
  • Фича (Feature) - Характеристика или признак в данных для машинного обучения.
  • Эмбеддинг (Embedding) - Представление данных в виде векторов фиксированной размерности.
  • Энтропия - Мера неопределенности в данных или модели.
Загрузка...

Предыдущая
Playground
Была ли статья полезна?
Содержание: