Enter a word or phrase in any language 👆
Language:
Translation and analysis of words by ChatGPT artificial intelligence
On this page you can get a detailed analysis of a word or phrase, produced by the best artificial intelligence technology to date:
- how the word is used
- frequency of use
- it is used more often in oral or written speech
- word translation options
- usage examples (several phrases with translation)
- etymology
What (who) is table of random numbers - definition
АЛГОРИТМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Random Forest; Случайный лес; Random forest
/dev/random и /dev/urandom
СИМВОЛЬНЫЕ ПСЕВДОУСТРОЙСТВА В НЕКОТОРЫХ UNIX-ПОДОБНЫХ СИСТЕМАХ
/dev/random; /dev/urandom
/dev/random и /dev/urandom — специальные символьные псевдоустройства в некоторых UNIX-подобных системах, впервые появившиеся в ядре Linux версии 1.3.
Распределённая хеш-таблица
КЛАСС ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМ, КОТОРЫЕ ОБЕСПЕЧИВАЮТ ПОИСКОВЫЙ СЕРВИС
Distributed hash table; Distributed Hash Table; DHT; Распределенная хеш-таблица
DHT ( — «распределённая хеш-таблица») — это класс децентрализованных распределённых систем поисковой службы, работающей подобно хеш-таблице. Как структура данных, хеш-таблица может представлять собой ассоциативный массив, содержащий пары (ключ-значение).
Level of Detail
Level of detail; LOD; Level Of Detail
LOD () — приём в программировании трёхмерной графики, заключающийся в создании нескольких вариантов одного объекта с различными степенями детализации, которые переключаются в зависимости от удаления объекта от виртуальной камеры. Другой метод заключается в использовании одной основной, «грубо приближенной», модели и нескольких внешних надстроек к ней.
Wikipedia
Метод случайного леса
Метод случайного леса (англ. random forest) — алгоритм машинного обучения, предложенный Лео Брейманом и Адель Катлер, заключающийся в использовании ансамбля решающих деревьев. Алгоритм сочетает в себе две основные идеи: метод бэггинга Бреймана и метод случайных подпространств, предложенный Тин Кам Хо. Алгоритм применяется для задач классификации, регрессии и кластеризации. Основная идея заключается в использовании большого ансамбля решающих деревьев, каждое из которых само по себе даёт очень невысокое качество классификации, но за счёт их большого количества результат получается хорошим.
