Title: Greenhouse 20K / 73 AI en Machine Learning
Tags: 73_ai_machine_learning Greenhouse20K Ruslan ai training architectuur use-case nlp AI cat73_ai ruim computer ai_ml legal_AI metriek AI_safety ethiek federated_learning AI_creativity healthcare_AI image_recognition AGI_future XAI SVM MT autonomous_driving knowledge_graphs multi-agent_systems object_detection quantum_AI

NL: de MLOps pijplijn
Transcription: дэ эм-эл-о́пс пэйплэйн
RU: конвейер MLOps
Example_NL: Een MLOps pijplijn automatiseert training — validatie en uitrol van modellen.
Example_RU: Конвейер MLOps автоматизирует обучение; валидацию и развёртывание моделей.
Category: MLOps en productie AI

NL: de model servering
Transcription: дэ мо́дэл сэ́rvэrinх
RU: развёртывание модели (serving)
Example_NL: Model servering maakt voorspellingen toegankelijk via API-eindpunten.
Example_RU: Развёртывание модели делает предсказания доступными через API-эндпоинты.
Category: MLOps en productie AI

NL: de driftdetectie
Transcription: дэ дри́ftdэtэksi
RU: обнаружение дрейфа
Example_NL: Driftdetectie signaleert wanneer invoerdata significant verandert.
Example_RU: Обнаружение дрейфа сигнализирует о значительном изменении входных данных.
Category: MLOps en productie AI

NL: de conceptdrift
Transcription: дэ ко́nsэptdríft
RU: концептуальный дрейф
Example_NL: Conceptdrift treedt op wanneer de relatie tussen invoer en uitvoer verandert.
Example_RU: Концептуальный дрейф возникает когда соотношение входных и выходных данных изменяется.
Category: MLOps en productie AI

NL: de datadrift
Transcription: дэ да́tадри́фт
RU: дрейф данных
Example_NL: Datadrift meet veranderingen in de statistische eigenschappen van invoerdata.
Example_RU: Дрейф данных измеряет изменения в статистических свойствах входных данных.
Category: MLOps en productie AI

NL: het A/B-testen van modellen
Transcription: хэт а-бэ-тэ́stэn ван мо́дэлэn
RU: A/B-тестирование моделей
Example_NL: A/B-testen vergelijkt twee modelversies op echte gebruikers.
Example_RU: A/B-тестирование сравнивает две версии модели на реальных пользователях.
Category: MLOps en productie AI

NL: de modelregistratie
Transcription: дэ мо́dэlrэhistrási
RU: реестр моделей
Example_NL: Een modelregistratie beheert versies en metadata van getrainde modellen.
Example_RU: Реестр моделей управляет версиями и метаданными обученных моделей.
Category: MLOps en productie AI

NL: de kenmerkenopslag
Transcription: дэ кэ́nmэrkэnо́psláh
RU: хранилище признаков (feature store)
Example_NL: Een kenmerkenopslag hergebruikt berekende features voor meerdere modellen.
Example_RU: Хранилище признаков повторно использует вычисленные признаки для разных моделей.
Category: MLOps en productie AI

NL: de modelprestatiebewaking
Transcription: дэ мо́dэlprэstátiBэvákinх
RU: мониторинг производительности модели
Example_NL: Modelprestatiebewaking detecteert kwaliteitsvermindering na uitrol.
Example_RU: Мониторинг производительности модели обнаруживает снижение качества после развёртывания.
Category: MLOps en productie AI

NL: de schaduwmodus uitrol
Transcription: дэ схе́йдувмо́дус эйтро́l
RU: теневое развёртывание
Example_NL: Schaduwmodus stuurt echte verzoeken naar een nieuw model zonder uitvoer te tonen.
Example_RU: Теневое развёртывание направляет реальные запросы к новой модели без показа результатов.
Category: MLOps en productie AI

NL: de tokenisatie
Transcription: дэ токэниза́si
RU: токенизация
Example_NL: Tokenisatie splitst tekst in tokens zoals woorden of subwoorden.
Example_RU: Токенизация разбивает текст на токены такие как слова или подслова.
Category: NLP verdieping

NL: het subwoordtokenisatie
Transcription: хэт су́бвортокэniза́si
RU: токенизация подслов
Example_NL: BPE en WordPiece zijn populaire subwoordtokenisatie-algoritmen.
Example_RU: BPE и WordPiece — популярные алгоритмы токенизации подслов.
Category: NLP verdieping

NL: het aandachtsmechanisme
Transcription: хэт а́андахтсмэхани́змэ
RU: механизм внимания
Example_NL: Het aandachtsmechanisme weegt de relevantie van invoertokens voor uitvoer.
Example_RU: Механизм внимания взвешивает значимость входных токенов для выходных данных.
Category: NLP verdieping

NL: de zelfaandacht
Transcription: дэ зэ́лфа́андахт
RU: самовнимание (self-attention)
Example_NL: Zelfaandacht vergelijkt elk token met alle andere tokens in de invoer.
Example_RU: Самовнимание сравнивает каждый токен со всеми остальными в последовательности ввода.
Category: NLP verdieping

NL: het multi-hoofd aandachtsmechanisme
Transcription: хэт мо́лти-хофт а́андахтсмэхани́змэ
RU: механизм многоголового внимания
Example_NL: Multi-hoofd aandacht leert meerdere representatieruimten gelijktijdig.
Example_RU: Механизм многоголового внимания изучает несколько пространств представления одновременно.
Category: NLP verdieping

NL: de transformerarchitectuur
Transcription: дэ трансформэр-архитэкту́ур
RU: архитектура трансформера
Example_NL: De transformerarchitectuur gebruikt aandacht zonder recurrente verbindingen.
Example_RU: Архитектура трансформера использует внимание без рекуррентных соединений.
Category: NLP verdieping

NL: de BERT architectuur
Transcription: дэ бэрт архитэкту́ур
RU: архитектура BERT
Example_NL: BERT traint bidirectioneel voor diep begrip van taalcontext.
Example_RU: BERT обучается двунаправленно для глубокого понимания языкового контекста.
Category: NLP verdieping

NL: de positiecode
Transcription: дэ пози́sikodэ
RU: позиционное кодирование
Example_NL: Positiecode voegt volgordeinformatie toe aan tokenrepresentaties.
Example_RU: Позиционное кодирование добавляет информацию о порядке к представлениям токенов.
Category: NLP verdieping

NL: het vooraf trainen
Transcription: хэт во́ораф тра́инэн
RU: предварительное обучение
Example_NL: Vooraf trainen leert algemene taalrepresentaties op grote corpora.
Example_RU: Предварительное обучение изучает общие языковые представления на больших корпусах.
Category: NLP verdieping

NL: het verfijnen
Transcription: хэт вэрфэ́йнэн
RU: тонкая настройка (fine-tuning в NLP)
Example_NL: Verfijnen past een vooraf getraind model aan voor een specifieke taak.
Example_RU: Тонкая настройка адаптирует предобученную модель для конкретной задачи.
Category: NLP verdieping

NL: de gevoelenanalyse
Transcription: дэ хэво́элэнанalízэ
RU: анализ тональности
Example_NL: Gevoelenanalyse bepaalt de emotionele lading van een tekst.
Example_RU: Анализ тональности определяет эмоциональную окраску текста.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de benoemde entiteitherkenning
Transcription: дэ бэно́эмдэ энтитэ́ythэrkэninх
RU: распознавание именованных сущностей (NER)
Example_NL: NER identificeert namen van personen en organisaties in tekst.
Example_RU: NER идентифицирует имена людей и организаций в тексте.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de machinale vertaling
Transcription: дэ махина́lэ вэртalinх
RU: машинный перевод
Example_NL: Neurale machinale vertaling produceert vloeiende vertalingen.
Example_RU: Нейронный машинный перевод создаёт плавные переводы.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de vraagbeantwoording
Transcription: дэ вра́хбэантвординх
RU: ответы на вопросы (QA)
Example_NL: Vraagbeantwoordingssystemen extracteren antwoorden uit passages.
Example_RU: Системы ответов на вопросы извлекают ответы из текстовых фрагментов.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de tekstsamenvatting
Transcription: дэ тэкстса́мэнватинх
RU: автоматическое реферирование
Example_NL: Extractieve samenvatting selecteert sleutelzinnen uit de originele tekst.
Example_RU: Экстрактивное реферирование выбирает ключевые предложения из исходного текста.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de perplexiteit
Transcription: дэ пэрплэкси́тэйт
RU: перплексия (метрика NLP)
Example_NL: Perplexiteit meet hoe goed een taalmodel de testdata voorspelt.
Example_RU: Перплексия измеряет насколько хорошо языковая модель предсказывает тестовые данные.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de BLEU-score
Transcription: дэ бleu-скор
RU: BLEU-оценка
Example_NL: De BLEU-score vergelijkt gegenereerde vertalingen met referentieteksten.
Example_RU: BLEU-оценка сравнивает сгенерированные переводы с эталонными текстами.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de taalmodelkalibratie
Transcription: дэ та́алмодэлкалibrási
RU: калибровка языковой модели
Example_NL: Kalibratie zorgt dat modelkansen overeenkomen met echte frequenties.
Example_RU: Калибровка обеспечивает соответствие вероятностей модели реальным частотам.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: de prompt-engineering
Transcription: дэ про́мпт-энджини́ринх
RU: проектирование подсказок
Example_NL: Prompt-engineering ontwerpt invoertekst om gewenste modeluitvoer te sturen.
Example_RU: Проектирование подсказок создаёт входные тексты для управления выводом модели.
Category: NLP taken en evaluatie

NL: het versterkend leren
Transcription: хэт вэрстэ́ркэнт ле́рэн
RU: обучение с подкреплением
Example_NL: Versterkend leren traint agents via beloningen en straffen.
Example_RU: Обучение с подкреплением тренирует агентов через награды и наказания.
Category: Reinforcement learning

NL: de agent
Transcription: дэ а́хэнт
RU: агент (RL)
Example_NL: De agent neemt acties in een omgeving om cumulatieve beloning te maximaliseren.
Example_RU: Агент принимает действия в среде чтобы максимизировать суммарное вознаграждение.
Category: Reinforcement learning

NL: de omgeving
Transcription: дэ о́мхэ́финх
RU: среда (RL)
Example_NL: De omgeving geeft de agent feedback op zijn acties.
Example_RU: Среда даёт агенту обратную связь о его действиях.
Category: Reinforcement learning

NL: de beloning
Transcription: дэ бэло́нинх
RU: вознаграждение (RL)
Example_NL: Een positieve beloning stimuleert de agent om een actie te herhalen.
Example_RU: Положительное вознаграждение стимулирует агента повторять действие.
Category: Reinforcement learning

NL: het beleid
Transcription: хэт бэле́йт
RU: политика (RL policy)
Example_NL: Het beleid bepaalt welke actie de agent neemt in een gegeven toestand.
Example_RU: Политика определяет какое действие агент предпринимает в данном состоянии.
Category: Reinforcement learning

NL: de toestandsruimte
Transcription: дэ тустанд-рэймтэ
RU: пространство состояний
Example_NL: De toestandsruimte beschrijft alle mogelijke toestanden van de omgeving.
Example_RU: Пространство состояний описывает все возможные состояния среды.
Category: Reinforcement learning

NL: de actieruimte
Transcription: дэ а́ksiэрэймтэ
RU: пространство действий
Example_NL: De actieruimte definieert alle acties die een agent kan uitvoeren.
Example_RU: Пространство действий определяет все действия которые агент может выполнить.
Category: Reinforcement learning

NL: de Q-waarde
Transcription: дэ кю-ва́рдэ
RU: Q-значение
Example_NL: De Q-waarde schat de verwachte cumulatieve beloning voor een actie-toestand paar.
Example_RU: Q-значение оценивает ожидаемое суммарное вознаграждение для пары состояние-действие.
Category: Reinforcement learning

NL: het Q-leren
Transcription: хэт кю-ле́рэн
RU: Q-обучение
Example_NL: Q-leren leert een optimaal beleid zonder model van de omgeving.
Example_RU: Q-обучение изучает оптимальную политику без модели среды.
Category: Reinforcement learning

NL: de exploitatie-exploratie afweging
Transcription: дэ эксплоита́si-эксплора́si а́фвэ́хинх
RU: компромисс исследование-использование
Example_NL: De afweging balanceert het gebruik van bekende strategieën en verkenning van nieuwe.
Example_RU: Компромисс балансирует использование известных стратегий и исследование новых.
Category: Reinforcement learning

NL: het Markov beslissingsproces
Transcription: хэт ма́рков бэсли́ssinхспросэс
RU: марковский процесс принятия решений
Example_NL: Een MDP modelleert opeenvolgende besluitvorming in een stochastische omgeving.
Example_RU: MDP моделирует последовательное принятие решений в стохастической среде.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de beloningsfunctie
Transcription: дэ бэло́ninхsfunsi
RU: функция вознаграждения
Example_NL: De beloningsfunctie definieert het doel van de RL-agent.
Example_RU: Функция вознаграждения определяет цель RL-агента.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de waardekalibratie
Transcription: дэ ва́рдэкалibrási
RU: оценка ценности
Example_NL: De waardekalibratie schat de langetermijnbeloning voor een toestand.
Example_RU: Оценка ценности прогнозирует долгосрочное вознаграждение для состояния.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: het diep versterkend leren
Transcription: хэт дип вэрстэ́ркэнт ле́рэн
RU: глубокое обучение с подкреплением
Example_NL: Diep versterkend leren combineert neurale netwerken met RL.
Example_RU: Глубокое RL объединяет нейронные сети с обучением с подкреплением.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de actor-kritiek methode
Transcription: дэ а́ктор-кри́тик мэто́дэ
RU: метод актор-критик
Example_NL: Actor-kritiek methoden leren tegelijk beleid en waardeschatting.
Example_RU: Методы актор-критик одновременно обучают политику и оценку ценности.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de beleidsgradiënt
Transcription: дэ бэле́йт-хра́диэнт
RU: градиент политики
Example_NL: Beleidsgradiëntmethoden optimaliseren direct het beleid via gradiënten.
Example_RU: Методы градиента политики напрямую оптимизируют политику через градиенты.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de omgevingssimulatie
Transcription: дэ о́мхэ́финхссимула́si
RU: симуляция среды
Example_NL: Omgevingssimulaties trainen RL-agenten veilig voor inzet in de echte wereld.
Example_RU: Симуляции среды тренируют RL-агентов безопасно перед реальным применением.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de multi-agent systemen
Transcription: дэ мо́лti-а́хэнт систэ́эмэн
RU: многоагентные системы
Example_NL: Multi-agent systemen modelleren samenwerking en concurrentie tussen agents.
Example_RU: Многоагентные системы моделируют сотрудничество и конкуренцию между агентами.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de gamificatie van leren
Transcription: дэ хамифика́si ван ле́рэн
RU: геймификация обучения
Example_NL: Games bieden veilige testomgevingen voor RL-algoritmen.
Example_RU: Игры предоставляют безопасные среды для тестирования RL-алгоритмов.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de beloningsvormgeving
Transcription: дэ бэло́ninхсвормхэ́финх
RU: формирование вознаграждения (reward shaping)
Example_NL: Beloningsvormgeving helpt agents om complexe doelen sneller te leren.
Example_RU: Формирование вознаграждения помогает агентам быстрее изучать сложные цели.
Category: Reinforcement learning verdieping

NL: de modelversioning
Transcription: дэ мо́дэл-фэрсё́нин
RU: версионирование модели
Example_NL: Modelversioning maakt rollback naar eerdere releases mogelijk.
Example_RU: Версионирование модели позволяет откатиться к предыдущим версиям.
Category: MLOps

NL: de productieinferentie
Transcription: дэ продюкси-infэрэ́нsi
RU: продакшн-инференция
Example_NL: Productieinferentie vereist lage latentie en hoge beschikbaarheid.
Example_RU: Продакшн-инференция требует низкой задержки и высокой доступности.
Category: MLOps

NL: de feature pipeline
Transcription: дэ фи́тюр пэйплэ́йн
RU: конвейер признаков
Example_NL: De feature pipeline transformeert ruwe data naar modelinvoer.
Example_RU: Конвейер признаков преобразует сырые данные в входные данные модели.
Category: MLOps

NL: de canary deployment modellen
Transcription: дэ ка́нари дэплой́мэнт мо́дэлэн
RU: канареечный деплой моделей
Example_NL: Canary deployment rolt een nieuw model uit naar een kleine gebruikersgroep.
Example_RU: Канареечный деплой выкатывает новую модель на небольшую группу пользователей.
Category: MLOps

NL: de modelaudit
Transcription: дэ мо́дэл-аудит
RU: аудит модели
Example_NL: Modelaudit controleert eerlijkheid en naleving van regelgeving.
Example_RU: Аудит модели проверяет справедливость и соответствие нормативным требованиям.
Category: MLOps

NL: de beloningsvormgeving strategie
Transcription: дэ бэло́нинс-формхэ́вин стра́тэхи
RU: стратегия проектирования функции вознаграждения
Example_NL: Beloningsvormgeving strategie bepaalt hoe de agent leert optimaliseren.
Example_RU: Стратегия проектирования вознаграждения определяет, как агент учится оптимизировать.
Category: Reinforcement learning

NL: de temporele differentiemethode
Transcription: дэ тэмпорэ́лэ дифэрэ́нси-мэто́дэ
RU: метод временны́х разностей
Example_NL: De temporele differentiemethode schat waarden zonder model.
Example_RU: Метод временны́х разностей оценивает значения без модели среды.
Category: Reinforcement learning

NL: het proximal policy optimisation
Transcription: хэт про́ксимал по́лиси оптимиза́си
RU: проксимальная оптимизация политики
Example_NL: Proximal policy optimisation stabiliseert het trainingsproces.
Example_RU: Проксимальная оптимизация политики стабилизирует процесс обучения.
Category: Reinforcement learning

NL: de omgevingssimulatie vectorisatie
Transcription: дэ омхэ́вин-симюла́си вэкторэза́си
RU: векторизованная симуляция среды
Example_NL: Omgevingssimulatie vectorisatie versnelt parallelle RL-training.
Example_RU: Векторизованная симуляция среды ускоряет параллельное обучение с подкреплением.
Category: Reinforcement learning

NL: de off-policy methode
Transcription: дэ оф-по́лиси мэто́дэ
RU: метод обучения не по текущей политике
Example_NL: Off-policy methoden leren van ervaringen buiten de huidige strategie.
Example_RU: Методы off-policy учатся на опыте, выходящем за рамки текущей стратегии.
Category: Reinforcement learning

NL: de on-policy methode
Transcription: дэ он-по́лиси мэто́дэ
RU: метод обучения по текущей политике
Example_NL: On-policy methoden vereisen continue interactie met de omgeving.
Example_RU: Методы on-policy требуют непрерывного взаимодействия со средой.
Category: Reinforcement learning

NL: de multi-agent coördinatie
Transcription: дэ мюлти-а́хэнт ко-ордина́си
RU: координация мультиагентных систем
Example_NL: Multi-agent coördinatie lost conflicterende doelstellingen op.
Example_RU: Координация мультиагентных систем разрешает конкурирующие целевые функции.
Category: Reinforcement learning

NL: C-taal
Transcription: seː taːl
RU: Си
Example_NL: De C-taal is laagniveau.
Example_RU: Си — низкоуровн.
Category: cat72_cs_lang

NL: C++
Transcription: seː plʏs plʏs
RU: Си плюс плюс
Example_NL: C++ is objectgeoriënteerd.
Example_RU: C++ — объектно-ориент.
Category: cat72_cs_lang

NL: C#
Transcription: seː ʃarp
RU: Си-шарп
Example_NL: C# is Microsoft-taal.
Example_RU: C# — язык Майкрософт.
Category: cat72_cs_lang

NL: JavaScript
Transcription: ˈdʒaːvaːskrɪpt
RU: Джаваскрипт
Example_NL: JavaScript draait in browsers.
Example_RU: JS — в браузерах.
Category: cat72_cs_lang

NL: TypeScript
Transcription: ˈtɑipskrɪpt
RU: Тайпскрипт
Example_NL: TypeScript is JavaScript met typen.
Example_RU: TS — JS с типами.
Category: cat72_cs_lang

NL: Ruby
Transcription: ˈrubi
RU: Руби
Example_NL: Ruby is elegant.
Example_RU: Руби — элегантен.
Category: cat72_cs_lang

NL: Go
Transcription: ɣoː
RU: Го
Example_NL: Go komt van Google.
Example_RU: Го — от Google.
Category: cat72_cs_lang

NL: Swift
Transcription: sʋɪft
RU: Свифт
Example_NL: Swift is voor Apple.
Example_RU: Свифт — для Apple.
Category: cat72_cs_lang

NL: Kotlin
Transcription: ˈkɔtlɪn
RU: Котлин
Example_NL: Kotlin draait op JVM.
Example_RU: Котлин — на JVM.
Category: cat72_cs_lang

NL: Scala
Transcription: ˈskaːlaː
RU: Скала
Example_NL: Scala combineert OOP en FP.
Example_RU: Скала — ООП+ФП.
Category: cat72_cs_lang

NL: Haskell
Transcription: ˈɦɑskəl
RU: Хаскелл
Example_NL: Haskell is puur functioneel.
Example_RU: Хаскелл — чисто функц.
Category: cat72_cs_lang

NL: Lisp
Transcription: lɪsp
RU: Лисп
Example_NL: Lisp gebruikt haakjes.
Example_RU: Лисп — со скобками.
Category: cat72_cs_lang

NL: Clojure
Transcription: ˈkloːʒər
RU: Клоджур
Example_NL: Clojure is Lisp op JVM.
Example_RU: Клоджур — Лисп на JVM.
Category: cat72_cs_lang

NL: Erlang
Transcription: ˈɛrlaŋ
RU: Эрланг
Example_NL: Erlang is voor concurrency.
Example_RU: Эрланг — для параллелизма.
Category: cat72_cs_lang

NL: Elixir
Transcription: eˈlɪksɪr
RU: Эликсир
Example_NL: Elixir draait op BEAM.
Example_RU: Эликсир — на BEAM.
Category: cat72_cs_lang

NL: Perl
Transcription: pɛrl
RU: Перл
Example_NL: Perl is bekend om regex.
Example_RU: Перл — известен regex.
Category: cat72_cs_lang

NL: PHP
Transcription: peː ɦaː peː
RU: ПХП
Example_NL: PHP is voor het web.
Example_RU: PHP — для веба.
Category: cat72_cs_lang

NL: R
Transcription: ɛr
RU: Эр
Example_NL: R is voor statistiek.
Example_RU: R — для статистики.
Category: cat72_cs_lang

NL: MATLAB
Transcription: ˈmɛtlɛp
RU: Матлаб
Example_NL: MATLAB is voor wiskunde.
Example_RU: МатЛаб — для матем.
Category: cat72_cs_lang

NL: Julia
Transcription: ˈjuliaː
RU: Джулия
Example_NL: Julia is snel voor numerieke berekeningen.
Example_RU: Джулия — числ. расчёты.
Category: cat72_cs_lang

NL: Fortran
Transcription: ˈfɔrtran
RU: Фортран
Example_NL: Fortran is oud en snel.
Example_RU: Фортран — старый и быстр.
Category: cat72_cs_lang

NL: COBOL
Transcription: ˈkoːbɔl
RU: КОБОЛ
Example_NL: COBOL is voor zakelijke systemen.
Example_RU: КОБОЛ — для бизнес-сист.
Category: cat72_cs_lang

NL: Ada
Transcription: ˈaːdaː
RU: Ада
Example_NL: Ada is genoemd naar Lovelace.
Example_RU: Ада — в честь Лавлейс.
Category: cat72_cs_lang

NL: BASIC
Transcription: ˈbɛːsɪk
RU: БЕЙСИК
Example_NL: BASIC was simpel.
Example_RU: БЕЙСИК — прост.
Category: cat72_cs_lang

NL: Smalltalk
Transcription: ˈsmɔːltɔːk
RU: Смолток
Example_NL: Smalltalk is puur OOP.
Example_RU: Смолток — чистый ООП.
Category: cat72_cs_lang

NL: Objective-C
Transcription: ɔpˈdʒɛktif seː
Example_NL: Objective-C was Apples taal.
Example_RU: Obj-C — старый язык Apple.
Category: cat72_cs_lang

NL: Lua
Transcription: ˈluaː
RU: Луа
Example_NL: Lua wordt veel in games gebruikt.
Example_RU: Луа — в играх.
Category: cat72_cs_lang

NL: React
Transcription: riˈɛkt
RU: Реакт
Example_NL: React maakt UI's.
Example_RU: Реакт — UI
Category: cat72_cs_fw

NL: Vue
Transcription: vju
Example_NL: Vue is een JS-framework.
Example_RU: Vue — JS-фреймворк.
Category: cat72_cs_fw

NL: Angular
Transcription: ˈɛŋxylar
RU: Ангулар
Example_NL: Angular is van Google.
Example_RU: Ангулар — от Google.
Category: cat72_cs_fw

NL: Svelte
Transcription: svɛlt
RU: Свелте
Example_NL: Svelte compileert weg.
Example_RU: Свелте — без рантайма.
Category: cat72_cs_fw

NL: Next.js
Transcription: nɛkst dʒeː ɛs
Example_NL: Next.js is React-framework.
Example_RU: Next.js — реакт-фрейм.
Category: cat72_cs_fw

NL: Nuxt.js
Transcription: nʏkst dʒeː ɛs
Example_NL: Nuxt is Vue-framework.
Example_RU: Nuxt — Vue-фрейм.
Category: cat72_cs_fw

NL: Django
Transcription: ˈdʒɛŋɡoː
RU: Джанго
Example_NL: Django is Python-webframework.
Example_RU: Джанго — Python-веб.
Category: cat72_cs_fw

NL: Flask
Transcription: flask
RU: Фласк
Example_NL: Flask is minimaal Python-framework.
Example_RU: Фласк — мини Python.
Category: cat72_cs_fw

NL: FastAPI
Transcription: fɑst eː peː iː
Example_NL: FastAPI is modern en snel.
Example_RU: FastAPI — соврем. и быстр.
Category: cat72_cs_fw

NL: Laravel
Transcription: ˈlaːraːvɛl
RU: Ларавел
Example_NL: Laravel is PHP-framework.
Example_RU: Ларавел — PHP-фрейм.
Category: cat72_cs_fw

NL: Spring
Transcription: sprɪŋ
RU: Спринг
Example_NL: Spring is Java-framework.
Example_RU: Спринг — Java-фрейм.
Category: cat72_cs_fw

NL: Express
Transcription: ɛksˈprɛs
RU: Экспресс
Example_NL: Express is Node-framework.
Example_RU: Экспресс — Node-фрейм.
Category: cat72_cs_fw

NL: ASP.NET
Transcription: eː ɛs peː dɔt nɛt
Example_NL: ASP.NET is Microsoft webframework.
Example_RU: ASP.NET — веб от MS.
Category: cat72_cs_fw

NL: jQuery
Transcription: ˈdʒeːkʋiri
Example_NL: jQuery was DOM-helper.
Example_RU: jQuery — DOM-помощн.
Category: cat72_cs_fw

NL: TensorFlow
Transcription: ˈtɛnsɔrfloː
RU: ТензорФлоу
Example_NL: TensorFlow is van Google.
Example_RU: ТФ — от Google.
Category: cat73_ai

NL: PyTorch
Transcription: ˈpɑitɔrtʃ
RU: ПайТорч
Example_NL: PyTorch is van Meta.
Example_RU: ПайТорч — от Meta.
Category: cat73_ai

NL: Keras
Transcription: ˈkɛːras
RU: Керас
Example_NL: Keras is high-level neuraal.
Example_RU: Керас — высокоуровн.
Category: cat73_ai

NL: scikit-learn
Transcription: ˌsɑikɪt lɜːrn
Example_NL: scikit-learn doet klassieke ML.
Example_RU: scikit-learn — классич. ML.
Category: cat73_ai

NL: NumPy
Transcription: ˈnʌmpaː
RU: НумПай
Example_NL: NumPy doet array-bewerkingen.
Example_RU: НумПай — массивы.
Category: cat73_ai

NL: Pandas
Transcription: ˈpɛndas
RU: Пандас
Example_NL: Pandas analyseert data.
Example_RU: Пандас — данные.
Category: cat73_ai

NL: Jupyter
Transcription: ˈdʒupɪtər
RU: Юпитер
Example_NL: Jupyter is interactieve notebook.
Example_RU: Юпитер — интеракт. блокнот.
Category: cat73_ai

NL: Matplotlib
Transcription: ˈmɛtplɔtlɪp
RU: Матплотлиб
Example_NL: Matplotlib tekent grafieken.
Example_RU: Матплотлиб — графики.
Category: cat73_ai

NL: Transformers
Transcription: trɛnsˈfɔrmərs
RU: Трансформеры
Example_NL: Transformers veranderden NLP.
Example_RU: Трансформеры — рев. NLP.
Category: cat73_ai

NL: attention
Transcription: aˈtɛnʃən
RU: внимание
Example_NL: Attention is sleutel in transformers.
Example_RU: Внимание — ключ трансф.
Category: cat73_ai

NL: self-attention
Transcription: sɛlf aˈtɛnʃən
Example_NL: Self-attention vergelijkt tokens onderling.
Example_RU: S-A — сравн. токенов.
Category: cat73_ai

NL: BERT
Transcription: bɜrt
RU: БЕРТ
Example_NL: BERT was eerste grote transformer.
Example_RU: БЕРТ — первый больш. трансф.
Category: cat73_ai

NL: GPT
Transcription: ɣeː peː teː
RU: ГПТ
Example_NL: GPT is generative pretrained transformer.
Example_RU: GPT — генер. предобуч. трансф.
Category: cat73_ai

NL: GPT-3
Transcription: ɣeː peː teː dri
RU: ГПТ-3
Example_NL: GPT-3 had 175 miljard parameters.
Example_RU: У GPT-3 — 175 млрд парам.
Category: cat73_ai

NL: GPT-4
Transcription: ɣeː peː teː vir
RU: ГПТ-4
Example_NL: GPT-4 is multimodaal.
Example_RU: ГПТ-4 — мультимод.
Category: cat73_ai

NL: Claude
Transcription: klɔːd
RU: Клод
Example_NL: Claude is van Anthropic.
Example_RU: Клод — от Anthropic.
Category: cat73_ai

NL: Gemini
Transcription: ˈdʒɛmini
RU: Джемини
Example_NL: Gemini is van Google.
Example_RU: Джемини — от Google.
Category: cat73_ai

NL: LLaMA
Transcription: ˈlaːmaː
RU: ЛЛаМА
Example_NL: LLaMA is van Meta.
Example_RU: ЛЛаМА — от Meta.
Category: cat73_ai

NL: Mistral
Transcription: mɪsˈtral
RU: Мистраль
Example_NL: Mistral is Frans LLM-bedrijf.
Example_RU: Мистраль — фр. LLM-комп.
Category: cat73_ai

NL: DALL-E
Transcription: ˈdal iː
RU: ДАЛЛ-Е
Example_NL: DALL-E maakt beelden uit tekst.
Example_RU: ДАЛЛ-Е — изобр. из текста.
Category: cat73_ai

NL: Midjourney
Transcription: ˈmɪdʒɜrni
RU: Миджорни
Example_NL: Midjourney maakt kunst.
Example_RU: Миджорни — для арта.
Category: cat73_ai

NL: AlphaGo
Transcription: ˈɑlfaːɣoː
RU: АльфаГо
Example_NL: AlphaGo versloeg Lee Sedol.
Example_RU: АльфаГо победил Ли Седоля.
Category: cat73_ai

NL: Watson
Transcription: ˈʋɔtsən
RU: Уотсон
Example_NL: IBM's Watson won Jeopardy.
Example_RU: Уотсон IBM выиграл Jeopardy.
Category: cat73_ai

NL: Deep Blue
Transcription: dip blu
RU: Дип Блю
Example_NL: Deep Blue versloeg Kasparov.
Example_RU: Дип Блю победил Каспарова.
Category: cat73_ai

NL: perceptron
Transcription: pɛrsɛpˈtrɔn
RU: перцептрон
Example_NL: Een perceptron is simpel neuron.
Example_RU: Перцептрон — прост. нейрон.
Category: cat73_ai

NL: multilayer perceptron
Transcription: mʏltiˈleːər pɛrsɛpˈtrɔn
RU: многослойн. перцептрон
Example_NL: MLP heeft hidden layers.
Example_RU: МСП — скрытые слои.
Category: cat73_ai

NL: recurrent neuraal netwerk
Transcription: rəˈkʏrənt nøˈraːl ˈnɛtʋɛrk
RU: РНН
Example_NL: RNN's verwerken sequenties.
Example_RU: РНН — последовательности.
Category: cat73_ai

NL: LSTM
Transcription: ɛl ɛs teː ɛm
RU: ЛСТМ
Example_NL: LSTM onthoudt lang.
Example_RU: ЛСТМ — долг. память.
Category: cat73_ai

NL: GRU
Transcription: ɣeː ɛr yː
RU: ГРУ
Example_NL: GRU is simpeler dan LSTM.
Example_RU: ГРУ — проще ЛСТМ.
Category: cat73_ai

NL: GAN
Transcription: ɣan
RU: ГАН
Example_NL: GAN's maken realistische data.
Example_RU: ГАН — реал. данные.
Category: cat73_ai

NL: VAE
Transcription: veː aː eː
Example_NL: Een VAE genereert variaties.
Example_RU: VAE — вариации.
Category: cat73_ai

NL: diffusion model
Transcription: diˈfjuʒən moːˈdɛl
RU: диффуз. модель
Example_NL: Diffusion-modellen genereren beelden.
Example_RU: Диффуз. модели — изобр.
Category: cat73_ai

NL: Q-learning
Transcription: kju ˈlɜːrnɪŋ
RU: Q-обучение
Example_NL: Q-learning is RL-methode.
Example_RU: Q-обуч. — метод ОсП.
Category: cat73_ai

NL: policy gradient
Transcription: ˈpɔlisi ˈxraːdiɛnt
RU: полит. градиент
Example_NL: Policy gradient is RL-techniek.
Example_RU: Полит. градиент — техн. ОсП.
Category: cat73_ai

NL: actor-critic
Transcription: ˈɛktər ˈkrɪtɪk
RU: актор-критик
Example_NL: Actor-critic combineert RL-aanpakken.
Example_RU: Актор-критик — комб.
Category: cat73_ai

NL: backpropagation
Transcription: ˌbɛkprɔpəˈɣɛːʃən
RU: обратн. распр.
Example_NL: Backpropagation traint NN's.
Example_RU: Обр. распр. — обуч. НС.
Category: cat73_ai

NL: dropout
Transcription: ˈdrɔpɑut
RU: дропаут
Example_NL: Dropout voorkomt overfitting.
Example_RU: Дропаут — против переобуч.
Category: cat73_ai

NL: batch normalization
Transcription: bɛtʃ nɔrməˌlɑɪˈzɛːʃən
RU: батч-нормализ.
Example_NL: Batch normalization stabiliseert training.
Example_RU: Батч-норм. стабилиз. обуч.
Category: cat73_ai

NL: ReLU
Transcription: ˈreːlu
Example_NL: ReLU is een activatiefunctie.
Example_RU: ReLU — функц. актив.
Category: cat73_ai

NL: sigmoid
Transcription: ˈsɪɣmɔid
RU: сигмоид
Example_NL: Sigmoid stuwt naar 0-1.
Example_RU: Сигмоид — к 0-1.
Category: cat73_ai

NL: softmax
Transcription: ˈsɔftmaks
RU: софтмакс
Example_NL: Softmax geeft kansverdeling.
Example_RU: Софтмакс — распред. вер.
Category: cat73_ai

NL: tanh
Transcription: tɑn ɦaː
Example_NL: Tanh is hyperbolic tangent.
Example_RU: Tanh — гипербол. тангенс.
Category: cat73_ai

NL: epoch
Transcription: ˈeːpɔk
RU: эпоха
Example_NL: Een epoch is een hele trainingsdoorgang.
Example_RU: Эпоха — полн. проход обуч.
Category: cat73_ai

NL: batch
Transcription: bɛtʃ
RU: батч
Example_NL: Een batch is groep voorbeelden.
Example_RU: Батч — группа примеров.
Category: cat73_ai

NL: learning rate
Transcription: ˈlɜːrnɪŋ reːt
RU: скор. обуч.
Example_NL: Learning rate stuurt updatessnelheid.
Example_RU: СО — скор. обновлений.
Category: cat73_ai

NL: hyperparameter
Transcription: ˌɦipərpaːraːˈmeːtər
RU: гиперпараметр
Example_NL: Hyperparameters worden niet geleerd.
Example_RU: Гиперпарам. не обуч.
Category: cat73_ai

NL: underfitting
Transcription: ˈʏndərfɪtɪŋ
RU: недообучение
Example_NL: Underfitting is onvoldoende geleerd.
Example_RU: Недообуч. — недостаточно.
Category: cat73_ai

NL: regularisatie
Transcription: reːxylaːriˈzaːtsi
RU: регуляризация
Example_NL: Regularisatie voorkomt overfit.
Example_RU: Регул-я — против перефита.
Category: cat73_ai

NL: L1-regularisatie
Transcription: ɛl eːn reːxylaːriˈzaːtsi
RU: L1-регул.
Example_NL: L1-regularisatie maakt sparse.
Example_RU: L1 даёт разрежённость.
Category: cat73_ai

NL: L2-regularisatie
Transcription: ɛl tʋeː reːxylaːriˈzaːtsi
RU: L2-регул.
Example_NL: L2-regularisatie straft grote gewichten.
Example_RU: L2 — штраф больш. весов.
Category: cat73_ai

NL: transfer learning
Transcription: ˈtrɛnsfər ˈlɜːrnɪŋ
RU: перенос. обуч.
Example_NL: Transfer learning hergebruikt modellen.
Example_RU: Перенос. обуч. — повтор. исп.
Category: cat73_ai

NL: fine-tuning
Transcription: fain ˈtjunɪŋ
RU: тонкая настр.
Example_NL: Fine-tuning past model aan.
Example_RU: Тонкая настр. — адаптация.
Category: cat73_ai

NL: zero-shot learning
Transcription: ˈziːroː ʃɔt ˈlɜːrnɪŋ
RU: zero-shot
Example_NL: Zero-shot werkt zonder voorbeelden.
Example_RU: Zero-shot — без примеров.
Category: cat73_ai

NL: few-shot learning
Transcription: fju ʃɔt ˈlɜːrnɪŋ
RU: few-shot
Example_NL: Few-shot werkt met weinig voorbeelden.
Example_RU: Few-shot — с малыми прим.
Category: cat73_ai

NL: prompt engineering
Transcription: prɔmpt ˌɛndʒɪˈnirɪŋ
RU: промпт-инж.
Example_NL: Prompt engineering optimaliseert vragen.
Example_RU: Промпт-инж. — оптим. вопросов.
Category: cat73_ai

NL: RAG
Transcription: rɑɡ
Example_NL: RAG haalt externe info.
Example_RU: RAG — внешн. инфо.
Category: cat73_ai

NL: RLHF
Transcription: ɛr ɛl ɦaː ɛf
Example_NL: RLHF gebruikt menselijke feedback.
Example_RU: RLHF — фидбэк человека.
Category: cat73_ai

NL: DPO
Transcription: deː peː oː
Example_NL: DPO is alternatief voor RLHF.
Example_RU: DPO — альтерн. RLHF.
Category: cat73_ai

NL: constitutional AI
Transcription: kɔnstiˈtʃuʃənəl eː aː
RU: конст. ИИ
Example_NL: Constitutional AI is van Anthropic.
Example_RU: Конст. ИИ — у Anthropic.
Category: cat73_ai

NL: AGI
Transcription: eː xeː iː
RU: ИИО
Example_NL: AGI is artificial general intelligence.
Example_RU: ИИО — общий ИИ.
Category: cat73_ai

NL: ASI
Transcription: eː ɛs iː
RU: ИСИ
Example_NL: ASI is artificial superintelligence.
Example_RU: ИСИ — суперинтеллект.
Category: cat73_ai

NL: alignment
Transcription: aˈlainmɛnt
RU: выравнивание
Example_NL: AI alignment is veilig maken.
Example_RU: Выравн. ИИ — безопасн.
Category: cat73_ai

NL: jailbreak
Transcription: ˈdʒeːlbreːk
RU: джейлбрейк
Example_NL: Jailbreak omzeilt veiligheid.
Example_RU: Джейлбрейк — обход безопасн.
Category: cat73_ai

NL: red teaming
Transcription: rɛt ˈtiːmɪŋ
Example_NL: Red teaming test zwaktes.
Example_RU: Red teaming тестир. уязвим.
Category: cat73_ai

NL: transformer (model)
Transcription: trɛnsˈfɔrmər
RU: трансформер
Example_NL: Transformer is een neuraal architectuur.
Example_RU: Трансформер — архитектура НС.
Category: ai modellen

NL: BERT model
Transcription: bɛrt ˈmoːdəl
RU: БЕРТ модель
Example_NL: BERT staat voor Bidirectional Encoder.
Example_RU: BERT — двунаправленный энкодер.
Category: ai modellen

NL: ChatGPT
Transcription: tʃɛt ɣeː peː teː
RU: ЧатГПТ
Example_NL: ChatGPT verscheen eind 2022.
Example_RU: ChatGPT — конец 2022.
Category: ai modellen

NL: Gemini AI
Transcription: ˈdʒɛmini eː iː
RU: Близнецы AI
Example_NL: Gemini is van Google.
Example_RU: Gemini — от Google.
Category: ai modellen

NL: Llama (model)
Transcription: ˈlaːma
RU: ЛАМА
Example_NL: Llama is van Meta open source.
Example_RU: Llama — open source от Meta.
Category: ai modellen

NL: Whisper (model)
Transcription: ˈʋɪspər
RU: Виспер
Example_NL: Whisper transcribeert spraak.
Example_RU: Whisper транскрибирует речь.
Category: ai modellen

NL: Watson IBM
Transcription: ˈʋɔtsən aɪ beː ɛm
RU: Уотсон ИБМ
Example_NL: Watson won Jeopardy.
Example_RU: Уотсон выиграл Jeopardy.
Category: ai modellen

NL: ONNX
Transcription: ˈɔnɪks
RU: ОННКС
Example_NL: ONNX is een open formaat.
Example_RU: ONNX — открытый формат.
Category: ml frameworks

NL: CUDA
Transcription: ˈkjuda
RU: КУДА
Example_NL: CUDA is voor NVIDIA-GPU's.
Example_RU: CUDA — для GPU NVIDIA.
Category: ml frameworks

NL: stochastic gradient
Transcription: stoˈxɑstɪk ˈɣreːdiɛnt
RU: стохастический градиент
Example_NL: SGD is veelgebruikt.
Example_RU: SGD широко применяется.
Category: ml concepten

NL: activatiefunctie
Transcription: aktiˈvaːtsifʏŋksi
RU: функция активации
Example_NL: Activatiefuncties zoals ReLU.
Example_RU: Активации типа ReLU.
Category: ml concepten

NL: attention mechanism
Transcription: əˈtɛnʃən ˈmɛxanɪsmə
RU: механизм внимания
Example_NL: Attention is alles wat je nodig hebt.
Example_RU: Attention is all you need.
Category: ml concepten

NL: encoder-decoder
Transcription: ɛnˈkoːdər deːˈkoːdər
RU: энкодер-декодер
Example_NL: Encoder-decoder is voor sequenties.
Example_RU: Энкодер-декодер для последовательностей.
Category: ml concepten

NL: embedding (laag)
Transcription: ɛmˈbɛdɪŋ
RU: эмбеддинг
Example_NL: Embedding zet tokens om naar vectoren.
Example_RU: Эмбеддинг превращает токены в векторы.
Category: ml concepten

NL: word embedding
Transcription: ʋœrt ɛmˈbɛdɪŋ
RU: векторное представление слов
Example_NL: Word embeddings vangen betekenis.
Example_RU: Word embeddings — смысл.
Category: ml concepten

NL: word2vec
Transcription: ʋœrt tuː vɛk
RU: ворд-ту-век
Example_NL: Word2vec was vroege embedding.
Example_RU: Word2vec — раннее представление.
Category: ml concepten

NL: GloVe
Transcription: ɣloːv
RU: ГлоВе
Example_NL: GloVe leert globale statistieken.
Example_RU: GloVe — глобальные статистики.
Category: ml concepten

NL: BERT embedding
Transcription: bɛrt ɛmˈbɛdɪŋ
RU: БЕРТ эмбеддинг
Example_NL: BERT geeft contextuele embeddings.
Example_RU: BERT — контекстуальные эмбеддинги.
Category: ml concepten

NL: BPE
Transcription: beː peː eː
RU: БПЕ
Example_NL: BPE is byte-pair encoding.
Example_RU: BPE — byte-pair кодировка.
Category: ml concepten

NL: vocabulary
Transcription: voːkaːbyˈlɛːri
RU: словарь модели
Example_NL: Vocabulary heeft duizenden tokens.
Example_RU: Словарь — тысячи токенов.
Category: ml concepten

NL: perplexity
Transcription: pərˈplɛksiti
RU: перплексия
Example_NL: Lagere perplexity is beter.
Example_RU: Низкая перплексия — лучше.
Category: ml concepten

NL: loss function
Transcription: lɔs ˈfʏŋksi
RU: функция потерь
Example_NL: Loss meet de fout.
Example_RU: Функция потерь — ошибка.
Category: ml concepten

NL: cross entropy
Transcription: krɔs ˈɛntrɔpi
RU: кросс-энтропия
Example_NL: Cross entropy is voor classificatie.
Example_RU: Кросс-энтропия — для классификации.
Category: ml concepten

NL: batch size
Transcription: bɛtʃ saɪz
RU: размер батча
Example_NL: Batch size beïnvloedt geheugen.
Example_RU: Размер батча — на память.
Category: ml concepten

NL: optimizer
Transcription: ˈɔptɪmaɪzər
RU: оптимизатор
Example_NL: Adam is een populaire optimizer.
Example_RU: Adam — популярный оптимизатор.
Category: ml concepten

NL: Adam optimizer
Transcription: ˈaːdam ˈɔptɪmaɪzər
RU: Адам оптимизатор
Example_NL: Adam combineert momentum en RMSprop.
Example_RU: Adam — momentum + RMSprop.
Category: ml concepten

NL: momentum (ml)
Transcription: moˈmɛntʏm
RU: момент
Example_NL: Momentum versnelt gradient descent.
Example_RU: Момент ускоряет градиентный спуск.
Category: ml concepten

NL: supervised learning
Transcription: ˈsupərvaɪst ˈlʏrnɪŋ
RU: обучение с учителем
Example_NL: Supervised gebruikt gelabelde data.
Example_RU: С учителем — размеченные данные.
Category: ml types

NL: unsupervised learning
Transcription: ʌnˈsupərvaɪst ˈlʏrnɪŋ
RU: обучение без учителя
Example_NL: Unsupervised vindt patronen.
Example_RU: Без учителя — поиск паттернов.
Category: ml types

NL: semi-supervised
Transcription: ˈseːmi ˈsupərvaɪst
RU: частично с учителем
Example_NL: Semi-supervised mengt beide.
Example_RU: Полу-с учителем — комбинация.
Category: ml types

NL: self-supervised
Transcription: sɛlf ˈsupərvaɪst
RU: самообучение
Example_NL: Self-supervised gebruikt eigen data.
Example_RU: Самообучение — на своих данных.
Category: ml types

NL: in-context learning
Transcription: ɪn ˈkɔntɛkst ˈlʏrnɪŋ
RU: обучение в контексте
Example_NL: In-context learning gebeurt zonder training.
Example_RU: В контексте — без обучения.
Category: ml types

NL: CNN
Transcription: seː ɛn ɛn
RU: СНС
Example_NL: CNN is convolutioneel netwerk.
Example_RU: CNN — свёрточная сеть.
Category: neural networks

NL: convolutional layer
Transcription: kɔnvoːlytsiˈonəl ˈleːər
RU: свёрточный слой
Example_NL: Convolutional layer past filters toe.
Example_RU: Свёрточный слой — фильтры.
Category: neural networks

NL: pooling layer
Transcription: ˈpulɪŋ ˈleːər
RU: слой пулинга
Example_NL: Pooling vermindert dimensies.
Example_RU: Пулинг уменьшает размеры.
Category: neural networks

NL: max pooling
Transcription: mɛks ˈpulɪŋ
RU: макс-пулинг
Example_NL: Max pooling neemt het maximum.
Example_RU: Макс-пулинг — максимум.
Category: neural networks

NL: RNN
Transcription: ɛr ɛn ɛn
RU: РНС
Example_NL: RNN is recurrent netwerk.
Example_RU: РНС — рекуррентная сеть.
Category: neural networks

NL: U-Net
Transcription: juː nɛt
RU: Ю-Нет
Example_NL: U-Net is voor segmentatie.
Example_RU: U-Net — для сегментации.
Category: neural networks

NL: ResNet
Transcription: ˈrɛznɛt
RU: РезНет
Example_NL: ResNet introduceerde skip connections.
Example_RU: ResNet — скип-связи.
Category: neural networks

NL: VGG
Transcription: veː ɣeː ɣeː
RU: ВГГ
Example_NL: VGG was diepe CNN.
Example_RU: VGG — глубокая CNN.
Category: neural networks

NL: Inception (model)
Transcription: ɪnˈsɛpʃən
RU: Inception
Example_NL: Inception heeft parallel filters.
Example_RU: Inception — параллельные фильтры.
Category: neural networks

NL: MobileNet
Transcription: ˈmoːbilnɛt
RU: МобайлНет
Example_NL: MobileNet is efficiënt voor mobiel.
Example_RU: MobileNet — для мобильных.
Category: neural networks

NL: YOLO
Transcription: ˈjoːlo
RU: ЙОЛО
Example_NL: YOLO doet realtime objectdetectie.
Example_RU: YOLO — детекция в реальном времени.
Category: neural networks

NL: BERT (laag)
Transcription: bɛrt
RU: BERT слой
Example_NL: BERT-laag is bidirectioneel.
Example_RU: Слой BERT — двунаправленный.
Category: neural networks

NL: decoder-only
Transcription: deːˈkoːdər ˈoːnli
RU: декодер-только
Example_NL: Decoder-only zoals GPT.
Example_RU: Декодер-только — как GPT.
Category: neural networks

NL: encoder-only
Transcription: ɛnˈkoːdər ˈoːnli
RU: энкодер-только
Example_NL: Encoder-only zoals BERT.
Example_RU: Энкодер-только — как BERT.
Category: neural networks

NL: LLM
Transcription: ɛl ɛl ɛm
RU: БЯМ
Example_NL: LLM is large language model.
Example_RU: LLM — большая языковая модель.
Category: ai termen

NL: foundation model
Transcription: fɑunˈdeːʃən ˈmoːdəl
RU: базовая модель
Example_NL: Foundation model is breed inzetbaar.
Example_RU: Базовая модель универсальна.
Category: ai termen

NL: hallucination
Transcription: ɦalusiˈneːʃən
RU: галлюцинация
Example_NL: Hallucinations zijn verzonnen feiten.
Example_RU: Галлюцинации — выдуманные факты.
Category: ai termen

NL: temperature (ai)
Transcription: ˈtɛmpərətʃər
RU: температура (ИИ)
Example_NL: Hogere temperature is creatiever.
Example_RU: Высокая температура — креатив.
Category: ai termen

NL: top-k sampling
Transcription: tɔp kaː ˈsamplɪŋ
RU: топ-к семплирование
Example_NL: Top-k beperkt keuze tot k tokens.
Example_RU: Топ-к — выбор из k токенов.
Category: ai termen

NL: top-p sampling
Transcription: tɔp peː ˈsamplɪŋ
RU: топ-п семплирование
Example_NL: Top-p kiest uit cumulatieve kans.
Example_RU: Топ-п — кумулятивная вероятность.
Category: ai termen

NL: beam search
Transcription: biːm sɜrtʃ
RU: лучевой поиск
Example_NL: Beam search vindt beste sequentie.
Example_RU: Лучевой поиск — лучшая последовательность.
Category: ai termen

NL: greedy decoding
Transcription: ˈɣridi diˈkoːdɪŋ
RU: жадное декодирование
Example_NL: Greedy kiest meest waarschijnlijke.
Example_RU: Жадное — самое вероятное.
Category: ai termen

NL: knowledge distillation
Transcription: ˈnɔlɛdʒ dɪstɪˈleːʃən
RU: дистилляция знаний
Example_NL: Distillation maakt kleinere modellen.
Example_RU: Дистилляция — меньшие модели.
Category: ai termen

NL: pruning (model)
Transcription: ˈpruːnɪŋ
RU: прунинг
Example_NL: Pruning verwijdert connecties.
Example_RU: Прунинг убирает связи.
Category: ai termen

NL: LoRA
Transcription: ˈloːra
RU: ЛоРА
Example_NL: LoRA is low-rank adaptation.
Example_RU: LoRA — низкоранговая адаптация.
Category: ai termen

NL: PEFT
Transcription: pɛft
RU: ПЕФТ
Example_NL: PEFT is parameter-efficient fine-tuning.
Example_RU: PEFT — эффективная настройка.
Category: ai termen

NL: RAG retrieval
Transcription: rɑɣ riˈtrivəl
RU: извлечение для РАГ
Example_NL: RAG zoekt eerst relevante stukken.
Example_RU: РАГ сначала ищет.
Category: ai termen

NL: het deep learning
Transcription: dip ˈlɝnɪŋ
RU: глубокое обучение
Example_NL: Deep learning neurale netten.
Example_RU: Глубокое обучение — нейросети.
Category: AI

NL: de convolutional
Transcription: kɔnvoːˈlʝuʃənl
RU: свёрточная
Example_NL: CNN voor beelden.
Example_RU: CNN для изображений.
Category: AI

NL: de transformer
Transcription: trɑnsˈfɔrmər
RU: трансформер
Example_NL: Transformer architectuur.
Example_RU: Архитектура Transformer.
Category: AI

NL: het taalmodel
Transcription: ˈtaːlmoːdɛl
RU: языковая модель
Example_NL: Een groot taalmodel.
Example_RU: Большая языковая модель.
Category: AI

NL: het generatieve AI
Transcription: xeːneːraːˈtivə aːˈi
RU: генеративный ИИ
Example_NL: Generatieve AI maakt content.
Example_RU: Генеративный ИИ создаёт контент.
Category: AI

NL: de chatbot
Transcription: ˈtʃɛtbɔt
RU: чатбот
Example_NL: Chatbot voor klantservice.
Example_RU: Чатбот для службы поддержки.
Category: AI

NL: het context window
Transcription: ˈkɔntɛkst ˈʋɪndoʊ
RU: контекстное окно
Example_NL: Context window 200K.
Example_RU: Контекстное окно 200K.
Category: AI

NL: het embedding
Transcription: ɛmˈbɛdɪŋ
RU: эмбеддинг
Example_NL: Word embeddings.
Example_RU: Эмбеддинги слов.
Category: AI

NL: het pretraining
Transcription: priˈtreːnɪŋ
RU: предобучение
Example_NL: Pretraining op corpus.
Example_RU: Предобучение на корпусе.
Category: AI

NL: het semi-supervised learning
Transcription: ˈsɛmi ˈsupərvaizt ˈlɝnɪŋ
RU: полу-обучение
Example_NL: Semi-supervised gedeeltelijk gelabeld.
Example_RU: Полу-обучение — частично размечено.
Category: AI

NL: het self-supervised learning
Transcription: sɛlf ˈsupərvaizt ˈlɝnɪŋ
RU: самоконтролируемое обучение
Example_NL: Self-supervised learning.
Example_RU: Самоконтролируемое обучение.
Category: AI

NL: de gradiëntafdaling
Transcription: xraːdiˈɛntɑfdaːlɪŋ
RU: градиентный спуск
Example_NL: Gradiëntafdaling optimaliseren.
Example_RU: Градиентный спуск оптимизирует.
Category: AI

NL: de cross-entropy
Transcription: krɔs ˈɛntrəpi
RU: кросс-энтропия
Example_NL: Cross-entropy voor classificatie.
Example_RU: Кросс-энтропия для классификации.
Category: AI

NL: het classification
Transcription: klɛsifiˈkeːʃən
RU: классификация
Example_NL: Binary classification.
Example_RU: Бинарная классификация.
Category: AI

NL: het regression
Transcription: rəˈxrɛʃən
RU: регрессия
Example_NL: Linear regression.
Example_RU: Линейная регрессия.
Category: AI

NL: de K-means
Transcription: ˈkeːmins
RU: K-средних
Example_NL: K-means clustering.
Example_RU: K-средних кластеризация.
Category: AI

NL: de decision tree
Transcription: dəˈsɪʒən tri
RU: дерево решений
Example_NL: Decision tree classifier.
Example_RU: Классификатор дерева решений.
Category: AI

NL: het random forest
Transcription: ˈrɛndəm ˈfɔrəst
RU: случайный лес
Example_NL: Random forest ensemble.
Example_RU: Случайный лес — ансамбль.
Category: AI

NL: het XGBoost
Transcription: ɛksdʒiːˈbust
RU: XGBoost
Example_NL: XGBoost gradient boosting.
Example_RU: XGBoost — градиентный бустинг.
Category: AI

NL: het SVM
Transcription: ɛsveːˈɛm
RU: SVM
Example_NL: SVM support vector machine.
Example_RU: SVM — машина опорных векторов.
Category: AI

NL: de naïeve Bayes
Transcription: naːiˈeːvə bɛjs
RU: наивный Байес
Example_NL: Naïeve Bayes voor tekst.
Example_RU: Наивный Байес для текста.
Category: AI

NL: de KNN
Transcription: kaːɛnˈɛn
RU: KNN
Example_NL: K-nearest neighbors.
Example_RU: K ближайших соседей.
Category: AI

NL: het computer vision
Transcription: kɔmˈpʝuːtər ˈviʒən
RU: компьютерное зрение
Example_NL: Computer vision herkenning.
Example_RU: Компьютерное зрение — распознавание.
Category: AI

NL: de objectdetectie
Transcription: ɔpˈjɛktdeːtɛksi
RU: распознавание объектов
Example_NL: Object detectie YOLO.
Example_RU: Распознавание объектов YOLO.
Category: AI

NL: de spraakherkenning
Transcription: ˈspraːkhɛrkɛnɪŋ
RU: распознавание речи
Example_NL: Spraakherkenning Siri.
Example_RU: Распознавание речи — Siri.
Category: AI

NL: de text-to-speech
Transcription: tɛkstuˈspitʃ
RU: синтез речи
Example_NL: TTS engines.
Example_RU: Движки TTS.
Category: AI

NL: de speech-to-text
Transcription: spitʃuˈtɛkst
RU: речь-в-текст
Example_NL: STT real-time.
Example_RU: STT в реальном времени.
Category: AI

NL: de NLP
Transcription: ɛnɛlˈpeː
RU: НЛП
Example_NL: NLP natural language processing.
Example_RU: НЛП — обработка естественного языка.
Category: AI

NL: het sentiment analysis
Transcription: ˈsɛntimənt əˈnɛlisɪs
RU: анализ тональности
Example_NL: Sentiment analysis van reviews.
Example_RU: Анализ тональности отзывов.
Category: AI

NL: de named entity recognition
Transcription: neːmt ɛnˈtɪti rɛkəxˈnɪʃən
RU: распознавание сущностей
Example_NL: NER vindt namen.
Example_RU: NER находит имена.
Category: AI

NL: de tokenization
Transcription: toʊkənaiˈzeːʃən
RU: токенизация
Example_NL: Tokenization splitst.
Example_RU: Токенизация разбивает.
Category: AI

NL: de lemmatization
Transcription: lɛmətaiˈzeːʃən
RU: лемматизация
Example_NL: Lemmatization rondt af.
Example_RU: Лемматизация округляет.
Category: AI

NL: het generatieve model
Transcription: xeːneːraːˈtivə ˈmoːdɛl
RU: генеративная модель
Example_NL: Generatief model maakt content.
Example_RU: Генеративная модель создаёт.
Category: AI

NL: de discriminator
Transcription: dɪskriːmiˈnaːtɔr
RU: дискриминатор
Example_NL: Discriminator beoordeelt.
Example_RU: Дискриминатор оценивает.
Category: AI

NL: het beeldgeneratie
Transcription: ˈbeːltɣeːnəraːsi
RU: генерация изображений
Example_NL: AI beeldgeneratie.
Example_RU: Генерация изображений ИИ.
Category: AI

NL: de tekstgeneratie
Transcription: ˈtɛkstɣeːneraːsi
RU: генерация текста
Example_NL: Tekstgeneratie GPT.
Example_RU: Генерация текста — GPT.
Category: AI

NL: de muziekgeneratie
Transcription: myˈzikxeːneːraːsi
RU: генерация музыки
Example_NL: Muziekgeneratie AI.
Example_RU: Генерация музыки ИИ.
Category: AI

NL: de videogeneratie
Transcription: ˈvideoxeːneːraːsi
RU: генерация видео
Example_NL: Sora videogeneratie.
Example_RU: Sora — генерация видео.
Category: AI

NL: de Sora
Transcription: ˈsoːraː
RU: Sora
Example_NL: Sora van OpenAI.
Example_RU: Sora от OpenAI.
Category: AI

NL: de deepfake
Transcription: ˈdipfeːk
RU: дипфейк
Example_NL: Deepfake gevaarlijk.
Example_RU: Дипфейк опасен.
Category: AI

NL: de bias in AI
Transcription: ˈbaiɑs ɪn aːˈi
RU: предвзятость ИИ
Example_NL: Bias in AI-modellen.
Example_RU: Предвзятость в ИИ-моделях.
Category: AI

NL: de explainability
Transcription: ɛksˈpleːnəbɪlitʝi
RU: объяснимость
Example_NL: Explainability van AI.
Example_RU: Объяснимость ИИ.
Category: AI

NL: de XAI
Transcription: ɛksaːˈi
RU: XAI
Example_NL: XAI explainable AI.
Example_RU: XAI — объяснимый ИИ.
Category: AI

NL: de superintelligentie
Transcription: ˈsupərɪntɛliˌxɛnsi
RU: суперинтеллект
Example_NL: Superintelligentie risico.
Example_RU: Суперинтеллект — риск.
Category: AI

NL: de algorithm
Transcription: ɑlɣoːˈritm
RU: алгоритм
Example_NL: Algorithm bias.
Example_RU: Алгоритмическая предвзятость.
Category: AI

NL: de robot
Transcription: ˈroːbɔt
RU: робот
Example_NL: Industriële robot.
Example_RU: Промышленный робот.
Category: AI

NL: de autonome auto
Transcription: ɑuˈtoːnoːmə ˈɑutoː
RU: беспилотный автомобиль
Example_NL: Tesla autonome auto.
Example_RU: Tesla беспилотный.
Category: AI

NL: het zelfrijdend
Transcription: ˈzɛlfrɛidənt
RU: самоуправляемый
Example_NL: Zelfrijdende voertuig.
Example_RU: Самоуправляемое транспортное средство.
Category: AI

NL: de on-device AI
Transcription: ɔnˈdivais aːˈi
RU: ИИ на устройстве
Example_NL: On-device AI privacy.
Example_RU: ИИ на устройстве — приватность.
Category: AI

NL: de model deployment
Transcription: moːˈdɛl diˈplɔiːmɛnt
RU: развёртывание модели
Example_NL: Model deployment in productie.
Example_RU: Развёртывание модели в продакшене.
Category: AI

NL: de inference
Transcription: ˈɪnfərəns
RU: инференс
Example_NL: Inference snelheid.
Example_RU: Скорость инференса.
Category: AI

NL: de TPU
Transcription: teːpeːˈʝu
RU: TPU
Example_NL: TPU Google.
Category: AI

NL: de accuracy
Transcription: ˈɛkjurəsi
RU: точность
Example_NL: Accuracy 95%.
Example_RU: Точность 95%.
Category: AI

NL: de precision
Transcription: prəˈsɪʒən
RU: precision
Example_NL: Precision en recall.
Example_RU: Precision и recall.
Category: AI

NL: de recall
Transcription: rəˈkɔl
RU: полнота
Example_NL: Hoge recall.
Example_RU: Высокая полнота.
Category: AI

NL: de F1-score
Transcription: ɛfeːnˈskoːr
RU: F1-мера
Example_NL: F1-score gemiddeld.
Example_RU: F1-мера — среднее.
Category: AI

NL: machinaal leren
Transcription: maːˈʃiːnaːl ˈleːrən
RU: машинное обучение
Example_NL: Machinaal leren ontdekt patronen.
Example_RU: Машинное обучение находит закономерности.
Category: ai_basics

NL: diep leren
Transcription: diːp ˈleːrən
RU: глубокое обучение
Example_NL: Diep leren met meerdere lagen.
Example_RU: Глубокое обучение со многими слоями.
Category: ai_basics

NL: neuraal netwerk
Transcription: nøːˈraːl ˈnɛtʋɛrk
RU: нейронная сеть
Example_NL: Een neuraal netwerk met 100 lagen.
Example_RU: Нейросеть с 100 слоями.
Category: ai_basics

NL: kunstmatig neuraal netwerk
Transcription: ˈkʏnstmaːtəɣ nøːˈraːl ˈnɛtʋɛrk
RU: ИНС
Example_NL: Een kunstmatig neuraal netwerk leert.
Example_RU: ИНС обучается.
Category: ai_basics

NL: convolutioneel netwerk
Transcription: kɔnvoːlyːˈʦjoːneːl ˈnɛtʋɛrk
RU: свёрточная сеть
Example_NL: Een convolutioneel netwerk voor beelden.
Example_RU: Свёрточная сеть для изображений.
Category: ai_basics

NL: recurrent netwerk
Transcription: rəˈkʏrənt ˈnɛtʋɛrk
RU: рекуррентная сеть
Example_NL: Een recurrent netwerk voor reeksen.
Example_RU: Рекуррентная сеть для последовательностей.
Category: ai_basics

NL: attentiemechanisme
Transcription: aːˈtɛnʦimɛxaːˌnɪsmə
RU: механизм внимания
Example_NL: Attentiemechanisme weegt belangrijkheid.
Example_RU: Механизм внимания взвешивает важность.
Category: ai_basics

NL: zelfaandachtsmechanisme
Transcription: ˈzɛlfaːnˌdɑxtsmɛxaːˌnɪsmə
RU: механизм self-attention
Example_NL: Zelfaandachtsmechanisme in transformer.
Example_RU: Self-attention в трансформере.
Category: ai_basics

NL: kostenfunctie
Transcription: ˈkɔstənˌfʏŋksi
RU: функция стоимости
Example_NL: De kostenfunctie minimaliseren.
Example_RU: Минимизировать функцию стоимости.
Category: ai_basics

NL: backpropagatie
Transcription: ˈbɛkproːpaːˌɣaːʦi
RU: обратное распространение
Example_NL: Backpropagatie traint het netwerk.
Example_RU: Обратное распространение обучает сеть.
Category: ai_basics

NL: leersnelheid
Transcription: ˈleːrsnɛlɦɛit
RU: скорость обучения
Example_NL: Een lage leersnelheid voor stabiliteit.
Example_RU: Низкая скорость обучения для стабильности.
Category: ai_basics

NL: batchgrootte
Transcription: ˈbɛʧˌɣroːtə
RU: размер батча
Example_NL: Batchgrootte van 32.
Example_RU: Размер батча 32.
Category: ai_basics

NL: epoche
Transcription: eːˈpɔxə
RU: эпоха обучения
Example_NL: Tien epoches trainen.
Example_RU: Обучить 10 эпох.
Category: ai_basics

NL: overfitten
Transcription: ˈoːvərfɪtən
RU: переобучение
Example_NL: Overfitten op de trainingsdata.
Example_RU: Переобучение на тренировочных данных.
Category: ai_basics

NL: underfitten
Transcription: ˈʏndərfɪtən
RU: недообучение
Example_NL: Underfitten betekent te eenvoudig model.
Example_RU: Недообучение — модель слишком простая.
Category: ai_basics

NL: batchnormalisatie
Transcription: ˈbɛʧnɔrmaːliːˌzaːʦi
RU: пакетная нормализация
Example_NL: Batchnormalisatie stabiliseert training.
Example_RU: Пакетная нормализация стабилизирует обучение.
Category: ai_basics

NL: kruisvalidatie
Transcription: ˈkrœysvaːliːˌdaːʦi
RU: перекрёстная валидация
Example_NL: Vijfvoudige kruisvalidatie.
Example_RU: 5-кратная кросс-валидация.
Category: ai_basics

NL: zelflerend
Transcription: ˈzɛlfleːrənt
RU: самообучающийся
Example_NL: Een zelflerend systeem.
Example_RU: Самообучающаяся система.
Category: ml_techniques

NL: transferleren
Transcription: ˈtrɑnsfərleːrən
RU: трансферное обучение
Example_NL: Transferleren spaart trainingsdata.
Example_RU: Трансферное обучение экономит данные.
Category: ml_techniques

NL: federatief leren
Transcription: feːdəraːˈtiːf ˈleːrən
RU: федеративное обучение
Example_NL: Federatief leren respecteert privacy.
Example_RU: Федеративное обучение уважает приватность.
Category: ml_techniques

NL: contrastief leren
Transcription: kɔnˈtrɑstiːf ˈleːrən
RU: контрастное обучение
Example_NL: Contrastief leren leert representaties.
Example_RU: Контрастное обучение учит представления.
Category: ml_techniques

NL: k-means clustering
Transcription: kaː miːns ˈklʏstərɪŋ
RU: k-means кластеризация
Example_NL: K-means clustering groepeert punten.
Example_RU: K-means группирует точки.
Category: ml_techniques

NL: hiërarchisch clusteren
Transcription: ɦiːeˈrɑrxɪs ˈklʏstərən
RU: иерархическая кластеризация
Example_NL: Hiërarchisch clusteren maakt boom.
Example_RU: Иерархическая кластеризация строит дерево.
Category: ml_techniques

NL: DBSCAN
Transcription: deː beː ɛs kaː aː ɛn
Example_NL: DBSCAN clustering met dichtheid.
Example_RU: DBSCAN на плотности.
Category: ml_techniques

NL: ondersteunende vectormachine
Transcription: ˌɔndərˈstøːnəndə ˈvɛktoːrmaːˌʃiːnə
RU: SVM
Example_NL: Een ondersteunende vectormachine voor classificatie.
Example_RU: SVM для классификации.
Category: ml_techniques

NL: gradient boosting
Transcription: ˈɡreɪdiənt ˈbuːstɪŋ
RU: градиентный бустинг
Example_NL: Gradient boosting met XGBoost.
Example_RU: Градиентный бустинг с XGBoost.
Category: ml_techniques

NL: naive bayes
Transcription: naːˈiːvə ˈbɛjəs
RU: наивный Байес
Example_NL: Naive Bayes voor spamfiltering.
Example_RU: Наивный Байес для фильтрации спама.
Category: ml_techniques

NL: k-naaste buren
Transcription: kaː ˈnaːstə ˈbyːrən
RU: k ближайших соседей
Example_NL: K-naaste buren classificeert.
Example_RU: K ближайших соседей классифицирует.
Category: ml_techniques

NL: ensemble learning
Transcription: ˌɑːnsɑˈbəl ˈlɜrnɪŋ
RU: ансамблевое обучение
Example_NL: Ensemble learning combineert modellen.
Example_RU: Ансамбли комбинируют модели.
Category: ml_techniques

NL: bagging
Transcription: ˈbɛɡɪŋ
RU: бэггинг
Example_NL: Bagging vermindert variantie.
Example_RU: Бэггинг снижает дисперсию.
Category: ml_techniques

NL: boosting
Transcription: ˈbuːstɪŋ
RU: бустинг
Example_NL: Boosting verbetert zwakke modellen.
Example_RU: Бустинг улучшает слабые модели.
Category: ml_techniques

NL: stacking
Transcription: ˈstɛkɪŋ
RU: стекинг
Example_NL: Stacking combineert verschillende modellen.
Example_RU: Стекинг комбинирует разные модели.
Category: ml_techniques

NL: groot taalmodel
Transcription: ɣroːt ˈtaːlmoːdɛl
RU: большая языковая модель
Example_NL: Een groot taalmodel zoals GPT.
Example_RU: БЯМ как GPT.
Category: llm

NL: voorgetraind model
Transcription: ˈvoːrxəˌtraːint ˈmoːdɛl
RU: предобученная модель
Example_NL: Een voorgetraind model finetunen.
Example_RU: Дообучить предобученную модель.
Category: llm

NL: finetunen
Transcription: ˈfaɪnˌtjuːnən
RU: тонкая настройка
Example_NL: Het model finetunen op specifieke data.
Example_RU: Тонкая настройка модели на данных.
Category: llm

NL: prompttechniek
Transcription: ˈprɔmpteːkˌniːk
RU: техника промпта
Example_NL: Goede prompttechniek geeft betere antwoorden.
Example_RU: Хорошая техника промпта даёт лучшие ответы.
Category: llm

NL: zero-shot
Transcription: ˈzɪroːʃɔt
Example_NL: Zero-shot zonder voorbeelden.
Example_RU: Zero-shot без примеров.
Category: llm

NL: few-shot
Transcription: ˈfjuːʃɔt
Example_NL: Few-shot met enkele voorbeelden.
Example_RU: Few-shot с несколькими примерами.
Category: llm

NL: in-context leren
Transcription: ɪn ˈkɔntɛkst ˈleːrən
RU: обучение в контексте
Example_NL: In-context leren via prompts.
Example_RU: Обучение в контексте через промпты.
Category: llm

NL: tokenisatie
Transcription: toːkəniːˈzaːʦi
RU: токенизация
Example_NL: Tokenisatie splitst tekst.
Example_RU: Токенизация разбивает текст.
Category: llm

NL: contextvenster
Transcription: ˈkɔntɛkstˌvɛnstər
RU: окно контекста
Example_NL: Een groot contextvenster.
Example_RU: Большое окно контекста.
Category: llm

NL: vectordatabase
Transcription: ˈvɛktorˌdaːtəbeːs
RU: векторная БД
Example_NL: Een vectordatabase voor RAG.
Example_RU: Векторная БД для RAG.
Category: llm

NL: retrieval-augmented generation
Transcription: rɪˈtriːvəl ˈɔːɡmɛnˌtɛd ˌdʒɛnəˈreɪʃən
RU: RAG
Example_NL: Retrieval-augmented generation gebruikt zoek.
Example_RU: RAG использует поиск.
Category: llm

NL: vector zoek
Transcription: ˈvɛktor zuːk
RU: векторный поиск
Example_NL: Vector zoek vindt vergelijkbare items.
Example_RU: Векторный поиск находит похожее.
Category: llm

NL: beeldherkenning
Transcription: ˈbeːltˌɦɛrkɛnɪŋ
RU: распознавание изображений
Example_NL: Beeldherkenning op foto's.
Example_RU: Распознавание изображений на фото.
Category: cv

NL: instance-segmentatie
Transcription: ˈɪnstənsˌsɛxmɛnˈtaːʦi
RU: сегментация экземпляров
Example_NL: Instance-segmentatie scheidt individuen.
Example_RU: Сегментация экземпляров разделяет индивидов.
Category: cv

NL: posedetectie
Transcription: poːsdəˈtɛksi
RU: детекция позы
Example_NL: Posedetectie van mensen.
Example_RU: Детекция позы людей.
Category: cv

NL: tekenherkenning
Transcription: ˈteːkənˌɦɛrkɛnɪŋ
RU: распознавание символов
Example_NL: Tekenherkenning op formulieren.
Example_RU: Распознавание символов на формах.
Category: cv

NL: optical flow
Transcription: ˈɔptiːkəl floː
RU: оптический поток
Example_NL: Optical flow meet beweging.
Example_RU: Оптический поток измеряет движение.
Category: cv

NL: natuurlijke taalverwerking
Transcription: naːˈtyːrləkə ˈtaːlfərˌʋɛrkɪŋ
RU: обработка естественного языка
Example_NL: Natuurlijke taalverwerking is NLP.
Example_RU: Обработка естественного языка — NLP.
Category: nlp

NL: sentimentanalyse
Transcription: sɛntiːˈmɛntaːnaːˌliːzə
RU: анализ тональности
Example_NL: Sentimentanalyse op reviews.
Example_RU: Анализ тональности на отзывах.
Category: nlp

NL: woordsoorttagging
Transcription: ˈʋoːrtsoːrtˌtɛɡɪŋ
RU: часть-речевая разметка
Example_NL: Woordsoorttagging voor analyse.
Example_RU: Часть-речевая разметка для анализа.
Category: nlp

NL: parsing
Transcription: ˈpɑːzɪŋ
RU: синтаксический анализ
Example_NL: Dependency parsing van zinnen.
Example_RU: Синтаксический анализ зависимостей.
Category: nlp

NL: syntactische analyse
Transcription: sɪnˈtɑktɪsə aːnaːˈliːzə
RU: синтаксический анализ
Example_NL: Syntactische analyse van structuur.
Example_RU: Синтаксический разбор структуры.
Category: nlp

NL: woordvector
Transcription: ˈʋoːrtˌvɛktor
RU: вектор слова
Example_NL: Een woordvector representeert betekenis.
Example_RU: Вектор слова представляет смысл.
Category: nlp

NL: machinevertaling
Transcription: maːˈʃiːnəfərˌtaːlɪŋ
RU: машинный перевод
Example_NL: Machinevertaling met Google Translate.
Example_RU: Машинный перевод в Google Translate.
Category: nlp

NL: spraaksynthese
Transcription: ˈspraːksɪnˌteːzə
RU: синтез речи
Example_NL: Spraaksynthese met neurale netwerken.
Example_RU: Синтез речи с нейросетями.
Category: nlp

NL: modelversionering
Transcription: ˈmoːdəlvɛrsijoˌneːrɪŋ
RU: версионирование моделей
Example_NL: Modelversionering houdt elke iteratie bij.
Example_RU: Версионирование моделей отслеживает каждую итерацию.
Category: ai_deployment

NL: modeldrift
Transcription: ˈmoːdəldrɪft
RU: дрейф модели
Example_NL: Modeldrift detecteren is kritiek voor productie.
Example_RU: Обнаружение дрейфа модели критично для продакшена.
Category: ai_deployment

NL: dataverschuiving
Transcription: ˈdaːtaˌvɛrsxœyvɪŋ
RU: сдвиг данных
Example_NL: Dataverschuiving veroorzaakt prestatieverlies.
Example_RU: Сдвиг данных вызывает потерю производительности.
Category: ai_deployment

NL: conceptdrift
Transcription: ˈkɔnsɛptdrɪft
RU: концептуальный дрейф
Example_NL: Conceptdrift verandert de doelvariabele in de tijd.
Example_RU: Концептуальный дрейф изменяет целевую переменную со временем.
Category: ai_deployment

NL: schaduwmodel
Transcription: ˈsxaːdyˌmoːdəl
RU: теневая модель
Example_NL: Een schaduwmodel test in productie zonder impact.
Example_RU: Теневая модель тестируется в продакшене без воздействия.
Category: ai_deployment

NL: canarymodel
Transcription: ˈkɛnəriˌmoːdəl
RU: канареечная модель
Example_NL: Het canarymodel krijgt eerst klein verkeer.
Example_RU: Канареечная модель сначала получает малый трафик.
Category: ai_deployment

NL: modelregister
Transcription: ˈmoːdəlrəˌɣɪstər
RU: реестр моделей
Example_NL: Het modelregister houdt alle versies bij.
Example_RU: Реестр моделей отслеживает все версии.
Category: ai_deployment

NL: inferentieserver
Transcription: ɪnfəˈrɛntsiˌsɛrvər
RU: inference-сервер
Example_NL: De inferentieserver bedient miljoenen aanvragen.
Example_RU: Inference-сервер обслуживает миллионы запросов.
Category: ai_deployment

NL: batchinferentie
Transcription: ˈbɛtʃɪnfəˌrɛntsi
RU: пакетный inference
Example_NL: Batchinferentie is goedkoper dan realtime.
Example_RU: Пакетный inference дешевле реального времени.
Category: ai_deployment

NL: realtime-inferentie
Transcription: ˈriːltɛɪmɪnfəˌrɛntsi
RU: real-time inference
Example_NL: Realtime-inferentie vereist lage latentie.
Example_RU: Real-time inference требует низкой задержки.
Category: ai_deployment

NL: kwantisatie
Transcription: kʋɑntiˈzaːtsi
RU: квантизация (нейросетей)
Example_NL: Kwantisatie verkleint modelgrootte met minimaal verlies.
Example_RU: Квантизация уменьшает размер модели с минимальной потерей.
Category: ai_optimization

NL: pruning
Transcription: ˈpruːnɪŋ
RU: прунинг (обрезка весов)
Example_NL: Pruning verwijdert overbodige neuronen.
Example_RU: Прунинг удаляет лишние нейроны.
Category: ai_optimization

NL: distillatie
Transcription: dɪstɪˈlaːtsi
RU: дистилляция (модели)
Example_NL: Distillatie traint een klein model van een groot.
Example_RU: Дистилляция обучает малую модель от большой.
Category: ai_optimization

NL: constitutionele-AI
Transcription: kɔnstityʃoˈneːləaːi
RU: конституционный ИИ
Example_NL: Constitutionele-AI gebruikt principes voor zelfkritiek.
Example_RU: Конституционный ИИ использует принципы для самокритики.
Category: ai_alignment

NL: red-teaming
Transcription: ˈrɛdtiːmɪŋ
RU: red-teaming (стресс-тестирование ИИ)
Example_NL: Red-teaming zoekt zwaktes in AI-systemen.
Example_RU: Red-teaming ищет слабости в ИИ-системах.
Category: ai_alignment

NL: jailbreaken
Transcription: ˈdʒeːlbreːkən
RU: взламывать (обходить ограничения LLM)
Example_NL: Jailbreaken omzeilt veiligheidsfilters.
Example_RU: Взлом обходит фильтры безопасности.
Category: ai_alignment

NL: prompt-injectie
Transcription: ˈprɔmptɪnˌjɛksi
RU: prompt injection
Example_NL: Prompt-injectie is een bekend LLM-aanvalstype.
Example_RU: Prompt injection — известный тип атаки на LLM.
Category: ai_security

NL: groundedness
Transcription: ˈɣrɑundədnɛs
RU: обоснованность (ответа)
Example_NL: Groundedness meet of antwoord op feiten berust.
Example_RU: Обоснованность измеряет опирается ли ответ на факты.
Category: ai_evaluation

NL: BLEU-score
Transcription: bluːskɔːr
RU: BLEU-метрика (перевод)
Example_NL: De BLEU-score meet vertaalkwaliteit.
Example_RU: BLEU-метрика измеряет качество перевода.
Category: ai_evaluation

NL: ROUGE-score
Transcription: ˈruːʒskɔːr
RU: ROUGE-метрика (суммаризация)
Example_NL: ROUGE-score evalueert samenvattingsmodellen.
Example_RU: ROUGE-метрика оценивает модели суммаризации.
Category: ai_evaluation

NL: AUC-ROC
Transcription: aːyseːrɔk
RU: AUC-ROC (метрика классификатора)
Example_NL: AUC-ROC meet classificatieprestatie.
Example_RU: AUC-ROC измеряет качество классификатора.
Category: ai_evaluation

NL: confusiematrix
Transcription: kɔnˈfyzimaːˌtrɪks
RU: матрица ошибок
Example_NL: De confusiematrix toont alle fouttypes.
Example_RU: Матрица ошибок показывает все типы ошибок.
Category: ai_evaluation

NL: gradient-descent
Transcription: ˈɣreːdiɛntdɪsˌɛnt
RU: градиентный спуск
Example_NL: Gradient-descent minimaliseert de verlies functie.
Example_RU: Градиентный спуск минимизирует функцию потерь.
Category: ai_training

NL: leerritme
Transcription: ˈleːrɪtmə
RU: скорость обучения
Example_NL: Het leerritme bepaalt convergentiesnelheid.
Example_RU: Скорость обучения определяет скорость сходимости.
Category: ai_training

NL: zelfsupervisie
Transcription: ˈzɛlfsypərˌvizi
RU: self-supervised обучение
Example_NL: Zelfsupervisie leert zonder gelabelde data.
Example_RU: Self-supervised обучение учится без размеченных данных.
Category: ai_methods

NL: contrastief-leren
Transcription: kɔnˈtrɑstifleːrən
RU: контрастивное обучение
Example_NL: Contrastief-leren brengt vergelijkbare items dichterbij.
Example_RU: Контрастивное обучение сближает похожие элементы.
Category: ai_methods

NL: zero-shot-leren
Transcription: ˈziːroːʃɔtleːrən
RU: zero-shot обучение
Example_NL: Zero-shot-leren classificeert zonder voorbeelden.
Example_RU: Zero-shot обучение классифицирует без примеров.
Category: ai_methods

NL: few-shot-leren
Transcription: ˈfjuːʃɔtleːrən
RU: few-shot обучение
Example_NL: Few-shot-leren werkt met enkele voorbeelden.
Example_RU: Few-shot обучение работает с несколькими примерами.
Category: ai_methods

NL: in-context-leren
Transcription: ɪnˈkɔntɛkstleːrən
RU: обучение в контексте
Example_NL: In-context-leren leert van prompt zonder updates.
Example_RU: Обучение в контексте учится из промпта без обновлений.
Category: ai_methods

NL: cosinusgelijkenis
Transcription: ˈkoːsinʏsɣəˌlɛikənɪs
RU: косинусное сходство
Example_NL: Cosinusgelijkenis meet vectorovereenkomst.
Example_RU: Косинусное сходство измеряет схожесть векторов.
Category: ai_infrastructure

NL: tokeniseren
Transcription: toːkəniˈzeːrən
RU: токенизировать
Example_NL: Tokeniseren splitst tekst in subwoorden.
Example_RU: Токенизация разбивает текст на подслова.
Category: ai_infrastructure

NL: aandachtsmechanisme
Transcription: ˈaːndɑxtsmexɑˌnɪsmə
RU: механизм внимания
Example_NL: Het aandachtsmechanisme is de kern van transformers.
Example_RU: Механизм внимания — ядро трансформеров.
Category: ai_architecture

NL: multikop-aandacht
Transcription: ˈmʏltikɔpaːndɑxt
RU: multi-head attention
Example_NL: Multikop-aandacht parallelliseert aandacht.
Example_RU: Multi-head attention распараллеливает внимание.
Category: ai_architecture

NL: zelfaandacht
Transcription: ˈzɛlfaːndɑxt
RU: self-attention
Example_NL: Zelfaandacht relateert tokens binnen één sequentie.
Example_RU: Self-attention соотносит токены внутри последовательности.
Category: ai_architecture

NL: positionele-codering
Transcription: poːzitsioˈneːləkoːˌdeːrɪŋ
RU: позиционное кодирование
Example_NL: Positionele-codering geeft volgorde aan transformers.
Example_RU: Позиционное кодирование задаёт порядок трансформерам.
Category: ai_architecture

NL: residueel-verband
Transcription: rɛzidyˈʋeːlvərbɑnt
RU: остаточное соединение
Example_NL: Residueel-verband helpt diepe netten te trainen.
Example_RU: Остаточное соединение помогает обучать глубокие сети.
Category: ai_architecture

NL: normalisatielaag
Transcription: nɔrmaːliˈzaːtsilaːx
RU: слой нормализации
Example_NL: Een normalisatielaag stabiliseert activaties.
Example_RU: Слой нормализации стабилизирует активации.
Category: ai_architecture

NL: convolutielaag
Transcription: kɔnvoˈlytsilaːx
RU: сверточный слой
Example_NL: Een convolutielaag detecteert ruimtelijke patronen.
Example_RU: Свёрточный слой обнаруживает пространственные паттерны.
Category: ai_architecture

NL: poolinglaag
Transcription: ˈpuːlɪŋlaːx
RU: слой пулинга
Example_NL: Een poolinglaag verkleint de feature map.
Example_RU: Слой пулинга уменьшает карту признаков.
Category: ai_architecture

NL: recurrent-netwerk
Transcription: rəˈkʏrəntnɛtwɛrk
RU: рекуррентная сеть
Example_NL: Een recurrent-netwerk verwerkt sequenties.
Example_RU: Рекуррентная сеть обрабатывает последовательности.
Category: ai_architecture

NL: LSTM-cel
Transcription: ɛlɛstemseːl
RU: LSTM-ячейка
Example_NL: Een LSTM-cel onthoudt lange afhankelijkheden.
Example_RU: LSTM-ячейка запоминает длинные зависимости.
Category: ai_architecture

NL: variationele-autoencoder
Transcription: vɑriɑtsioˈneːləʌutoːɛnˌkoːdər
RU: вариационный автоэнкодер
Example_NL: Een variationele-autoencoder genereert nieuwe samples.
Example_RU: Вариационный автоэнкодер генерирует новые образцы.
Category: ai_architecture

NL: generatief-adversarieel
Transcription: ɣeːnəˈraːtifɑdvɛrsaːˌriɛl
RU: генеративно-состязательный (GAN)
Example_NL: Generatief-adversarieel netwerk koppelt twee modellen.
Example_RU: Генеративно-состязательная сеть связывает две модели.
Category: ai_architecture

NL: diffusiemodel
Transcription: dɪˈfyzimoːdəl
RU: диффузионная модель
Example_NL: Een diffusiemodel genereert beelden door ruis.
Example_RU: Диффузионная модель генерирует изображения через шум.
Category: ai_architecture

NL: latente-ruimte
Transcription: laːˈtɛntəˌrœymtə
RU: латентное пространство
Example_NL: De latente-ruimte codeert betekenisrelaties.
Example_RU: Латентное пространство кодирует смысловые связи.
Category: ai_concepts

NL: multimodale-AI
Transcription: ˈmʏltimoːdaːləaːi
RU: мультимодальный ИИ
Example_NL: Multimodale-AI combineert beeld en taal.
Example_RU: Мультимодальный ИИ объединяет изображение и язык.
Category: ai_concepts

NL: agentachtige-AI
Transcription: aːˈɣɛntɑxtəɣəaːi
RU: агентный ИИ
Example_NL: Agentachtige-AI plant en handelt zelfstandig.
Example_RU: Агентный ИИ планирует и действует самостоятельно.
Category: ai_concepts

NL: explainable-AI
Transcription: ɪksˈpleːnəbəlaːi
RU: объяснимый ИИ
Example_NL: Explainable-AI motiveert beslissingen transparant.
Example_RU: Объяснимый ИИ прозрачно обосновывает решения.
Category: ai_ethics

NL: modelkaart
Transcription: ˈmoːdəlkaːrt
RU: карта модели (документация)
Example_NL: Een modelkaart documenteert modeleigenschappen.
Example_RU: Карта модели документирует её свойства.
Category: ai_ethics

NL: biasaudit
Transcription: ˈbaɪəsˌɑudɪt
RU: аудит предвзятости
Example_NL: Een biasaudit detecteert discriminatie.
Example_RU: Аудит предвзятости обнаруживает дискриминацию.
Category: ai_ethics

NL: fairness-metriek
Transcription: ˈfɛːrnəsməˌtriːk
RU: метрика справедливости
Example_NL: Een fairness-metriek meet groepsgelijkheid.
Example_RU: Метрика справедливости измеряет равенство групп.
Category: ai_ethics

NL: hoog-risico-AI
Transcription: ˈɦoːxˌrizikoːaːi
RU: ИИ высокого риска
Example_NL: Hoog-risico-AI vereist conformiteitsbeoordeling.
Example_RU: ИИ высокого риска требует оценки соответствия.
Category: ai_regulation

NL: CE-AI-markering
Transcription: seːeːaːimɑrˈkeːrɪŋ
RU: CE-маркировка ИИ
Example_NL: CE-AI-markering bevestigt naleving van EU-regels.
Example_RU: CE-маркировка ИИ подтверждает соответствие правилам ЕС.
Category: ai_regulation

NL: AI-ethiek
Transcription: aːiˌeːˈtiːk
RU: этика ИИ
Example_NL: AI-ethiek behandelt autonomie en verantwoording.
Example_RU: Этика ИИ рассматривает автономию и ответственность.
Category: ai_ethics

NL: synthetische-data
Transcription: sɪnˈteːtisədaːtaː
RU: синтетические данные
Example_NL: Synthetische-data lossen privacyzorgen op.
Example_RU: Синтетические данные решают вопросы приватности.
Category: ai_data

NL: data-augmentatie
Transcription: ˈdaːtaːauxmɛnˌtaːtsi
RU: аугментация данных
Example_NL: Data-augmentatie verrijkt trainingssets.
Example_RU: Аугментация данных обогащает обучающие наборы.
Category: ai_data

NL: actief-leren
Transcription: ˈɑktifleːrən
RU: активное обучение
Example_NL: Actief-leren selecteert nuttigste labels.
Example_RU: Активное обучение отбирает полезнейшие метки.
Category: ai_data

NL: federatief-leren
Transcription: fəˈderaːtifˌleːrən
RU: федеративное обучение
Example_NL: Federatief-leren traint zonder data te delen.
Example_RU: Федеративное обучение тренирует без передачи данных.
Category: ai_data

NL: differentiële-privacy
Transcription: dɪfəˈrɛntsiɛləˌprivəsi
RU: дифференциальная приватность
Example_NL: Differentiële-privacy beschermt individuele records.
Example_RU: Дифференциальная приватность защищает отдельные записи.
Category: ai_privacy

NL: homomorfe-encryptie
Transcription: ɦoːmoːˈmɔrfəɛnˌkrɪptsi
RU: гомоморфное шифрование
Example_NL: Homomorfe-encryptie rekent op versleutelde data.
Example_RU: Гомоморфное шифрование вычисляет над зашифрованными данными.
Category: ai_privacy

NL: de multi-head-attention
Transcription: ˈmʌlti ɦɛt ɑˈtɛnʃən
RU: multi-head attention
Example_NL: Multi-head-attention parallelliseert attentie.
Example_RU: Multi-head attention параллелит внимание.
Category: ai_ml

NL: de cross-attention
Transcription: krɔs ɑˈtɛnʃən
RU: cross-attention
Example_NL: Cross-attention koppelt encoder en decoder.
Example_RU: Cross-attention связывает энкодер и декодер.
Category: ai_ml

NL: de causale masker
Transcription: kɔːˈzaːlə ˈmɑskər
RU: причинная маска
Example_NL: Een causale masker voorkomt forward leakage.
Example_RU: Причинная маска предотвращает forward-утечку.
Category: ai_ml

NL: de rotary positional embedding
Transcription: ˈroːtəri poˈzɪʃənəl ɛmˈbɛdɪŋ
RU: rotary позиционное кодирование
Example_NL: RoPE is een rotary positional embedding.
Example_RU: RoPE — rotary позиционное кодирование.
Category: ai_ml

NL: de embedding-laag
Transcription: ɛmˈbɛdɪŋ laːx
RU: embedding-слой
Example_NL: De embedding-laag projecteert tokens naar vector.
Example_RU: Embedding-слой проецирует токены в вектор.
Category: ai_ml

NL: de feed-forward-laag
Transcription: fiːd ˈfɔrwərd laːx
RU: feed-forward слой
Example_NL: Een feed-forward-laag past niet-lineariteit toe.
Example_RU: Feed-forward слой применяет нелинейность.
Category: ai_ml

NL: de layer-norm
Transcription: leːər nɔrm
RU: слойная нормализация
Example_NL: Layer-norm stabiliseert training.
Example_RU: Слойная нормализация стабилизирует обучение.
Category: ai_ml

NL: de batch-normalisatie
Transcription: bɛtʃ nɔrmaːliːˈzaːtsi
RU: пакетная нормализация
Example_NL: Batch-normalisatie versnelt CNN-training.
Example_RU: Пакетная нормализация ускоряет обучение CNN.
Category: ai_ml

NL: de residual-connectie
Transcription: rɪˈzɪdjuəl kɔnˈnɛksi
RU: остаточное соединение
Example_NL: Residual-connecties helpen diepe netwerken.
Example_RU: Остаточные соединения помогают глубоким сетям.
Category: ai_ml

NL: de skip-connectie
Transcription: skɪp kɔnˈnɛksi
RU: skip-соединение
Example_NL: Een skip-connectie overslaat lagen.
Example_RU: Skip-соединение пропускает слои.
Category: ai_ml

NL: de gradient clipping
Transcription: ˈɣreːdiənt ˈklɪpɪŋ
RU: обрезка градиента
Example_NL: Gradient clipping voorkomt exploderende gradienten.
Example_RU: Обрезка градиента предотвращает взрыв градиентов.
Category: ai_ml

NL: de learning rate schedule
Transcription: ˈlɜrnɪŋ reːt ˈskɛdjuːl
RU: расписание learning rate
Example_NL: Cosine learning rate schedule is populair.
Example_RU: Cosine расписание learning rate популярно.
Category: ai_ml

NL: de warmup-fase
Transcription: ˈwɔːrmʌp ˈfaːzə
RU: разогрев
Example_NL: Warmup-fase verhoogt LR geleidelijk.
Example_RU: Разогрев плавно поднимает LR.
Category: ai_ml

NL: de AdamW
Transcription: ɑːdɑːmˈwiː
RU: AdamW
Example_NL: AdamW ontkoppelt weight decay van gradienten.
Example_RU: AdamW отделяет weight decay от градиентов.
Category: ai_ml

NL: de gradient checkpointing
Transcription: ˈɣreːdiənt ˈtʃɛkˌpɔɪntɪŋ
RU: gradient checkpointing
Example_NL: Gradient checkpointing bespaart geheugen.
Example_RU: Gradient checkpointing экономит память.
Category: ai_ml

NL: de mixed precision
Transcription: mɪkst prɪˈsɪʒən
RU: смешанная точность
Example_NL: Mixed precision versnelt training met fp16.
Example_RU: Смешанная точность ускоряет обучение с fp16.
Category: ai_ml

NL: de bfloat16
Transcription: biːˈfloːt ˈsɪkstiːn
RU: bfloat16
Example_NL: bfloat16 behoudt fp32-range.
Example_RU: bfloat16 сохраняет диапазон fp32.
Category: ai_ml

NL: de tensor parallelism
Transcription: ˈtɛnsɔr ˈpɛrəlɪˌlɪzm
RU: тензорный параллелизм
Example_NL: Tensor parallelism deelt matrices.
Example_RU: Тензорный параллелизм делит матрицы.
Category: ai_ml

NL: de pipeline parallelism
Transcription: ˈpʌiplaɪn ˈpɛrəlɪˌlɪzm
RU: конвейерный параллелизм
Example_NL: Pipeline parallelism deelt lagen.
Example_RU: Конвейерный параллелизм делит слои.
Category: ai_ml

NL: de data parallelism
Transcription: ˈdaːta ˈpɛrəlɪˌlɪzm
RU: data-параллелизм
Example_NL: Data parallelism dupliceert model.
Example_RU: Data-параллелизм дублирует модель.
Category: ai_ml

NL: de ZeRO-optimizer
Transcription: ˈziːroː ˈɔptɪmaɪzər
RU: ZeRO-оптимизатор
Example_NL: ZeRO-optimizer schaalt naar grote modellen.
Example_RU: ZeRO-оптимизатор масштабируется на большие модели.
Category: ai_ml

NL: de FSDP
Transcription: ɛf ɛs deː peː
RU: FSDP
Example_NL: FSDP shardt model across GPUs.
Example_RU: FSDP шардит модель между GPU.
Category: ai_ml

NL: de FlashAttention
Transcription: flɛʃɑˈtɛnʃən
RU: FlashAttention
Example_NL: FlashAttention berekent attentie IO-efficiënt.
Example_RU: FlashAttention считает внимание IO-эффективно.
Category: ai_ml

NL: de nucleus sampling
Transcription: ˈnjuːkliəs ˈsɛmplɪŋ
RU: nucleus sampling
Example_NL: Nucleus sampling beperkt tot top-p.
Example_RU: Nucleus sampling ограничивает до top-p.
Category: ai_ml

NL: de temperature parameter
Transcription: ˈtɛmprətʃər pɑˈrɑːmeːtər
RU: температурный параметр
Example_NL: Een hogere temperature parameter geeft creatievere output.
Example_RU: Высокий температурный параметр даёт более творческий вывод.
Category: ai_ml

NL: de FAISS-index
Transcription: fɑɪs ˈɪndɛks
RU: FAISS-индекс
Example_NL: FAISS-index doet snelle ANN-zoektocht.
Example_RU: FAISS-индекс выполняет быстрый ANN-поиск.
Category: ai_ml

NL: de HNSW-graaf
Transcription: aːtʃɛnɛsˈʋeː ɣrɑːf
RU: HNSW-граф
Example_NL: HNSW-graaf is efficiënt voor vector-search.
Example_RU: HNSW-граф эффективен для векторного поиска.
Category: ai_ml

NL: de cosine similarity
Transcription: ˈkoːsɑin sɪmɪˈlɛrɪti
RU: косинусное сходство
Example_NL: Cosine similarity meet vectorhoek.
Example_RU: Косинусное сходство измеряет угол векторов.
Category: ai_ml

NL: de few-shot prompting
Transcription: fjuː ʃɔt ˈprɔmptɪŋ
RU: few-shot prompting
Example_NL: Few-shot prompting geeft voorbeelden.
Example_RU: Few-shot prompting даёт примеры.
Category: ai_ml

NL: de LoRA-adapter
Transcription: loːˈraː əˈdɛptər
RU: LoRA-адаптер
Example_NL: Een LoRA-adapter is low-rank.
Example_RU: LoRA-адаптер — low-rank.
Category: ai_ml

NL: de QLoRA
Transcription: kjuː loːˈraː
RU: QLoRA
Example_NL: QLoRA combineert quantisatie en LoRA.
Example_RU: QLoRA сочетает квантизацию и LoRA.
Category: ai_ml

NL: de PEFT-methode
Transcription: pɛft meːˈtoːdə
RU: PEFT-метод
Example_NL: PEFT-methode traint slechts deel parameters.
Example_RU: PEFT-метод обучает только часть параметров.
Category: ai_ml

NL: de prefix-tuning
Transcription: ˈpriːfɪks ˈtjuːnɪŋ
RU: prefix-tuning
Example_NL: Prefix-tuning leert input-prefixen.
Example_RU: Prefix-tuning учит входные префиксы.
Category: ai_ml

NL: het hallucinatie-probleem
Transcription: ɦɑluːsiˈnaːsi proˈbleːm
RU: проблема галлюцинаций
Example_NL: Hallucinatie-probleem treft LLMs ernstig.
Example_RU: Проблема галлюцинаций серьёзно затрагивает LLM.
Category: ai_ml

NL: de faithfulness
Transcription: ˈfeːθfʊlnəs
RU: достоверность
Example_NL: Faithfulness scoort RAG-systems.
Example_RU: Достоверность оценивает RAG-системы.
Category: ai_ml

NL: de safety alignment
Transcription: ˈseːfti əˈlɑinmənt
RU: согласование безопасности
Example_NL: Safety alignment voorkomt schadelijke output.
Example_RU: Согласование безопасности предотвращает вредный вывод.
Category: ai_ml

NL: de jailbreak-poging
Transcription: ˈdʒeːlbreːk ˈpoːɣɪŋ
RU: jailbreak-попытка
Example_NL: Een jailbreak-poging probeert safety te omzeilen.
Example_RU: Jailbreak-попытка пытается обойти безопасность.
Category: ai_ml

NL: de prompt injection
Transcription: prɔmpt ɪnˈdʒɛkʃən
RU: prompt-инъекция
Example_NL: Prompt injection misbruikt LLM-context.
Example_RU: Prompt-инъекция злоупотребляет контекстом LLM.
Category: ai_ml

NL: de model card
Transcription: ˈmoːdəl kɑːrt
RU: карта модели
Example_NL: Een model card documenteert beperkingen.
Example_RU: Карта модели документирует ограничения.
Category: ai_ml

NL: de eval-harness
Transcription: iːˈvɑl ˈɦɑrnəs
RU: eval-гарнитур
Example_NL: EleutherAI's eval-harness benchmarkt LLMs.
Example_RU: EleutherAI eval-гарнитур бенчмаркит LLM.
Category: ai_ml

NL: de MMLU-benchmark
Transcription: ɛmɛmˈɛljuː ˈbɛŋkmɑrk
RU: MMLU-бенчмарк
Example_NL: MMLU-benchmark dekt 57 domeinen.
Example_RU: MMLU-бенчмарк покрывает 57 областей.
Category: ai_ml

NL: de HumanEval-benchmark
Transcription: ˈhjuːmən iːˈvɑl ˈbɛŋkmɑrk
RU: HumanEval
Example_NL: HumanEval-benchmark test code-generatie.
Example_RU: HumanEval тестирует генерацию кода.
Category: ai_ml

NL: de model collapse
Transcription: ˈmoːdəl kəˈlɑːps
RU: коллапс модели
Example_NL: Model collapse treft training op AI-output.
Example_RU: Коллапс модели возникает при обучении на AI-выводе.
Category: ai_ml

NL: de DPO-training
Transcription: deːpeːoː ˈtreɪnɪŋ
RU: DPO-обучение
Example_NL: DPO-training is een RLHF-alternatief.
Example_RU: DPO-обучение — альтернатива RLHF.
Category: ai_ml

NL: de reward-model
Transcription: rɪˈwɔrd ˈmoːdəl
RU: reward-модель
Example_NL: Een reward-model scoort outputs voor RLHF.
Example_RU: Reward-модель оценивает выходы для RLHF.
Category: ai_ml

NL: de PPO-algoritme
Transcription: peːpeːoː ɑlˈɣoritmə
RU: алгоритм PPO
Example_NL: PPO-algoritme is populair voor RL.
Example_RU: PPO-алгоритм популярен для RL.
Category: ai_ml

NL: de deep Q-network
Transcription: diːp kjuː ˈnɛtʋɛrk
RU: deep Q-сеть
Example_NL: DeepMind's deep Q-network speelde Atari.
Example_RU: DeepMind deep Q-сеть играла в Atari.
Category: ai_ml

NL: de imitation learning
Transcription: ɪmiˈteːʃən ˈlɜrnɪŋ
RU: имитационное обучение
Example_NL: Imitation learning leert van demonstraties.
Example_RU: Имитационное обучение учится на демонстрациях.
Category: ai_ml

NL: de world model
Transcription: wɜrlt ˈmoːdəl
RU: модель мира
Example_NL: Een world model voorspelt omgeving.
Example_RU: Модель мира предсказывает окружение.
Category: ai_ml

NL: de diffusion-model
Transcription: dɪˈfjuːʒən ˈmoːdəl
RU: диффузионная модель
Example_NL: Stable Diffusion is een diffusion-model.
Example_RU: Stable Diffusion — диффузионная модель.
Category: ai_ml

NL: de denoising step
Transcription: diːˈnɔɪzɪŋ stɛp
RU: шаг шумоподавления
Example_NL: Een diffusion-model doet denoising steps.
Example_RU: Диффузионная модель делает шаги шумоподавления.
Category: ai_ml

NL: de classifier-free guidance
Transcription: ˈklɛsɪfaɪər friː ˈɣɑidəns
RU: classifier-free guidance
Example_NL: Classifier-free guidance versterkt conditioning.
Example_RU: Classifier-free guidance усиливает обусловливание.
Category: ai_ml

NL: de latent diffusion
Transcription: ˈleːtənt dɪˈfjuːʒən
RU: латентная диффузия
Example_NL: Latent diffusion werkt in compressed space.
Example_RU: Латентная диффузия работает в сжатом пространстве.
Category: ai_ml

NL: de VAE-encoder
Transcription: veː aː eː ɛnˈkoːdər
RU: VAE-кодер
Example_NL: VAE-encoder compresseert naar latent.
Example_RU: VAE-кодер сжимает в латент.
Category: ai_ml

NL: de GAN-discriminator
Transcription: ɣɑn dɪˈskrɪmiˌneːtɔr
RU: GAN-дискриминатор
Example_NL: Een GAN-discriminator onderscheidt echt en nep.
Example_RU: GAN-дискриминатор отличает настоящее от поддельного.
Category: ai_ml

NL: de mode collapse
Transcription: moːd kəˈlɑːps
RU: коллапс модели
Example_NL: Mode collapse beperkt GAN-diversiteit.
Example_RU: Коллапс модели ограничивает разнообразие GAN.
Category: ai_ml

NL: de pooling
Transcription: ˈpuːlɪŋ
RU: пулинг
Example_NL: Max-pooling reduceert de resolutie.
Example_RU: Макспулинг снижает разрешение.
Category: ai

NL: de inferentie
Transcription: ɪnfeˈrɛntsi
RU: вывод
Example_NL: Inferentie genereert voorspellingen.
Example_RU: Вывод генерирует предсказания.
Category: ai

NL: de validatieset
Transcription: vɑliˈdaːtsiˌsɛt
RU: валидационная выборка
Example_NL: De validatieset tunet de parameters.
Example_RU: Валидационная выборка настраивает параметры.
Category: ai

NL: de testset
Transcription: ˈtɛstsɛt
RU: тестовая выборка
Example_NL: De testset evalueert het eindmodel.
Example_RU: Тестовая выборка оценивает финальную модель.
Category: ai

NL: de feature engineering
Transcription: ˈfiːtʃər ˈɛndʒɪnɪərɪŋ
RU: разработка признаков
Example_NL: Feature engineering verhoogt de accuraatheid.
Example_RU: Разработка признаков повышает точность.
Category: ai

NL: de beslisboom
Transcription: bəˈslɪsboːm
RU: дерево решений
Example_NL: Een beslisboom splitst op kenmerken.
Example_RU: Дерево решений делится по признакам.
Category: ai

NL: de generatief model
Transcription: ɣeːneraːˈtif moːˈdɛl
RU: генеративная модель
Example_NL: GAN is een generatief model.
Example_RU: GAN — генеративная модель.
Category: ai

NL: het hallucineren
Transcription: ɦɑlysiˈneːrən
RU: галлюцинирование
Example_NL: LLM's hallucineren soms onjuiste feiten.
Example_RU: LLM иногда галлюцинируют ложные факты.
Category: ai

NL: de quantisatie
Transcription: kʋɑntiˈzaːtsi
RU: квантование
Example_NL: Quantisatie reduceert modelgrootte.
Example_RU: Квантование уменьшает размер модели.
Category: ai

NL: de GPU-acceleratie
Transcription: ɣeː peː y ɑkseləˈraːtsi
RU: ускорение на GPU
Example_NL: GPU-acceleratie versnelt de training.
Example_RU: Ускорение на GPU ускоряет обучение.
Category: ai

NL: de zelfattentie
Transcription: zɛlf ɑˈtɛntsi
RU: самовнимание
Example_NL: Zelfattentie relateert posities binnen één sequentie.
Example_RU: Самовнимание связывает позиции в последовательности.
Category: ai

NL: het multimodale model
Transcription: mʌltimoːˈdaːlə moːˈdɛl
RU: мультимодальная модель
Example_NL: Een multimodaal model verwerkt tekst en beeld.
Example_RU: Мультимодальная модель обрабатывает текст и изображение.
Category: ai

NL: de context-window
Transcription: ˈkɔntɛkst ˈʋɪndoː
RU: контекстное окно
Example_NL: Het context-window beperkt de invoerlengte.
Example_RU: Контекстное окно ограничивает длину ввода.
Category: ai

NL: de semantische zoek
Transcription: seˈmɑntisə zuk
RU: семантический поиск
Example_NL: Semantische zoek begrijpt betekenis.
Example_RU: Семантический поиск понимает смысл.
Category: ai

NL: de cosinus-similariteit
Transcription: ˈkoːsinʌs similɑriˈtɛit
RU: косинусное сходство
Example_NL: Cosinus-similariteit meet vector-afstand.
Example_RU: Косинусное сходство измеряет расстояние векторов.
Category: ai

NL: de groundtruth
Transcription: ˈɣrɑuntru:θ
RU: истинная разметка
Example_NL: De groundtruth is de correcte referentie.
Example_RU: Истинная разметка — правильный эталон.
Category: ai

NL: de verwarringsmatrix
Transcription: vərˈʋɑrɪŋsmaːtrɪks
RU: матрица ошибок
Example_NL: De verwarringsmatrix toont voorspellingsfouten.
Example_RU: Матрица ошибок показывает ошибки предсказаний.
Category: ai

NL: de ROC-curve
Transcription: rɔk kʏrvə
RU: ROC-кривая
Example_NL: De ROC-curve toont de discriminatie.
Example_RU: ROC-кривая показывает дискриминацию.
Category: ai

NL: de AUC
Transcription: aː y seː
RU: площадь под кривой
Example_NL: Een hoge AUC duidt op goed model.
Example_RU: Высокая AUC указывает на хорошую модель.
Category: ai

NL: de feature map
Transcription: ˈfiːtʃər mɛp
RU: карта признаков
Example_NL: De feature map toont CNN-activaties.
Example_RU: Карта признаков показывает активации CNN.
Category: ai

NL: de saliency map
Transcription: ˈseɪliənsi mɛp
RU: карта значимости
Example_NL: Een saliency map verklaart voorspellingen.
Example_RU: Карта значимости объясняет предсказания.
Category: ai

NL: de explainable AI
Transcription: ɪkˈspleɪnəbəl aː iː
RU: объяснимый ИИ
Example_NL: Explainable AI maakt modellen transparant.
Example_RU: Объяснимый ИИ делает модели прозрачными.
Category: ai

NL: de adversarial example
Transcription: ˌɑdvərˈsɛəriəl ɪɡˈzaːmpəl
RU: состязательный пример
Example_NL: Een adversarial example misleidt het model.
Example_RU: Состязательный пример обманывает модель.
Category: ai

NL: de synthetische data
Transcription: sɪnˈteːtisə ˈdeːtaː
RU: синтетические данные
Example_NL: Synthetische data vult schaarse klassen aan.
Example_RU: Синтетические данные дополняют редкие классы.
Category: ai

NL: de model-drift
Transcription: moːˈdɛl drɪft
RU: дрейф модели
Example_NL: Model-drift degradeert prestaties.
Example_RU: Дрейф модели снижает производительность.
Category: ai

NL: het convolutienetwerk
Transcription: kɔnvoːˈlyː.tsiˈnɛt.ʋɛrk
RU: свёрточная сеть
Example_NL: Een convolutienetwerk voor beelden.
Example_RU: Свёрточная сеть для изображений.
Category: architectuur

NL: de recurrente netwerk
Transcription: reːkyˈrɛn.tə ˈnɛt.ʋɛrk
RU: рекуррентная сеть
Example_NL: Een recurrent netwerk voor tekst.
Example_RU: Рекуррентная сеть для текста.
Category: architectuur

NL: de inferentietijd
Transcription: ɪnfəˈrɛn.tsiˌtɛit
RU: время вывода
Example_NL: De inferentietijd verlagen.
Example_RU: Снизить время вывода.
Category: metric

NL: het discriminatieve model
Transcription: dɪskriːmiˈnaː.tiː.və moːˈdɛl
RU: дискриминативная модель
Example_NL: Discriminatieve modellen classificeren.
Example_RU: Дискриминативные модели классифицируют.
Category: modeltype

NL: de latente ruimte
Transcription: laːˈtɛn.tə ˈrœym.tə
RU: латентное пространство
Example_NL: Bemonster uit latente ruimte.
Example_RU: Сэмплировать из латентного пространства.
Category: concept

NL: de activatie
Transcription: ɑk.tiːˈvaː.tsi
RU: активация
Example_NL: De activatiefunctie ReLU.
Example_RU: Функция активации ReLU.
Category: operatie

NL: de leaky ReLU
Transcription: ˈliː.ki ˈrɛ.lyː
RU: протекающий ReLU
Example_NL: Leaky ReLU voorkomt dode neuronen.
Example_RU: Протекающий ReLU предотвращает мёртвые нейроны.
Category: operatie

NL: het beleid
Transcription: bəˈlɛit
RU: политика
Example_NL: Een optimaal beleid leren.
Example_RU: Обучить оптимальную политику.
Category: concept

NL: de exploratie
Transcription: ɛksploːˈraː.tsi
RU: исследование
Example_NL: Exploratie versus exploitatie.
Example_RU: Исследование против эксплуатации.
Category: concept

NL: de bias-variance trade-off
Transcription: baɪəs vaːriˈɑn.sə treːt ɔf
RU: компромисс смещение-дисперсия
Example_NL: De bias-variance trade-off begrijpen.
Example_RU: Понять компромисс смещение-дисперсия.
Category: concept

NL: de hold-out validation
Transcription: ˈɦɔld.ʌut vaː.liːˈdaː.tsi
RU: валидация-выделение
Example_NL: Hold-out validatie van 20%.
Example_RU: Валидация-выделение 20%.
Category: techniek

NL: de test set
Transcription: ˈtɛst sɛt
RU: тестовый набор
Example_NL: De test set niet gebruiken voor training.
Example_RU: Тестовый набор не используется в обучении.
Category: data

NL: de validation set
Transcription: vaː.liːˈdaː.tsi sɛt
RU: валидационный набор
Example_NL: De validation set evalueert tijdens training.
Example_RU: Валидационный набор оценивает во время обучения.
Category: data

NL: de WordPiece
Transcription: ˈʋɜːrd.piːs
RU: WordPiece
Example_NL: BERT gebruikt WordPiece.
Example_RU: BERT использует WordPiece.
Category: techniek

NL: de SentencePiece
Transcription: ˈsɛn.təns.piːs
RU: SentencePiece
Example_NL: SentencePiece taalonafhankelijk.
Example_RU: SentencePiece не зависит от языка.
Category: techniek

NL: de pre-training
Transcription: priː ˈtreː.nɪŋ
RU: предобучение
Example_NL: Pre-training op grote corpus.
Example_RU: Предобучение на большом корпусе.
Category: techniek

NL: de FAISS
Transcription: fɛɪs
RU: FAISS
Example_NL: FAISS van Meta.
Example_RU: FAISS от Meta.
Category: tool

NL: de Chroma
Transcription: ˈkroː.maː
RU: Chroma
Example_NL: Chroma open source.
Example_RU: Chroma с открытым кодом.
Category: tool

NL: de Euclidische afstand
Transcription: øːˈkliː.di.sə ˈɑf.stɑnt
RU: евклидово расстояние
Example_NL: Euclidische afstand L2.
Example_RU: Евклидово расстояние L2.
Category: metriek

NL: de Manhattan-afstand
Transcription: mɛnˈɦɛ.tən ˈɑf.stɑnt
RU: манхэттенское расстояние
Example_NL: Manhattan-afstand L1.
Example_RU: Манхэттенское расстояние L1.
Category: metriek

NL: de hiërarchische clustering
Transcription: ɦiːeːˈrɑr.xɪs.ə ˈklʌs.tə.rɪŋ
RU: иерархическая кластеризация
Example_NL: Hiërarchische clustering dendrogram.
Example_RU: Иерархическая кластеризация дендрограмма.
Category: algoritme

NL: de t-SNE
Transcription: teːɛsɛnˈeː
RU: t-SNE
Example_NL: t-SNE voor visualisatie.
Example_RU: t-SNE для визуализации.
Category: algoritme

NL: de UMAP
Transcription: yːˈmɛp
RU: UMAP
Example_NL: UMAP sneller dan t-SNE.
Example_RU: UMAP быстрее t-SNE.
Category: algoritme

NL: de variational autoencoder
Transcription: vɛːˈriː.ʃə.nəl ˌɑu.toːɪnˈkoː.dər
RU: вариационный автоэнкодер
Example_NL: VAE genereert.
Example_RU: VAE генерирует.
Category: architectuur

NL: de denoising
Transcription: diːˈnɔɪ.zɪŋ
RU: шумоподавление
Example_NL: Denoising in diffusion.
Example_RU: Шумоподавление в диффузии.
Category: proces

NL: de RoBERTa
Transcription: roːˈbɜːr.taː
RU: RoBERTa
Example_NL: RoBERTa van Facebook.
Example_RU: RoBERTa от Facebook.
Category: model

NL: de T5
Transcription: teːˈvɛif
RU: T5
Example_NL: T5 text-to-text.
Example_RU: T5 текст-в-текст.
Category: model

NL: de skip connection
Transcription: skɪp kəˈnɛk.ʃən
RU: skip-соединение
Example_NL: Skip connection in ResNet.
Example_RU: Skip-соединение в ResNet.
Category: techniek

NL: de layer normalization
Transcription: ˈlɛɪ.ər nɔr.mə.laɪˈzeː.ʃən
RU: нормализация слоя
Example_NL: Layer normalization in transformer.
Example_RU: Нормализация слоя в трансформере.
Category: techniek

NL: de early stopping
Transcription: ˈɜːr.li ˈstɔ.pɪŋ
RU: ранняя остановка
Example_NL: Early stopping vermijdt overfit.
Example_RU: Ранняя остановка избегает переобучения.
Category: techniek

NL: de stochastic gradient descent
Transcription: stɔˈxɛs.tɪk ˈɣreː.di.ənt dɪˈsɛnt
RU: стохастический градиентный спуск
Example_NL: SGD mini-batches.
Example_RU: SGD мини-пакеты.
Category: algoritme

NL: de Adam
Transcription: ˈeː.dəm
RU: Adam
Example_NL: Adam adaptief.
Example_RU: Adam адаптивный.
Category: optimizer

NL: de variance
Transcription: ˈveː.ri.əns
RU: дисперсия
Example_NL: Variance van model.
Example_RU: Дисперсия модели.
Category: concept

NL: de confusion matrix
Transcription: kɔnˈfjuː.ʒən ˈmeː.trɪks
RU: матрица ошибок
Example_NL: Confusion matrix met TP FP.
Example_RU: Матрица ошибок TP FP.
Category: tool

NL: de gradiënt descent
Transcription: ˈɡraː.di.ɛnt diːˈsɛnt
RU: градиентный спуск
Example_NL: Gradient descent optimalisatie.
Example_RU: Градиентный спуск оптимизации.
Category: algoritme

NL: de leerratio
Transcription: ˈleːr.raː.tsi.oː
RU: скорость обучения
Example_NL: Een lage leerratio.
Example_RU: Низкая скорость обучения.
Category: hyperparameter

NL: de batch-grootte
Transcription: ˈbɛtʃ.ɣroː.tə
RU: размер батча
Example_NL: Mini-batch grootte 32.
Example_RU: Размер мини-батча 32.
Category: hyperparameter

NL: de sigmoïde
Transcription: sɪɣˈmoːiː.də
RU: сигмоида
Example_NL: Sigmoïde 0-1.
Example_RU: Сигмоида 0-1.
Category: functie

NL: de mean squared error
Transcription: miːn skʋɛːrt ˈɛ.rər
RU: среднеквадратичная ошибка
Example_NL: MSE regressie.
Example_RU: СКО для регрессии.
Category: functie

NL: de hinge-verlies
Transcription: hɪndʒ vərˈliːs
RU: потеря шарнира
Example_NL: Hinge-verlies voor SVM.
Example_RU: Потеря шарнира SVM.
Category: functie

NL: de kernel-truc
Transcription: ˈkɛr.nəl trʏk
RU: ядерный трюк
Example_NL: Kernel-truc voor SVM.
Example_RU: Ядерный трюк SVM.
Category: techniek

NL: de RBF-kernel
Transcription: ɛr beː ɛf ˈkɛr.nəl
RU: RBF-ядро
Example_NL: RBF radial basis.
Example_RU: RBF — радиально-базисное.
Category: kernel

NL: de LightGBM
Transcription: laɪt dʒiː biː ɛm
RU: LightGBM
Example_NL: LightGBM Microsoft.
Example_RU: LightGBM от Microsoft.
Category: model

NL: de feature selection
Transcription: ˈfiː.tʃər sɪˈlɛk.ʃən
RU: отбор признаков
Example_NL: Feature selection L1.
Example_RU: Отбор признаков через L1.
Category: techniek

NL: de feature scaling
Transcription: ˈfiː.tʃər ˈskeː.lɪŋ
RU: масштабирование признаков
Example_NL: Feature scaling normaliseren.
Example_RU: Нормализация признаков.
Category: techniek

NL: de one-hot encoding
Transcription: ʋʌn hɔt ɛnˈkoː.dɪŋ
RU: one-hot кодирование
Example_NL: One-hot encoding categorisch.
Example_RU: One-hot для категориальных.
Category: techniek

NL: de key
Transcription: kiː
RU: ключ
Example_NL: Key in attention.
Example_RU: Ключ во внимании.
Category: element

NL: de value
Transcription: ˈvɛl.juː
RU: значение
Example_NL: Value in attention.
Example_RU: Значение во внимании.
Category: element

NL: de fully connected
Transcription: ˈfʊ.liː kəˈnɛk.tɪt
RU: полносвязный
Example_NL: Fully connected output.
Example_RU: Полносвязный выход.
Category: laag

NL: de chain of thought
Transcription: tʃeːn ɔv θɔt
RU: цепочка рассуждений
Example_NL: Chain of thought stappen.
Example_RU: Цепочка рассуждений шагами.
Category: techniek

NL: de MDP
Transcription: ɛm deː peː
RU: MDP
Example_NL: Markov decision process MDP.
Example_RU: MDP — марковский процесс решения.
Category: framework

NL: de Bellman-vergelijking
Transcription: ˈbɛl.mɑn vərˈɣeː.lɛi.kɪŋ
RU: уравнение Беллмана
Example_NL: Bellman-vergelijking RL.
Example_RU: Уравнение Беллмана RL.
Category: wiskunde

NL: de exploration-exploitation
Transcription: ɛk.spləˈreː.ʃən ɛk.splɔiˈteː.ʃən
RU: исследование-эксплуатация
Example_NL: Trade-off exploration-exploitation.
Example_RU: Баланс исследование-эксплуатация.
Category: dilemma

NL: de Bayesiaanse netwerk
Transcription: beː.jə.siˈaːn.sə ˈnɛt.ʋɛrk
RU: байесовская сеть
Example_NL: Bayesiaans netwerk DAG.
Example_RU: Байесовская сеть DAG.
Category: model

NL: de Monte Carlo
Transcription: ˈmɔn.tə ˈkɑr.loː
RU: Монте-Карло
Example_NL: Monte Carlo simulatie.
Example_RU: Симуляция Монте-Карло.
Category: methode

NL: de stationaire verdeling
Transcription: staːsiˈoː.nɛː.rə vərˈdeː.lɪŋ
RU: стационарное распределение
Example_NL: De stationaire verdeling.
Example_RU: Стационарное распределение.
Category: concept

NL: het Poissonproces
Transcription: ˈpwa.sɔn proːˈsɛs
RU: процесс Пуассона
Example_NL: Het Poissonproces aankomsten.
Example_RU: Процесс Пуассона прибытий.
Category: model

NL: de Itô-rekening
Transcription: iːˈtoː ˌreː.kə.nɪŋ
RU: исчисление Ито
Example_NL: Itô-rekening voor finance.
Example_RU: Исчисление Ито для финансов.
Category: kader

NL: de Black-Scholes
Transcription: blɛk ˈskoːls
RU: Блэк-Шоулз
Example_NL: Black-Scholes optieprijs.
Example_RU: Блэк-Шоулз — цена опциона.
Category: model

NL: de Greek
Transcription: ɣriːk
RU: греческие коэффициенты
Example_NL: Greeks delta gamma vega.
Example_RU: Греки: дельта — гамма — вега.
Category: metriek

NL: de smile
Transcription: smaɪl
RU: улыбка волатильности
Example_NL: Volatility smile.
Example_RU: Улыбка волатильности.
Category: fenomeen

NL: de Monte-Carlo
Transcription: ˈmɔn.tə ˈkɑr.loː
RU: Монте-Карло
Example_NL: Monte-Carlo simulatie.
Example_RU: Симуляция Монте-Карло.
Category: methode

NL: de quasi-Monte-Carlo
Transcription: ˈkʋaː.zi ˈmɔn.tə ˈkɑr.loː
RU: квази-Монте-Карло
Example_NL: Quasi-Monte-Carlo Sobol.
Example_RU: Квази-МК последовательность Соболя.
Category: methode

NL: de variantiereductie
Transcription: vɑːriˈɑn.tsi rəˈdʏk.tsi
RU: снижение дисперсии
Example_NL: Variantiereductie tricks.
Example_RU: Снижение дисперсии.
Category: techniek

NL: de antithetische variates
Transcription: ɑn.tiːˈteː.tiː.sə vɑːriˈaːts
RU: антитетические переменные
Example_NL: Antithetische variates.
Example_RU: Антитетические переменные.
Category: techniek

NL: de consistente schatter
Transcription: kɔnˈsɪs.tɛn.tə ˈsxɑ.tər
RU: состоятельная оценка
Example_NL: Een consistente schatter.
Example_RU: Состоятельная оценка.
Category: eigenschap

NL: de zuivere schatter
Transcription: ˈzœy.və.rə ˈsxɑ.tər
RU: несмещённая оценка
Example_NL: Een zuivere schatter.
Example_RU: Несмещённая оценка.
Category: eigenschap

NL: de MLE
Transcription: ɛm ɛl iː
RU: ОМП
Example_NL: Maximum likelihood estimator.
Example_RU: Оценка максимального правдоподобия.
Category: methode

NL: de Bayesiaans
Transcription: baɪ.eːziˈaːns
RU: байесовский
Example_NL: Bayesiaans inferentie.
Example_RU: Байесовский вывод.
Category: benadering

NL: de likelihood
Transcription: ˈlaɪk.liː.ɦʊd
RU: правдоподобие
Example_NL: Likelihood-functie.
Example_RU: Функция правдоподобия.
Category: functie

NL: de Bayes-regel
Transcription: ˈbeːs ˌreː.ɣəl
RU: правило Байеса
Example_NL: Bayes-regel update.
Example_RU: Правило Байеса для обновления.
Category: theorema

NL: de conjugatieve prior
Transcription: kɔnjyːˈɣaː.tiː.və ˈpraɪ.ɔr
RU: сопряжённая априорная
Example_NL: Conjugatieve prior beta.
Example_RU: Сопряжённая бета.
Category: type

NL: de Hamiltoniaanse MC
Transcription: ɦaː.mɪlˈtoː.ni.aːn.sə ɛm seː
RU: гамильтонов МК
Example_NL: Hamiltoniaanse Monte Carlo.
Example_RU: Гамильтонов Монте-Карло.
Category: algoritme

NL: de variationele inferentie
Transcription: vɑːriːaːsiˈoː.nə.lə ɪnfəˈrɛn.tsi
RU: вариационный вывод
Example_NL: Variationele inferentie sneller.
Example_RU: Вариационный вывод — быстрее.
Category: methode

NL: de KL-divergentie
Transcription: kaː ɛl diːvərˈɣɛn.tsi
RU: KL-расхождение
Example_NL: Kullback-Leibler divergentie.
Example_RU: Расхождение Кульбака-Лейблера.
Category: metriek

NL: de informatiegehalte
Transcription: ɪnfɔrˈmaː.tsi.ɣəˌɦɑl.tə
RU: количество информации
Example_NL: Informatiegehalte van bericht.
Example_RU: Количество информации.
Category: grootheid

NL: de wederzijdse informatie
Transcription: ˈʋeː.dər.zɛit.sə ɪnfɔrˈmaː.tsi
RU: взаимная информация
Example_NL: Wederzijdse informatie.
Example_RU: Взаимная информация.
Category: grootheid

NL: de gradiëntdescent
Transcription: ɣrɑːdiˈɛnt dəˈsɛnt
RU: градиентный спуск
Example_NL: Stochastische gradiëntdescent.
Example_RU: Стохастический спуск.
Category: algoritme

NL: de leerritmiek
Transcription: ˈleːr.rɪt.miːk
RU: скорость обучения
Example_NL: Adaptieve leerritmiek.
Example_RU: Адаптивная скорость обучения.
Category: parameter

NL: de bias-variance afweging
Transcription: ˈbaɪ.əs ˈvɛː.ri.əns ˈɑf.ʋeː.ɣɪŋ
RU: компромисс смещение-дисперсия
Example_NL: Bias-variance afweging.
Example_RU: Компромисс смещение-дисперсия.
Category: concept

NL: de leave-one-out
Transcription: liːv ʋʌn ɑut
RU: leave-one-out
Example_NL: Leave-one-out validatie.
Example_RU: LOO-валидация.
Category: variant

NL: de stratified sampling
Transcription: ˈstrɑ.tiː.faɪt ˈsɛm.plɪŋ
RU: стратифицированная выборка
Example_NL: Stratified sampling klassen.
Example_RU: Стратифицированная по классам.
Category: methode

NL: de SMOTE
Transcription: smoːt
RU: SMOTE
Example_NL: SMOTE oversampling.
Example_RU: SMOTE — оверсэмплинг.
Category: techniek

NL: de oversampling
Transcription: ˈoː.vər.sɛmplɪŋ
RU: оверсэмплинг
Example_NL: Oversampling minderheidsklasse.
Example_RU: Оверсэмплинг меньшинства.
Category: techniek

NL: de undersampling
Transcription: ˈʌn.dər.sɛmplɪŋ
RU: андерсэмплинг
Example_NL: Undersampling meerderheid.
Example_RU: Андерсэмплинг большинства.
Category: techniek

NL: de class imbalance
Transcription: klaːs ɪmˈbɛ.ləns
RU: дисбаланс классов
Example_NL: Class imbalance probleem.
Example_RU: Проблема дисбаланса классов.
Category: probleem

NL: de PPV
Transcription: peː peː veː
RU: ППЦ
Example_NL: Positief voorspellende waarde.
Example_RU: Положительная предиктивная.
Category: metriek

NL: de grid search
Transcription: ɣrɪt sɜːrtʃ
RU: перебор по сетке
Example_NL: Grid search hyperparam.
Example_RU: Перебор по сетке.
Category: methode

NL: de random search
Transcription: ˈrɛn.dəm sɜːrtʃ
RU: случайный поиск
Example_NL: Random search efficiënter.
Example_RU: Случайный — эффективнее.
Category: methode

NL: de SGD
Transcription: ɛs.ɣeːˈdeː
RU: sgd
Example_NL: SGD met momentum.
Example_RU: SGD с моментумом.
Category: ml

NL: de warmup
Transcription: ˈʋɔːr.mʌp
RU: разогрев
Example_NL: Linear warmup steps.
Example_RU: Линейный warmup.
Category: ml

NL: de cosine schedule
Transcription: ˈkoː.zaɪn ˈskɛ.dʒuːl
RU: косинусный
Example_NL: Cosine annealing schedule.
Example_RU: Косинусный отжиг.
Category: ml

NL: de batch normalisatie
Transcription: bɛtʃ nɔr.maː.liːˈzaː.tsi
RU: batch-нормализация
Example_NL: Batch normalisation lagen.
Example_RU: Батч-нормализация слоёв.
Category: ml

NL: de layer normalisatie
Transcription: ˈleː.jər nɔr.maː.liːˈzaː.tsi
RU: layer-нормализация
Example_NL: Layer norm in transformer.
Example_RU: LayerNorm в трансформере.
Category: ml

NL: de group normalisatie
Transcription: ɣruːp nɔr.maː.liːˈzaː.tsi
RU: group-нормализация
Example_NL: Group norm kleine batch.
Example_RU: GroupNorm малых батчей.
Category: ml

NL: de k-fold
Transcription: kaː foːlt
RU: k-кратная
Example_NL: Vijfvoudige k-fold.
Example_RU: Пятикратная k-fold.
Category: ml

NL: de stratified split
Transcription: ˈstrɛ.tɪ.faɪt splɪt
RU: стратифицированное разделение
Example_NL: Stratified split klassen.
Example_RU: Стратифицированное разделение.
Category: ml

NL: de holdout-set
Transcription: ˈɦoːlt.ɑut sɛt
RU: отложенная выборка
Example_NL: Holdout-set niet trainen.
Example_RU: Отложенная — не тренируется.
Category: ml

NL: de Bayesiaanse optimalisatie
Transcription: baː.jə.siˈaːn.sə ɔp.tiː.maː.liːˈzaː.tsi
RU: байесовская оптимизация
Example_NL: Bayesian optimization Optuna.
Example_RU: Байесовская — Optuna.
Category: ml

NL: de Optuna
Transcription: ɔpˈtuː.naː
RU: Optuna
Example_NL: Optuna hyperparameter framework.
Example_RU: Optuna фреймворк.
Category: ml

NL: de FastText
Transcription: fɑst.ˈtɛkst
RU: FastText
Example_NL: FastText subword.
Example_RU: FastText — подсловные.
Category: nlp

NL: de ELECTRA
Transcription: eːˈlɛk.traː
RU: ELECTRA
Example_NL: ELECTRA replaced token.
Example_RU: ELECTRA — заменённые.
Category: nlp

NL: de DeBERTa
Transcription: deːˈbɛr.taː
RU: DeBERTa
Example_NL: DeBERTa disentangled.
Example_RU: DeBERTa — разделённое.
Category: nlp

NL: de Mixtral
Transcription: ˈmɪks.trɑl
RU: Mixtral
Example_NL: Mixtral MoE.
Category: nlp

NL: de Mixture of Experts
Transcription: ˈmɪks.tʃər ɔf ˈɛk.spɜːrts
RU: смесь экспертов
Example_NL: MoE selecteert experts.
Example_RU: MoE выбирает экспертов.
Category: nlp

NL: de retrieval
Transcription: riːˈtriː.vəl
RU: поиск
Example_NL: Document retrieval.
Example_RU: Поиск документов.
Category: nlp

NL: de PPO
Transcription: peːpeːˈoː
RU: PPO
Example_NL: Proximal policy optimization.
Example_RU: PPO — оптимизация.
Category: rl

NL: de TRPO
Transcription: teːɛrpeːˈoː
RU: TRPO
Example_NL: Trust region policy.
Example_RU: TRPO — доверительная.
Category: rl

NL: de A2C
Transcription: aːtweːˈseː
RU: A2C
Example_NL: Advantage actor-critic.
Example_RU: A2C актёр-критик.
Category: rl

NL: de A3C
Transcription: aːdriːˈseː
RU: A3C
Example_NL: Asynchronous A2C.
Example_RU: A3C асинхронный.
Category: rl

NL: de SAC
Transcription: sɛk
RU: SAC
Example_NL: Soft actor-critic.
Example_RU: SAC мягкий актёр-критик.
Category: rl

NL: de DQN
Transcription: deːkjuːˈɛn
RU: DQN
Example_NL: Deep Q-network.
Example_RU: DQN глубокая Q-сеть.
Category: rl

NL: de Double DQN
Transcription: ˈdʌ.bəl deːkjuːˈɛn
RU: double dqn
Example_NL: Double DQN overschat minder.
Example_RU: Double DQN.
Category: rl

NL: de dueling DQN
Transcription: ˈdjuː.lɪŋ deːkjuːˈɛn
RU: dueling dqn
Example_NL: Dueling DQN architectuur.
Example_RU: Dueling DQN.
Category: rl

NL: de experience replay
Transcription: ɪkˈspɪː.ri.əns riˈpleː
RU: повтор опыта
Example_NL: Experience replay buffer.
Example_RU: Буфер повтора.
Category: rl

NL: de multi-head
Transcription: ˈmʌl.ti hɛt
RU: многоголовое
Example_NL: Multi-head attention 8.
Example_RU: МГА 8.
Category: ai

NL: de query-key-value
Transcription: ˈkʋiː.ri kiː ˈvaː.lju
RU: Q-K-V
Example_NL: QKV-attention.
Example_RU: QKV-внимание.
Category: ai

NL: de layer norm
Transcription: ˈleː.ər nɔrm
RU: layer norm
Example_NL: Layer normalization.
Example_RU: Layer norm.
Category: ai

NL: de batch norm
Transcription: bɛtʃ nɔrm
RU: batch norm
Example_NL: Batch normalization.
Example_RU: Batch norm.
Category: ai

NL: de token embedding
Transcription: ˈtoː.kən ɛmˈbɛ.dɪŋ
RU: токен-эмбед.
Example_NL: Token embedding lookup.
Example_RU: Токен-эмбед.
Category: ai

NL: de BART
Transcription: bɑːrt
RU: BART
Example_NL: BART denoising autoencoder.
Example_RU: БАРТ.
Category: ai

NL: de seq2seq
Transcription: sɛk tə sɛk
RU: seq2seq
Example_NL: Seq2seq translation.
Example_RU: Seq2seq.
Category: ai

NL: de SFT
Transcription: ɛs ɛf teː
RU: SFT
Example_NL: Supervised fine-tuning.
Example_RU: SFT.
Category: ai

NL: de prefix tuning
Transcription: ˈpriː.fɪks ˈtjuː.nɪŋ
RU: prefix tuning
Example_NL: Prefix tuning prompt.
Example_RU: Prefix tuning.
Category: ai

NL: de prompt tuning
Transcription: prɔmpt ˈtjuː.nɪŋ
RU: prompt tuning
Example_NL: Soft prompt tuning.
Example_RU: Промпт-тюнинг.
Category: ai

NL: de tree-of-thought
Transcription: triː ɔv θɔt
RU: ToT
Example_NL: Tree-of-thought exploratie.
Example_RU: Древо мысли.
Category: ai

NL: de self-consistency
Transcription: sɛlf kənˈsɪs.tən.si
RU: self-consistency
Example_NL: Self-consistency sampling.
Example_RU: Self-cons.
Category: ai

NL: de HNSW
Transcription: ɦaː ɛn ɛs ʋeː
RU: HNSW
Example_NL: Hierarchical navigable small world.
Example_RU: HNSW.
Category: ai

NL: de ANN-search
Transcription: aː ɛn ɛn sɛrtʃ
RU: ANN-поиск
Example_NL: Approximate nearest neighbor.
Example_RU: ANN-поиск.
Category: ai

NL: de dot product
Transcription: dɔt ˈprɔ.dʌkt
RU: скал. произв.
Example_NL: Dot product attention.
Example_RU: Скал. произв.
Category: ai

NL: de KL-divergence
Transcription: kaː ɛl daːiˈvɛr.ʒəns
RU: КЛ-дивергенция
Example_NL: KL-divergence loss.
Example_RU: КЛ-дивергенция.
Category: ai

NL: de Ridge
Transcription: rɪdʒ
RU: Ридж
Example_NL: Ridge regression.
Example_RU: Ридж-регр.
Category: ai

NL: de exploding gradient
Transcription: ɪkˈsploː.dɪŋ ˈɣreː.di.ənt
RU: взрывающ. гр.
Example_NL: Exploding gradient RNN.
Example_RU: Взрыв. гр.
Category: ai

NL: de vanishing gradient
Transcription: ˈvɛ.nɪ.ʃɪŋ ˈɣreː.di.ənt
RU: затух. гр.
Example_NL: Vanishing gradient.
Example_RU: Затух. гр.
Category: ai

NL: de residual block
Transcription: reːˈzɪ.dju.əl blɔk
RU: остат. блок
Example_NL: Residual block ResNet.
Example_RU: Остат. блок.
Category: ai

NL: de distillation
Transcription: dɪstiːˈlaː.tsi
RU: дистилляция
Example_NL: Knowledge distillation teacher.
Example_RU: Дистил. знаний.
Category: ai

NL: de RMSNorm
Transcription: ɛr ɛm ɛs nɔrm
RU: RMSNorm
Example_NL: RMSNorm LLaMA.
Example_RU: RMSNorm.
Category: ai

NL: de GELU
Transcription: ˈɣɛ.luː
RU: GELU
Example_NL: GELU activatie BERT.
Example_RU: GELU.
Category: ai

NL: de SwiGLU
Transcription: ˈsʋiː.ɣluː
RU: SwiGLU
Example_NL: SwiGLU LLaMA.
Example_RU: SwiGLU.
Category: ai

NL: de Wasserstein
Transcription: ˈʋɑ.sər.staːin
RU: Вассерштейн
Example_NL: Wasserstein-afstand GAN.
Example_RU: Васс. GAN.
Category: ai

NL: de ZeRO
Transcription: ˈziː.roː
RU: ZeRO
Example_NL: DeepSpeed ZeRO-3.
Example_RU: ZeRO.
Category: ai

NL: de pipeline parallel
Transcription: ˈpaːip.laːin ˈpɛ.rə.lɛl
RU: конв. парал.
Example_NL: Pipeline parallel GPipe.
Example_RU: Pipeline-пар.
Category: ai

NL: de tensor parallel
Transcription: ˈtɛn.sɔr ˈpɛ.rə.lɛl
RU: тензор. парал.
Example_NL: Tensor parallel Megatron.
Example_RU: Тензор-пар.
Category: ai

NL: de Megatron
Transcription: ˈmɛ.ɣaː.trɔn
RU: Megatron
Example_NL: Megatron-LM NVIDIA.
Example_RU: Megatron.
Category: ai

NL: de DeepSpeed
Transcription: ˈdiːp.spiːt
RU: DeepSpeed
Example_NL: Microsoft DeepSpeed.
Example_RU: DeepSpeed.
Category: ai

NL: de temperature
Transcription: ˈtɛm.pə.raː.tʃər
RU: температура
Example_NL: Temp=0.7 sampling.
Example_RU: Темп.
Category: ai

NL: de GRPO
Transcription: ɣeː ɛr peː oː
RU: GRPO
Example_NL: Group relative pol. opt.
Example_RU: GRPO.
Category: ai

NL: de reward model
Transcription: rɪˈwɔrt ˈmoː.dɛl
RU: модель награды
Example_NL: Reward model BT-loss.
Example_RU: Reward.
Category: ai

NL: de IVF-index
Transcription: aː veː ɛf ˈɪn.dɛks
RU: IVF-индекс
Example_NL: IVF-PQ FAISS.
Example_RU: IVF.
Category: ai

NL: de product quantization
Transcription: ˈprɔ.dʏkt kʋɑntiːˈzaː.tsi
RU: произв. квантиз.
Example_NL: Product quantization PQ.
Example_RU: PQ.
Category: ai

NL: de prompt-tuning
Transcription: prɔmpt ˈtjuː.nɪŋ
RU: промпт-тюнинг
Example_NL: Prompt-tuning soft.
Example_RU: Промпт-т.
Category: ai

NL: de Switch Transformer
Transcription: sʋɪtʃ trɛnsˈfɔr.mər
RU: Switch-трансф.
Example_NL: Switch Transformer MoE.
Example_RU: Switch.
Category: ai

NL: de Mamba
Transcription: ˈmɑm.baː
RU: Mamba
Example_NL: Mamba state-space.
Example_RU: Мамба.
Category: ai

NL: de S4
Transcription: ɛs viːr
RU: S4
Example_NL: S4 structured SSM.
Example_RU: S4.
Category: ai

NL: de RWKV
Transcription: ɛr ʋeː kaː veː
RU: RWKV
Example_NL: RWKV-RNN-trans.
Example_RU: RWKV.
Category: ai

NL: de Hyena
Transcription: hiːˈeː.naː
RU: Hyena
Example_NL: Hyena lange context.
Example_RU: Hyena.
Category: ai

NL: de retrieval transformer
Transcription: riːˈtriː.vɛl trɛnsˈfɔr.mər
RU: retr.-трансф.
Example_NL: RETRO retrieval.
Example_RU: RETRO.
Category: ai

NL: de tool-use
Transcription: tuːl juːs
RU: использ. инструм.
Example_NL: ReAct tool use.
Example_RU: Tool-use.
Category: ai

NL: de agent-framework
Transcription: ˈeː.dʒənt ˈfreːm.ʋɛrk
RU: агент-фреймворк
Example_NL: LangChain agent.
Example_RU: Агент-фрв.
Category: ai

NL: de Seaborn
Transcription: ˈsiː.bɔrn
RU: Сиборн
Example_NL: Seaborn-statistische plot.
Example_RU: SB.
Category: ai

NL: de XLNet
Transcription: ʔɛks ʔɛl nɛt
RU: ХЛНет
Example_NL: XLNet permutation 2019.
Example_RU: XLN.
Category: ai

NL: de ALBERT
Transcription: ʔɑlˈbɛrt
RU: АЛБЕРТ
Example_NL: ALBERT-lite BERT.
Example_RU: ALB.
Category: ai

NL: de DistilBERT
Transcription: ˈdɪs.tɪl.bɛrt
RU: ДистилБЕРТ
Example_NL: DistilBERT-kleinere BERT.
Example_RU: DST.
Category: ai

NL: de Falcon
Transcription: ˈfɔl.kən
RU: Фалькон
Example_NL: Falcon LLM TII.
Example_RU: Falc.
Category: ai

NL: de PaLM
Transcription: pɑm
RU: ПаЛМ
Example_NL: PaLM-Pathways Language.
Example_RU: PaLM.
Category: ai

NL: de StableLM
Transcription: ˈsteː.bəl ʔɛl ʔɛm
RU: СтейблЛМ
Example_NL: StableLM Stability AI.
Example_RU: SLM.
Category: ai

NL: de Pythia
Transcription: ˈpiː.ti.aː
RU: Пифия
Example_NL: Pythia EleutherAI open.
Example_RU: Pyth.
Category: ai

NL: de Bloom
Transcription: bluːm
RU: Блум
Example_NL: BLOOM-BigScience 176B.
Example_RU: BL.
Category: ai

NL: de OPT
Transcription: ɔpt
RU: ОПТ
Example_NL: OPT-Open Pre Trained Meta.
Example_RU: OPT.
Category: ai

NL: de Llama-2
Transcription: ˈlɑ.maː tʋeː
RU: Лама-2
Example_NL: Llama-2 Meta 2023.
Example_RU: L2.
Category: ai

NL: de Llama-3
Transcription: ˈlɑ.maː driː
RU: Лама-3
Example_NL: Llama-3 Meta 2024.
Example_RU: L3.
Category: ai

NL: de Llama-4
Transcription: ˈlɑ.maː viːr
RU: Лама-4
Example_NL: Llama-4 Meta 2025.
Example_RU: L4.
Category: ai

NL: de KTO
Transcription: kaː teː oː
RU: КТО
Example_NL: KTO Kahneman-Tversky.
Example_RU: KTO.
Category: ai

NL: de one-shot
Transcription: ʋʌn ʃɔt
RU: одно-обуч.
Example_NL: One-shot single example.
Example_RU: OS.
Category: ai

NL: de RLAIF
Transcription: ʔɛr ʔɛl ʔeː ʔaː ʔɛf
RU: РЛАИФ
Example_NL: RLAIF AI feedback.
Example_RU: RLAIF.
Category: ai

NL: de data sheet
Transcription: ˈdaː.taː ʃiːt
RU: даташит
Example_NL: Datasheet datasets Gebru.
Example_RU: DS.
Category: ai

NL: de fairness
Transcription: ˈfɛːr.nɛs
RU: справедл.
Example_NL: ML-fairness criteria.
Example_RU: Fair.
Category: ai

NL: de interpretability
Transcription: ʔɪntɛrpriˈteː.biː.liˌti
RU: интерпр.
Example_NL: ML-interpretability XAI.
Example_RU: Intr.
Category: ai

NL: de SHAP
Transcription: ʃɑp
RU: ШАП
Example_NL: SHAP Shapley values.
Example_RU: SHAP.
Category: ai

NL: de LIME
Transcription: laːim
RU: ЛАЙМ
Example_NL: LIME-local interpretability.
Example_RU: LIME.
Category: ai

NL: de DDPM
Transcription: deː deː peː ʔɛm
RU: ДДПМ
Example_NL: DDPM-denoising diffusion.
Example_RU: DDPM.
Category: ai

NL: de Whisper
Transcription: ˈʋɪs.pər
RU: Виспер
Example_NL: Whisper OpenAI ASR 2022.
Example_RU: Wh.
Category: ai

NL: de attention head
Transcription: ʔəˈtɛn.ʃən hɛt
RU: голова вн.
Example_NL: Multi-head attention transf.
Example_RU: AH.
Category: ai

NL: de Swish
Transcription: sʋɪʃ
RU: Свиш
Example_NL: Swish-activatie SiLU.
Example_RU: Swish.
Category: ai

NL: de Recurrentnetwerk
Transcription: reːˈkʏ.rɛnt.nɛt.ʋɛrk
RU: рекуррент сеть
Example_NL: Recurrentnetwerk RNN sequentie.
Example_RU: Рнн.
Category: ai

NL: de Transformermodel
Transcription: trɑnsˈfɔr.mər.moː.dɛl
RU: трансформер
Example_NL: Transformermodel zelfaandacht.
Example_RU: Тр.
Category: ai

NL: de Encoderlaag
Transcription: ɛnˈkoː.dər.laːx
RU: слой кодировщ
Example_NL: Encoderlaag info compressie.
Example_RU: Эн.
Category: ai

NL: de Decoderlaag
Transcription: deːˈkoː.dər.laːx
RU: слой декод
Example_NL: Decoderlaag info reconstrueert.
Example_RU: Дк.
Category: ai

NL: de Generatieve adversariale
Transcription: ɣeːneːˈraː.tiː.və ɑtfɛrsaːriaːˈlə
RU: генерат состязат
Example_NL: Generatieve adversariale GAN.
Example_RU: Ган.
Category: ai

NL: de Variationele
Transcription: vaːriaːˈtsioːnəl
RU: вариационный
Example_NL: Variationele autoencoder VAE.
Example_RU: Вар.
Category: ai

NL: de Embeddinglaag
Transcription: ɛmˈbɛ.dɪŋ.laːx
RU: эмбеддинг
Example_NL: Embeddinglaag woord naar vector.
Example_RU: Эмб.
Category: ai

NL: de Stopwoord
Transcription: ˈstɔp.ʋoːrt
RU: стоп-слово
Example_NL: Stopwoord veel voorkomend nutteloos.
Example_RU: Ствс.
Category: ai

NL: de Lemmatisering
Transcription: lɛmaːtiˈseː.rɪŋ
RU: лемматизация
Example_NL: Lemmatisering woord naar lemma.
Example_RU: Лмм.
Category: ai

NL: de Vectorisering
Transcription: vɛktoːriˈseː.rɪŋ
RU: векторизация
Example_NL: Vectorisering tekst naar getallen.
Example_RU: Вкт.
Category: ai

NL: de Doc2Vec
Transcription: ˈdɔk.tuː.vɛk
RU: Doc2Vec
Example_NL: Doc2Vec document embedding model.
Example_RU: Дв.
Category: ai

NL: de BERT-model
Transcription: bɛrtmoː.dɛl
RU: BERT
Example_NL: BERTmodel bidirectional encoder.
Example_RU: Брт.
Category: ai

NL: de GPT-model
Transcription: ɡe.peː.teː.moː.dɛl
RU: GPT
Example_NL: GPTmodel generative pretrain.
Example_RU: Гпт.
Category: ai

NL: de GRU-cel
Transcription: ˈɡruː.sɛl
RU: GRU-ячейка
Example_NL: GRUcel gated recurrent unit.
Example_RU: Гру.
Category: ai

NL: de Dropoutlaag
Transcription: ˈdrɔp.aut.laːx
RU: dropout слой
Example_NL: Dropoutlaag random uitschakelen.
Example_RU: Дрл.
Category: ai

NL: de Layernormalisatie
Transcription: ˈleɪ.ər.nɔrmaːliːˈzaː.tsi
RU: layer норм
Example_NL: Layernormalisatie per layer.
Example_RU: Лнс.
Category: ai

NL: de Gradientexplosie
Transcription: ɣraː.diˈɛnt.ɛk.sploː.zi
RU: взрыв градиента
Example_NL: Gradientexplosie groot getal kapot.
Example_RU: Гнх.
Category: ai

NL: de Gradientverdwijning
Transcription: ɣraː.diˈɛnt.vərˈdʋɛɪ.nɪŋ
RU: затухание град
Example_NL: Gradientverdwijning klein gradient.
Example_RU: Гвз.
Category: ai

NL: de Bias-variantie
Transcription: ˈbɑi.ɑs vaːriˈɑn.tsi
RU: смещение-дисп
Example_NL: Biasvariantie tradeoff modelfout.
Example_RU: Бвр.
Category: ai

NL: de Holdoutmethode
Transcription: ˈɦoːlt.ɑut.meːtoː.də
RU: метод удержания
Example_NL: Holdoutmethode train test split.
Example_RU: Хм.
Category: ai

NL: de Booting
Transcription: ˈbuː.tɪŋ
RU: бустинг
Example_NL: Booting ensemble methode classif.
Example_RU: Бт.
Category: ai

NL: de Willekeurig bos
Transcription: ˈʋɪ.lə.køː.rəɣ bɔs
RU: случайный лес
Example_NL: Willekeurig bos ensemble bom.
Example_RU: Влб.
Category: ai

NL: de Support vector
Transcription: sʏˈpɔrt ˈvɛk.tɔr
RU: опорный вектор
Example_NL: Support vector machine SVM klass.
Example_RU: Свм.
Category: ai

NL: de K-naaste buur
Transcription: kaː ˈnaːs.tə byːr
RU: ближайший сосед
Example_NL: Knaaste buur similarity classific.
Example_RU: Кб.
Category: ai

NL: de Hoofdcomponentenanalyse
Transcription: ˈɦoːft.kɔm.poːˈnɛn.tən.aː.naː.lyː.zə
RU: метод гл компонент
Example_NL: Hoofdcomponentenanalyse PCA reduct.
Example_RU: Гка.
Category: ai

NL: de Singuliere waarde
Transcription: sɪŋ.gyˈliːr.ə ʋaːr.də
RU: сингуляр знач
Example_NL: Singuliere waardedecompositie SVD.
Example_RU: Сд.
Category: ai

NL: de Tdistribuerede stochast
Transcription: tedɪs.triːbyːeːrde stoː.xast
RU: tSNE
Example_NL: Tdistribuerede stoch buurembed.
Example_RU: ТСН.
Category: ai

NL: de Klustering
Transcription: klyˈsteː.rɪŋ
RU: кластеризация
Example_NL: Klustering onbegeleid groeperen.
Example_RU: Клс.
Category: ai

NL: de K-gemiddelde
Transcription: ˈkaː ɣəˈmɪ.dəl.də
RU: К-средних
Example_NL: Kgemiddelde centroïdklustering.
Example_RU: Кгм.
Category: ai

NL: de Hiërarchisch klusteren
Transcription: hiˈeː.rɑr.xɪs ˈklʏs.tə.rən
RU: иерархическая кл
Example_NL: Hierarchisch klusteren dendrogram.
Example_RU: Хк.
Category: ai

NL: de Recommender-systeem
Transcription: reːkoːˈmɛn.dər.sɪs.teːm
RU: рек система
Example_NL: Recommendersysteem suggesties.
Example_RU: Рк.
Category: ai

NL: de Collaborative filtering
Transcription: kɔlɑbəˈraː.tiːv ˈfɪl.tə.rɪŋ
RU: коллаб фильтр
Example_NL: Collaborative filtering gebruiker.
Example_RU: Кф.
Category: ai

NL: de Content-based filtering
Transcription: ˈkɔn.tɛnt beɪst ˈfɪl.tə.rɪŋ
RU: контентная фильтр
Example_NL: Contentbased filtering items.
Example_RU: Кб.
Category: ai

NL: de Q-leren
Transcription: ˈkyː.leːrən
RU: Q-обучение
Example_NL: Qleren reinforcement waarde tafel.
Example_RU: Кл.
Category: ai

NL: de Diep Q-netwerk
Transcription: diːp kyː nɛt.ʋɛrk
RU: DQN
Example_NL: Diep Qnetwerk DQN approx leren.
Example_RU: ДКн.
Category: ai

NL: de Beleidsgradient
Transcription: bəˈlɛits.ɣraː.diˈɛnt
RU: полит градиент
Example_NL: Beleidsgradient policy methods.
Example_RU: Блг.
Category: ai

NL: de Markov beslissingsproces
Transcription: ˈmɑr.kɔf bəˈslɪ.sɪŋs.proː.sɛs
RU: МДП
Example_NL: Markovbesl proces stochastische.
Example_RU: Мбп.
Category: ai

NL: de Beloningshypothese
Transcription: bəˈloː.nɪŋs.ˈɦɪpoː.teː.zə
RU: гипотеза награды
Example_NL: Beloningshypothese maximaliseer.
Example_RU: Бгп.
Category: ai

NL: de Verkenning-exploitatie
Transcription: vərˈkɛ.nɪŋ ɛk.sploːiˈtaː.tsi
RU: развед-эксплуат
Example_NL: Verkenningexploitatie tradeoff RL.
Example_RU: Вэе.
Category: ai

NL: de Epsilon-gulzig
Transcription: ˈɛp.siː.lɔn ˈɣʏl.zəx
RU: эпсилон-жадная
Example_NL: Epsilongulzig RL explorat strat.
Example_RU: Эпг.
Category: ai

NL: de Bellmanvergelijking
Transcription: ˈbɛl.mɑn.vərɣəlɛɪkɪŋ
RU: ур Беллмана
Example_NL: Bellmanvergelijking RL waarde.
Example_RU: Бв.
Category: ai

NL: de Diepe waarschijnlijk
Transcription: ˈdiː.pə ʋaːr.sxɛɪn.lək
RU: глубокая верояти
Example_NL: Diepe waarschijnlijk neuralenetwk.
Example_RU: Двп.
Category: ai

NL: de Kansverdeling
Transcription: ˈkɑns.vərdeː.lɪŋ
RU: распред вероятн
Example_NL: Kansverdeling pdf cdf statistics.
Example_RU: Квр.
Category: ai

NL: de Verwachting
Transcription: vərˈʋɑx.tɪŋ
RU: математ ожидание
Example_NL: Verwachting expected value E.
Example_RU: Вв.
Category: ai

NL: de Sparse activation
Transcription: spaːrs ʔɑk.tiˈveː.tsi
RU: разрежен акт
Example_NL: Sparseactivation enkel deel netw werk.
Example_RU: Спа.
Category: ai

NL: de Routing network
Transcription: ˈruː.tɪŋ ˈnɛt.ʋɛrk
RU: маршрут сеть
Example_NL: Routingnetwork MoE expert kies token.
Example_RU: Ртн.
Category: ai

NL: de Top-k routing
Transcription: tɔp kaː ˈruː.tɪŋ
RU: топ-к маршрут
Example_NL: Topkrouting MoE k beste experts pertoken.
Example_RU: Тпк.
Category: ai

NL: de DeepSeek
Transcription: ˈdiːp.siːk
RU: DeepSeek
Example_NL: DeepSeek Chinees open weights model.
Example_RU: ДпС.
Category: ai

NL: de Qwen
Transcription: kʋɛn
RU: Qwen
Example_NL: Qwen Alibaba multiling LLM open.
Example_RU: Кв.
Category: ai

NL: de Yi
Transcription: jiː
RU: И
Example_NL: Yi 01ai Kai Fu Lee open LLM.
Example_RU: И.
Category: ai

NL: de Baichuan
Transcription: baɪˈtʃʋɑn
RU: Байчуань
Example_NL: Baichuan Chinees open foundation.
Example_RU: Бч.
Category: ai

NL: de Gemma
Transcription: ˈɡɛ.maː
RU: Гемма
Example_NL: Gemma Google open weight model.
Example_RU: Гм.
Category: ai

NL: de Unigram
Transcription: ˈjuː.niˌɡrɛm
RU: униграмма
Example_NL: Unigram tokeniser subword probabil.
Example_RU: Унг.
Category: ai

NL: de SOS token
Transcription: ʔɛs ʔoː ʔɛs ˈtoː.kən
RU: SOS токен
Example_NL: SOStoken start of sequence marker.
Example_RU: СОС.
Category: ai

NL: de EOS token
Transcription: ʔiː ʔoː ʔɛs ˈtoː.kən
RU: EOS токен
Example_NL: EOStoken end of sequence marker.
Example_RU: ЭОС.
Category: ai

NL: de PAD token
Transcription: pɛt ˈtoː.kən
RU: PAD токен
Example_NL: PADtoken padding seq gel lengte.
Example_RU: ПАД.
Category: ai

NL: de UNK token
Transcription: ʔʏŋk ˈtoː.kən
RU: UNK токен
Example_NL: UNKtoken unknown out vocab marker.
Example_RU: УНК.
Category: ai

NL: de CLS token
Transcription: seː ʔɛl ʔɛs ˈtoː.kən
RU: CLS токен
Example_NL: CLStoken classific BERT representat.
Example_RU: КЛС.
Category: ai

NL: de SEP token
Transcription: sɛp ˈtoː.kən
RU: SEP токен
Example_NL: SEPtoken separator BERT sentences.
Example_RU: СЭП.
Category: ai

NL: de MASK token
Transcription: mɑːsk ˈtoː.kən
RU: MASK токен
Example_NL: MASKtoken masked language model BERT.
Example_RU: МСК.
Category: ai

NL: de Cross attention
Transcription: krɔs ʔɑ.tɛnˈtsi
RU: кросс-вним
Example_NL: Crossattention encoder decoder verb.
Example_RU: КрА.
Category: ai

NL: de Self attention
Transcription: sɛlf ʔɑ.tɛnˈtsi
RU: само-внимание
Example_NL: Selfattention tokens onderling verb.
Example_RU: СА.
Category: ai

NL: de Causal attention
Transcription: ˈkɔː.zəl ʔɑ.tɛnˈtsi
RU: причин вним
Example_NL: Causalattention masked toekomstig.
Example_RU: КзА.
Category: ai

NL: de Flash attention
Transcription: flɛʃ ʔɑ.tɛnˈtsi
RU: флэш вним
Example_NL: Flashattention IO bewust mem efficient.
Example_RU: ФА.
Category: ai

NL: de Paged attention
Transcription: peɪdʒt ʔɑ.tɛnˈtsi
RU: страничн вним
Example_NL: Pagedattention vLLM KV cache mem.
Example_RU: ПА.
Category: ai

NL: de Grouped query
Transcription: ɣruːpt ˈkʋɪː.riː
RU: групп запрос
Example_NL: Groupedquery attention GQA share KV.
Example_RU: ГЗ.
Category: ai

NL: de Multi query
Transcription: ˈmʌl.tiː ˈkʋɪː.riː
RU: мульти зап
Example_NL: Multiquery attention MQA share KV.
Example_RU: МЗ.
Category: ai

NL: de Sinusoidal
Transcription: siːnʏˈzɔɪ.daːl
RU: синусоид
Example_NL: Sinusoidal positional encoding fixed.
Example_RU: Сну.
Category: ai

NL: de Learned position
Transcription: lɛːrnt poːˈzɪ.tsi
RU: выуч позиц
Example_NL: Learnedposition embedding train pos.
Example_RU: ЛП.
Category: ai

NL: de RMS norm
Transcription: ʔɛr ʔɛm ʔɛs nɔrm
RU: RMSNorm
Example_NL: RMSnorm root mean square normalize.
Example_RU: РМС.
Category: ai

NL: de Group norm
Transcription: ɣruːp nɔrm
RU: ГруппНорм
Example_NL: Groupnorm normalisat groep kanalen.
Example_RU: ГН.
Category: ai

NL: de Pre-norm
Transcription: preː nɔrm
RU: пре-норм
Example_NL: Prenorm voor layer normalisatie GPT2.
Example_RU: ПрН.
Category: ai

NL: de Post-norm
Transcription: poːst nɔrm
RU: пост-норм
Example_NL: Postnorm na sublayer normalisat oud.
Example_RU: ПсН.
Category: ai

NL: de GeGLU
Transcription: ˈɡeː.ɡluː
RU: ГеГЛУ
Example_NL: GeGLU GELU gated linear unit FFN.
Example_RU: ГгГ.
Category: ai

NL: de SiLU
Transcription: ˈsiː.luː
RU: СиЛУ
Example_NL: SiLU sigmoid linear unit Swish act.
Example_RU: СЛУ.
Category: ai

NL: de Mish
Transcription: mɪʃ
RU: Миш
Example_NL: Mish smooth non monotonic act funct.
Example_RU: Мш.
Category: ai

NL: de Parametric ReLU
Transcription: pɑ.raːˈmeː.trɪk reː ʔɛl ʔuː
RU: Параметр ReLU
Example_NL: ParametricReLU geleerde neg helling.
Example_RU: ПР.
Category: ai

NL: de ELU
Transcription: ʔiː ʔɛl ʔuː
RU: ЭЛУ
Example_NL: ELU exponential linear unit smooth.
Example_RU: ЭЛУ.
Category: ai

NL: de SELU
Transcription: ˈseː.luː
RU: СЕЛУ
Example_NL: SELU scaled ELU zelfnormaliser.
Example_RU: СЕЛ.
Category: ai

NL: de Softplus
Transcription: ˈsɔft.plʏs
RU: Софтплюс
Example_NL: Softplus smooth ReLU benadering.
Example_RU: Сфп.
Category: ai

NL: de Softsign
Transcription: ˈsɔft.sɪn
RU: Софтсайн
Example_NL: Softsign smooth sign activation.
Example_RU: Сфс.
Category: ai

NL: de Hardtanh
Transcription: hɑːrt tɑnh
RU: Hardtanh
Example_NL: Hardtanh stuk lineair tanh benad.
Example_RU: Хтх.
Category: ai

NL: de Hardsigmoid
Transcription: hɑːrt ˈsɪɡ.mɔɪt
RU: Хардсигм
Example_NL: Hardsigmoid stuk lineair sigmoid.
Example_RU: Хсг.
Category: ai

NL: de Maxout
Transcription: ˈmɛk.sɑʊt
RU: максаут
Example_NL: Maxout activatie max meerdere lineair.
Example_RU: Мкс.
Category: ai

NL: de Hard Swish
Transcription: hɑːrt sʋɪʃ
RU: HardSwish
Example_NL: HardSwish stuk lineair benad swish.
Example_RU: ХС.
Category: ai

NL: de Tokens per second
Transcription: ˈtoː.kəns pər ˈsɛ.kɔnt
RU: токен/сек
Example_NL: Tokenspersecond LLM inference snel.
Example_RU: Тпс.
Category: ai

NL: de TTFT
Transcription: teː teː ʔɛf teː
RU: ТТФТ
Example_NL: TTFT time to first token gen LLM.
Example_RU: ТТФТ.
Category: ai

NL: de TPOT
Transcription: teː peː ʔoː teː
RU: ТПОТ
Example_NL: TPOT time per output token streaming.
Example_RU: ТПОТ.
Category: ai

NL: de KV cache
Transcription: kaː veː kɛʃ
RU: КВ-кеш
Example_NL: KVcache key value autoregressief opslag.
Example_RU: КВк.
Category: ai

NL: de Prefill
Transcription: ˈpreː.fɪl
RU: префилл
Example_NL: Prefill encoder prompt eens parallel.
Example_RU: Прф.
Category: ai

NL: de Decode
Transcription: diːˈkoːt
RU: декод
Example_NL: Decode token voor token serieel gen.
Example_RU: Дкд.
Category: ai

NL: de Tree attention
Transcription: triː ʔɑ.tɛnˈtsi
RU: древо-вним
Example_NL: Treeattention multiple candidate ver.
Example_RU: ТА.
Category: ai

NL: de transformer arch
Transcription: trænsˈfɔːr.mər
RU: трансформ
Example_NL: Transformerarchitec ture attention self attention encoder.
Example_RU: ТА.
Category: ai

NL: de multi head att
Transcription: ˈmʌl.ti hɛd
RU: многогол
Example_NL: Multiheadattention parall el heads concat linear project.
Example_RU: МГ.
Category: ai

NL: de query Q vector
Transcription: ˈkʋiː.ri
RU: запрос Q
Example_NL: QueryQvector input embedding lin map atten select compare.
Example_RU: Q.
Category: ai

NL: de key K vector
Transcription: kiː
RU: ключ K
Example_NL: KeyKvector input embedding linear map sim compare query.
Example_RU: K.
Category: ai

NL: de value V vector
Transcription: ˈvɛ.ljuː
RU: знач V
Example_NL: ValueVvector input embedding linear map gewicht output.
Example_RU: V.
Category: ai

NL: het positie encoding
Transcription: poːˈziː.tsi
RU: позиц энкод
Example_NL: Positieencoding sinus cosines RoPE attention volgorde token.
Example_RU: ПЭ.
Category: ai

NL: het BPE algo
Transcription: beː.peːˈeː
RU: БПЭ
Example_NL: BPEalgo Byte Pair Encoding tokenisatie sub word freq merge.
Example_RU: БПЭ.
Category: ai

NL: de embedding laag
Transcription: ʔɛmˈbɛ.dɪŋ
RU: эмбед
Example_NL: Embeddinglaag token id vector ruimte dense representatie.
Example_RU: ЭЛ.
Category: ai

NL: de GloVe vectors
Transcription: ɡloʊv
RU: ГлоВе
Example_NL: GloVe global vector Stanford Pennington 2014 co occurrence.
Example_RU: Гл.
Category: ai

NL: de Fast Text
Transcription: fɑst tɛkst
RU: ФастТекст
Example_NL: FastText Facebook 2016 subword bilineair morfolog vocab.
Example_RU: ФТ.
Category: ai

NL: het Llama model
Transcription: ˈlaː.maː
RU: Ллама
Example_NL: Llamamodel Meta open source 2023 7B 13B 70B 1T 405B.
Example_RU: Лм.
Category: ai

NL: het Mistral model
Transcription: mɪsˈtrɑl
RU: Мистрал
Example_NL: Mistralmodel Frans open source 7 B Mixtral MoE 2023.
Example_RU: Мст.
Category: ai

NL: het Gemma model
Transcription: ˈxɛ.maː
RU: Гемма
Example_NL: Gemmamodel Google open source 2 B 7 B 2 9 B 27 B 2024.
Example_RU: Гм.
Category: ai

NL: het Phi model
Transcription: faɪ
RU: Фи
Example_NL: Phimodel Microsoft klein efficient 2 7 B textbook quality.
Example_RU: Фи.
Category: ai

NL: het Qwen model
Transcription: kwɛn
RU: Квен
Example_NL: Qwenmodel Alibaba Chinese English open source 7B 72B Q14.
Example_RU: Кв.
Category: ai

NL: het Deep Seek
Transcription: diːp siːk
RU: ДипСик
Example_NL: DeepSeekmodel Chinees MoE 671B V3 R1 redenering 2024.
Example_RU: ДС.
Category: ai

NL: de feed forward laag
Transcription: fiːd ˈfɔːr.ʋərd
RU: фид-фор
Example_NL: Feedforwardlaag transformer MLP 4d activate GeLU SwiGLU.
Example_RU: ФФ.
Category: ai

NL: de residual connect
Transcription: rəˈzɪ.dʒu.əl
RU: ост связ
Example_NL: Residualconnection skip ResNet gradient vanish vert ical.
Example_RU: РС.
Category: ai

NL: de layer normalize
Transcription: ˈleɪ.ər
RU: нормал слой
Example_NL: Layernormalize mean var feature transformer pre post.
Example_RU: ЛН.
Category: ai

NL: de batch normalize
Transcription: bætʃ
RU: нормал бат
Example_NL: Batchnormalize mini batch mean var ConvNet train accuracy.
Example_RU: БН.
Category: ai

NL: de group normalize
Transcription: ɡruːp
RU: нормал гр
Example_NL: Groupnormalize feature groep alternat ief BN small batch.
Example_RU: ГН.
Category: ai

NL: de softmax functie
Transcription: ˈsɔft.mɑks
RU: софтмакс
Example_NL: Softmaxfunctie waar schijnlijkheids verdel ing exp pun ten.
Example_RU: СМ.
Category: ai

NL: de ReLU activatie
Transcription: ˈriː.luː
RU: РеЛУ
Example_NL: ReLUactivatie rectified linear unit max 0 x non lineair.
Example_RU: РЛ.
Category: ai

NL: de GeLU activatie
Transcription: ˈxiː.luː
RU: ГеЛУ
Example_NL: GeLUactivatie Gaussian Error Linear Unit smooth ReLU BERT.
Example_RU: ГЛ.
Category: ai

NL: de SiLU activatie
Transcription: ˈsiː.luː
RU: СиЛУ
Example_NL: SiLUactivatie swish x sigmoid x Llama 2 2 0 smooth.
Example_RU: СЛ.
Category: ai

NL: de GELU SwiGLU
Transcription: sʋiˈxluː
RU: СвиГЛУ
Example_NL: SwiGLU activation Llama 2 gate proj efficient capacity.
Example_RU: Свг.
Category: ai

NL: de tanh activatie
Transcription: tæn
RU: тах
Example_NL: Tanhactivatie hyperb tangens 1 1 RNN klassiek sigmoid.
Example_RU: Тх.
Category: ai

NL: de sigmoid activatie
Transcription: ˈsɪɡ.mɔɪt
RU: сигмоид
Example_NL: Sigmoidactivatie 0 1 logist functie bin air klass classif.
Example_RU: Сг.
Category: ai

NL: de dropout regularis
Transcription: ˈdrɔp.ʔɑʊt
RU: дропаут
Example_NL: Dropoutregularis random unit nul training over fit redu.
Example_RU: ДО.
Category: ai

NL: de Adam optimiz
Transcription: ˈʔaː.dɑm
RU: Адам
Example_NL: Adamoptimizer adaptive momentum beta 1 beta 2 epsilon.
Example_RU: Адм.
Category: ai

NL: de AdamW optim
Transcription: ˈʔaː.dɑm.duː.bə.luː
RU: АдамW
Example_NL: AdamWoptimizer weight decay decouple Loshchilov 2017.
Example_RU: АдW.
Category: ai

NL: de RMSprop optim
Transcription: ʔɛrʔɛm.ʔɛsˈprɔp
RU: РМСпроп
Example_NL: RMSpropoptimizer Hinton root mean square gradient adapt.
Example_RU: РМС.
Category: ai

NL: de Adagrad optim
Transcription: ˈʔaː.daː.xrɑd
RU: Адагред
Example_NL: Adagradoptimizer adaptive gradient indiv parameter learn.
Example_RU: Адг.
Category: ai

NL: de momentum SGD
Transcription: moːˈmɛn.tʏm
RU: момент
Example_NL: Momentumoptimizer SGD moving average gradient acceler.
Example_RU: ММ.
Category: ai

NL: de Nesterov mom
Transcription: ˈnɛs.tə.rɔf
RU: Нестеров
Example_NL: Nesterov momentum look ahead update accel SGD theor.
Example_RU: Нст.
Category: ai

NL: de batch grootte
Transcription: bætʃ
RU: разм бат
Example_NL: Batchgrootte mini batch GPU memory grad noise lr schaling.
Example_RU: РБ.
Category: ai

NL: de epoch iter
Transcription: ˈʔɛ.pɔk
RU: эпоха
Example_NL: Epoch volledige pass training data set iter aties dimens.
Example_RU: Эп.
Category: ai

NL: de overfitting model
Transcription: ˈʔoː.vər.fɪ.tɪŋ
RU: перепосад
Example_NL: Overfitting model train acc hoog test acc laag general slecht.
Example_RU: ОП.
Category: ai

NL: de cross validation
Transcription: krɔs vɑ.liˈdeː.tsi
RU: кросс-вал
Example_NL: Crossvalidation k fold n fold leave one out gen err.
Example_RU: КВ.
Category: ai

NL: de train val test
Transcription: treɪn vɑːl tɛst
RU: трен/вал
Example_NL: Trainvaltest split 70 15 15 80 10 10 generaliseren.
Example_RU: ТВТ.
Category: ai

NL: de bias variance
Transcription: baɪ.əs ˈveː.ri.əns
RU: байас
Example_NL: Biasvariancetrade off model complex error decomposit.
Example_RU: БВ.
Category: ai

NL: de regularization L1
Transcription: ʔɛlˈʔeːn
RU: L1
Example_NL: RegularizationL1 Lasso sparse feature select coeff nul.
Example_RU: L1.
Category: ai

NL: de regularization L2
Transcription: ʔɛlˈtʋeː
RU: L2
Example_NL: RegularizationL2 Ridge weight decay sml coeff shrink.
Example_RU: L2.
Category: ai

NL: de PCA dimens
Transcription: peː.seːˈʔaː
RU: МГК
Example_NL: PCAdimensionalityreduction principal component analyse.
Example_RU: МГК.
Category: ai

NL: de tSNE viz
Transcription: tiː.ʔɛs.ʔɛn.ˈʔeː
RU: т-СНЭ
Example_NL: tSNEdimensionalityreduction t distributed stochastic.
Example_RU: тСНЭ.
Category: ai

NL: de UMAP viz
Transcription: ˈjuːmæp
RU: УМАП
Example_NL: UMAPdimensionalityreduction uniform manifold approx.
Example_RU: УМ.
Category: ai

NL: de k means cluster
Transcription: ˈkeː miːns
RU: к-средних
Example_NL: Kmeanscluster centroid iter atie minimize WCSS unsuperv.
Example_RU: Кмс.
Category: ai

NL: de DBSCAN cluster
Transcription: ˈdiː.bɛs.kɛn
RU: ДБСКАН
Example_NL: DBSCANcluster density based eps minpts noise unsuperv.
Example_RU: ДБ.
Category: ai

NL: de hierarch ical
Transcription: ˌhaɪ.rɑːr.kɪ.kəl
RU: иерархклкл
Example_NL: Hierarchicalcluster agglomer divisive dendrogram link.
Example_RU: ИК.
Category: ai

NL: de gaussian mix
Transcription: ˈxaʊ.si.ən
RU: гаусс смесь
Example_NL: Gaussianmix model EM exp ec max imis ation clusters soft.
Example_RU: ГСМ.
Category: ai

NL: de SVM machine
Transcription: ʔɛs.veːˈʔɛm
RU: СВМ
Example_NL: SVMmachine support vector kernel margin maximal class.
Example_RU: СВМ.
Category: ai

NL: de XGBoost gradient
Transcription: ʔɛks.dʒiːˈbuːst
RU: XGBoost
Example_NL: XGBoostgradient boosting tree Chen Tianqi 2014 kaggle.
Example_RU: XGB.
Category: ai

NL: de LightGBM hist
Transcription: laɪtˈxiː.beː.ʔɛm
RU: ЛайтГБМ
Example_NL: LightGBMhistogram leaf wise Microsoft 2017 efficient.
Example_RU: ЛГ.
Category: ai

NL: de CatBoost cat
Transcription: kætˈbuːst
RU: КетБуст
Example_NL: CatBoostcategorical Yandex 2017 ordered boost target.
Example_RU: КтБ.
Category: ai

NL: de k nearest neigh
Transcription: ˈkeː ˈniː.rɪst
RU: ккк
Example_NL: Knearestneighbors KNN distance metric vote uniform weight.
Example_RU: КНН.
Category: ai

NL: de logistic regr
Transcription: loˈxɪs.tɪk
RU: логист
Example_NL: Logisticregression bin air multinomial soft max linear.
Example_RU: ЛР.
Category: ai

NL: de Ridge regress
Transcription: rɪdʒ
RU: Ридж
Example_NL: Ridgeregression L2 regulariz alpha tikhonov mater inv.
Example_RU: Рдж.
Category: ai

NL: de Lasso regress
Transcription: ˈlɑ.soː
RU: Лассо
Example_NL: Lassoregression L1 regulariz feature selection sparse.
Example_RU: Лс.
Category: ai

NL: de CNN convolut
Transcription: seː.ʔɛnˈʔɛn
RU: СНС
Example_NL: CNNconvolutional filter kernel pooling LeNet AlexNet VGG.
Example_RU: СНС.
Category: ai

NL: de RNN recurrent
Transcription: ʔɛr.ʔɛnˈʔɛn
RU: РНС
Example_NL: RNNrecurrent neural network hidden state seq seq vanish.
Example_RU: РНС.
Category: ai

NL: de LSTM long short
Transcription: ʔɛl.ʔɛs.tiːˈʔɛm
RU: ЛСТМ
Example_NL: LSTMlong short term memory gate forget input output cell.
Example_RU: ЛСТМ.
Category: ai

NL: de GRU gate
Transcription: ˈdʒiː.ʔɛrˈjuː
RU: ГРУ
Example_NL: GRUgated recurrent unit Cho 2014 simplified LSTM update.
Example_RU: ГРУ.
Category: ai

NL: de retrieval-augmented generatie
Transcription: ˌreːˈtriːvəlɑuxˈmɛntət ɣeːneːraːˈsi
RU: RAG (генер.с поиском)
Example_NL: RAG-systeem haalt context.
Example_RU: RAG-система берёт контекст.
Category: ai

NL: de embedding-ruimte
Transcription: ˈɛmbɛdɪŋrœymtə
RU: пространство эмбеддингов
Example_NL: Embedding-ruimte 768d.
Example_RU: Эмбед.-пр. 768м.
Category: ai

NL: de KNN-zoekopdracht
Transcription: kaːnˈɛn ˈzukɔpdrɑxt
RU: kNN-запрос
Example_NL: Snel KNN-zoekopdracht.
Example_RU: Быстрый kNN.
Category: ai

NL: de HNSW-index
Transcription: ɦaːənˈsweː ˈɪndɛks
RU: HNSW-индекс
Example_NL: HNSW-index ANN.
Example_RU: HNSW-индекс ANN.
Category: ai

NL: de annoy-bibliotheek
Transcription: əˈnɔi biːbliˈotek
RU: Annoy-библиотека
Example_NL: Spotify annoy-bibliotheek.
Example_RU: Spotify Annoy.
Category: ai

NL: de ScaNN-bibliotheek
Transcription: skæn biːbliˈotek
RU: ScaNN-библиотека
Example_NL: Google ScaNN-bibliotheek.
Example_RU: Google ScaNN.
Category: ai

NL: de chunkstrategie
Transcription: ˈtʃʌŋkstraːteːˌɣi
RU: стратегия чанкинга
Example_NL: Chunkstrategie 512 tokens.
Example_RU: Стратегия 512 токенов.
Category: ai

NL: het overlappende chunken
Transcription: ˈoːvərlɑpəndə ˈtʃʌŋkən
RU: overlap chunking
Example_NL: Overlappende chunken 50.
Example_RU: Перекр.чанк 50.
Category: ai

NL: de semantische chunking
Transcription: seːˈmɑntisə ˈtʃʌŋkɪŋ
RU: семант.чанкинг
Example_NL: Semantische chunking grenzen.
Example_RU: Семант.чанк по границам.
Category: ai

NL: het herrangschikken
Transcription: ˈɦɛrɑŋsxɪkən
RU: reranking
Example_NL: Herrangschikken na retrieval.
Example_RU: Реранк после поиска.
Category: ai

NL: de cross-encoder
Transcription: ˈkrɔsɛnkoːdər
RU: кросс-энкодер
Example_NL: Cross-encoder voor rerank.
Example_RU: Кросс-энкодер.
Category: ai

NL: de bi-encoder
Transcription: ˈbaiɛnkoːdər
RU: би-энкодер
Example_NL: Bi-encoder retrieval.
Example_RU: Би-энкодер.
Category: ai

NL: de hybride zoekfunctie
Transcription: ɦiˈbridə ˈzukfʏŋksi
RU: гибридный поиск
Example_NL: Hybride zoekfunctie BM25 + dense.
Example_RU: Гибрид BM25+dense.
Category: ai

NL: de BM25-score
Transcription: beːˈɛmˌtʋɛnticvɛif skoːr
RU: BM25-оценка
Example_NL: BM25-score voor tekst.
Example_RU: Оценка BM25.
Category: ai

NL: de TF-IDF
Transcription: teːɛf ˈideːɛf
RU: TF-IDF
Example_NL: TF-IDF baseline retrieval.
Example_RU: TF-IDF базовый поиск.
Category: ai

NL: de splade-model
Transcription: splaːd ˈmoːdɛl
RU: SPLADE-модель
Example_NL: Splade-model sparse retrieval.
Example_RU: SPLADE sparse.
Category: ai

NL: de inverse documentfrequentie
Transcription: ˈɪnvɛrs doːkyˈmɛntfrekvɛnsi
RU: IDF
Example_NL: Inverse documentfrequentie hoog.
Example_RU: Высокая IDF.
Category: ai

NL: de hyDe-techniek
Transcription: ˈhaɪdiː tɛxˈnik
RU: HyDE-техника
Example_NL: HyDE genereert hypoth.doc.
Example_RU: HyDE гипот.документ.
Category: ai

NL: de query-uitbreiding
Transcription: ˈkweːriˌœytbrɛidɪŋ
RU: query expansion
Example_NL: Query-uitbreiding synoniem.
Example_RU: Расш.запроса синон.
Category: ai

NL: de query-herformulering
Transcription: ˈkweːri ɦɛrfɔrmyˈleːrɪŋ
RU: перефраз. запроса
Example_NL: Query-herformulering door LLM.
Example_RU: LLM перефраз.
Category: ai

NL: de query-routering
Transcription: ˈkweːri ruːˈteːrɪŋ
RU: маршрутизация запроса
Example_NL: Query-routering naar subsystem.
Example_RU: Маршрутизация в подсистему.
Category: ai

NL: de multi-query-retrieval
Transcription: mʏlˈtikweːri reːˈtriːvəl
RU: мульти-запрос поиск
Example_NL: Multi-query-retrieval drie.
Example_RU: Мульти-запрос ×3.
Category: ai

NL: de parent-document-retrieval
Transcription: ˈpɛːrəntdoːkyˈmɛnt reːˈtriːvəl
RU: retrieval родит.док.
Example_NL: Parent-document-retrieval.
Example_RU: Родит.док.
Category: ai

NL: de contextcompressie
Transcription: ˈkɔntɛkstkɔmprɛsi
RU: сжатие контекста
Example_NL: Contextcompressie LLM.
Example_RU: Сжатие контекста.
Category: ai

NL: de generatieve agent
Transcription: ɣeːneːraːˈtiːvə ˈeːdʒənt
RU: генер.агент
Example_NL: Generatieve agent met geheugen.
Example_RU: Ген.агент с памятью.
Category: ai

NL: de gereedschapsgebruik
Transcription: ɣəˈreːtsxɑpsxəbrʌik
RU: использование инструм.
Example_NL: Gereedschapsgebruik LLM.
Example_RU: LLM использ.инстр.
Category: ai

NL: de functie-aanroep
Transcription: ˈfʏŋksi ɑnˌrup
RU: function calling
Example_NL: Functie-aanroep met JSON.
Example_RU: Вызов функции JSON.
Category: ai

NL: de gestructureerde uitvoer
Transcription: ɣəstrʏkˈtøːrdə ˈœytvur
RU: структур.вывод
Example_NL: Gestructureerde uitvoer JSON-modus.
Example_RU: Структ.вывод JSON.
Category: ai

NL: de constrained decoderen
Transcription: kɔnˈstreːnt deːkoːˈdeːrən
RU: ограниченное декод.
Example_NL: Constrained decoderen schema.
Example_RU: Огранич.декод по схеме.
Category: ai

NL: de grammar-gestuurd
Transcription: ˈɣrɑmər ɣəˈstyːrt
RU: grammar-руковод.
Example_NL: Grammar-gestuurd outputs.
Example_RU: Grammar-вывод.
Category: ai

NL: het guardrails
Transcription: ˈɡɑrtreːls
RU: ограничители
Example_NL: Guardrails om misbruik.
Example_RU: Guardrails от злоупотр.
Category: ai

NL: de RAGAS-framework
Transcription: ˈraːɣɑs ˈfreːmwɛrk
RU: RAGAS-фреймворк
Example_NL: RAGAS-framework evaluatie.
Example_RU: Оценка RAGAS.
Category: ai

NL: de TruLens
Transcription: ˈtruːlɛns
RU: TruLens
Example_NL: TruLens monitoring.
Example_RU: Мониторинг TruLens.
Category: ai

NL: de LangSmith
Transcription: ˈlɑŋsmɪθ
RU: LangSmith
Example_NL: LangSmith tracing.
Example_RU: Трейсинг LangSmith.
Category: ai

NL: de Haystack
Transcription: ˈheːstɛk
RU: Haystack
Example_NL: Haystack-pipeline.
Example_RU: Pipeline Haystack.
Category: ai

NL: de model-context-protocol
Transcription: ˈmoːdɛlˈkɔntɛkstproːtoːˌkɔl
RU: протокол MCP
Example_NL: Model-context-protocol MCP.
Example_RU: Протокол MCP.
Category: ai

NL: de assistent-API
Transcription: ɑsɪˈstɛnt aːpiː
RU: API ассистента
Example_NL: Assistent-API van OpenAI.
Example_RU: API ассистента OpenAI.
Category: ai

NL: de chat-completie
Transcription: tʃɛt kɔmˈpleːtsi
RU: чат-completion
Example_NL: Chat-completie endpoint.
Example_RU: Эндпоинт chat-comp.
Category: ai

NL: de streaming-uitvoer
Transcription: ˈstrimɪŋ ˈœytvur
RU: потоковый вывод
Example_NL: Streaming-uitvoer SSE.
Example_RU: Потоковый SSE.
Category: ai

NL: de token-rate-limit
Transcription: ˈtoːkənˌreːtˈlimɪt
RU: лимит токенов
Example_NL: Token-rate-limit 200k/min.
Example_RU: Лимит 200k/мин.
Category: ai

NL: de quota-beheer
Transcription: ˈkʋoːtaː bəˈɦeːr
RU: quota
Example_NL: Quota-beheer per gebruiker.
Example_RU: Quota по польз.
Category: ai

NL: de inferentie-server
Transcription: ɪnfəˈrɛnsi sɛrvər
RU: сервер инференса
Example_NL: Inferentie-server vLLM.
Example_RU: vLLM сервер.
Category: ai

NL: de vLLM-engine
Transcription: veːɛlɛlɛm ˈɛndʒɪn
RU: vLLM-движок
Example_NL: vLLM-engine PagedAttention.
Example_RU: vLLM PagedAttention.
Category: ai

NL: de TGI-server
Transcription: teːɣeːi sɛrvər
RU: TGI-сервер
Example_NL: TGI-server HuggingFace.
Example_RU: TGI HuggingFace.
Category: ai

NL: de Triton-server
Transcription: ˈtraɪtən sɛrvər
RU: Triton-сервер
Example_NL: Triton-server NVIDIA.
Example_RU: Triton NVIDIA.
Category: ai

NL: de TensorRT-LLM
Transcription: ˈtɛnsɔrɑːrtieːlɛlɛm
RU: TensorRT-LLM
Example_NL: TensorRT-LLM optimalisatie.
Example_RU: Оптимизация TensorRT-LLM.
Category: ai

NL: de LMStudio
Transcription: ɛlɛmˈstyːdiɔ
RU: LM Studio
Example_NL: LMStudio GUI voor LLMs.
Example_RU: LMStudio GUI.
Category: ai

NL: de GGUF-formaat
Transcription: ɣəɣyf fɔrˈmaːt
RU: формат GGUF
Example_NL: GGUF-formaat quantization.
Example_RU: Формат GGUF.
Category: ai

NL: de q4-kwantisatie
Transcription: kuːˈviːr kʋɑntiˈzaːtsi
RU: Q4-квантизация
Example_NL: q4-kwantisatie compact.
Example_RU: q4-кв.компактная.
Category: ai

NL: de gptq-kwantisatie
Transcription: ɣeːpeːteːkuː kʋɑntiˈzaːtsi
RU: GPTQ-квантизация
Example_NL: gptq-kwantisatie weights.
Example_RU: GPTQ-кв. весов.
Category: ai

NL: de AWQ-kwantisatie
Transcription: aːʋeːkʋeː kʋɑntiˈzaːtsi
RU: AWQ-квантизация
Example_NL: AWQ-kwantisatie act.
Example_RU: AWQ-кв. акт.
Category: ai

NL: de bitsandbytes
Transcription: ˈbɪtsændbaɪts
RU: bitsandbytes
Example_NL: Bitsandbytes 8bit-load.
Example_RU: BNB 8bit.
Category: ai

NL: de PPO-training
Transcription: peːpeːoː ˈtreːnɪŋ
RU: PPO-тренировка
Example_NL: PPO-training RLHF.
Example_RU: PPO RLHF.
Category: ai

NL: de constitutionele AI
Transcription: kɔnstityːʃoːˈneːlə aːi
RU: конституц.ИИ
Example_NL: Constitutionele AI Anthropic.
Example_RU: Конст.ИИ Anthropic.
Category: ai

NL: de safety-tuning
Transcription: ˈseːfti ˈtjuːnɪŋ
RU: safety-тюнинг
Example_NL: Safety-tuning model.
Example_RU: Safety-тюнинг.
Category: ai

NL: de blue-teaming
Transcription: bluː ˈtiːmɪŋ
RU: блю-тиминг
Example_NL: Blue-teaming verdediging.
Example_RU: Блю-тиминг защита.
Category: ai

NL: de model-card
Transcription: ˈmoːdɛlkɑːrt
RU: карта модели
Example_NL: Model-card metadata.
Example_RU: Карта модели.
Category: ai

NL: de dataset-card
Transcription: ˈdeːtəsɛtkɑːrt
RU: карта датасета
Example_NL: Dataset-card kenmerken.
Example_RU: Карта датасета.
Category: ai

NL: de huggingface-hub
Transcription: ˈɦʌɣɪŋfeːs ɦʌp
RU: HuggingFace-хаб
Example_NL: HuggingFace-hub modellen.
Example_RU: Хаб HuggingFace.
Category: ai

NL: de kernel-fusie
Transcription: ˈkɛrnəlˌfyzi
RU: fusion ядер
Example_NL: Kernel-fusie GPU.
Example_RU: Слияние ядер GPU.
Category: computer

NL: de paged-attention
Transcription: peːʒt əˈtɛnʃən
RU: Paged Attention
Example_NL: Paged-attention KV-cache.
Example_RU: Paged KV-кэш.
Category: computer

NL: de speculatieve decodering
Transcription: spɛkyːlaːˈtiːvə deːkoːˈdeːrɪŋ
RU: спекулятивное декод.
Example_NL: Speculatieve decodering snel.
Example_RU: Спекулят.декод.быстр.
Category: computer

NL: de continue batching
Transcription: kɔnˈtinyː ˈbɛtʃɪŋ
RU: continuous batching
Example_NL: Continue batching vLLM.
Example_RU: Cont.batching vLLM.
Category: computer

NL: de prefill-fase
Transcription: ˈpriːfɪl ˈfaːzə
RU: фаза префилла
Example_NL: Prefill-fase KV.
Example_RU: Префилл KV.
Category: computer

NL: de decode-fase
Transcription: diˈkoːd ˈfaːzə
RU: фаза декода
Example_NL: Decode-fase token per token.
Example_RU: Декод по токену.
Category: computer

NL: de tensor-parallelisme
Transcription: ˈtɛnsɔrpɑrəleˌlɪsmə
RU: тензорный параллелизм
Example_NL: Tensor-parallelisme over GPUs.
Example_RU: Тенз.парал GPU.
Category: computer

NL: de pipeline-parallelisme
Transcription: ˈpaɪplaɪnpɑrəleˌlɪsmə
RU: pipeline параллелизм
Example_NL: Pipeline-parallelisme lagen.
Example_RU: Pipe-парал.слоёв.
Category: computer

NL: de data-parallelisme
Transcription: ˈdeːtəpɑrəleˌlɪsmə
RU: data параллелизм
Example_NL: Data-parallelisme batch.
Example_RU: Data-парал.батча.
Category: computer

NL: de gradient-accumulation
Transcription: ˈɣreːdiɛnt əkjuːmuˈleːʃən
RU: grad.аккумуляция
Example_NL: Gradient-accumulation grote batch.
Example_RU: Грид.аккум.
Category: computer

NL: de gradient-checkpointing
Transcription: ˈɣreːdiɛnt ˈtʃɛkpɔɪntɪŋ
RU: checkpointing градиент.
Example_NL: Gradient-checkpointing memory.
Example_RU: Чекпойнтинг памяти.
Category: computer

NL: de mixed-precision
Transcription: mɪkst priˈsɪʒən
RU: смешанная точность
Example_NL: Mixed-precision bf16.
Example_RU: Смеш.точность bf16.
Category: computer

NL: de bf16-formaat
Transcription: bɛfˈzɛstien fɔrˈmaːt
RU: bf16-формат
Example_NL: bf16-formaat training.
Example_RU: bf16 при обуч.
Category: computer

NL: de fp8-formaat
Transcription: fpaːxt fɔrˈmaːt
RU: fp8-формат
Example_NL: fp8-formaat Hopper.
Example_RU: fp8 Hopper.
Category: computer

NL: de int8-kwantisatie
Transcription: ɪntaːxt kʋɑntiˈzaːtsi
RU: int8-квантизация
Example_NL: int8-kwantisatie inference.
Example_RU: int8 инференс.
Category: computer

NL: de smoothquant
Transcription: smuθkʋɑnt
RU: SmoothQuant
Example_NL: SmoothQuant-methode.
Example_RU: Метод SmoothQuant.
Category: computer

NL: de ZeroQuant
Transcription: ˈzɪroːkʋɑnt
RU: ZeroQuant
Example_NL: ZeroQuant Microsoft.
Example_RU: ZeroQuant.
Category: computer

NL: de SqueezeLLM
Transcription: skʋizɛlɛlɛm
RU: SqueezeLLM
Example_NL: SqueezeLLM compress.
Example_RU: SqueezeLLM.
Category: computer

NL: de OPT-Q
Transcription: ɔpteːkʋ
RU: OPT-Q
Example_NL: OPT-Q quantization.
Example_RU: Кв-я OPT-Q.
Category: computer

NL: de OmniQuant
Transcription: ˈɔmnikʋɑnt
RU: OmniQuant
Example_NL: OmniQuant LLM.
Category: computer

NL: de SpQR
Transcription: ɛspeːkʋɑr
RU: SpQR кв-я
Example_NL: SpQR sparse+quant.
Example_RU: SpQR разрежение.
Category: computer

NL: de SmoothLLM
Transcription: smuːθɛlɛlɛm
RU: SmoothLLM
Example_NL: SmoothLLM defense.
Example_RU: Защ.SmoothLLM.
Category: computer

NL: de XLM-RoBERTa
Transcription: ɛksɛlɛm roˈbɛrtə
RU: XLM-RoBERTa
Example_NL: XLM-RoBERTa multilingual.
Example_RU: XLM-R multiling.
Category: computer

NL: de mBERT
Transcription: ɛmbɛrt
RU: mBERT (мультиязычный)
Example_NL: mBERT cross-lingual.
Example_RU: mBERT межъяз.
Category: computer

NL: de mT5-model
Transcription: ɛmtiːvɛif ˈmoːdɛl
RU: mT5-модель
Example_NL: mT5-encoder-decoder.
Example_RU: mT5 энк-дек.
Category: computer

NL: de BART-model
Transcription: baːrt ˈmoːdɛl
RU: BART-модель
Example_NL: BART-summarization.
Example_RU: BART-резюм.
Category: computer

NL: de T5-model
Transcription: tiːvɛif ˈmoːdɛl
RU: T5-модель
Example_NL: T5-text-to-text.
Example_RU: T5 текст-в-текст.
Category: computer

NL: de Flan-T5
Transcription: flæn tiːvɛif
RU: Flan-T5
Example_NL: Flan-T5 instruction-tuned.
Example_RU: Flan-T5 инстр.
Category: computer

NL: de OLMo
Transcription: oːlmoː
RU: OLMo
Example_NL: OLMo open Ai2.
Example_RU: OLMo Ai2.
Category: computer

NL: de Falcon-model
Transcription: ˈfɔlkən ˈmoːdɛl
RU: Falcon-модель
Example_NL: Falcon-180B TII.
Category: computer

NL: de MPT-model
Transcription: ɛmpeːteː ˈmoːdɛl
RU: MPT-модель
Example_NL: MPT-7B MosaicML.
Example_RU: MPT-7B Mosaic.
Category: computer

NL: de Phi-model
Transcription: fi ˈmoːdɛl
RU: Phi (Microsoft)
Example_NL: Phi-3 mini Microsoft.
Example_RU: Phi-3 mini MS.
Category: computer

NL: de Qwen-model
Transcription: kwɛn ˈmoːdɛl
RU: Qwen-модель
Example_NL: Qwen-2 Alibaba.
Category: computer

NL: de Yi-model
Transcription: ji ˈmoːdɛl
RU: Yi-модель
Example_NL: Yi-34B 01.AI.
Category: computer

NL: de CodeLlama
Transcription: ˈkoːdlaːma
RU: CodeLlama
Example_NL: CodeLlama-7B Meta.
Example_RU: CodeLlama-7B.
Category: computer

NL: de StarCoder
Transcription: ˈstɑːrkoːdər
RU: StarCoder
Example_NL: StarCoder BigCode.
Category: computer

NL: de WizardCoder
Transcription: ˈwɪzərdkoːdər
RU: WizardCoder
Example_NL: WizardCoder evolutie.
Example_RU: WizardCoder эвол.
Category: computer

NL: de Magicoder
Transcription: ˈmɛdʒikoːdər
RU: Magicoder
Example_NL: Magicoder OSS-instr.
Example_RU: Magicoder OSS.
Category: computer

NL: de chinchilla-schaling
Transcription: ʃɪnˈʃɪlaː ˈsxaːlɪŋ
RU: масштабирование Шиншиллы
Example_NL: Chinchilla-schalingwetten.
Example_RU: Законы Шиншиллы.
Category: computer

NL: de scaling-wetten
Transcription: ˈskeːlɪŋˌʋɛtən
RU: scaling-законы
Example_NL: OpenAI scaling-wetten.
Example_RU: Законы OpenAI scaling.
Category: computer

NL: de compute-optimaal
Transcription: kɔmˈpjut ɔptiˈmaːl
RU: compute-оптимум
Example_NL: Compute-optimaal trainen.
Example_RU: Compute-опт.обуч.
Category: computer

NL: de emergent vermogen
Transcription: əˈmɛrdʒənt vərˈmoːɣən
RU: emergent способн.
Example_NL: Emergent vermogen schaal.
Example_RU: Эмергент.способн.
Category: computer

NL: de grokking
Transcription: ˈɣrɔkɪŋ
RU: grokking
Example_NL: Grokking-fenomeen.
Example_RU: Феномен grokking.
Category: computer

NL: de in-context-learning
Transcription: ɪn ˈkɔntɛkst ˈlɜːrnɪŋ
RU: in-context обучение
Example_NL: In-context-learning examples.
Example_RU: ICL примеры.
Category: computer

NL: de ReAct-prompting
Transcription: riˈækt ˈprɔmptɪŋ
RU: ReAct-промптинг
Example_NL: ReAct-prompting actie.
Example_RU: ReAct действие.
Category: computer

NL: de tree-search-prompt
Transcription: triːsɜːrtʃ prɔmpt
RU: tree-search промпт
Example_NL: Tree-search-prompt MCTS.
Example_RU: Tree-search MCTS.
Category: computer

NL: de planner-LLM
Transcription: ˈplɛnər ɛlɛlɛm
RU: планировщик-LLM
Example_NL: Planner-LLM voor agent.
Example_RU: Planner-LLM агента.
Category: computer

NL: de executor-LLM
Transcription: ɛkˈzɛkjuːtər ɛlɛlɛm
RU: executor-LLM
Example_NL: Executor-LLM stappen.
Example_RU: Executor-LLM шаги.
Category: computer

NL: de critic-LLM
Transcription: ˈkrɪtɪk ɛlɛlɛm
RU: critic-LLM
Example_NL: Critic-LLM beoordeelt.
Example_RU: Critic-LLM оценив.
Category: computer

NL: de multi-agent-systeem
Transcription: ˈmʏltiˈeːdʒənt sɪsˈteːm
RU: мультиагент.система
Example_NL: Multi-agent-systeem AutoGen.
Example_RU: Мультиагент AutoGen.
Category: computer

NL: de AutoGPT
Transcription: ɔːtoːdʒiːpiːtiː
RU: AutoGPT
Example_NL: AutoGPT autonoom.
Example_RU: AutoGPT автоном.
Category: computer

NL: de BabyAGI
Transcription: ˈbeːbiˈeːdʒiːaːi
RU: BabyAGI
Example_NL: BabyAGI task-loop.
Example_RU: BabyAGI цикл.
Category: computer

NL: de AgentVerse
Transcription: ˈeːdʒəntvɜːrs
RU: AgentVerse
Example_NL: AgentVerse simulatie.
Example_RU: AgentVerse симуляция.
Category: computer

NL: de CAMEL-framework
Transcription: ˈkæməl ˈfreːmwɛrk
RU: CAMEL-фреймворк
Example_NL: CAMEL-framework role-playing.
Example_RU: CAMEL role-play.
Category: computer

NL: de CrewAI
Transcription: kruːˈeːaː
RU: CrewAI
Example_NL: CrewAI-multi-agent.
Example_RU: CrewAI агенты.
Category: computer

NL: de AutoGen
Transcription: ˈɔːtoːdʒɛn
RU: AutoGen MS
Example_NL: AutoGen Microsoft.
Example_RU: AutoGen MS.
Category: computer

NL: de Voyager-agent
Transcription: ˈvɔɪɪdʒər ˈeːdʒənt
RU: Voyager (агент Minecraft)
Example_NL: Voyager LLM Minecraft.
Example_RU: Voyager Minecraft.
Category: computer

NL: de Generative Agents
Transcription: ɣeːneːraːˈtiːvə ˈeːdʒənts
RU: Generative Agents
Example_NL: Generative Agents Smallville.
Example_RU: Generative Agents.
Category: computer

NL: de world-model
Transcription: ʋɛrlt ˈmoːdɛl
RU: world model
Example_NL: World-model simulatie.
Example_RU: World-модель.
Category: computer

NL: de Dreamer
Transcription: ˈdriːmər
RU: Dreamer (RL)
Example_NL: Dreamer-v3 RL.
Category: computer

NL: de MuZero
Transcription: mjuːˈziːroː
RU: MuZero
Example_NL: MuZero DeepMind.
Category: computer

NL: de positional embedding
Transcription: poˈzɪʃənəl ɛmˈbɛdɪŋ
RU: позиц.эмбеддинг
Example_NL: Sinusoidal positional embedding.
Example_RU: ПЭ.
Category: ai_machine_learning

NL: de absolute positional encoding
Transcription: ˈɑbsolyt poˈzɪʃənəl ɛnˈkoːdɪŋ
RU: абс.поз.кодир.
Example_NL: Absolute positional encoding.
Example_RU: АПК.
Category: ai_machine_learning

NL: de relative positional encoding
Transcription: ˈrɛlatif poˈzɪʃənəl ɛnˈkoːdɪŋ
RU: относ.поз.кодир.
Example_NL: Relative positional encoding Shaw.
Example_RU: ОПК.
Category: ai_machine_learning

NL: de group normalization
Transcription: ɣrup nɔrməliˈzeːʃən
RU: групп.норм.
Example_NL: Group normalization Wu.
Example_RU: GN.
Category: ai_machine_learning

NL: de instance normalization
Transcription: ˈɪnstəns nɔrməliˈzeːʃən
RU: instance norm
Example_NL: Instance normalization stijl.
Example_RU: IN.
Category: ai_machine_learning

NL: de weight normalization
Transcription: ʋeːt nɔrməliˈzeːʃən
RU: norm весов
Example_NL: Weight normalization Salimans.
Example_RU: WN.
Category: ai_machine_learning

NL: de DropPath
Transcription: drɔp paːθ
RU: DropPath
Example_NL: DropPath stochastic depth.
Example_RU: DropPath.
Category: ai_machine_learning

NL: de stochastic depth
Transcription: stoˈxɛstɪk dɛpθ
RU: стохастич.глубина
Example_NL: Stochastic depth Huang.
Example_RU: СГ.
Category: ai_machine_learning

NL: de mixup
Transcription: ˈmɪksʌp
RU: mixup
Example_NL: Mixup data augmentation.
Example_RU: Mixup.
Category: ai_machine_learning

NL: de CutMix
Transcription: ˈkʌtˌmɪks
RU: CutMix
Example_NL: CutMix augmentation.
Example_RU: CutMix.
Category: ai_machine_learning

NL: de AutoAugment
Transcription: ˈɔtoː ɔxˈmɛnt
RU: AutoAugment
Example_NL: AutoAugment beleid.
Example_RU: AutoAug.
Category: ai_machine_learning

NL: de RandAugment
Transcription: rɛnd ɔxˈmɛnt
RU: RandAugment
Example_NL: RandAugment N M.
Example_RU: RandAug.
Category: ai_machine_learning

NL: de TrivialAugment
Transcription: ˈtrɪviəl ɔxˈmɛnt
RU: TrivialAugment
Example_NL: TrivialAugment eenvoudig.
Example_RU: TA.
Category: ai_machine_learning

NL: de Lion
Transcription: ˈlaɪən
RU: Lion
Example_NL: Lion-optimizer Google.
Example_RU: Lion.
Category: ai_machine_learning

NL: de Lamb
Transcription: lɛmb
RU: Lamb
Example_NL: Lamb-optimizer large batch.
Example_RU: Lamb.
Category: ai_machine_learning

NL: de LARS
Transcription: lɑrs
RU: LARS
Example_NL: LARS layer-wise scaling.
Example_RU: LARS.
Category: ai_machine_learning

NL: de BF16
Transcription: beːɛf zɛsteːn
RU: BF16
Example_NL: BF16 brain float.
Example_RU: BF16.
Category: ai_machine_learning

NL: de FP16
Transcription: ɛfpeː zɛsteːn
RU: FP16
Example_NL: FP16 half precision.
Example_RU: FP16.
Category: ai_machine_learning

NL: de FP8
Transcription: ɛfpeː ɑxt
RU: FP8
Example_NL: FP8 H100 native.
Example_RU: FP8.
Category: ai_machine_learning

NL: de INT8
Transcription: ɪnt ɑxt
RU: INT8
Example_NL: INT8 kwantisatie inferentie.
Example_RU: INT8.
Category: ai_machine_learning

NL: de INT4
Transcription: ɪnt fiːr
RU: INT4
Example_NL: INT4 GPTQ kwantisatie.
Example_RU: INT4.
Category: ai_machine_learning

NL: de GPTQ
Transcription: xeːpeːteːkjuː
RU: GPTQ
Example_NL: GPTQ post-training kwantisatie.
Example_RU: GPTQ.
Category: ai_machine_learning

NL: de AWQ
Transcription: aːʋeːkjuː
RU: AWQ
Example_NL: AWQ activation-aware.
Example_RU: AWQ.
Category: ai_machine_learning

NL: de DoRA
Transcription: ˈdoːraː
RU: DoRA
Example_NL: DoRA weight-decomposed.
Example_RU: DoRA.
Category: ai_machine_learning

NL: de P-tuning
Transcription: piː ˈtʌnɪŋ
RU: P-тюнинг
Example_NL: P-tuning v2.
Example_RU: P-тюн.
Category: ai_machine_learning

NL: de IA3
Transcription: aːieːdriː
RU: IA3
Example_NL: IA3 multiplicatieve.
Example_RU: IA3.
Category: ai_machine_learning

NL: de ORPO
Transcription: ɔrpoː
RU: ORPO
Example_NL: Odds Ratio Pref Optim.
Example_RU: ORPO.
Category: ai_machine_learning

NL: de REINFORCE
Transcription: reˈɪnfɔrs
RU: REINFORCE
Example_NL: REINFORCE policy gradient.
Example_RU: REINFORCE.
Category: ai_machine_learning

NL: de TD3
Transcription: teːdeːdriː
RU: TD3
Example_NL: Twin Delayed DDPG.
Example_RU: TD3.
Category: ai_machine_learning

NL: de Rainbow-DQN
Transcription: ˈreːnboː deːkjuːɛn
RU: Rainbow-DQN
Example_NL: Rainbow-DQN 6 verbeteringen.
Example_RU: Rainbow.
Category: ai_machine_learning

NL: de natural gradient
Transcription: ˈnæʧərəl ˈxraːdiɛnt
RU: нат.град.
Example_NL: Natural gradient Fisher.
Example_RU: НГ.
Category: ai

NL: de Fisher informatie-matrix
Transcription: ˈfɪʃər ɪnfɔrˈmaːtsi ˈmaːtriks
RU: матрица Фишера
Example_NL: Fisher informatie-matrix.
Example_RU: ФИМ.
Category: ai

NL: de K-FAC
Transcription: kɑːfɑːseː
RU: К-ФАК
Example_NL: K-FAC factorized natural gradient.
Example_RU: K-FAC.
Category: ai

NL: de loss scaling
Transcription: lɔs ˈskeɪlɪŋ
RU: скалир.лосса
Example_NL: Loss scaling FP16 underflow.
Example_RU: ЛС.
Category: ai

NL: de GGUF
Transcription: xeːxeːyːɛf
RU: GGUF
Example_NL: GGUF llama.cpp formaat.
Example_RU: GGUF.
Category: ai

NL: de safetensors
Transcription: ˈseɪftɛnsərs
RU: safetensors
Example_NL: Safetensors veilig serialisat.
Example_RU: ST.
Category: ai

NL: de rainbow DQN
Transcription: ˈreɪnbəu diːkjuːɛn
RU: Радуга
Example_NL: Rainbow DQN combinatie.
Example_RU: Rb.
Category: ai

NL: de Hindsight Experience Replay
Transcription: ˈhaɪndsaɪt ɪkˈspɪriəns rɪˈpleɪ
RU: HER
Example_NL: HER goal-conditional RL.
Example_RU: HER.
Category: ai

NL: de Prioritized Experience Replay
Transcription: praɪˌɔrəˈtaɪzd ɪkˈspɪriəns rɪˈpleɪ
RU: ПЭР
Example_NL: PER TD-error sampling.
Example_RU: ПЭР.
Category: ai

NL: de Monte Carlo Tree Search
Transcription: ˈmɔnti ˈkɑrloː triː sɜːtʃ
RU: МКТС
Example_NL: MCTS AlphaGo plan.
Example_RU: МКТС.
Category: ai

NL: de UCT
Transcription: juːsiːtiː
RU: УКТ
Example_NL: Upper confidence bound trees.
Example_RU: УКТ.
Category: ai

NL: de Thompson sampling
Transcription: ˈtɔmpsən ˈsɑːmplɪŋ
RU: Томпсон-сэмпл.
Example_NL: Thompson sampling bandit.
Example_RU: TS.
Category: ai

NL: de epsilon-greedy
Transcription: ɛpsɪlɔn xridi
RU: ε-жадный
Example_NL: Epsilon-greedy exploration.
Example_RU: ε-gr.
Category: ai

NL: de SARSA
Transcription: ˈsɑːrsaː
RU: САРСА
Example_NL: SARSA on-policy TD.
Example_RU: SARSA.
Category: ai

NL: de TD-learning
Transcription: tiːdiː ˈlɜːnɪŋ
RU: ТД-обучение
Example_NL: Temporal difference learning.
Example_RU: TD.
Category: ai

NL: de GAE
Transcription: xeːeːeː
RU: ГАЕ
Example_NL: Generalized advantage estimation.
Example_RU: ГАЕ.
Category: ai

NL: de value function
Transcription: ˈvɛljuː ˈfʌŋkʃən
RU: ф.ценности
Example_NL: Value function V(s).
Example_RU: V.
Category: ai

NL: de Advantage
Transcription: ədˈvɑːntɪdʒ
RU: преимущество
Example_NL: Advantage A=Q-V.
Example_RU: Adv.
Category: ai

NL: de baseline reductie
Transcription: ˈbeɪslaɪn reːˈdʏksi
RU: базл.редукц.
Example_NL: Baseline reductie variance.
Example_RU: BR.
Category: ai

NL: de entropy regularization
Transcription: ˈɛntrəpi rɛɡjələrəˈzeɪʃən
RU: энтр.рег.
Example_NL: Entropy regularization exploration.
Example_RU: ЭР.
Category: ai

NL: de exploration vs exploitation
Transcription: ɛksˌplɔrˈeɪʃən vərzəs ɛkˌsplɔɪˈteɪʃən
RU: E-Es
Example_NL: Exploration-exploitation tradeoff.
Example_RU: E-E.
Category: ai

NL: de multi-armed bandit
Transcription: ˈmʌltiˌɑrmt ˈbændɪt
RU: мн.руч.банд.
Example_NL: Multi-armed bandit problem.
Example_RU: MAB.
Category: ai

NL: de contextual bandit
Transcription: kənˈtɛkstʃuəl ˈbændɪt
RU: контекст.банд.
Example_NL: Contextual bandit zijinformatie.
Example_RU: CB.
Category: ai

NL: de meta-learning
Transcription: ˈmɛtaː ˈlɜːnɪŋ
RU: мета-обуч.
Example_NL: Meta-learning learn to learn.
Example_RU: ML.
Category: ai

NL: de MAML
Transcription: mɑml
RU: МАМЛ
Example_NL: Model-agnostic meta-learning.
Example_RU: МАМЛ.
Category: ai

NL: de prototypical networks
Transcription: prɔtoːˈtipikɑl ˈnɛtʋɛrks
RU: протот.сети
Example_NL: Prototypical networks few-shot.
Example_RU: Прот.
Category: ai

NL: de matching networks
Transcription: ˈmætʃɪŋ ˈnɛtʋɛrks
RU: матч.сети
Example_NL: Matching networks few-shot.
Example_RU: Match.
Category: ai

NL: de relation networks
Transcription: rɪˈleɪʃən ˈnɛtʋɛrks
RU: рел.сети
Example_NL: Relation networks few-shot.
Example_RU: Rel.
Category: ai

NL: de siamese networks
Transcription: saiaˈmiːzə ˈnɛtʋɛrks
RU: сиам.сети
Example_NL: Siamese networks identiek.
Example_RU: Сиам.
Category: ai

NL: de triplet loss
Transcription: ˈtrɪplət lɔs
RU: триплет-лосс
Example_NL: Triplet loss anchor-pos-neg.
Example_RU: Tr.
Category: ai

NL: de contrastive loss
Transcription: kənˈtræstɪv lɔs
RU: контр.лосс
Example_NL: Contrastive loss similarity.
Example_RU: CL.
Category: ai

NL: de query vector
Transcription: ˈkwiːri ˈvɛktər
RU: вект.запроса
Example_NL: Query-vector attention.
Example_RU: Q.
Category: ai

NL: de key vector
Transcription: kiː ˈvɛktər
RU: вект.ключа
Example_NL: Key-vector attention.
Example_RU: K.
Category: ai

NL: de value vector
Transcription: ˈvɛljuː ˈvɛktər
RU: вект.знач.
Example_NL: Value-vector attention.
Example_RU: V.
Category: ai

NL: de scaled dot-product
Transcription: skeɪlt dɔt ˈprɔdʌkt
RU: масш.скал.
Example_NL: Scaled dot-product attention.
Example_RU: SDP.
Category: ai

NL: de absolute positie embedding
Transcription: ɑpsoːˈlytə poˈzitsi ɪmˈbɛdɪŋ
RU: абс.поз.эмб.
Example_NL: Absolute positie embedding.
Example_RU: APE.
Category: ai

NL: de relatieve positie embedding
Transcription: relaːˈtivə poˈzitsi ɪmˈbɛdɪŋ
RU: относ.поз.
Example_NL: Relatieve positie embedding.
Example_RU: RPE.
Category: ai

NL: de embedding layer
Transcription: ɪmˈbɛdɪŋ ˈleɪər
RU: слой эмбед.
Example_NL: Embedding layer token-vector.
Example_RU: EL.
Category: ai

NL: de tiktoken
Transcription: tɪkˈtoʊkən
RU: tiktoken
Example_NL: Tiktoken GPT-tokenizer.
Example_RU: TT.
Category: ai

NL: de residual stream
Transcription: rɪˈzɪdjuəl strim
RU: остат.поток
Example_NL: Residual stream transformer.
Example_RU: RS.
Category: ai

NL: de causaal masker
Transcription: kɑuˈzaːl ˈmɑskər
RU: каузал.маска
Example_NL: Causaal masker decoder.
Example_RU: CM.
Category: ai

NL: de autoregressive
Transcription: ˌɔtoʊrɪˈgrɛsɪv
RU: авторегрес.
Example_NL: Autoregressieve generatie.
Example_RU: AR.
Category: ai

NL: de teacher forcing
Transcription: ˈtiːtʃər ˈfɔrsɪŋ
RU: учит.форс.
Example_NL: Teacher forcing training.
Example_RU: TF.
Category: ai

NL: de masked language model
Transcription: mɑskt ˈlæŋɡwɪdʒ ˈmɔdəl
RU: MLM
Example_NL: Masked language model BERT.
Example_RU: MLM.
Category: ai

NL: de next token prediction
Transcription: nɛkst ˈtoʊkən prɪˈdɪkʃən
RU: след.токен
Example_NL: Next token prediction.
Example_RU: NTP.
Category: ai

NL: de causal language model
Transcription: ˈkɔzəl ˈlæŋɡwɪdʒ ˈmɔdəl
RU: каузал.ЯМ
Example_NL: Causal LM GPT.
Example_RU: CLM.
Category: ai

NL: de span corruption
Transcription: spæn kəˈrʌpʃən
RU: повр.фрагм.
Example_NL: Span corruption T5.
Example_RU: SC.
Category: ai

NL: de denoising autoencoder
Transcription: diˈnɔɪzɪŋ ɔtoʊɛnˈkoʊdər
RU: шумоуст.автоэнк.
Example_NL: Denoising autoencoder BART.
Example_RU: DAE.
Category: ai

NL: de masked autoencoder
Transcription: mɑskt ɔtoʊɛnˈkoʊdər
RU: маск.автоэнк.
Example_NL: Masked autoencoder vision.
Example_RU: MAE.
Category: ai

NL: de zero-shot prompting
Transcription: ˈzɪroʊ ʃɔt ˈprɔmptɪŋ
RU: zero-shot
Example_NL: Zero-shot prompting geen voorbeeld.
Example_RU: ZS.
Category: ai

NL: de instruction tuning
Transcription: ɪnˈstrʌkʃən ˈtuːnɪŋ
RU: инстр.тюнинг
Example_NL: Instruction tuning FLAN.
Example_RU: IT.
Category: ai

NL: de embedding model
Transcription: ɪmˈbɛdɪŋ ˈmɔdəl
RU: эмб.модель
Example_NL: Embedding model dense.
Example_RU: EM.
Category: ai

NL: de sentence-BERT
Transcription: ˈsɛntəns bɜːrt
RU: sentence-BERT
Example_NL: Sentence-BERT siamese.
Example_RU: SB.
Category: ai

NL: de OpenAI ada-embedding
Transcription: ˈoʊpən eɪ aɪ ˈeɪdaː
RU: Ада-эмб.
Example_NL: OpenAI ada text-embedding.
Example_RU: Ada.
Category: ai

NL: de dot product similarity
Transcription: dɔt ˈprɔdʌkt sɪmɪˈlɛrɪti
RU: скал.произ.сх.
Example_NL: Dot product similarity.
Example_RU: DP.
Category: ai

NL: de approximate nearest neighbor
Transcription: əˈprɔksɪmət ˈnɪrəst ˈneɪbər
RU: ANN
Example_NL: Approximate nearest neighbor.
Example_RU: ANN.
Category: ai

NL: de scalar quantization
Transcription: ˈskeɪlər kwɔntəˈzeɪʃən
RU: скал.квантов.
Example_NL: Scalar quantization SQ.
Example_RU: SQ.
Category: ai

NL: de binary quantization
Transcription: ˈbaɪnəri kwɔntəˈzeɪʃən
RU: бин.квантов.
Example_NL: Binary quantization BQ.
Example_RU: BQ.
Category: ai

NL: de re-ranking
Transcription: riː ˈræŋkɪŋ
RU: ре-ранкинг
Example_NL: Re-ranking cross-encoder.
Example_RU: RR.
Category: ai

NL: de hybrid search
Transcription: ˈhaɪbrɪd sɜːtʃ
RU: гибр.поиск
Example_NL: Hybrid search BM25+dense.
Example_RU: HS.
Category: ai

NL: de BM25
Transcription: biːɛm tʋɛntiːfaɪv
RU: БМ25
Example_NL: BM25 ranking function.
Example_RU: BM25.
Category: ai

NL: de SPLADE
Transcription: ˈspleɪd
RU: SPLADE
Example_NL: SPLADE sparse retrieval.
Example_RU: SPL.
Category: ai

NL: de DPR
Transcription: diːpiːˈɑr
RU: ДПР
Example_NL: Dense passage retrieval.
Example_RU: DPR.
Category: ai

NL: de attention-laag
Transcription: əˈtɛnʃən laːx
RU: слой внимания
Example_NL: Attention-laag self-attention.
Example_RU: Атт.
Category: ai

NL: de sliding-window attention
Transcription: ˈslaɪdɪŋ ˈwɪndoʊ
RU: скольз.окно
Example_NL: Sliding-window Longformer.
Example_RU: SWA.
Category: ai

NL: de sparse attention
Transcription: spɑrs əˈtɛnʃən
RU: разреж.внимание
Example_NL: Sparse attention BigBird.
Example_RU: SparA.
Category: ai

NL: de Performer
Transcription: pərˈfɔrmər
RU: Перформер
Example_NL: Performer FAVOR+ kernel.
Example_RU: Perf.
Category: ai

NL: de Mixture-of-Experts
Transcription: ˈmɪkstʃər ɔv ɛkˈspɛrts
RU: смесь экспертов
Example_NL: MoE Mixtral GShard.
Example_RU: MoE.
Category: ai

NL: de Vicuna
Transcription: viˈkuːnaː
RU: Викунья
Example_NL: Vicuna LMSYS fine-tune LLaMA.
Example_RU: Vicuna.
Category: ai

NL: de Bard
Transcription: bɑːrd
RU: Бард
Example_NL: Google Bard nu Gemini.
Example_RU: Bard.
Category: ai

NL: de GPT-4o
Transcription: dʒeː peː teː fiːr oː
RU: GPT-4o
Example_NL: GPT-4 Omni audio video.
Example_RU: 4o.
Category: ai

NL: de o1
Transcription: oː eːn
RU: о1
Example_NL: OpenAI o1 reasoning.
Example_RU: o1.
Category: ai

NL: de o3
Transcription: oː driː
RU: о3
Example_NL: OpenAI o3 reasoning.
Example_RU: o3.
Category: ai

NL: de Copilot
Transcription: ˈkɔupaɪlət
RU: Copilot
Example_NL: GitHub Copilot IDE.
Example_RU: Copi.
Category: ai

NL: de tree-of-thoughts
Transcription: triː ɔv θɔːts
RU: дерево мыслей
Example_NL: Tree-of-thoughts ToT.
Example_RU: ToT.
Category: ai

NL: de vectorzoeker
Transcription: ˈvɛktɔr ˈzukər
RU: векторн.поиск
Example_NL: FAISS Pinecone vectorzoeker.
Example_RU: ВП.
Category: ai

NL: de Transformers-bibliotheek
Transcription: trænzˈfɔrmərz bibliotek
RU: Transformers
Example_NL: HF Transformers Python.
Example_RU: Tr.
Category: ai

NL: de Datasets-bibliotheek
Transcription: ˈdeːtəsɛts
RU: Datasets
Example_NL: HF Datasets streaming.
Example_RU: DS.
Category: ai

NL: de Tokenizers
Transcription: ˈtoʊkənaɪzərs
RU: Tokenizers
Example_NL: HF Tokenizers Rust BPE.
Example_RU: Tok.
Category: ai

NL: de Diffusers
Transcription: dɪˈfjuːzərz
RU: Diffusers
Example_NL: HF Diffusers diffusiemodel.
Example_RU: Diff.
Category: ai

NL: de Accelerate
Transcription: ɛkˈsɛləreɪt
RU: Accelerate
Example_NL: HF Accelerate multi-GPU.
Example_RU: Acc.
Category: ai

NL: de adapter-laag
Transcription: əˈdɛptər laːx
RU: адаптер
Example_NL: Adapter-lagen Houlsby.
Example_RU: Adp.
Category: ai

NL: de critic-model
Transcription: ˈkrɪtɪk ˈmoːdəl
RU: критик
Example_NL: Critic-model value function.
Example_RU: Crit.
Category: ai

NL: het kunstmatig neuron
Transcription: ˈkʏnstmɑːtəx nøːˈrɔn
RU: искусств.нейрон
Example_NL: Kunstmatig neuron perceptron.
Example_RU: Иск.нейр.
Category: ict

NL: het n-gram
Transcription: ɛn xrɛm
RU: н-грам
Example_NL: N-gram model statistisch.
Example_RU: Н-гр.
Category: ict

NL: de bag of words
Transcription: bɛx əv wɝdz
RU: мешок слов
Example_NL: BoW eenvoudige rep.
Example_RU: BoW.
Category: ict

NL: de ELMo
Transcription: ˈɛlmoʊ
RU: ELMo
Example_NL: ELMo contextual embeddings.
Example_RU: ELMo.
Category: ict

NL: de policy
Transcription: ˈpɔlisi
RU: политика
Example_NL: Policy actiestrategie.
Example_RU: Полит.
Category: ict

NL: de Markov decision process
Transcription: ˈmaːrkɔf dɪˈsɪʒən ˈproʊsɛs
RU: МПР
Example_NL: Markov decision process MDP.
Example_RU: МПР.
Category: ict

NL: de semantic search
Transcription: sɪˈmɛntɪk sɝtʃ
RU: сем.поиск
Example_NL: Semantic search dense.
Example_RU: Сем.п.
Category: ict

NL: de attention-mechanism
Transcription: əˈtɛnʃən
RU: механизм вним.
Example_NL: Attention scores Q K V.
Example_RU: Вн.
Category: ai

NL: de masked attention
Transcription: mɑskt əˈtɛnʃən
RU: масков.вним.
Example_NL: Masked autoregressief.
Example_RU: МВ.
Category: ai

NL: de position embedding
Transcription: poˈzitsi ɪmˈbɛdɪŋ
RU: позиц.эмбедд.
Example_NL: Position embedding sinusoidaal.
Example_RU: ПЭ.
Category: ai

NL: de GroupNorm
Transcription: xrupˈnɔrm
RU: ГруппНорм
Example_NL: GroupNorm groepen kanalen.
Example_RU: GN.
Category: ai

NL: de skip-connection
Transcription: skɪp kɔˈnɛkʃən
RU: skip-связь
Example_NL: Residual skip-connection.
Example_RU: SC.
Category: ai

NL: de residual learning
Transcription: reˈzidjuəl ˈlɪrnɪŋ
RU: рез.обуч.
Example_NL: ResNet identity mapping.
Example_RU: RL.
Category: ai

NL: het GoogLeNet
Transcription: ˈɣuːxələˌnɛt
RU: ГугЛеНет
Example_NL: GoogLeNet Inception.
Example_RU: GL.
Category: ai

NL: het AlexNet
Transcription: ˈɑlɛksnɛt
RU: АлексНет
Example_NL: AlexNet 2012 ImageNet doorbraak.
Example_RU: AN.
Category: ai

NL: het LeNet
Transcription: ˈleːnɛt
RU: ЛеНет
Example_NL: LeNet-5 LeCun MNIST.
Example_RU: LN.
Category: ai

NL: de EfficientNet
Transcription: əˈfɪʃəntˌnɛt
RU: ЭффисиэнтНет
Example_NL: EfficientNet compound scaling.
Example_RU: EN.
Category: ai

NL: de Faster R-CNN
Transcription: ˈfɑstər ɑr seː ɛn ɛn
RU: Faster R-CNN
Example_NL: Faster R-CNN region proposal.
Example_RU: FRCN.
Category: ai

NL: de DETR
Transcription: ˈdeːtər
RU: DETR
Example_NL: DETR detection transformer.
Example_RU: DETR.
Category: ai

NL: de Vision Transformer
Transcription: ˈvɪʒən
RU: ViT
Example_NL: ViT image patches.
Example_RU: ViT.
Category: ai

NL: de Swin Transformer
Transcription: sʋɪn
RU: Свин
Example_NL: Swin window attention.
Example_RU: Swin.
Category: ai

NL: de DINO
Transcription: ˈdiːnoː
RU: ДИНО
Example_NL: DINO self-supervised ViT.
Example_RU: DINO.
Category: ai

NL: de BEiT
Transcription: ˈbeːit
RU: БЕйТ
Example_NL: BEiT BERT-style image.
Example_RU: BEiT.
Category: ai

NL: de Imagen
Transcription: ˈɪməʤən
RU: Имаджен
Example_NL: Imagen Google text-to-img.
Example_RU: Img.
Category: ai

NL: de Parti
Transcription: ˈpɑrti
RU: Парти
Example_NL: Parti Pathways autoreg.
Example_RU: Prt.
Category: ai

NL: de ControlNet
Transcription: kɔnˈtrɔlnɛt
RU: КонтролНет
Example_NL: ControlNet input cond.
Example_RU: CN.
Category: ai

NL: de RoseTTAFold
Transcription: ˈrozeˌtaːfoʊlt
RU: РозеТТА
Example_NL: RoseTTAFold Baker.
Example_RU: RTF.
Category: ai

NL: de ESMFold
Transcription: ˈɛsɛmfoʊlt
RU: ESMFold
Example_NL: ESMFold Meta protein.
Example_RU: ESM.
Category: ai

NL: de OpenFold
Transcription: ˈoʊpənˌfoʊlt
RU: ОпенФолд
Example_NL: OpenFold open AlphaFold.
Example_RU: OF.
Category: ai

NL: de DeepMind
Transcription: ˈdiːpmaɪnd
RU: ДипМайнд
Example_NL: DeepMind Google London.
Example_RU: DM.
Category: ai

NL: de OpenAI
Transcription: ˈoʊpənˌaɪ
RU: ОпенАИ
Example_NL: OpenAI San Francisco.
Example_RU: OAI.
Category: ai

NL: de Anthropic
Transcription: ɛnˈθrɔpɪk
RU: Антропик
Example_NL: Anthropic Claude San Francisco.
Example_RU: Antr.
Category: ai

NL: de Cohere
Transcription: koːˈhiːr
RU: Кохер
Example_NL: Cohere Toronto enterprise.
Example_RU: Coh.
Category: ai

NL: de Stability AI
Transcription: stəˈbɪlɪti
RU: СтабилитиАИ
Example_NL: Stability AI SD.
Example_RU: SAI.
Category: ai

NL: de forward propagation
Transcription: ˈfɔːrwərt
RU: прям.распр.
Example_NL: Forward prop.predictie.
Example_RU: FP.
Category: ai

NL: de MSE-loss
Transcription: ɛmɛsiː
RU: СКО
Example_NL: Mean Squared Error regress.
Example_RU: MSE.
Category: ai

NL: de MAE-loss
Transcription: ɛmɛiː
RU: СрАбО
Example_NL: Mean Absolute Error.
Example_RU: MAE.
Category: ai

NL: de Huber-loss
Transcription: ˈhuːbər
RU: Хьюбер
Example_NL: Huber-loss robuust.
Example_RU: Hb.
Category: ai

NL: de hinge-loss
Transcription: hɪnʤ
RU: Hinge
Example_NL: Hinge SVM margin.
Example_RU: Hg.
Category: ai

NL: de softmax-functie
Transcription: ˈsɔftmɛks
RU: softmax
Example_NL: Softmax kans norm.
Example_RU: Sm.
Category: ai

NL: de data augmentation
Transcription: aːʊɣmɛnˈteɪʃən
RU: аугмент.
Example_NL: Data augment rotate crop.
Example_RU: DA.
Category: ai

NL: de InstructGPT
Transcription: ɪnˈstrʌkt
RU: InstructGPT
Example_NL: InstructGPT RLHF OpenAI.
Example_RU: IG.
Category: ai

NL: de AlphaProof
Transcription: pruːf
RU: AlphaProof
Example_NL: AlphaProof wiskunde 2024.
Example_RU: AP.
Category: ai

NL: de LCM
Transcription: ɛlseːɛm
RU: LCM
Example_NL: Latent Consistency Model.
Example_RU: LCM.
Category: ai

NL: de SDXL
Transcription: ɛsdeːɛksɛl
RU: SDXL
Example_NL: Stable Diff XL hoge res.
Example_RU: SDXL.
Category: ai

NL: de neural radiance field
Transcription: ˈnʏrəl ˈreɪdiəns
RU: NeRF
Example_NL: NeRF Mildenhall 2020.
Example_RU: NeRF.
Category: ai

NL: de GLU
Transcription: xlyː
RU: GLU
Example_NL: Gated Linear Unit.
Example_RU: GLU.
Category: ai

NL: de feed-forward
Transcription: fid
RU: FFN
Example_NL: Feed-forward MLP 4d.
Example_RU: FFN.
Category: ai

NL: de bidirectional
Transcription: baidaiˈrɛkʃənəl
RU: двунаправ
Example_NL: Bidirectional BERT.
Example_RU: Bi.
Category: ai

NL: de MLM
Transcription: ɛmɛlɛm
RU: МЯМ
Example_NL: Masked Language Modeling.
Example_RU: MLM.
Category: ai

NL: de CLM
Transcription: seːɛlɛm
RU: КЯМ
Example_NL: Causal Language Modeling.
Example_RU: CLM.
Category: ai

NL: de NSP
Transcription: ɛnɛspeː
RU: NSP
Example_NL: Next Sentence Prediction.
Example_RU: NSP.
Category: ai

NL: de MPT
Transcription: ɛmpiːteː
RU: MPT
Example_NL: MosaicML Pretrained Trans.
Example_RU: MPT.
Category: ai

NL: de RedPajama
Transcription: rɛd pəˈʝaːmaː
RU: RedPajama
Example_NL: RedPajama dataset.
Example_RU: RPJ.
Category: ai

NL: het OOV
Transcription: oːoːveː
RU: OOV
Example_NL: Out-Of-Vocabulary token.
Example_RU: OOV.
Category: ai

NL: de BOS-token
Transcription: beːoːɛs
RU: BOS
Example_NL: Begin Of Sequence.
Example_RU: BOS.
Category: ai

NL: de EOS-token
Transcription: eːoːɛs
RU: EOS
Example_NL: End Of Sequence.
Example_RU: EOS.
Category: ai

NL: de PAD-token
Transcription: pɛt
RU: PAD
Example_NL: Padding token.
Example_RU: PAD.
Category: ai

NL: de UNK-token
Transcription: ʝŋk
RU: UNK
Example_NL: Unknown token.
Example_RU: UNK.
Category: ai

NL: de chat template
Transcription: tʃɛt
RU: шаблон
Example_NL: Chat template ChatML.
Example_RU: CT.
Category: ai

NL: de system prompt
Transcription: ˈsɪstəm
RU: сист.пр.
Example_NL: System prompt rolinstr.
Example_RU: SP.
Category: ai

NL: de user prompt
Transcription: ˈyːzər
RU: user prom
Example_NL: User prompt vraag.
Example_RU: UP.
Category: ai

NL: de assistant response
Transcription: əˈsɪstənt
RU: ответ
Example_NL: Assistant response output.
Example_RU: AR.
Category: ai

NL: de Meta AI
Transcription: ˈmeːtaː
RU: Мета ИИ
Example_NL: Meta AI FAIR LLaMA.
Example_RU: MA.
Category: ai

NL: de Together AI
Transcription: təˈxɛðər
RU: Together
Example_NL: Together AI inference.
Example_RU: TA.
Category: ai

NL: de Replicate
Transcription: ˈrɛplikeɪt
RU: Replicate
Example_NL: Replicate model deploy.
Example_RU: Rep.
Category: ai

NL: de RunPod
Transcription: rʝn pɔt
RU: RunPod
Example_NL: RunPod GPU cloud.
Example_RU: RP.
Category: ai

NL: de CoreWeave
Transcription: kɔrviv
RU: CoreWeave
Example_NL: CoreWeave GPU.
Example_RU: CW.
Category: ai

NL: de vLLM
Transcription: veːɛlɛlɛm
RU: vLLM
Example_NL: vLLM serving framework.
Example_RU: vLLM.
Category: ai

NL: de MLP
Transcription: ɛmɛlpeː
RU: МЛП
Example_NL: Multi-Layer Perceptron hidden.
Example_RU: MLP.
Category: ruim

NL: de L1 regularizatie
Transcription: ɛl eːn
RU: Л1.рег
Example_NL: L1 Lasso absolute penalty sparse.
Example_RU: L1.
Category: ruim

NL: de L2 regularizatie
Transcription: ɛl tʋeː
RU: Л2.рег
Example_NL: L2 Ridge squared penalty smooth.
Example_RU: L2.
Category: ruim

NL: de padding
Transcription: ˈpɛdɪŋ
RU: заполн
Example_NL: Padding zeros around input.
Example_RU: Pd.
Category: ruim

NL: de avg pooling
Transcription: ˈɛvərɪdʒ
RU: ср.пул
Example_NL: Average pooling gemiddelde fea.
Example_RU: AP.
Category: ruim

NL: de global pooling
Transcription: ˈxloːbəl
RU: глоб.пул
Example_NL: Global pooling hele feature map.
Example_RU: GP.
Category: ruim

NL: de rotary
Transcription: ˈroːtərij
RU: ротар
Example_NL: Rotary Position Embedding RoPE.
Example_RU: RoPE.
Category: ruim

NL: de DPO Direct Preference Optim
Transcription: ˈdɑːjrekt
RU: ДПО
Example_NL: Direct Preference Optimization off-poly.
Example_RU: DPO.
Category: ruim

NL: de sparsity
Transcription: ˈspɑːrsɪti
RU: разреж
Example_NL: Sparsity weinig non-zero params pruning.
Example_RU: Sp.
Category: ruim

NL: de soft prompt
Transcription: sɔft
RU: мягк.промпт
Example_NL: Soft prompt tuning Lester 2021 cont emb.
Example_RU: SP.
Category: ruim

NL: de LLaMA 2
Transcription: ˈlɑːmaː tʋeː
RU: ЛЛаМа2
Example_NL: LLaMA 2 Meta 2023 commercial 7B 13B 70B.
Example_RU: LL2.
Category: ruim

NL: de LLaMA 3
Transcription: ˈlɑːmaː driː
RU: ЛЛаМа3
Example_NL: LLaMA 3 Meta 2024 8B 70B 405B Instruct.
Example_RU: LL3.
Category: ruim

NL: de WizardLM
Transcription: ˈʋɪzɛrtɛlɛm
RU: ВизардЛМ
Example_NL: WizardLM Microsoft instructie 70B evol.
Example_RU: WL.
Category: ruim

NL: de Orca
Transcription: ˈɔrkaː
RU: Орка
Example_NL: Orca Microsoft small LLM reasoning 13B.
Example_RU: Or.
Category: ruim

NL: de Command R
Transcription: kʝˈmɑːnt
RU: Команд
Example_NL: Cohere Command R+ Aya RAG enterprise tool.
Example_RU: CR.
Category: ruim

NL: de Aya
Transcription: ˈɑjə
RU: Айя
Example_NL: Cohere Aya 35B 23 lang research multilang.
Example_RU: Ay.
Category: ruim

NL: de Reka
Transcription: ˈrɛkaː
RU: Река
Example_NL: Reka core multimodal Flash startup 2024.
Example_RU: Rk.
Category: ruim

NL: de Inflection
Transcription: ɪnˈflɛkʃən
RU: Инфлек
Example_NL: Inflection Pi Microsoft acq 2024 emp AI.
Example_RU: If.
Category: ruim

NL: de instruct tuning
Transcription: ɪnˈstrʝkt
RU: инст.тюн
Example_NL: Instruction tuning Flan T5 InstructGPT.
Example_RU: IT.
Category: ruim

NL: de pgvector
Transcription: peːdʒiːˈvɛktɔr
RU: пг.вект
Example_NL: pgvector PostgreSQL extension HNSW IVF.
Example_RU: pgv.
Category: ruim

NL: de LiteLLM
Transcription: lɑjtˈɛlɛm
RU: ЛайтЛЛМ
Example_NL: LiteLLM 100+ LLM unified API OpenAI compat.
Example_RU: LL.
Category: ruim

NL: de OpenRouter
Transcription: ˈoʊpə̄ˌruːtər
RU: ОпРутер
Example_NL: OpenRouter aggregator 100+ models gateway.
Example_RU: OR.
Category: ruim

NL: de TGI
Transcription: tiːxiː
RU: ТГИ
Example_NL: Text Generation Inference HuggingFace serv.
Example_RU: TGI.
Category: ruim

NL: de Triton Inference
Transcription: ˈtrɑjtən
RU: Тритон
Example_NL: Triton Inference Server NVIDIA multi model.
Example_RU: TIS.
Category: ruim

NL: de neural net
Transcription: ˈnʝərəl
RU: нейрнт
Example_NL: Neural Net layers neurons forward backward grd.
Example_RU: NN.
Category: ruim

NL: de self attn
Transcription: sɛlf
RU: самовнм
Example_NL: Self attention Q K V from same input softmax.
Example_RU: SA.
Category: ruim

NL: de cross attn
Transcription: krɔs
RU: кроссвн
Example_NL: Cross attention encoder decoder Q from dec.
Example_RU: CA.
Category: ruim

NL: de positional
Transcription: poˈzɪʃə̄əl
RU: позицэм
Example_NL: Positional encoding sine cosine learned rop.
Example_RU: PE.
Category: ruim

NL: de Stable Diff
Transcription: ˈsteːbəl
RU: Стабл.Дф
Example_NL: Stable Diffusion Stability AI open source img.
Example_RU: SD.
Category: ruim

NL: de Wav2Vec
Transcription: ʋɛftutʋˈveːk
RU: ВавВек
Example_NL: wav2vec 2.0 Facebook self supervised speech.
Example_RU: W2V.
Category: ruim

NL: de HuBERT
Transcription: ˈhjubɝt
RU: ХьюБРТ
Example_NL: HuBERT Hidden Unit BERT speech Facebook 2021.
Example_RU: Hu.
Category: ruim

NL: de diffusion
Transcription: dɪˈfjuʒə̄
RU: диффу
Example_NL: Diffusion model DDPM noise reverse score gen.
Example_RU: Df.
Category: ruim

NL: de DDIM
Transcription: deːdeːˈim
RU: ДДИМ
Example_NL: Denoising Diffusion Implicit Models 2021 fast.
Example_RU: DDIM.
Category: ruim

NL: de SBERT
Transcription: ˈɛsbɝt
RU: СБЕРТ
Example_NL: Sentence BERT Reimers 2019 siamese sentence.
Example_RU: SB.
Category: ruim

NL: de vector DB
Transcription: ˈfɛktɔr
RU: векторБД
Example_NL: Vector database Pinecone Weaviate Milvus ANN.
Example_RU: VDB.
Category: ruim

NL: de ANN search
Transcription: aːɛnˈɛn
RU: АНН.пск
Example_NL: Approximate Nearest Neighbor IVF PQ HNSW LSH.
Example_RU: ANN.
Category: ruim

NL: de LangGraph
Transcription: ˈlɛŋxrɛf
RU: ЛангГрф
Example_NL: LangGraph LangChain stateful multi step agent.
Example_RU: LG.
Category: ruim

NL: de Datasets
Transcription: ˈdɛtəsɛts
RU: Датасты
Example_NL: Datasets HF library 75k+ datasets HF Hub iter.
Example_RU: DS.
Category: ruim

NL: de Spaces
Transcription: speːsəs
RU: Спейсы
Example_NL: HF Spaces Gradio Streamlit demo apps host free.
Example_RU: Sp.
Category: ruim

NL: de Gradio
Transcription: ˈxrɑːdioː
RU: Градио
Example_NL: Gradio Python lib ML demo HF acq 2021 UI.
Example_RU: Gd.
Category: ruim

NL: de Streamlit
Transcription: ˈstrimlɪt
RU: Стримлт
Example_NL: Streamlit Python data apps Snowflake 2022 acq.
Example_RU: Sl.
Category: ruim

NL: de prompt eng
Transcription: prɔmpt
RU: промптинж
Example_NL: Prompt engineering instruction few shot CoT.
Example_RU: PE.
Category: ruim

NL: de CoT
Transcription: seːoːˈteː
RU: КоТ
Example_NL: Chain of Thought Wei 2022 step reasoning prom.
Example_RU: CoT.
Category: ruim

NL: de retrieval aug
Transcription: riˈtriːvəl
RU: RAG
Example_NL: Retrieval Augmented Generation LLM context vec.
Example_RU: RAG.
Category: ruim

NL: de HNSW index
Transcription: ɛjtʃɛnɛsˈʋeː
RU: ХНСВ
Example_NL: Hierarchical Navigable Small World ANN graph ind.
Example_RU: HNSW.
Category: ruim

NL: de cosine sim
Transcription: ˈkoːsinə
RU: косинс
Example_NL: Cosine similarity vector hoek embedding 0-1 std.
Example_RU: CS.
Category: ruim

NL: de tool use
Transcription: tuːl jʝs
RU: инстр.и
Example_NL: Tool use function calling LLM JSON schema MCP.
Example_RU: TU.
Category: ruim

NL: de function call
Transcription: ˈfʝŋksə̄
RU: функ.выз
Example_NL: Function calling OpenAI Anthropic structured out.
Example_RU: FC.
Category: ruim

NL: de MCP
Transcription: ɛmsiːˈpiː
RU: МЦП
Example_NL: Model Context Protocol Anthropic 2024 tool serv.
Example_RU: MCP.
Category: ruim

NL: de Claude Sonn
Transcription: ˈsɔnət
RU: Клод.Сон
Example_NL: Claude Sonnet Anthropic balanced middle tier mod.
Example_RU: CS.
Category: ruim

NL: de Claude Opus
Transcription: ˈoːpʝs
RU: Клод.Опс
Example_NL: Claude Opus Anthropic flagship most capable model.
Example_RU: CO.
Category: ruim

NL: de Claude Haiku
Transcription: hɑjˈkuː
RU: Клод.Хй
Example_NL: Claude Haiku Anthropic fastest cheapest tier mod.
Example_RU: CH.
Category: ruim

NL: de GPT-3.5
Transcription: dʒiːpiːtieː
RU: ГПТ3.5
Example_NL: GPT-3.5 Turbo OpenAI ChatGPT launch 2022 nov.
Example_RU: GPT35.
Category: ruim

NL: de o1 model
Transcription: oːˈeːn
RU: о1
Example_NL: o1 OpenAI 2024 reasoning thinking model CoT bench.
Example_RU: o1.
Category: ruim

NL: de Gemini 1.5
Transcription: ˈdʒɛmiːni
RU: Близн1.5
Example_NL: Gemini 1.5 Pro Google 2M context lange video tok.
Example_RU: G15.
Category: ruim

NL: de Grok
Transcription: xrɔk
RU: Грок
Example_NL: Grok xAI Musk 2023 Twitter X integrated chatbot.
Example_RU: Gr.
Category: ruim

NL: de Copilot MS
Transcription: ˈkɔpɑjlət
RU: КопМС
Example_NL: Microsoft Copilot Bing chat OpenAI integratie.
Example_RU: Cop.
Category: ruim

NL: de Llama Index
Transcription: ˈlɑːmaː
RU: ЛамаИн
Example_NL: LlamaIndex Python data framework LLM RAG agents.
Example_RU: LI.
Category: ruim

NL: de datasets HF
Transcription: ˈdeːtəsɛts
RU: датасет
Example_NL: datasets HuggingFace lib loading processing ML.
Example_RU: DS.
Category: ruim

NL: de Spaces HF
Transcription: speːsəz
RU: Спейс.HF
Example_NL: HuggingFace Spaces deploy demo Gradio Streamlit.
Example_RU: Sp.
Category: ruim

NL: de LM Studio
Transcription: ɛlɛm
RU: ЛМ.Стд
Example_NL: LM Studio desktop app local LLM GUI macOS win.
Example_RU: LMS.
Category: ruim

NL: de SGLang
Transcription: ɛsdʒiːˈlɛŋ
RU: СГЛанг
Example_NL: SGLang serving programming language LLM constrains.
Example_RU: SG.
Category: ruim

NL: de ExLlamaV2
Transcription: ɛksˈlɑːmaːˌvtuː
RU: ЭксЛ2
Example_NL: ExLlamaV2 GPTQ inference Llama efficient GPU.
Example_RU: ExL.
Category: ruim

NL: de fast attent
Transcription: fɛst
RU: фастатт
Example_NL: FlashAttention Dao 2022 IO aware attention speed.
Example_RU: FA.
Category: ruim

NL: de JAX
Transcription: dʒɛks
RU: JAX
Example_NL: JAX Google numerics.
Example_RU: JX
Category: ai

NL: de Megatron-LM
Transcription: ˈmɛɣatrɔnʔɛlʔɛm
RU: Megatron-LM
Example_NL: Megatron NVIDIA training.
Example_RU: Mg
Category: ai

NL: de Ray
Transcription: ˈreɪ
RU: Ray
Example_NL: Ray distributed compute.
Example_RU: Ry
Category: ai

NL: de Dask
Transcription: ˈdɛsk
RU: Dask
Example_NL: Dask parallel Python.
Example_RU: Dsk
Category: ai

NL: de Cosmos DB
Transcription: ˈkɔsmosdeːbeː
RU: Cosmos DB
Example_NL: Azure Cosmos DB multi-model.
Example_RU: Csm
Category: ai

NL: de Firestore
Transcription: ˈfaɪrstoːr
RU: Firestore
Example_NL: Google Firestore NoSQL.
Example_RU: Fs
Category: ai

NL: de Rocket.Chat
Transcription: ˈrɔkətˌtʃɛt
RU: Rocket.Chat
Example_NL: Rocket.Chat open source.
Example_RU: RC
Category: ai

NL: de retrieval augmented
Transcription: riˈtriːvəlˈʔɔːxmɛntɪt
RU: РАГ
Example_NL: RAG retrieval augmented generation.
Example_RU: RAG
Category: ai

NL: de Annoy
Transcription: ʔaˈnɔɪ
RU: Annoy
Example_NL: Annoy Spotify ANN.
Example_RU: An
Category: ai

NL: de Llama2
Transcription: ˈlamaːtʋeː
RU: Лама2
Example_NL: LLaMA 2 Meta.
Example_RU: L2
Category: ai

NL: de Llama3
Transcription: ˈlamaːdri
RU: Лама3
Example_NL: LLaMA 3 Meta.
Example_RU: L3
Category: ai

NL: de LoRA model
Transcription: ˈlɔːraˈmodəl
RU: ЛоРА модель
Example_NL: LoRA fine-tuned model.
Example_RU: LM
Category: ai

NL: de continual pretraining
Transcription: kɔnˈtɪnjuwəl
RU: продолж. предобуч.
Example_NL: Continual pre-training.
Example_RU: CPT
Category: ai

NL: de NN
Transcription: ʔɛnˈʔɛn
RU: НН
Example_NL: NN neural network laag.
Example_RU: nn2
Category: ai

NL: de DNN
Transcription: deːʔɛnˈʔɛn
RU: ДНН
Example_NL: DNN deep neural net laag.
Example_RU: dnn
Category: ai

NL: de multi head
Transcription: ˈmʏlti hɛt
RU: мн.голов
Example_NL: Multi head attention 8 he.
Example_RU: mh
Category: ai

NL: de encoder decoder
Transcription: ʔɛŋˈkoːdər
RU: коде.деко
Example_NL: Encoder decoder seq2seq.
Example_RU: ed
Category: ai

NL: de vocab
Transcription: ˈvoːkɑp
RU: словарь
Example_NL: Vocab grootte 50k woorden.
Example_RU: vc
Category: ai

NL: de vector store
Transcription: ˈvɛktor stɔr
RU: вектхран
Example_NL: Vector store Pinecone DB.
Example_RU: vs
Category: ai

NL: de Euclidean
Transcription: ʝuˈklidiːʔaːn
RU: Эвкл
Example_NL: Euclidean distance L2.
Example_RU: euc
Category: ai

NL: de assistant prompt
Transcription: ʔaˈsɪstənt
RU: ассист
Example_NL: Assistant prompt antwoord.
Example_RU: ap
Category: ai

NL: de one shot
Transcription: ʋʌn
RU: один.вс
Example_NL: One shot één voorbeeld.
Example_RU: os
Category: ai

NL: de full fine-tuning
Transcription: fʊl
RU: полн.до
Example_NL: Full fine-tuning alle param.
Example_RU: fft
Category: ai

NL: de GGML
Transcription: xeːxeːʔɛmˈʔɛl
RU: ГГМЛ
Example_NL: GGML old quant pre GGUF.
Example_RU: ggml
Category: ai

NL: de fp32
Transcription: ʔɛfpeːtʋeːˈnəxə
RU: ФП32
Example_NL: FP32 single precision std.
Example_RU: fp32
Category: ai

NL: de huber loss
Transcription: ˈɦyːbər
RU: Хубер
Example_NL: Huber loss robuust outl.
Example_RU: hb
Category: ai

NL: de L1 regularisation
Transcription: ʔɛl ʔeːn
RU: Л1
Example_NL: L1 regularisation lasso.
Example_RU: l1
Category: ai

NL: de L2 regularisation
Transcription: ʔɛl tʋeː
RU: Л2
Example_NL: L2 regularisation ridge.
Example_RU: l2
Category: ai

NL: het self-attention-mechanisme
Transcription: сэлф-атэ́нсён-мэханизмэ
RU: механизм самовнимания
Example_NL: Het self-attention-mechanisme berekent gewichten tussen alle tokens in de input.
Example_RU: Механизм самовнимания вычисляет веса между всеми токенами на входе.
Category: deeplearning

NL: de positional-encoding
Transcription: пози́сонэл энкодин
RU: позиционное кодирование
Example_NL: De positional-encoding voegt volgorde-informatie toe aan tokens zonder recurrentie.
Example_RU: Позиционное кодирование добавляет информацию о порядке к токенам без рекуррентности.
Category: deeplearning

NL: de encoder-decoder-structuur
Transcription: энко́дэр дэко́дэр стрюктю́р
RU: структура энкодер-декодер
Example_NL: De encoder-decoder-structuur scheidt invoer-vertaling van output-generatie in NMT.
Example_RU: Структура энкодер-декодер разделяет понимание входа и генерацию выхода в NMT.
Category: deeplearning

NL: het Convolutional-Neural-Net
Transcription: конволю́сонэл нюрэ́л нэт
RU: свёрточная нейросеть
Example_NL: Het Convolutional-Neural-Net met filterlagen analyseert beelden via patroonherkenning.
Example_RU: Свёрточная нейросеть со слоями фильтров анализирует изображения через распознавание.
Category: deeplearning

NL: het Recurrent-Neural-Net
Transcription: рэкё́рэнт нюрэ́л нэт
RU: рекуррентная нейросеть
Example_NL: Het Recurrent-Neural-Net heeft hidden state die sequentiële informatie bijhoudt.
Example_RU: Рекуррентная нейросеть имеет скрытое состояние которое хранит последовательную информацию.
Category: deeplearning

NL: het Long-Short-Term-Memory
Transcription: лонх сёрт тэрм мэ́мэри
RU: долгая краткосрочная память
Example_NL: Het Long-Short-Term-Memory met gates lost vanishing-gradient-probleem in RNN op.
Example_RU: Долгая краткосрочная память с гейтами решает проблему исчезающего градиента в RNN.
Category: deeplearning

NL: de Generative-Adversarial
Transcription: дженэрэ́тив адвэрсэ́риал
RU: порождающая состязательная
Example_NL: De Generative-Adversarial-Network bestaat uit generator en discriminator in een spel.
Example_RU: Порождающая состязательная сеть состоит из генератора и дискриминатора в игре.
Category: deeplearning

NL: de variational-autoencoder
Transcription: вэриэ́сёнэл аутоэнко́дэр
RU: вариационный автокодировщик
Example_NL: De variational-autoencoder leert een latente verdeling om nieuwe samples te genereren.
Example_RU: Вариационный автокодировщик учит латентное распределение для генерации новых сэмплов.
Category: deeplearning

NL: het pretrained-language-model
Transcription: прэтрэйнт лэ́нгуэдж модэл
RU: предобученная языковая модель
Example_NL: Het pretrained-language-model GPT wordt op vele taken fine-getuned na voorraining.
Example_RU: Предобученная языковая модель GPT дообучается на разных задачах после предобучения.
Category: llm

NL: de fine-tuning-techniek
Transcription: файн-тю́нинх тэхни́к
RU: техника тонкой настройки
Example_NL: De fine-tuning-techniek past gewichten aan op een kleine domeinspecifieke dataset.
Example_RU: Техника тонкой настройки подгоняет веса под маленький доменный датасет.
Category: llm

NL: de instruction-tuning
Transcription: инстру́ксён тю́нинх
RU: настройка по инструкциям
Example_NL: De instruction-tuning leert LLM gehoorzamen aan natuurlijke taal-instructies van gebruikers.
Example_RU: Настройка по инструкциям учит LLM подчиняться инструкциям на естественном языке.
Category: llm

NL: de RLHF-techniek
Transcription: эр эль ɦа эф тэхни́к
RU: техника RLHF
Example_NL: De RLHF-techniek met menselijke feedback maakt modellen behulpzaam en veilig.
Example_RU: Техника RLHF с человеческой обратной связью делает модели полезными и безопасными.
Category: llm

NL: de retrieval-augmented-generation
Transcription: рэтри́вал охмэ́нтэт дженэрэ́сён
RU: генерация с поиском
Example_NL: De retrieval-augmented-generation haalt eerst documenten op om vragen mee te beantwoorden.
Example_RU: Генерация с поиском сначала достаёт документы чтобы отвечать на вопросы.
Category: llm

NL: het tokenizer-algoritme
Transcription: тэ́кэнайзэр алхори́тмэ
RU: алгоритм токенизатора
Example_NL: Het tokenizer-algoritme BPE splitst tekst in subword-stukken van variabele lengte.
Example_RU: Алгоритм токенизатора BPE разбивает текст на куски-подслова переменной длины.
Category: nlp

NL: de quantization-techniek
Transcription: квантизэ́сён тэхни́к
RU: техника квантования
Example_NL: De quantization-techniek verkleint model door 32-bit floats naar 8-bit ints te brengen.
Example_RU: Техника квантования уменьшает модель переводя 32-битные float в 8-битные int.
Category: deeplearning

NL: de knowledge-distillation
Transcription: но́лэдж дистила́сён
RU: дистилляция знаний
Example_NL: De knowledge-distillation traint klein studentmodel met output van groot leraarmodel.
Example_RU: Дистилляция знаний обучает маленькую ученическую модель выходом большой учительской.
Category: deeplearning

NL: de federated-learning
Transcription: фэдэрэ́йтэт лё́рнинх
RU: федеративное обучение
Example_NL: De federated-learning traint model verspreid over edge-devices zonder data te delen.
Example_RU: Федеративное обучение тренирует модель распределённо без передачи данных.
Category: mlops

NL: het transfer-learning
Transcription: транс-фэр лё́рнинх
RU: перенос обучения
Example_NL: Het transfer-learning gebruikt voorgetrainde modellen als startpunt voor nieuwe taken.
Example_RU: Перенос обучения использует предобученные модели как стартовую точку для новых задач.
Category: mlops

NL: de dropout-regularisatie
Transcription: дро́паут рэхуларизаси
RU: регуляризация dropout
Example_NL: De dropout-regularisatie laat willekeurig neuronen uitvallen om overfitting tegen te gaan.
Example_RU: Регуляризация dropout случайно выключает нейроны чтобы избежать переобучения.
Category: deeplearning

NL: de learning-rate-schema
Transcription: лё́рнинх рэйт схе́ма
RU: расписание скорости обучения
Example_NL: De learning-rate-schema verlaagt stap-grootte gedurende training voor convergentie.
Example_RU: Расписание скорости обучения снижает шаг во время обучения для сходимости.
Category: deeplearning

NL: de validation-set
Transcription: валидэ́йсён сэт
RU: валидационная выборка
Example_NL: De validation-set evalueert model tijdens training zonder dat het erop traint.
Example_RU: Валидационная выборка оценивает модель во время обучения не тренируясь на ней.
Category: mlops

NL: de cross-validation-k-fold
Transcription: крос валидэ́йсён ка фолт
RU: перекрёстная проверка k-fold
Example_NL: De cross-validation-k-fold deelt data in K-stukken voor robuust evaluatie.
Example_RU: Перекрёстная проверка k-fold делит данные на K частей для устойчивой оценки.
Category: mlops

NL: de hyperparameter-tuning
Transcription: ɦипэрпарэ́мэтэр тю́нинх
RU: настройка гиперпараметров
Example_NL: De hyperparameter-tuning met grid-search of bayes-optimisatie zoekt beste config.
Example_RU: Настройка гиперпараметров перебором или байесовской оптимизацией ищет лучшую конфигурацию.
Category: mlops

NL: de feature-engineering
Transcription: фи́чэр энджини́ринх
RU: инжиниринг признаков
Example_NL: De feature-engineering creëert handgemaakte input-variabelen uit ruwe data voor model.
Example_RU: Инжиниринг признаков создаёт ручные входные переменные из сырых данных.
Category: mlops

NL: de data-augmentation
Transcription: дэ́йта охмэнтэ́йсён
RU: аугментация данных
Example_NL: De data-augmentation creëert nieuwe trainingsdata door rotaties; spiegelingen en ruis.
Example_RU: Аугментация данных создаёт новые тренировочные данные через повороты; зеркала и шум.
Category: mlops

NL: het reinforcement-learning
Transcription: рэйнфо́рсмэнт лё́рнинх
RU: обучение с подкреплением
Example_NL: Het reinforcement-learning leert agent acties uit belonings-feedback in een omgeving.
Example_RU: Обучение с подкреплением учит агента действиям через награды из среды.
Category: rl

NL: de Markov-decision-proces
Transcription: ма́рков диси́жэн просэ́с
RU: марковский процесс принятия решений
Example_NL: De Markov-decision-proces formaliseert toestand; actie; transitie en beloning in RL.
Example_RU: Марковский процесс принятия решений формализует состояние; действие; переход и награду в RL.
Category: rl

NL: het deep-Q-network
Transcription: дип кё нэ́тверк
RU: глубокая Q-сеть
Example_NL: Het deep-Q-network leert actiewaarde-functie via neuraal net in plaats van tabel.
Example_RU: Глубокая Q-сеть учит функцию ценности действий нейросетью вместо таблицы.
Category: rl

NL: de policy-gradient-methode
Transcription: по́лиси хрэ́диэнт мэто́дэ
RU: метод policy gradient
Example_NL: De policy-gradient-methode optimaliseert direct het beleid in plaats van waarde-functie.
Example_RU: Метод policy gradient оптимизирует напрямую политику вместо функции ценности.
Category: rl

NL: de actor-critic-architectuur
Transcription: а́ктор кри́тик архитэктю́р
RU: архитектура actor-critic
Example_NL: De actor-critic-architectuur combineert policy-network met value-network voor stabiliteit.
Example_RU: Архитектура actor-critic сочетает policy-сеть с value-сетью для стабильности.
Category: rl

NL: de unsupervised-learning
Transcription: онсёпэрвайзт лё́рнинх
RU: обучение без учителя
Example_NL: De unsupervised-learning vindt patronen in data zonder labels door clustering.
Example_RU: Обучение без учителя находит паттерны в данных без меток через кластеризацию.
Category: ml

NL: de semi-supervised-learning
Transcription: сэ́ми сёпэрвайзт лё́рнинх
RU: полу-обучение с учителем
Example_NL: De semi-supervised-learning combineert weinig gelabelde met veel ongelabelde data.
Example_RU: Полу-обучение с учителем сочетает мало размеченных с многими неразмеченными данными.
Category: ml

NL: het clustering-algoritme
Transcription: клю́стэрин алхори́тмэ
RU: алгоритм кластеризации
Example_NL: Het clustering-algoritme k-means groepeert datapunten in k clusters via centroid.
Example_RU: Алгоритм кластеризации k-means группирует точки в k кластеров через центроид.
Category: ml

NL: de dimensionaliteit-reductie
Transcription: димэнсионалитэ́йт рэдю́кси
RU: снижение размерности
Example_NL: De dimensionaliteit-reductie PCA vindt assen van maximale variantie in hoge dim.
Example_RU: Снижение размерности PCA находит оси максимальной дисперсии в высокой размерности.
Category: ml

NL: de t-SNE-visualisatie
Transcription: тэ эс нэ э визуализа́си
RU: визуализация t-SNE
Example_NL: De t-SNE-visualisatie projecteert hoge-dim-embeddings naar 2D voor inspectie.
Example_RU: Визуализация t-SNE проецирует многомерные эмбеддинги в 2D для проверки.
Category: ml

NL: de UMAP-projectie
Transcription: ю́мап проекси
RU: проекция UMAP
Example_NL: De UMAP-projectie behoudt zowel lokale als globale structuur in dimensie-reductie.
Example_RU: Проекция UMAP сохраняет локальную и глобальную структуру при снижении размерности.
Category: ml

NL: het random-forest
Transcription: ра́ндом фо́рэст
RU: случайный лес
Example_NL: Het random-forest ensemble-leerder combineert vele beslissingsbomen met bagging.
Example_RU: Случайный лес — ансамблевый алгоритм объединяющий деревья решений через бэггинг.
Category: ml

NL: het gradient-boosting
Transcription: хрэ́диэнт бу́стинх
RU: градиентный бустинг
Example_NL: Het gradient-boosting van XGBoost wint vaak Kaggle-competities op gestructureerde data.
Example_RU: Градиентный бустинг XGBoost часто выигрывает Kaggle-соревнования на табличных данных.
Category: ml

NL: de support-vector-machine
Transcription: сёпо́рт вэ́ктор маши́нэ
RU: метод опорных векторов
Example_NL: De support-vector-machine vindt hyperplane met maximale marge tussen klassen.
Example_RU: Метод опорных векторов ищет гиперплоскость с максимальным зазором между классами.
Category: ml

NL: de kernel-trick
Transcription: кэ́рнэл трик
RU: трюк ядра
Example_NL: De kernel-trick projecteert data naar hogere dimensie zonder expliciete berekening.
Example_RU: Трюк ядра проецирует данные в большую размерность без явного вычисления.
Category: ml

NL: de logistic-regression
Transcription: лохи́стик рэхрэси
RU: логистическая регрессия
Example_NL: De logistic-regression voorspelt klasse-waarschijnlijkheid met sigmoid-functie.
Example_RU: Логистическая регрессия предсказывает вероятность класса через сигмоиду.
Category: ml

NL: de naive-Bayes-classifier
Transcription: на́йв бэйс класи́файэр
RU: наивный байесовский классификатор
Example_NL: De naive-Bayes-classifier gaat uit van feature-onafhankelijkheid voor snelle inferentie.
Example_RU: Наивный байесовский классификатор предполагает независимость признаков для быстрой инференции.
Category: ml

NL: het confusie-matrix
Transcription: конфю́си матрэ́йкс
RU: матрица ошибок
Example_NL: Het confusie-matrix toont TP; FP; TN; FN voor evaluatie van classifier.
Example_RU: Матрица ошибок показывает TP; FP; TN; FN для оценки классификатора.
Category: mlops

NL: de F1-score-metric
Transcription: эф эйн ско́р мэ́трик
RU: метрика F1-score
Example_NL: De F1-score-metric combineert precision en recall in harmonisch gemiddelde.
Example_RU: Метрика F1-score сочетает precision и recall в гармоническом среднем.
Category: mlops

NL: de ROC-AUC-curve
Transcription: эр о се а ю се кё́рф
RU: кривая ROC-AUC
Example_NL: De ROC-AUC-curve toont trade-off tussen TP-rate en FP-rate over thresholds.
Example_RU: Кривая ROC-AUC показывает компромисс между TP-rate и FP-rate по порогам.
Category: mlops

NL: de precision-recall-curve
Transcription: прэси́жэн рэко́л кё́рф
RU: кривая precision-recall
Example_NL: De precision-recall-curve is geschikter dan ROC bij sterk onevenwichtige datasets.
Example_RU: Кривая precision-recall подходит лучше ROC для сильно несбалансированных датасетов.
Category: mlops

NL: het overfitting-probleem
Transcription: ове́рфитин проблэ́м
RU: проблема переобучения
Example_NL: Het overfitting-probleem treedt op als model trainingsdata uit het hoofd leert.
Example_RU: Проблема переобучения возникает когда модель запоминает тренировочные данные.
Category: ml

NL: het underfitting-probleem
Transcription: о́ндэрфитин проблэ́м
RU: проблема недообучения
Example_NL: Het underfitting-probleem ontstaat als model te simpel is voor de data.
Example_RU: Проблема недообучения возникает когда модель слишком проста для данных.
Category: ml

NL: de bias-variance-trade-off
Transcription: ба́йэс вэ́риэнс трэйт оф
RU: компромисс смещение-дисперсия
Example_NL: De bias-variance-trade-off balanceert model-complexiteit met generalisatie.
Example_RU: Компромисс смещение-дисперсия балансирует сложность модели с обобщением.
Category: ml

NL: het acteur-kritiek-model
Transcription: aktεr-kritIk-modεl
RU: модель актор-критик
Example_NL: Het acteur-kritiek-model combineert policy en waarde.
Example_RU: Модель актор-критик объединяет политику и ценность.
Category: ai

NL: de aandachtsgewicht
Transcription: AndAxtεsxεwixt
RU: вес внимания
Example_NL: Het aandachtsgewicht bepaalt relevantie van tokens.
Example_RU: Вес внимания определяет релевантность токенов.
Category: ai

NL: de aangeleerde-beloning
Transcription: AnxεlErdε-bεlɔniŋ
RU: выученное вознаграждение
Example_NL: De aangeleerde-beloning vervangt handgemaakte beloningsfuncties.
Example_RU: Выученное вознаграждение заменяет ручные функции вознаграждения.
Category: ai

NL: de actief-leren-strategie
Transcription: AktIf-lErε-stratεxI
RU: стратегия активного обучения
Example_NL: De actief-leren-strategie kiest informatieve voorbeelden.
Example_RU: Стратегия активного обучения выбирает информативные примеры.
Category: ai

NL: de agressief-verkenning
Transcription: AxrεsIf-fεrkεniŋ
RU: агрессивное исследование
Example_NL: De agressief-verkenning verkent omgeving snel.
Example_RU: Агрессивное исследование быстро изучает среду.
Category: ai

NL: de aggregatielaag
Transcription: axrεxAsIlax
RU: слой агрегации
Example_NL: De aggregatielaag combineert buurtknooppunten.
Example_RU: Слой агрегации объединяет соседние узлы.
Category: ai

NL: de attentie-mask
Transcription: atεnsi-mask
RU: маска внимания
Example_NL: De attentie-mask blokkeert toekomstige tokens.
Example_RU: Маска внимания блокирует будущие токены.
Category: ai

NL: de automatische-differentiatie
Transcription: ɔtomAtisε-difεrεnsiasi
RU: автоматическое дифференцирование
Example_NL: De automatische-differentiatie berekent gradiënten exact.
Example_RU: Автоматическое дифференцирование вычисляет градиенты точно.
Category: ai

NL: het Bayes-optimale-beleid
Transcription: bAys-ɔptimalε-bεlεyt
RU: байесовски оптимальная политика
Example_NL: Het Bayes-optimale-beleid maximaliseert verwachte beloning.
Example_RU: Байесовски оптимальная политика максимизирует ожидаемое вознаграждение.
Category: ai

NL: het beloningssignaal
Transcription: bεlɔniŋssixnAl
RU: сигнал вознаграждения
Example_NL: Het beloningssignaal stuurt RL-agent.
Example_RU: Сигнал вознаграждения направляет RL-агента.
Category: ai

NL: de bidirrectioneel-LSTM
Transcription: bidireksiɔnel-εlεstεεm
RU: двунаправленная LSTM
Example_NL: De bidirrectioneel-LSTM verwerkt beide richtingen.
Example_RU: Двунаправленная LSTM обрабатывает оба направления.
Category: ai

NL: de bootstrapping-methode
Transcription: buts-trApiŋ-mεtodε
RU: метод бутстрэппинга
Example_NL: De bootstrapping-methode schat onzekerheid.
Example_RU: Метод бутстрэппинга оценивает неопределённость.
Category: ai

NL: de capsule-netwerk
Transcription: kApsülε-nεtwεrk
RU: капсульная нейросеть
Example_NL: Het capsule-netwerk behoudt ruimtelijke relaties.
Example_RU: Капсульная нейросеть сохраняет пространственные отношения.
Category: ai

NL: de causale-inferentie
Transcription: kAuzAlε-infεrεnsi
RU: причинно-следственный вывод
Example_NL: De causale-inferentie onderscheidt correlatie van causaliteit.
Example_RU: Причинно-следственный вывод отличает корреляцию от причинности.
Category: ai

NL: het classificatierapport
Transcription: klasifikAsirapɔrt
RU: отчёт классификации
Example_NL: Het classificatierapport toont precisie en recall.
Example_RU: Отчёт классификации показывает точность и полноту.
Category: ai

NL: de confluentie-leren
Transcription: kɔnflüεnsiε-lErε
RU: конфлюентное обучение
Example_NL: De confluentie-leren combineert multimodaal.
Example_RU: Конфлюентное обучение объединяет мультимодальное.
Category: ai

NL: de counterfactual-voorspelling
Transcription: kɑuntεrfaktüAl-fɔrspεliŋ
RU: контрфактуальный прогноз
Example_NL: De counterfactual-voorspelling toont alternatieve uitkomst.
Example_RU: Контрфактуальный прогноз показывает альтернативный исход.
Category: ai

NL: de data-augmentatiestrategie
Transcription: dAtA-ɔxmεntAsi-strAtεxI
RU: стратегия аугментации данных
Example_NL: De data-augmentatiestrategie vergroot trainingsdataset.
Example_RU: Стратегия аугментации расширяет обучающий набор.
Category: ai

NL: de diepe-Q-netwerk
Transcription: diεpε-kwε-nεtwεrk
RU: глубокая Q-сеть
Example_NL: Het diepe-Q-netwerk schat actiewaarden.
Example_RU: Глубокая Q-сеть оценивает ценности действий.
Category: ai

NL: de dimensiereductie
Transcription: dimεnsireduktsi
RU: снижение размерности
Example_NL: De dimensiereductie verliest geen informatie.
Example_RU: Снижение размерности не теряет информацию.
Category: ai

NL: de discrete-actievereniging
Transcription: diskreetε-aksifεrεniɣiŋ
RU: дискретное пространство действий
Example_NL: De discrete-actievereniging heeft eindige keuzes.
Example_RU: Дискретное пространство действий имеет конечные выборы.
Category: ai

NL: de distributionele-semantiek
Transcription: distribüsiɔnεlε-zεmantik
RU: дистрибутивная семантика
Example_NL: De distributionele-semantiek modelleert woordbetekenis.
Example_RU: Дистрибутивная семантика моделирует значение слов.
Category: ai

NL: de ensemble-onzekerheid
Transcription: εnsAmblε-onzεkεrεyt
RU: неопределённость ансамбля
Example_NL: De ensemble-onzekerheid aggregeert meerdere modellen.
Example_RU: Неопределённость ансамбля агрегирует несколько моделей.
Category: ai

NL: de ervaringsherhaling
Transcription: εrfAriŋsεrɦAliŋ
RU: воспроизведение опыта
Example_NL: De ervaringsherhaling bewaard eerdere overgangen.
Example_RU: Воспроизведение опыта сохраняет прошлые переходы.
Category: ai

NL: de exploderende-gradient
Transcription: εksplodεrεndε-xrAdiεnt
RU: взрывной градиент
Example_NL: De exploderende-gradient destabiliseert neurale netwerken.
Example_RU: Взрывной градиент дестабилизирует нейросети.
Category: ai

NL: de fijnafstelling
Transcription: fεynafstεliŋ
RU: тонкая настройка
Example_NL: De fijnafstelling past pretrained modellen aan.
Example_RU: Тонкая настройка адаптирует предобученные модели.
Category: ai

NL: de featurebelangrijkheid
Transcription: fEtʃεrbεlAŋrεykεyt
RU: важность признаков
Example_NL: De featurebelangrijkheid rangschikt inputvariabelen.
Example_RU: Важность признаков ранжирует входные переменные.
Category: ai

NL: de feedforward-netwerk
Transcription: fEdfɔrwεrd-nεtwεrk
RU: прямонаправленная сеть
Example_NL: Het feedforward-netwerk heeft geen terugkoppelingen.
Example_RU: Прямонаправленная сеть не имеет обратных связей.
Category: ai

NL: de gedeelde-gewichten
Transcription: xεdεldε-xεwixtεn
RU: разделяемые веса
Example_NL: De gedeelde-gewichten verminderen parametercount.
Example_RU: Разделяемые веса уменьшают количество параметров.
Category: ai

NL: de generatief-adversarieel-netwerk
Transcription: xεnεrAtIf-AdvεrsAriEl-nεtwεrk
RU: генеративно-состязательная сеть
Example_NL: Het generatief-adversarieel-netwerk traint generator en discriminator.
Example_RU: ГСС обучает генератор и дискриминатор.
Category: ai

NL: de grafisch-neuraal-netwerk
Transcription: xrAfIs-nεürAl-nεtwεrk
RU: графовая нейронная сеть
Example_NL: Het grafisch-neuraal-netwerk verwerkt knooppunten.
Example_RU: Графовая нейросеть обрабатывает узлы.
Category: ai

NL: de gradiëntaccumulatie
Transcription: xrAdiεntAkümülasi
RU: накопление градиентов
Example_NL: De gradiëntaccumulatie simuleert grote batches.
Example_RU: Накопление градиентов имитирует большие пакеты.
Category: ai

NL: de hardmargin-SVM
Transcription: ɦArdmArxin-εsεfεm
RU: жёсткий SVM
Example_NL: De hardmargin-SVM werkt bij lineair scheidbare data.
Example_RU: Жёсткий SVM работает при линейно разделимых данных.
Category: ai

NL: de hyperparameteroptimalisatie
Transcription: ɦipεrparametεrɔptimalizasi
RU: оптимизация гиперпараметров
Example_NL: De hyperparameteroptimalisatie zoekt beste instellingen.
Example_RU: Оптимизация гиперпараметров ищет лучшие настройки.
Category: ai

NL: de informatieve-prior
Transcription: infɔrmAtIfε-prɑyr
RU: информативный априор
Example_NL: De informatieve-prior bevat voorkennis.
Example_RU: Информативный априор содержит предварительные знания.
Category: ai

NL: de instabiliteitstest
Transcription: instAbilItεytstest
RU: тест на нестабильность
Example_NL: De instabiliteitstest valideert robuustheid.
Example_RU: Тест на нестабильность проверяет устойчивость.
Category: ai

NL: de klasseactivatiekaart
Transcription: klasεaktivAsikart
RU: карта активации классов
Example_NL: De klasseactivatiekaart visualiseert modelaandacht.
Example_RU: Карта активации классов визуализирует внимание модели.
Category: ai

NL: de koudstart-probleem
Transcription: kɑutstart-prɔblEm
RU: проблема холодного старта
Example_NL: Het koudstart-probleem remt aanbevelingssystemen.
Example_RU: Проблема холодного старта сдерживает рекомендательные системы.
Category: ai

NL: de leernelheid
Transcription: lErsnεlεyt
RU: скорость обучения
Example_NL: De leernelheid bepaalt stapgrootte.
Example_RU: Скорость обучения определяет размер шага.
Category: ai

NL: de logit-schaling
Transcription: lɔxIt-sxAliŋ
RU: масштабирование логитов
Example_NL: De logit-schaling kalibreert temperatuurparameter.
Example_RU: Масштабирование логитов калибрует параметр температуры.
Category: ai

NL: de lossfunctie
Transcription: lɔsfünksi
RU: функция потерь
Example_NL: De lossfunctie kwantificeert voorspelfouten.
Example_RU: Функция потерь квантифицирует ошибки предсказания.
Category: ai

NL: de maatschappelijke-impact-AI
Transcription: mAtSApεlεkε-impAkt-Ai
RU: социальное воздействие ИИ
Example_NL: De maatschappelijke-impact-AI omvat banen en bias.
Example_RU: Социальное воздействие ИИ включает рабочие места и предвзятость.
Category: ai

NL: de meervoudige-hoofd-aandacht
Transcription: mErfɔdixε-ɦɔft-AndAxt
RU: многоголовое внимание
Example_NL: De meervoudige-hoofd-aandacht leert parallelrepresentaties.
Example_RU: Многоголовое внимание обучает параллельные представления.
Category: ai

NL: de minimaxstrategie
Transcription: minimax-strAtεxI
RU: стратегия минимакса
Example_NL: De minimaxstrategie minimaliseert maximaal verlies.
Example_RU: Стратегия минимакса минимизирует максимальные потери.
Category: ai

NL: de modeldistillatie
Transcription: modεldistilasi
RU: дистилляция модели
Example_NL: De modeldistillatie comprimeert grote modellen.
Example_RU: Дистилляция модели сжимает крупные модели.
Category: ai

NL: de mondelinge-taalverwerking
Transcription: mɔndεliŋε-talvεrwεrkiŋ
RU: обработка разговорного языка
Example_NL: De mondelinge-taalverwerking herkent spraak.
Example_RU: Обработка разговорного языка распознаёт речь.
Category: ai

NL: de redenering
Transcription: де ре´денеринх
RU: рассуждение; вывод
Example_NL: Redenering is een kernvaardigheid van KI-systemen.
Example_RU: Рассуждение — ключевой навык систем ИИ.
Category: AI

NL: de toestand
Transcription: де ту´стант
RU: состояние
Example_NL: De toestand beschrijft de huidige situatie.
Example_RU: Состояние описывает текущую ситуацию.
Category: AI

NL: optimaliseren
Transcription: оптимализе´рен
RU: оптимизировать
Example_NL: KI kan energieverbruik automatisch optimaliseren.
Example_RU: ИИ может автоматически оптимизировать потребление энергии.
Category: AI

NL: de beslissing
Transcription: де бесли´синх
RU: решение
Example_NL: Het systeem neemt beslissingen zonder menselijke ingreep.
Example_RU: Система принимает решения без вмешательства человека.
Category: AI

NL: het trainingsdata
Transcription: хет тре´нинхсда´та
RU: обучающие данные
Example_NL: Trainingsdata bevat gelabelde sensormetingen.
Example_RU: Обучающие данные содержат размеченные измерения датчиков.
Category: AI

NL: de trainingsset
Transcription: де тре´нинхсset
RU: обучающая выборка
Example_NL: De trainingsset bevat 80% van de data.
Example_RU: Обучающая выборка содержит 80% данных.
Category: AI

NL: de nauwkeurigheidsscore
Transcription: де на´укёрихейтсско´ре
RU: показатель точности
Example_NL: De nauwkeurigheidsscore is 95% op de testset.
Example_RU: Показатель точности на тестовой выборке — 95%.
Category: AI

NL: de output
Transcription: де а´утпут
RU: выходной результат; вывод
Example_NL: De output van het model is een klasse of waarde.
Example_RU: Выходной результат модели — класс или значение.
Category: AI

NL: de input
Transcription: де и´нпут
RU: входной сигнал; вход
Example_NL: De input zijn sensorwaarden van de kas.
Example_RU: Входной сигнал — значения датчиков теплицы.
Category: AI

NL: het zoekalgoritme
Transcription: хет зукалхоритме´
RU: поисковый алгоритм
Example_NL: Zoekalgoritmen vinden het kortste pad in een netwerk.
Example_RU: Поисковые алгоритмы находят кратчайший путь в сети.
Category: search

NL: de zoekruimte
Transcription: де зу´кройmте
RU: пространство поиска
Example_NL: De zoekruimte bevat alle mogelijke oplossingen.
Example_RU: Пространство поиска содержит все возможные решения.
Category: search

NL: de breedte-eerste zoekopdracht
Transcription: де bre´дте-е´рсте зу´копдрахт
RU: поиск в ширину
Example_NL: Breedte-eerste zoekopdracht exploreert laag voor laag.
Example_RU: Поиск в ширину исследует уровень за уровнем.
Category: search

NL: de diepte-eerste zoekopdracht
Transcription: де ди´пте-е´рсте зу´копдрахт
RU: поиск в глубину
Example_NL: Diepte-eerste zoekopdracht volgt één pad volledig.
Example_RU: Поиск в глубину полностью следует одному пути.
Category: search

NL: de kosten
Transcription: де ко´стен
RU: стоимость; затраты
Example_NL: De kosten van een pad zijn de som van de takken.
Example_RU: Стоимость пути — сума всех рёбер.
Category: search

NL: het optimale pad
Transcription: хет оптима´ле пат
RU: оптимальный путь
Example_NL: A* garandeert het optimale pad bij een goede heuristiek.
Example_RU: A* гарантирует оптимальный путь при корректной эвристике.
Category: search

NL: de greedige zoekopdracht
Transcription: де хри´дихе зу´копдрахт
RU: жадный поиск
Example_NL: Greedige zoekopdracht kiest altijd de beste lokale stap.
Example_RU: Жадный поиск всегда выбирает локально лучший шаг.
Category: search

NL: de alfa-beta-snoei
Transcription: де а´лфа-бе´та-сну´и
RU: альфа-бета-отсечение
Example_NL: Alfa-beta-snoei verwijdert onnodige zoektakken.
Example_RU: Альфа-бета-отсечение убирает лишние ветви поиска.
Category: search

NL: het simulated annealing
Transcription: хет симьюле´йтед а´нилинх
RU: имитация отжига
Example_NL: Simulated annealing ontsnapt aan lokale minima.
Example_RU: Имитация отжига позволяет выйти из локальных минимумов.
Category: search

NL: de lokale zoekopdracht
Transcription: де лока´ле зу´копдрахт
RU: локальный поиск
Example_NL: Lokale zoekopdracht begint vanuit een willekeurige toestand.
Example_RU: Локальный поиск начинается из случайного состояния.
Category: search

NL: de hillclimbing
Transcription: де хилкла´йминх
RU: подъём на холм
Example_NL: Hillclimbing verbetert continu de huidige toestand.
Example_RU: Подъём на холм непрерывно улучшает текущее состояние.
Category: search

NL: het globale optimum
Transcription: хет хлоба´ле о´птимум
RU: глобальный оптимум
Example_NL: Het doel is het globale optimum te vinden.
Example_RU: Цель — найти глобальный оптимум.
Category: search

NL: de selectie
Transcription: де селе´ktsi
RU: отбор; селекция
Example_NL: Selectie kiest de beste individuen voor reproductie.
Example_RU: Отбор выбирает лучших особей для воспроизводства.
Category: search

NL: de fitnesswaarde
Transcription: де фи´тнесва´рде
RU: значение приспособленности
Example_NL: De fitnesswaarde meet hoe goed een oplossing is.
Example_RU: Значение приспособленности измеряет качество решения.
Category: search

NL: de swarm intelligence
Transcription: де сварм интелихе´nsi
RU: роевой интеллект
Example_NL: Swarm intelligence bootst het gedrag van bijen na.
Example_RU: Роевой интеллект имитирует поведение пчёл.
Category: search

NL: het partikelzwerm
Transcription: хет па´ртикелзверм
RU: рой частиц
Example_NL: Partikelzwermoptimalisatie zoekt collectief naar het optimum.
Example_RU: Оптимизация роем частиц коллективно ищет оптимум.
Category: search

NL: de constraint-satisfactie
Transcription: де ко´нстрейнт-сатисфа´kтsi
RU: удовлетворение ограничений
Example_NL: Constraint-satisfactie zoekt waarden die aan regels voldoen.
Example_RU: Удовлетворение ограничений ищет значения соответствующие правилам.
Category: search

NL: de doorzoekdiepte
Transcription: де ду´рзухди´пте
RU: глубина поиска
Example_NL: De doorzoekdiepte bepaalt hoever het algoritme kijkt.
Example_RU: Глубина поиска определяет насколько далеко смотрит алгоритм.
Category: search

NL: optimaliteit
Transcription: оптималите´йт
RU: оптимальность
Example_NL: Optimaliteit garandeert de beste oplossing.
Example_RU: Оптимальность гарантирует наилучшее решение.
Category: search

NL: de evaluatiefunctie
Transcription: де еваллюа´tsi-фо´нктsi
RU: функция оценки
Example_NL: De evaluatiefunctie schat de afstand tot het doel.
Example_RU: Функция оценки оценивает расстояние до цели.
Category: search

NL: de doeltoestand
Transcription: де ду´лту´стант
RU: целевое состояние
Example_NL: De doeltoestand beschrijft de gewenste situatie.
Example_RU: Целевое состояние описывает желаемую ситуацию.
Category: search

NL: de beginknoop
Transcription: де бехи´нкнуп
RU: начальный узел
Example_NL: De beginknoop is het startpunt van de zoekopdracht.
Example_RU: Начальный узел — отправная точка поиска.
Category: search

NL: het semantisch net
Transcription: хет сема´нтис нет
RU: семантическая сеть
Example_NL: Een semantisch net toont relaties tussen begrippen.
Example_RU: Семантическая сеть показывает отношения между понятиями.
Category: knowledge

NL: het expertensysteem
Transcription: хет е´кспертенсисте´ем
RU: экспертная система
Example_NL: Een expertensysteem simuleert de kennis van een specialist.
Example_RU: Экспертная система имитирует знания специалиста.
Category: knowledge

NL: de inferentieengine
Transcription: де инфере´нtsi-е´нджин
RU: механизм вывода
Example_NL: De inferentieengine past regels toe op de kennisbank.
Example_RU: Механизм вывода применяет правила к базе знаний.
Category: knowledge

NL: de redeneerder
Transcription: де ре´денердер
RU: рассуждатель; инферентор
Example_NL: De redeneerder leidt conclusies af uit de invoer.
Example_RU: Рассуждатель выводит заключения из входных данных.
Category: knowledge

NL: de hiërarchie
Transcription: де хиёра´рхi
RU: иерархия
Example_NL: De hiërarchie toont welke klassen meer specifiek zijn.
Example_RU: Иерархия показывает какие классы более специфичны.
Category: knowledge

NL: het RDF
Transcription: хет Эр-Де-Еф
RU: RDF (язык описания ресурсов)
Example_NL: RDF stelt kennis voor als subject-predicaat-object triples.
Example_RU: RDF представляет знания как тройки субъект-предикат-объект.
Category: knowledge

NL: het OWL
Transcription: хет О-Ве-Ел
RU: OWL (язык веб-онтологий)
Example_NL: OWL voegt rijkere expressiviteit toe aan ontologieën.
Example_RU: OWL добавляет более богатую выразительность онтологиям.
Category: knowledge

NL: het SPARQL
Transcription: хет Спа´ркел
RU: SPARQL (язык запросов)
Example_NL: SPARQL bevraagt kennisgrafen op een gestructureerde manier.
Example_RU: SPARQL запрашивает графы знаний структурированным образом.
Category: knowledge

NL: de kennisgraaf
Transcription: де ке´нисхра´ф
RU: граф знаний
Example_NL: Een kennisgraaf verbindt entiteiten via relaties.
Example_RU: Граф знаний связывает сущности через отношения.
Category: knowledge

NL: de onzekerheid
Transcription: де о´нзекерейт
RU: неопределённость
Example_NL: Onzekerheid in kennisrepresentatie vereist probabilistische methoden.
Example_RU: Неопределённость в представлении знаний требует вероятностных методов.
Category: knowledge

NL: het Bayesiaans netwerk
Transcription: хет Байезиа´нс не´тверк
RU: байесовская сеть
Example_NL: Een Bayesiaans netwerk modelleert conditionele afhankelijkheden.
Example_RU: Байесовская сеть моделирует условные зависимости.
Category: knowledge

NL: de closed world aanname
Transcription: де клоузд ве´релт а´нна´ме
RU: предположение закрытого мира
Example_NL: Databases gebruiken usually een closed world aanname.
Example_RU: Базы данных обычно используют предположение закрытого мира.
Category: knowledge

NL: de redeneerresolutie
Transcription: де ре´денеррезолю´тsi
RU: метод резолюции
Example_NL: Resolutie bewijst stellingen door weerlegging.
Example_RU: Метод резолюции доказывает утверждения от противного.
Category: knowledge

NL: de domeinkennis
Transcription: де домейнке´nis
RU: знания предметной области
Example_NL: Domeinkennis verbetert de prestaties van KI-systemen.
Example_RU: Знания предметной области улучшают производительность систем ИИ.
Category: knowledge

NL: de basiskennis
Transcription: де ba´siskennis
RU: базовые знания
Example_NL: Basiskennis beschrijft algemene feiten over de wereld.
Example_RU: Базовые знания описывают общие факты о мире.
Category: knowledge

NL: de redeneermodule
Transcription: де ре´денеermo´dyle
RU: модуль рассуждения
Example_NL: De redeneermodule leidt nieuwe informatie af uit bestaande feiten.
Example_RU: Модуль рассуждения выводит новую информацию из существующих фактов.
Category: knowledge

NL: de kennisbron
Transcription: де ке´нисброн
RU: источник знаний
Example_NL: Meerdere kennisbronnen worden gecombineerd in de kennisbank.
Example_RU: Несколько источников знаний объединяются в базе знаний.
Category: knowledge

NL: de support vector machine
Transcription: де со´ппорт ве´ктор машие´н
RU: метод опорных векторов
Example_NL: SVM vindt de optimale beslissingsgrens.
Example_RU: МОВ находит оптимальную разделяющую границу.
Category: supervised learning

NL: de gewichten
Transcription: де хева´хтен
RU: веса (нейросети)
Example_NL: De gewichten worden aangepast tijdens backpropagatie.
Example_RU: Веса корректируются в процессе обратного распространения.
Category: supervised learning

NL: de bias-term
Transcription: де ба´jas-терм
RU: член смещения
Example_NL: De bias-term verschuift de activatiefunctie.
Example_RU: Член смещения смещает функцию активации.
Category: supervised learning

NL: de klasse-onbalans
Transcription: де кла´se-о´нбала´нс
RU: дисбаланс классов
Example_NL: Klasse-onbalans verslechtert de prestaties op de minderheidsklasse.
Example_RU: Дисбаланс классов ухудшает результаты на классе меньшинства.
Category: supervised learning

NL: de over-sampling
Transcription: де о´вер-са´мплинх
RU: сверхвыборка
Example_NL: Over-sampling vergroot de minderheidsklasse kunstmatig.
Example_RU: Сверхвыборка искусственно увеличивает класс меньшинства.
Category: supervised learning

NL: de cross-entropie
Transcription: де кросентро´pi
RU: перекрёстная энтропия
Example_NL: Cross-entropie is een veelgebruikte verliesfunctie voor classificatie.
Example_RU: Перекрёстная энтропия — широко используемая функция потерь для классификации.
Category: supervised learning

NL: de transferlearning
Transcription: де тра´нсферле´рнинх
RU: трансферное обучение
Example_NL: Transferlearning hergebruikt een voorgetraind model.
Example_RU: Трансферное обучение повторно использует предобученную модель.
Category: supervised learning

NL: de voorgetrainde gewichten
Transcription: де вурхетре´нде хева´хтен
RU: предобученные веса
Example_NL: Voorgetrainde gewichten versnellen de training aanzienlijk.
Example_RU: Предобученные веса значительно ускоряют обучение.
Category: supervised learning

NL: de classificator
Transcription: де класифика´тор
RU: классификатор
Example_NL: Een classificator wijst klassen toe aan invoerdata.
Example_RU: Классификатор присваивает классы входным данным.
Category: supervised learning

NL: de regressiemodel
Transcription: де рехре´siмоде´л
RU: регрессионная модель
Example_NL: Een regressiemodel voorspelt continue waarden.
Example_RU: Регрессионная модель предсказывает непрерывные значения.
Category: supervised learning

NL: de k-nearest neighbours
Transcription: де ка-ни´рест не´йборс
RU: метод k ближайших соседей
Example_NL: KNN classificeert op basis van de k dichtstbijzijnde voorbeelden.
Example_RU: KNN классифицирует на основе k ближайших примеров.
Category: supervised learning

NL: de ensemblemethode
Transcription: де аnsа´мбленмето´де
RU: ансамблевый метод
Example_NL: Ensemblemethoden combineren meerdere modellen voor betere prestaties.
Example_RU: Ансамблевые методы объединяют несколько моделей для лучших результатов.
Category: supervised learning

NL: het k-means algoritme
Transcription: хет ка-ми´нс алхоритме´
RU: алгоритм k-средних
Example_NL: K-means verdeelt data in k clusters op basis van afstand.
Example_RU: K-средних разбивает данные на k кластеров по расстоянию.
Category: unsupervised learning

NL: het centroid
Transcription: хет се´нтройд
RU: центроид; центр кластера
Example_NL: Het centroid is het gemiddeldepunt van een cluster.
Example_RU: Центроид — средняя точка кластера.
Category: unsupervised learning

NL: het dendrogram
Transcription: хет де´ндрохра´м
RU: дендрограмма
Example_NL: Het dendrogram visualiseert de hiërarchie van clusters.
Example_RU: Дендрограмма визуализирует иерархию кластеров.
Category: unsupervised learning

NL: het ruis-punt
Transcription: хет ро´йспонт
RU: точка шума; выброс
Example_NL: Ruispunten horen bij geen enkel cluster.
Example_RU: Точки шума не принадлежат ни одному кластеру.
Category: unsupervised learning

NL: de hoofdcomponent
Transcription: де хо´фдкомпонент
RU: главная компонента
Example_NL: De eerste hoofdcomponent verklaart de meeste variantie.
Example_RU: Первая главная компонента объясняет наибольшую часть дисперсии.
Category: unsupervised learning

NL: de manifold learning
Transcription: де ма´нифолд ле´рнинх
RU: обучение на многообразиях
Example_NL: Manifold learning onthult verborgen structuren in hoge-dimensionele data.
Example_RU: Обучение на многообразиях раскрывает скрытые структуры в многомерных данных.
Category: unsupervised learning

NL: de reconstructiefout
Transcription: де рекonstrukси´фаут
RU: ошибка реконструкции
Example_NL: Een lage reconstructiefout wijst op een goede codering.
Example_RU: Низкая ошибка реконструкции указывает на хорошее кодирование.
Category: unsupervised learning

NL: de associatieregel
Transcription: де асosi´a´tsiере´хел
RU: правило ассоциации
Example_NL: Associatieregels vinden verbanden in transactiedata.
Example_RU: Правила ассоциации находят связи в транзакционных данных.
Category: unsupervised learning

NL: de itemset
Transcription: де а´йtemset
RU: набор элементов
Example_NL: Een frequente itemset komt vaak voor in de dataset.
Example_RU: Частый набор элементов встречается часто в наборе данных.
Category: unsupervised learning

NL: de steun
Transcription: де сте´юн
RU: поддержка (support)
Example_NL: De steun meet hoe vaak een itemset voorkomt.
Example_RU: Поддержка измеряет как часто встречается набор элементов.
Category: unsupervised learning

NL: de lift
Transcription: де лифт
RU: лифт (метрика)
Example_NL: Een lift groter dan 1 wijst op een positief verband.
Example_RU: Лифт больше 1 указывает на положительную связь.
Category: unsupervised learning

NL: de uitbijter
Transcription: де е´йтбейтер
RU: выброс
Example_NL: Een uitbijter ligt ver van de rest van de data.
Example_RU: Выброс находится далеко от остальных данных.
Category: unsupervised learning

NL: het dichte gebied
Transcription: хет ди´хте хеби´д
RU: плотная область
Example_NL: Normale data bevindt zich in dichte gebieden.
Example_RU: Нормальные данные находятся в плотных областях.
Category: unsupervised learning

NL: de zelf-organiserende kaart
Transcription: де зелф-орханизе´ренде ка´рт
RU: самоорганизующаяся карта
Example_NL: Een zelf-organiserende kaart projecteert data op een rooster.
Example_RU: Самоорганизующаяся карта проецирует данные на сетку.
Category: unsupervised learning

NL: de competitief leren
Transcription: де компetiti´f ле´рен
RU: конкурентное обучение
Example_NL: Bij competitief leren winnen neuronen de strijd om activering.
Example_RU: При конкурентном обучении нейроны борются за активацию.
Category: unsupervised learning

NL: de vectorkwantisatie
Transcription: де ве´kторква´нtiза´tsi
RU: векторное квантование
Example_NL: Vectorkwantisatie benadert data met een eindig woordenboek.
Example_RU: Векторное квантование аппроксимирует данные конечным словарём.
Category: unsupervised learning

NL: de Gaussian mixture model
Transcription: де Хауссиа´н ми´ктсjer моде´л
RU: модель гауссовой смеси
Example_NL: Een GMM modelleert data als combinatie van Gauss-verdelingen.
Example_RU: Модель гауссовой смеси описывает данные как комбинацию распределений Гаусса.
Category: unsupervised learning

NL: de expectation-maximisation
Transcription: де ekспекта´тsiоn-максимиза´tsi
RU: EM-алгоритм
Example_NL: EM-algoritme schat de parameters van een GM-model.
Example_RU: EM-алгоритм оценивает параметры модели гауссовой смеси.
Category: unsupervised learning

NL: de topic modelling
Transcription: де то´пик моде´линх
RU: тематическое моделирование
Example_NL: Topic modelling ontdekt thema's in tekstcorpora.
Example_RU: Тематическое моделирование обнаруживает темы в текстовых корпусах.
Category: unsupervised learning

NL: de latente Dirichlet-allocatie
Transcription: де lате´нте Дирихле-алока´тsi
RU: латентное распределение Дирихле
Example_NL: LDA is een veelgebruikte topic-modelleringsmethode.
Example_RU: LDA — широко применяемый метод тематического моделирования.
Category: unsupervised learning

NL: de co-occurentie
Transcription: де ко-оку´rентsi
RU: совстречаемость
Example_NL: Co-occurentie telt hoe vaak woorden samen voorkomen.
Example_RU: Совстречаемость считает как часто слова встречаются вместе.
Category: unsupervised learning

NL: de Q-waarde
Transcription: де ку-ва´рде
RU: Q-значение
Example_NL: De Q-waarde schat de langetermijnbeloning van een actie.
Example_RU: Q-значение оценивает долгосрочное вознаграждение за действие.
Category: reinforcement learning

NL: de Q-tabel
Transcription: де ку-та´бел
RU: Q-таблица
Example_NL: De Q-tabel slaat Q-waarden op voor elke toestand-actiepaar.
Example_RU: Q-таблица хранит Q-значения для каждой пары состояние-действие.
Category: reinforcement learning

NL: het deep Q-netwerk
Transcription: хет дип ку-не´тверк
RU: глубокая Q-сеть
Example_NL: Een deep Q-netwerk vervangt de Q-tabel door een neuraal netwerk.
Example_RU: Глубокая Q-сеть заменяет Q-таблицу нейронной сетью.
Category: reinforcement learning

NL: de epsilon-gretig
Transcription: де е´псилон-хри´дих
RU: эпсилон-жадный
Example_NL: Epsilon-grettige exploratie balanceert verkenning en exploitatie.
Example_RU: Эпсилон-жадное исследование балансирует разведку и эксплуатацию.
Category: reinforcement learning

NL: de verkenning
Transcription: де верке´нинх
RU: исследование среды (exploration)
Example_NL: Verkenning test nieuwe acties om betere beloningen te vinden.
Example_RU: Исследование пробует новые действия для поиска лучших вознаграждений.
Category: reinforcement learning

NL: de kortingsfactor
Transcription: де ко´rtinхsfa´ktor
RU: коэффициент дисконтирования
Example_NL: De kortingsfactor weegt toekomstige beloningen lager.
Example_RU: Коэффициент дисконтирования снижает вес будущих вознаграждений.
Category: reinforcement learning

NL: de retourfunctie
Transcription: де ретурфо´нктsi
RU: функция дохода
Example_NL: De retourfunctie optelt beloningen over de tijd.
Example_RU: Функция дохода суммирует вознаграждения во времени.
Category: reinforcement learning

NL: het Markov-beslisproces
Transcription: хет Ма´ркоф-беслиспросе´с
RU: Марковский процесс принятия решений
Example_NL: RL is gebaseerd op het Markov-beslisproces.
Example_RU: Обучение с подкреплением основано на Марковском процессе принятия решений.
Category: reinforcement learning

NL: de toestandsovergangskans
Transcription: де ту´стантсо´верха´нхска´нс
RU: вероятность перехода состояния
Example_NL: De overgangskans beschrijft hoe de omgeving reageert op acties.
Example_RU: Вероятность перехода описывает как среда реагирует на действия.
Category: reinforcement learning

NL: de beleidsgradiënt
Transcription: де бeле´йтсхра´diënt
RU: градиент политики
Example_NL: Beleidsgradiëntmethoden optimaliseren het beleid direct.
Example_RU: Методы градиента политики оптимизируют политику напрямую.
Category: reinforcement learning

NL: het actor-critic model
Transcription: хет а´ктор-кри´тик моде´л
RU: модель актор-критик
Example_NL: Actor-critic combineert beleidsgradiënt en waardeschatting.
Example_RU: Актор-критик объединяет градиент политики и оценку ценности.
Category: reinforcement learning

NL: de actor
Transcription: де а´ктор
RU: актор (агент действий)
Example_NL: De actor kiest acties op basis van het beleid.
Example_RU: Актор выбирает действия на основе политики.
Category: reinforcement learning

NL: de critic
Transcription: де кри´тик
RU: критик (оценщик)
Example_NL: De critic schat de waarde van toestanden.
Example_RU: Критик оценивает ценность состояний.
Category: reinforcement learning

NL: de waardeschatting
Transcription: де ва´рдесха´tинх
RU: оценка ценности
Example_NL: Waardeschatting geeft aan hoe goed een toestand is.
Example_RU: Оценка ценности показывает насколько хорошо состояние.
Category: reinforcement learning

NL: de omgevingssimulatie
Transcription: де о´мхевинхссимюла´tsi
RU: симуляция среды
Example_NL: Een omgevingssimulatie traint de agent veilig.
Example_RU: Симуляция среды обучает агента в безопасных условиях.
Category: reinforcement learning

NL: het spelomgeving
Transcription: хет spelo´mхевинх
RU: игровая среда
Example_NL: OpenAI Gym biedt spelomgevingen voor RL-training.
Example_RU: OpenAI Gym предоставляет игровые среды для обучения с подкреплением.
Category: reinforcement learning

NL: de terugkoppeling
Transcription: де терукко´пелинх
RU: обратная связь
Example_NL: Vertraagde terugkoppeling maakt RL moeilijker.
Example_RU: Отсроченная обратная связь усложняет обучение с подкреплением.
Category: reinforcement learning

NL: de vertraagde beloning
Transcription: де вертра´хде белу´нинх
RU: отложенное вознаграждение
Example_NL: Bij vertraagde beloning is de leercurve steiler.
Example_RU: При отложенном вознаграждении кривая обучения круче.
Category: reinforcement learning

NL: het episodisch leren
Transcription: хет еpisо´dis ле´рнинх
RU: эпизодическое обучение
Example_NL: Episodisch leren wordt gereset na elk episode.
Example_RU: Эпизодическое обучение сбрасывается после каждого эпизода.
Category: reinforcement learning

NL: het continue leren
Transcription: хет конti´нüe ле´рнинх
RU: непрерывное обучение
Example_NL: Continue taken hebben geen duidelijk eindpunt.
Example_RU: Непрерывные задачи не имеют чёткой конечной точки.
Category: reinforcement learning

NL: de proximal policy optimisation
Transcription: де про´ksimal po´lisi оптимиза´tsi
RU: проксимальная оптимизация политики
Example_NL: PPO is een stabiel beleidsgradiëntalgoritme.
Example_RU: PPO — стабильный алгоритм градиента политики.
Category: reinforcement learning

NL: de beloningsfunctie
Transcription: де белу´нинхсфо´нktsi
RU: функция вознаграждения
Example_NL: Het ontwerpen van de beloningsfunctie is cruciaal.
Example_RU: Проектирование функции вознаграждения критически важно.
Category: reinforcement learning

NL: het beloningsshaping
Transcription: хет белу´нинхсше´йпинх
RU: формирование вознаграждения
Example_NL: Beloningsshaping helpt de agent sneller te leren.
Example_RU: Формирование вознаграждения помогает агенту учиться быстрее.
Category: reinforcement learning

NL: de multi-agent RL
Transcription: де мо´лти-а´хент Эр-Эл
RU: многоагентное обучение с подкреплением
Example_NL: Multi-agent RL modelleert samenwerking of concurrentie.
Example_RU: Многоагентное обучение моделирует сотрудничество или конкуренцию.
Category: reinforcement learning

NL: de inverse reinforcement learning
Transcription: де и´нверсе ри´нфорсment ле´рнинх
RU: обратное обучение с подкреплением
Example_NL: IRL leidt de beloningsfunctie af uit gedemonstreerd gedrag.
Example_RU: IRL выводит функцию вознаграждения из наблюдаемого поведения.
Category: reinforcement learning

NL: het imitatieleren
Transcription: хет имита´tsiele´рен
RU: обучение через имитацию
Example_NL: Imitatieleren bootst het gedrag van een expert na.
Example_RU: Обучение через имитацию воспроизводит поведение эксперта.
Category: reinforcement learning

NL: de parallelle simulatie
Transcription: де пара´лелле simüла´tsi
RU: параллельная симуляция
Example_NL: Parallelle simulatie versnelt de datacollectie voor RL.
Example_RU: Параллельная симуляция ускоряет сбор данных для обучения.
Category: reinforcement learning

NL: de veilig RL
Transcription: де ва´йлих Эр-Эл
RU: безопасное обучение с подкреплением
Example_NL: Veilig RL beperkt gevaarlijke acties tijdens training.
Example_RU: Безопасное обучение ограничивает опасные действия в процессе обучения.
Category: reinforcement learning

NL: de modelgebaseerde RL
Transcription: де моде´лхеба´сeerde Эр-Эл
RU: модельное обучение с подкреплением
Example_NL: Modelgebaseerde RL plant acties via een intern model.
Example_RU: Модельное обучение планирует действия через внутреннюю модель.
Category: reinforcement learning

NL: de least squares
Transcription: де лист ска´веерс
RU: метод наименьших квадратов
Example_NL: Least squares minimaliseert de som van gekwadrateerde residuen.
Example_RU: Метод наименьших квадратов минимизирует сумму квадратов остатков.
Category: regression

NL: de collineariteit
Transcription: де коlинеарите´йт
RU: коллинеарность
Example_NL: Collineariteit treedt op als invoervariabelen sterk gecorreleerd zijn.
Example_RU: Коллинеарность возникает при сильной корреляции входных переменных.
Category: regression

NL: de sigmoidfunctie
Transcription: де сихмо´йдфо´нктsi
RU: сигмоидная функция
Example_NL: De sigmoidfunctie zet elke invoer om naar een waarde tussen 0 en 1.
Example_RU: Сигмоидная функция преобразует любой вход в значение от 0 до 1.
Category: regression

NL: de kansdrempel
Transcription: де ка´нсдрempel
RU: порог вероятности
Example_NL: Een kansdrempel van 0.5 bepaalt de klasse-grens.
Example_RU: Порог вероятности 0.5 определяет границу классов.
Category: regression

NL: de maximale aannemelijkheid
Transcription: де максима´ле а´нне´melikhейт
RU: максимальное правдоподобие
Example_NL: Logistische regressie wordt gefit via maximale aannemelijkheid.
Example_RU: Логистическая регрессия подгоняется методом максимального правдоподобие.
Category: regression

NL: de Pearson correlatie
Transcription: де Пе´арсон коreла´tsi
RU: корреляция Пирсона
Example_NL: Pearson correlatie meet lineaire afhankelijkheid tussen variabelen.
Example_RU: Корреляция Пирсона измеряет линейную зависимость переменных.
Category: regression

NL: de normaliteitsvereiste
Transcription: де нормалите´йтсвере´йste
RU: требование нормальности
Example_NL: Lineaire regressie veronderstelt normale residuen.
Example_RU: Линейная регрессия предполагает нормальность остатков.
Category: regression

NL: de homoskedasticiteit
Transcription: де гомоскeда´стicите´йт
RU: гомоскедастичность
Example_NL: Homoskedasticiteit betekent gelijkmatige variantie van residuen.
Example_RU: Гомоскедастичность означает равномерную дисперсию остатков.
Category: regression

NL: de tijdreeksregressie
Transcription: де тейтре´ксрехре´si
RU: регрессия на временных рядах
Example_NL: Tijdreeksregressie modelleert trends in de loop van de tijd.
Example_RU: Регрессия на временных рядах моделирует тенденции во времени.
Category: regression

NL: de autorisatieregressor
Transcription: де аutoréхresor
RU: авторегрессор
Example_NL: Autoregressieve modellen gebruiken vroegere waarden als features.
Example_RU: Авторегрессивные модели используют прошлые значения как признаки.
Category: regression

NL: de k-voudig kruisvalidatie
Transcription: де ка-vu´dih кро´йсвалida´tsi
RU: k-кратная перекрёстная проверка
Example_NL: K-voudige kruisvalidatie splitst data in k deelsets.
Example_RU: k-кратная перекрёстная проверка разбивает данные на k частей.
Category: regression

NL: de gemiddelde absolute fout
Transcription: де хемиддельде абsолю´те фаут
RU: средняя абсолютная ошибка
Example_NL: MAE is minder gevoelig voor uitbijters dan MSE.
Example_RU: MAE менее чувствительна к выбросам чем MSE.
Category: regression

NL: de voorspellend interval
Transcription: де вурспелend интерва´л
RU: прогностический интерлвал
Example_NL: Het voorspellend interval geeft de onzekerheid van een voorspelling.
Example_RU: Прогностический интервал отражает неопределённость прогноза.
Category: regression

NL: de F-statistiek
Transcription: де Еф-статисти´к
RU: F-статистика
Example_NL: De F-statistiek test de algehele significantie van het model.
Example_RU: F-статистика проверяет общую значимость модели.
Category: regression

NL: het regressiediagram
Transcription: хет rехrési-diаhram
RU: диаграмма регрессии
Example_NL: Het regressiediagram toont de fit van de regressielijn.
Example_RU: Диаграмма регрессии показывает качество подгонки.
Category: regression

NL: de lineaire veronderstelling
Transcription: де линеа´ire verondrste´линх
RU: предположение линейности
Example_NL: De lineaire veronderstelling kan worden getoetst met residuenplots.
Example_RU: Предположение линейности можно проверить с помощью графиков остатков.
Category: regression

NL: de stapsgewijze regressie
Transcription: де ста´psхeвейze rехrési
RU: пошаговая регрессия
Example_NL: Stapsgewijze regressie selecteert automatisch de beste predictors.
Example_RU: Пошаговая регрессия автоматически отбирает лучшие предикторы.
Category: regression

NL: de feature selectie
Transcription: де фи´tsjer sеlе´ktsi
RU: отбор признаков
Example_NL: Feature selectie verwijdert irrelevante of redundante features.
Example_RU: Отбор признаков удаляет нерелевантные или избыточные признаки.
Category: regression

NL: het terugwaartse eliminatie
Transcription: хет терукwa´rtsе еlimина´tsi
RU: обратное исключение
Example_NL: Terugwaartse eliminatie begint met alle features en verwijdert één voor één.
Example_RU: Обратное исключение начинает со всех признаков и последовательно удаляет.
Category: regression

NL: de voorwaartse selectie
Transcription: де вурва´rtse sеlе´ktsi
RU: прямой отбор
Example_NL: Voorwaartse selectie voegt één voor één de beste features toe.
Example_RU: Прямой отбор последовательно добавляет лучшие признаки.
Category: regression

NL: de gestandaardiseerde coëfficiënt
Transcription: де хестандaardizе´erde ко-ефисиëнт
RU: стандартизированный коэффициент
Example_NL: Gestandaardiseerde coëfficiënten zijn vergelijkbaar over features heen.
Example_RU: Стандартизированные коэффициенты сопоставимы между признаками.
Category: regression

NL: de fit
Transcription: де фит
RU: подгонка; аппроксимация
Example_NL: Een goede fit betekent dat het model de data goed beschrijft.
Example_RU: Хорошая подгонка означает что модель хорошо описывает данные.
Category: regression

NL: de splits
Transcription: де сплитс
RU: разбиение; ветвление
Example_NL: Bij elke splits wordt de data verdeeld in twee groepen.
Example_RU: При каждом разбиении данные делятся на две группы.
Category: decision trees

NL: de informatiemassa
Transcription: де информа´tsiema´ssa
RU: мера информации
Example_NL: Informatiemassa meet hoe gemengd een knooppunt is.
Example_RU: Мера информации измеряет неоднородность узла.
Category: decision trees

NL: de Gini-onzuiverheid
Transcription: де Хи´ни-о´нзüверхейт
RU: индекс Джини
Example_NL: De Gini-onzuiverheid meet de kans op een foutieve classificatie.
Example_RU: Индекс Джини измеряет вероятность ошибочной классификации.
Category: decision trees

NL: de informatiemeerwaarde
Transcription: де информа´tsiеme´рва´рде
RU: прирост информации
Example_NL: Informatiemeerwaarde kiest de meest informatieve split.
Example_RU: Прирост информации выбирает наиболее информативное разбиение.
Category: decision trees

NL: de CART
Transcription: де Се-А-Эр-Те
RU: CART (алгоритм деревьев)
Example_NL: CART bouwt binaire beslissingsbomen voor classificatie en regressie.
Example_RU: CART строит бинарные деревья для классификации и регрессии.
Category: decision trees

NL: het ID3-algoritme
Transcription: хет И-Де-Дри алхоритме´
RU: алгоритм ID3
Example_NL: ID3 gebruikt informatiemeerwaarde om de boom te bouwen.
Example_RU: ID3 использует прирост информации для построения дерева.
Category: decision trees

NL: het C4.5-algoritme
Transcription: хет Се-фир-ко´ма-фейф алхоритме´
RU: алгоритм C4.5
Example_NL: C4.5 verbetert ID3 met genormaliseerde informatiemeerwaarde.
Example_RU: C4.5 улучшает ID3 с нормализованным приростом информации.
Category: decision trees

NL: het out-of-bag sample
Transcription: хет аут-о´ф-ба´х са´мпel
RU: выборка «вне мешка»
Example_NL: Out-of-bag samples toetsen de boom zonder aparte testset.
Example_RU: Выборка вне мешка проверяет дерево без отдельной тестовой выборки.
Category: decision trees

NL: de feature importance
Transcription: де фи´tsjer импо´ртенс
RU: важность признака
Example_NL: Feature importance rangschikt features op hun bijdrage.
Example_RU: Важность признака ранжирует признаки по их вкладу.
Category: decision trees

NL: de CatBoost
Transcription: де ка´т-Бу´ст
RU: CatBoost
Example_NL: CatBoost behandelt categorische features automatisch.
Example_RU: CatBoost автоматически обрабатывает категориальные признаки.
Category: decision trees

NL: de zwakke leerder
Transcription: де зва´ке ле´рдер
RU: слабый обучающийся
Example_NL: Boosting combineert zwakke leerders tot een sterke leerder.
Example_RU: Бустинг объединяет слабых обучающихся в сильного.
Category: decision trees

NL: de sterke leerder
Transcription: де стерке ле´рдер
RU: сильный обучающийся
Example_NL: Een sterk model wordt gebouwd uit vele zwakke modellen.
Example_RU: Сильная модель строится из множества слабых.
Category: decision trees

NL: de AdaBoost
Transcription: де А´да-бу´ст
RU: AdaBoost
Example_NL: AdaBoost verhoogt het gewicht van fout geclassificeerde samples.
Example_RU: AdaBoost увеличивает вес неверно классифицированных образцов.
Category: decision trees

NL: de learner weight
Transcription: де ле´рнер вейт
RU: вес обучающегося
Example_NL: Elke zwakke leerder krijgt een gewicht op basis van zijn fout.
Example_RU: Каждый слабый обучающийся получает вес на основе своей ошибки.
Category: decision trees

NL: het stemmen
Transcription: хет сте´мен
RU: голосование (ансамбля)
Example_NL: Meerderheidsstemmen kiest de meest voorspelde klasse.
Example_RU: Голосование большинством выбирает наиболее часто предсказываемый класс.
Category: decision trees

NL: de gestapelde generalisatie
Transcription: де хеста´пelde хенерализа´tsi
RU: стекинг (стэкинг)
Example_NL: Gestapelde generalisatie traint een metamodel op uitvoer van basismodellen.
Example_RU: Стекинг обучает метамодель на выходах базовых моделей.
Category: decision trees

NL: de pruning-parameter
Transcription: де про´нинх-параме´тер
RU: параметр обрезки
Example_NL: De pruning-parameter bepaalt de minimumgrootte van een blad.
Example_RU: Параметр обрезки определяет минимальный размер листа.
Category: decision trees

NL: de maximale diepte
Transcription: де максима´ле ди´пте
RU: максимальная глубина
Example_NL: De maximale diepte beperkt de complexiteit van de boom.
Example_RU: Максимальная глубина ограничивает сложность дерева.
Category: decision trees

NL: het afsplitsingspunt
Transcription: хет афспли´tsinхспонт
RU: точка разбиения
Example_NL: Het optimale afsplitsingspunt minimiseert de Gini-onzuiverheid.
Example_RU: Оптимальная точка разбиения минимизирует индекс Джини.
Category: decision trees

NL: de misclassificatiefout
Transcription: де мисклasifica´tsiефаут
RU: ошибка неправильной классификации
Example_NL: De misclassificatiefout is het percentage verkeerd geclassificeerde samples.
Example_RU: Ошибка классификации — доля неверно классифицированных образцов.
Category: decision trees

NL: de variabele selectie
Transcription: де varia´bele sеlе´ktsi
RU: отбор переменных
Example_NL: Random forest gebruikt random variabele selectie bij elke split.
Example_RU: Случайный лес использует случайный отбор переменных при каждом разбиении.
Category: decision trees

NL: het aantal bomen
Transcription: хет а´нтал бу´мен
RU: количество деревьев
Example_NL: Een groter aantal bomen verbetert de stabiliteit van het model.
Example_RU: Большее количество деревьев повышает стабильность модели.
Category: decision trees

NL: de gedeeltelijke afhankelijkheidsplot
Transcription: де хеде´елтеlikе афха´нkеlikhейтsplot
RU: график частичной зависимости
Example_NL: PDP toont de marginale relatie tussen een feature en de doelvariabele.
Example_RU: Граф. частичной зависимости показывает маргинальную связь признака с целевой переменной.
Category: decision trees

NL: de boom visualisatie
Transcription: де бум визüализа´tsi
RU: визуализация дерева
Example_NL: Boom visualisatie helpt om de beslissingslogica te begrijpen.
Example_RU: Визуализация дерева помогает понять логику принятия решений.
Category: decision trees

NL: de bladvervuiling
Transcription: де bla´tvervü´linх
RU: загрязнённость листа
Example_NL: Bladvervuiling meet hoe gemengd de klassen in een blad zijn.
Example_RU: Загрязнённость листа измеряет неоднородность классов в листе.
Category: decision trees

NL: de categorische feature
Transcription: де kateхо´rische фи´tsjer
RU: категориальный признак
Example_NL: Categorische features worden in beslissingsbomen apart behandeld.
Example_RU: Категориальные признаки в деревьях решений обрабатываются отдельно.
Category: decision trees

NL: de oneigenlijk gebruik van bomen
Transcription: де о´неихенlikе хебро´йk ван бу´мен
RU: неправомерное использование деревьев
Example_NL: Diepe bomen zonder snoei leren ruis in trainingsdata.
Example_RU: Глубокие деревья без обрезки запоминают шум обучающих данных.
Category: decision trees

NL: de leaf node
Transcription: де лиф ноуд
RU: конечный узел
Example_NL: Leaf nodes geven de eindclassificatie.
Example_RU: Конечные узлы дают итоговую классификацию.
Category: decision trees

NL: de splitcriteria
Transcription: де sплиткрите´риа
RU: критерий разбиения
Example_NL: De splitcriteria bepaalt hoe een knooppunt wordt gesplitst.
Example_RU: Критерий разбиения определяет как разделяется узел.
Category: decision trees

NL: de regelextractie
Transcription: де ре´хелekstra´ktsi
RU: извлечение правил
Example_NL: Regelextractie zet beslissingsbomen om naar if-then regels.
Example_RU: Извлечение правил преобразует деревья решений в правила if-then.
Category: decision trees

NL: de diepte-eerste boom
Transcription: де ди´pte-е´рсте бум
RU: дерево с поиском в глубину
Example_NL: Diepte-eerste bomen groeien volledig in één richting.
Example_RU: Деревья с поиском в глубину полностью растут в одном направлении.
Category: decision trees

NL: de breedte-eerste boom
Transcription: де бре´дте-е´рсте бум
RU: дерево с поиском в ширину
Example_NL: Breedte-eerste bomen bouwen laag voor laag.
Example_RU: Деревья с поиском в ширину строятся уровень за уровнем.
Category: decision trees

NL: de subspace
Transcription: де со´бспейс
RU: подпространство
Example_NL: Random forest samples features in een willekeurige subspace.
Example_RU: Случайный лес выбирает признаки из случайного подпространства.
Category: decision trees

NL: de conditional inference tree
Transcription: де конди´tsioneлe инфере´ntsi-бум
RU: условное дерево вывода
Example_NL: Conditional inference trees gebruiken statistische tests voor splits.
Example_RU: Условные деревья вывода используют статистические тесты для разбиений.
Category: decision trees

NL: de hyperplane
Transcription: де ха´йперпла´не
RU: гиперплоскость
Example_NL: De hyperplane scheidt de twee klassen in de feature-ruimte.
Example_RU: Гиперплоскость разделяет два класса в пространстве признаков.
Category: SVM

NL: de steunvectoren
Transcription: де сте´юнвекто´рен
RU: опорные векторы
Example_NL: Steunvectoren zijn de dichtstbijzijnde datapunten bij de hyperplane.
Example_RU: Опорные векторы — ближайшие к гиперплоскости точки данных.
Category: SVM

NL: de zachte marge
Transcription: де za´хте ма´рхе
RU: мягкое поле
Example_NL: Zachte marge laat enige misclassificaties toe voor betere generalisatie.
Example_RU: Мягкое поле допускает некоторые ошибки классификации для лучшего обобщения.
Category: SVM

NL: de harde marge
Transcription: де ха´рде ма´рхе
RU: жёсткое поле
Example_NL: Harde marge vereist perfecte lineaire scheiding.
Example_RU: Жёсткое поле требует идеального линейного разделения.
Category: SVM

NL: de slakvariabele
Transcription: де sла´кvaria´bele
RU: переменная отклонения
Example_NL: Slakvariabelen meten de afwijking van de marge.
Example_RU: Переменные отклонения измеряют отступ от зазора.
Category: SVM

NL: de strafparameter
Transcription: де стра´фпараме´тер
RU: параметр штрафа
Example_NL: De strafparameter C regelt de trade-off tussen marge en fout.
Example_RU: Параметр штрафа C регулирует компромисс между зазором и ошибкой.
Category: SVM

NL: de kerneltruc
Transcription: де ке´рнелтрок
RU: ядерный трюк
Example_NL: De kerneltruc projecteert data naar een hogere dimensie.
Example_RU: Ядерный трюк проецирует данные в пространство более высокой размерности.
Category: SVM

NL: het lineaire kernel
Transcription: хет линеа´ire ке´рнел
RU: линейное ядро
Example_NL: Het lineaire kernel gebruikt het inwendige product als similariteitsmaat.
Example_RU: Линейное ядро использует скалярное произведение как меру сходства.
Category: SVM

NL: het polynomiale kernel
Transcription: хет полино´миале ке´рнел
RU: полиномиальное ядро
Example_NL: Het polynomiale kernel modelt niet-lineaire grenzen.
Example_RU: Полиномиальное ядро моделирует нелинейные границы.
Category: SVM

NL: de gamma-parameter
Transcription: де ха´ма-параме´тер
RU: параметр гамма
Example_NL: Gamma bepaalt de invloedsstraal van elk trainingsmonster.
Example_RU: Гамма определяет радиус влияния каждого обучающего образца.
Category: SVM

NL: de multi-klasse SVM
Transcription: де мо´лти-кла´se Эс-Ве-Эм
RU: многоклассовый МОВ
Example_NL: Multi-klasse SVM breidt de binaire SVM uit via één-tegen-alle.
Example_RU: Многоклассовый МОВ расширяет бинарный через «один против всех».
Category: SVM

NL: de één-tegen-allen strategie
Transcription: де е´йн-техен-а´лен стратехи´
RU: стратегия «один против всех»
Example_NL: Bij één-tegen-allen traint men voor elke klasse een aparte SVM.
Example_RU: При стратегии «один против всех» для каждого класса обучается отдельный МОВ.
Category: SVM

NL: de één-tegen-één strategie
Transcription: де е´йн-техен-е´йн стратехи´
RU: стратегия «один против одного»
Example_NL: Één-tegen-één traint een SVM voor elk paar klassen.
Example_RU: «Один против одного» обучает МОВ для каждой пары классов.
Category: SVM

NL: de duale formulering
Transcription: де дüа´ле формüле´ринх
RU: двойственная формулировка
Example_NL: De duale formulering maakt kernelisatie mogelijk.
Example_RU: Двойственная формулировка делает возможным применение ядра.
Category: SVM

NL: de beslissingsgrens
Transcription: де беслисинхсхрe´нс
RU: граница принятия решений
Example_NL: De beslissingsgrens scheidt klassen in de feature-ruimte.
Example_RU: Граница принятия решений разделяет классы в пространстве признаков.
Category: SVM

NL: de SVR
Transcription: де Эс-Ве-Эр
RU: SVR (регрессия на опорных векторах)
Example_NL: SVR past SVM toe op regressietaken.
Example_RU: SVR применяет МОВ к задачам регрессии.
Category: SVM

NL: de epsilon-tube
Transcription: де е´псилон-тьюб
RU: эпсилон-трубка
Example_NL: De epsilon-tube definieert de tolerantieband in SVR.
Example_RU: Эпсилон-трубка определяет допустимую полосу в SVR.
Category: SVM

NL: de kernelmatrix
Transcription: де ке´рнелматрикс
RU: матрица ядра
Example_NL: De kernelmatrix bevat alle paargewijze kernelwaarden.
Example_RU: Матрица ядра содержит все попарные значения ядра.
Category: SVM

NL: de similariteitsmaat
Transcription: де simüларите´йтсма´т
RU: мера сходства
Example_NL: Het kernel meet de similariteit tussen datapunten.
Example_RU: Ядро измеряет сходство между точками данных.
Category: SVM

NL: de gradiëntoptimalisatie
Transcription: де хра´diëнто´птималiza´tsi
RU: градиентная оптимизация
Example_NL: SVM-training lost een kwadratisch optimaliseringsproблeem op.
Example_RU: Обучение МОВ решает задачу квадратичной оптимизации.
Category: SVM

NL: de kwadratische programmering
Transcription: де кваdrа´tische прохра´merinх
RU: квадратичное программирование
Example_NL: Kwadratische programmering lost het SVM-optimaliseringsprobleem op.
Example_RU: Квадратичное программирование решает задачу оптимизации МОВ.
Category: SVM

NL: de feature normalisatie
Transcription: де фи´tsjer нормализа´tsi
RU: нормализация признаков
Example_NL: Normalisatie van features verbetert de convergentie van SVM.
Example_RU: Нормализация признаков улучшает сходимость МОВ.
Category: SVM

NL: de binaireклassificatie
Transcription: де bина´ire kласифика´tsi
RU: бинарная классификация
Example_NL: SVM is oorspronkelijk ontworpen voor binaire classificatie.
Example_RU: МОВ изначально разработан для бинарной классификации.
Category: SVM

NL: de platte basis
Transcription: де пла´tte ba´sis
RU: плоская основа
Example_NL: SVM minimaliseert de norm van de gewichtsvector.
Example_RU: МОВ минимизирует норму вектора весов.
Category: SVM

NL: de separeerbaar
Transcription: де sепара´bel
RU: разделимый (линейно)
Example_NL: Lineair separeerbare data heeft een perfecte beslissingsgrens.
Example_RU: Линейно разделимые данные имеют идеальную границу принятия решений.
Category: SVM

NL: de marginalisatie
Transcription: де маrхинализа´tsi
RU: маргинализация
Example_NL: Maximalisatie van de marge maximaliseert de generalisatie.
Example_RU: Максимизация зазора увеличивает способность к обобщению.
Category: SVM

NL: de regelarisatieparameter
Transcription: де rехülаrizа´tsiepараme´tер
RU: параметр регуляризации
Example_NL: Een hogere regularisatieparameter C geeft minder regularisatie.
Example_RU: Более высокий параметр регуляризации C даёт меньшую регуляризацию.
Category: SVM

NL: de onlinetraining
Transcription: де о´нлайн-тре´нинх
RU: онлайн-обучение
Example_NL: Sommige SVM-varianten ondersteunen online training.
Example_RU: Некоторые варианты МОВ поддерживают онлайн-обучение.
Category: SVM

NL: de gebalanceerde klassen
Transcription: де хеба´lanceerde кла´sen
RU: сбалансированные классы
Example_NL: Ongebalanceerde klassen vergen aangepaste gewichten in SVM.
Example_RU: Несбалансированные классы требуют настройки весов в МОВ.
Category: SVM

NL: de klasse-gewichten
Transcription: де кла´se-хева´хтен
RU: веса классов
Example_NL: Klasse-gewichten compenseren onbalans in de trainingsdata.
Example_RU: Веса классов компенсируют дисбаланс в обучающих данных.
Category: SVM

NL: de Platt-kalibratie
Transcription: де Пла´т-калibra´tsi
RU: калибровка Платта
Example_NL: Platt-kalibratie zet SVM-uitvoer om naar probabiliteiten.
Example_RU: Калибровка Платта преобразует выходы МОВ в вероятности.
Category: SVM

NL: de sigmoïde kalibratie
Transcription: де сихмо´йде калibra´tsi
RU: сигмоидная калибровка
Example_NL: Sigmoïde kalibratie schat de betrouwbaarheid van SVM-voorspellingen.
Example_RU: Сигмоидная калибровка оценивает достоверность предсказаний МОВ.
Category: SVM

NL: de lineaire SVM
Transcription: де линеа´ire Эс-Ве-Эм
RU: линейный МОВ
Example_NL: Lineaire SVM is efficiënter voor hoge-dimensionele tekst data.
Example_RU: Линейный МОВ эффективнее для текстовых данных высокой размерности.
Category: SVM

NL: de niet-lineaire SVM
Transcription: де нит-линеа´ire Эс-Ве-Эм
RU: нелинейный МОВ
Example_NL: Niet-lineaire SVM gebruikt kernels om complexe grenzen te leren.
Example_RU: Нелинейный МОВ использует ядра для обучения сложным границам.
Category: SVM

NL: de zijpaneel-weg
Transcription: де зейпа´нeel-veх
RU: боковая траектория (kernel path)
Example_NL: Kernelpaden tonen de invloed van C op de steunvectoren.
Example_RU: Ядерные пути показывают влияние C на опорные векторы.
Category: SVM

NL: de binaire klasse
Transcription: де bина´ire kла´se
RU: бинарный класс
Example_NL: SVM levert +1 of -1 als uitvoer voor binaire taken.
Example_RU: МОВ выдаёт +1 или -1 для бинарных задач.
Category: SVM

NL: de libsvm
Transcription: де Либ-Эс-Ве-Эм
RU: LIBSVM (библиотека)
Example_NL: LIBSVM is een populaire bibliotheek voor SVM-training.
Example_RU: LIBSVM — популярная библиотека для обучения МОВ.
Category: SVM

NL: de classificatieprestatie
Transcription: де класифика´tsiепреста´тsi
RU: качество классификации
Example_NL: SVM behaalt hoge classificatieprestaties op kleine datasets.
Example_RU: МОВ достигает высокого качества классификации на малых наборах данных.
Category: SVM

NL: de feature-ruimte
Transcription: де фи´tsjer-ро´йmте
RU: пространство признаков
Example_NL: De kernel-truc verhoogt de dimensie van de feature-ruimte.
Example_RU: Ядерный трюк повышает размерность пространства признаков.
Category: SVM

NL: de Mercer-voorwaarde
Transcription: де Ме´рсер-вурва´рде
RU: условие Мерсера
Example_NL: Een kernel moet voldoen aan de Mercer-voorwaarde voor validiteit.
Example_RU: Ядро должно удовлетворять условию Мерсера для корректности.
Category: SVM

NL: de positief semi-definite matrix
Transcription: де позити´f semi-defi´nite ma´triks
RU: положительно полуопределённая матрица
Example_NL: Een geldige kernelmatrix is positief semi-definitief.
Example_RU: Корректная матрица ядра является положительно полуопределённой.
Category: SVM

NL: de klasse-score
Transcription: де kla´se-sko´re
RU: оценка класса
Example_NL: SVM geeft een klasse-score op basis van de afstand tot de hyperplane.
Example_RU: МОВ выдаёт оценку класса на основе расстояния до гиперплоскости.
Category: SVM

NL: de verbeterde SVM
Transcription: де ве´рбетерде Эс-Ве-Эм
RU: улучшенный МОВ
Example_NL: Verbeterde SVM-varianten gebruiken stochastische gradiënt.
Example_RU: Улучшенные варианты МОВ используют стохастический градиент.
Category: SVM

NL: de multi-label classificatie
Transcription: де мо´лти-ла´bel класифика´tsi
RU: многометочная классификация
Example_NL: Multi-label classificatie kent meerdere klassen toe aan een sample.
Example_RU: Многометочная классификация присваивает несколько классов одному образцу.
Category: SVM

NL: het clusteringalgoritme
Transcription: хет кла´sterinхалхоритме´
RU: алгоритм кластеризации
Example_NL: Clusteringalgoritmen groeperen data zonder labels.
Example_RU: Алгоритмы кластеризации группируют данные без меток.
Category: clustering

NL: de inertie
Transcription: де инерти´
RU: инерция (качество кластеризации)
Example_NL: Inertie meet de totale afstand van punten tot hun centroid.
Example_RU: Инерция измеряет суммарное расстояние точек до их центроида.
Category: clustering

NL: de elbow methode
Transcription: де е´лбоу мето´де
RU: метод локтя
Example_NL: De elbow methode kiest het optimale aantal clusters.
Example_RU: Метод локтя выбирает оптимальное число кластеров.
Category: clustering

NL: de agglomeratieve clustering
Transcription: де аhlomerati´ve кла´sterinх
RU: агломеративная кластеризация
Example_NL: Agglomeratieve clustering start met individuele punten en voegt samen.
Example_RU: Агломеративная кластеризация начинает с отдельных точек и объединяет.
Category: clustering

NL: de divisive clustering
Transcription: де дiви´sive кла´sterinх
RU: разделяющая кластеризация
Example_NL: Divisive clustering start met één cluster en splitst.
Example_RU: Разделяющая кластеризация начинает с одного кластера и разбивает.
Category: clustering

NL: de linkagemethode
Transcription: де linкa´хемeto´де
RU: метод связи
Example_NL: De linkagemethode bepaalt hoe de afstand tussen clusters wordt gemeten.
Example_RU: Метод связи определяет как измеряется расстояние между кластерами.
Category: clustering

NL: de complete linkage
Transcription: де компли´te linкa´хе
RU: полная связь
Example_NL: Complete linkage gebruikt de maximale afstand tussen clusters.
Example_RU: Полная связь использует максимальное расстояние между кластерами.
Category: clustering

NL: de single linkage
Transcription: де sinхel linкa´хе
RU: одиночная связь
Example_NL: Single linkage gebruikt de minimale afstand tussen clusters.
Example_RU: Одиночная связь использует минимальное расстояние между кластерами.
Category: clustering

NL: de gemiddelde linkage
Transcription: де хемi´ddelde linкa´хе
RU: средняя связь
Example_NL: Gemiddelde linkage middelt de afstanden tussen alle puntenparen.
Example_RU: Средняя связь усредняет расстояния между всеми парами точек.
Category: clustering

NL: de kernpunt
Transcription: де ке´рnпонт
RU: ядровая точка
Example_NL: Een kernpunt heeft minimaal MinPts buren binnen epsilon.
Example_RU: Ядровая точка имеет не менее MinPts соседей в радиусе epsilon.
Category: clustering

NL: het ruispunt
Transcription: хет ро´йспонт
RU: точка шума
Example_NL: Een ruispunt is geen kern- noch randpunt.
Example_RU: Точка шума не является ни ядровой ни граничной.
Category: clustering

NL: de epsilon-buurt
Transcription: де е´псилон-бурт
RU: окрестность эпсилон
Example_NL: De epsilon-buurt bevat alle punten binnen afstand epsilon.
Example_RU: Окрестность эпsilon содержит все точки в радиусе epsilon.
Category: clustering

NL: de dichtheidsgebied
Transcription: де ди´хтхейтсхеbi´d
RU: область плотности
Example_NL: Dichtheidsgebieden worden verbonden tot clusters in DBSCAN.
Example_RU: Области плотности объединяются в кластеры в DBSCAN.
Category: clustering

NL: de HDBSCAN
Transcription: де Ха-Де-Бе-Эс-Ка-А-Эн
RU: HDBSCAN
Example_NL: HDBSCAN varieer epsilon voor robuustere clustering.
Example_RU: HDBSCAN варьирует epsilon для более устойчивой кластеризации.
Category: clustering

NL: de spectrale clustering
Transcription: де спе´ktrale кла´sterinх
RU: спектральная кластеризация
Example_NL: Spectrale clustering gebruikt eigenwaarden van de similariteitsmatrix.
Example_RU: Спектральная кластеризация использует собственные значения матрицы сходства.
Category: clustering

NL: de similariteitsmatrix
Transcription: де simülarите´йтсматрикс
RU: матрица сходства
Example_NL: De similariteitsmatrix beschrijft de paargewijze gelijkenis van punten.
Example_RU: Матрица сходства описывает попарное сходство точек.
Category: clustering

NL: de Laplacian matrix
Transcription: де лапла´сиан матрикс
RU: матрица Лапласа
Example_NL: De Laplaciaan van de graaf wordt gebruikt in spectrale clustering.
Example_RU: Матрица Лапласа графа используется в спектральной кластеризации.
Category: clustering

NL: de silhouettescore
Transcription: де силhüe´tескоре
RU: силуэтная оценка
Example_NL: De silhouettescore evalueert de kwaliteit van de clustering.
Example_RU: Силуэтная оценка оценивает качество кластеризации.
Category: clustering

NL: de Davies-Bouldin index
Transcription: де Da´vies-Bo´üldijn инде´кс
RU: индекс Дэвиса-Болдина
Example_NL: De Davies-Bouldin index is laag bij compacte goed-gescheiden clusters.
Example_RU: Индекс Дэвиса-Болдина низкий при компактных хорошо разделённых кластерах.
Category: clustering

NL: de Dunn-index
Transcription: де До´н-инде´кс
RU: индекс Данна
Example_NL: De Dunn-index vergelijkt inter-cluster met intra-cluster afstanden.
Example_RU: Индекс Данна сравнивает межкластерные с внутрикластерными расстояниями.
Category: clustering

NL: de inter-cluster afstand
Transcription: де и´нтер-кла´стер афста´нт
RU: межкластерное расстояние
Example_NL: Grote inter-cluster afstand duidt op goed-gescheiden clusters.
Example_RU: Большое межкластерное расстояние указывает на хорошо разделённые кластеры.
Category: clustering

NL: de intra-cluster afstand
Transcription: де и´нтра-кла´стер афста´нт
RU: внутрикластерное расстояние
Example_NL: Kleine intra-cluster afstand duidt op compacte clusters.
Example_RU: Малое внутрикластерное расстояние указывает на компактные кластеры.
Category: clustering

NL: het zuiver cluster
Transcription: хет зü´вер кла´стер
RU: чистый кластер
Example_NL: Een zuiver cluster bevat enkel punten van één klasse.
Example_RU: Чистый кластер содержит только точки одного класса.
Category: clustering

NL: de clustervalidatie
Transcription: де kla´stervalida´tsi
RU: валидация кластеризации
Example_NL: Clustervalidatie beoordeelt of de clustering zinvol is.
Example_RU: Валидация кластеризации оценивает осмысленность кластеризации.
Category: clustering

NL: de agiomostee afstand
Transcription: де ахlomera´tive afsta´nt
RU: агломеративное расстояние
Example_NL: De agglomeratieve afstandsmaat bepaalt welke clusters worden samengevoegd.
Example_RU: Агломеративная метрика определяет какие кластеры объединяются.
Category: clustering

NL: het k-medioids
Transcription: хет ка-медиоüдс
RU: k-медоидов
Example_NL: K-medioids is robuuster dan k-means voor uitbijters.
Example_RU: K-медоидов устойчивее чем k-средних к выбросам.
Category: clustering

NL: de medioid
Transcription: де медиоüд
RU: медоид
Example_NL: Een medioid is een werkelijk datapunt dat zijn cluster vertegenwoordigt.
Example_RU: Медоид — реальная точка данных представляющая свой кластер.
Category: clustering

NL: de fuzzy clustering
Transcription: де фо´zi кла´sterinх
RU: нечёткая кластеризация
Example_NL: Fuzzy clustering laat datapunten tot meerdere clusters behoren.
Example_RU: Нечёткая кластеризация позволяет точкам принадлежать нескольким кластерам.
Category: clustering

NL: de lidmaatschapsgraad
Transcription: де lid´ma´tska´d
RU: степень принадлежности
Example_NL: De lidmaatschapsgraad beschrijft hoe sterk een punt bij een cluster hoort.
Example_RU: Степень принадлежности описывает насколько сильно точка относится к кластеру.
Category: clustering

NL: de fuzzy c-means
Transcription: де фо´zi се-ми´нс
RU: нечёткие c-средние
Example_NL: Fuzzy c-means is de fuzzy versie van het k-means algoritme.
Example_RU: Нечёткие c-средние — нечёткая версия алгоритма k-средних.
Category: clustering

NL: de canopy clustering
Transcription: де ка´nopi кла´sterinх
RU: канопи-кластеризация
Example_NL: Canopy clustering is een snelle preprocessing stap voor k-means.
Example_RU: Канопи-кластеризация — быстрый шаг предобработки для k-средних.
Category: clustering

NL: de toewijzingsstap
Transcription: де toeвejzinхssta´p
RU: шаг назначения
Example_NL: In de toewijzingsstap worden punten aan het dichtstbijzijnde centroid toegewezen.
Example_RU: На шаге назначения точки относятся к ближайшему центроиду.
Category: clustering

NL: de updatestap
Transcription: де о´пdateста´п
RU: шаг обновления
Example_NL: In de updatestap worden de centroids herberekend.
Example_RU: На шаге обновления центроиды пересчитываются.
Category: clustering

NL: de random initialisatie
Transcription: де ра´ндем инisiалiza´tsi
RU: случайная инициализация
Example_NL: K-means++ verbetert de random initialisatie van centroids.
Example_RU: K-means++ улучшает случайную инициализацию центроидов.
Category: clustering

NL: het conversiecriterium
Transcription: хет конверsiекрите´риум
RU: критерий сходимости
Example_NL: Het conversiecriterium bepaalt wanneer k-means stopt.
Example_RU: Критерий сходимости определяет когда k-средних останавливается.
Category: clustering

NL: de minimaal spanningsgebied
Transcription: де miniма´л спа´ninхsхеbi´d
RU: минимальное остовное дерево
Example_NL: Een minimaal spannende boom verbindt alle punten met minimale totale afstand.
Example_RU: Минимальное остовное дерево соединяет все точки с минимальным расстоянием.
Category: clustering

NL: de dichtheidsschatting
Transcription: де di´хthейтsska´tинх
RU: оценка плотности
Example_NL: Dichtheidsschatting toont gebieden van hoge puntconcentratie.
Example_RU: Оценка плотности показывает области высокой концентрации точек.
Category: clustering

NL: de kerneldichtheidsschatting
Transcription: де ке´рнелdi´хthейтsska´тinх
RU: ядерная оценка плотности
Example_NL: KDE schat de kansdensitieitsfunctie via een kernel.
Example_RU: Ядерная оценка плотности оценивает функцию плотности вероятности через ядро.
Category: clustering

NL: de eigendecompositie
Transcription: де е´йхенdekomposí´tsi
RU: собственное разложение
Example_NL: Eigendecompositie berekent de eigenwaarden en eigenvectoren.
Example_RU: Собственное разложение вычисляет собственные значения и векторы.
Category: dimensionality reduction

NL: de geaccumuleerde variantie
Transcription: де хеakümüle´erde varia´ntsi
RU: накопленная дисперсия
Example_NL: Geaccumuleerde variantie toont hoeveel informatie behouden wordt.
Example_RU: Накопленная дисперсия показывает сколько информации сохранено.
Category: dimensionality reduction

NL: de perplexiteit
Transcription: де перpleksите´йт
RU: перплексия
Example_NL: Perplexiteit is een hyperparameter in t-SNE die de buurtgrootte regelt.
Example_RU: Перплексия — гиперпараметр t-SNE управляющий размером окрестности.
Category: dimensionality reduction

NL: de stochastische gradiëntafdaling
Transcription: де stocha´stische хра´diëntаfda´linх
RU: стохастический градиентный спуск
Example_NL: T-SNE gebruikt stochastische gradiëntafdaling voor optimalisatie.
Example_RU: t-SNE использует стохастический градиентный спуск для оптимизации.
Category: dimensionality reduction

NL: de topologische dataanalyse
Transcription: де topolохi´sche da´ta-ана´лize
RU: топологический анализ данных
Example_NL: TDA gebruikt topologie om structuren in data te ontdekken.
Example_RU: ТАД использует топологию для обнаружения структур в данных.
Category: dimensionality reduction

NL: de lineaire discriminantanalyse
Transcription: де линеа´ire diskrimina´ntанализе´
RU: линейный дискриминантный анализ
Example_NL: LDA maximaliseert de scheiding tussen klassen bij reductie.
Example_RU: ЛДА максимизирует разделение классов при снижении размерности.
Category: dimensionality reduction

NL: de kernel-PCA
Transcription: де ке´рнел-Пе-Се-А
RU: ядерный метод главных компонент
Example_NL: Kernel-PCA past PCA toe in een hoge-dimensionele ruimte via kernels.
Example_RU: Ядерный МГК применяет МГК в пространстве высокой размерности через ядра.
Category: dimensionality reduction

NL: de feature extractie
Transcription: де фи´tsjer ekstra´ktsi
RU: извлечение признаков
Example_NL: Feature extractie maakt nieuwe informatieve features aan.
Example_RU: Извлечение признаков создаёт новые информативные признаки.
Category: dimensionality reduction

NL: de variantiedrempel
Transcription: де varia´ntsiеdrе´mрel
RU: порог дисперсии
Example_NL: Features met lage variantie worden verwijderd via variantiedrempel.
Example_RU: Признаки с низкой дисперсией удаляются через порог дисперсии.
Category: dimensionality reduction

NL: de flessenhalsdimensie
Transcription: де fle´ssenhalsdiме´nsi
RU: размерность узкого места
Example_NL: De flessenhalsdimensie van een autoencoder bepaalt de compressie.
Example_RU: Размерность узкого места автоэнкодера определяет степень сжатия.
Category: dimensionality reduction

NL: de informatiemaatstaf
Transcription: де informа´tsiemа´tsta´f
RU: мера информации
Example_NL: Wederzijdse informatie rangschikt features op relevantie.
Example_RU: Взаимная информация ранжирует признаки по релевантности.
Category: dimensionality reduction

NL: de laad
Transcription: де ла´тse
RU: нагрузка (PCA)
Example_NL: De lading toont de bijdrage van een feature aan een component.
Example_RU: Нагрузка показывает вклад признака в компоненту.
Category: dimensionality reduction

NL: de score
Transcription: де ско´ре
RU: оценка (PCA)
Example_NL: De scores zijn de projecties van de data op de componenten.
Example_RU: Оценки — проекции данных на компоненты.
Category: dimensionality reduction

NL: de biplot
Transcription: де ба´йplот
RU: биплот
Example_NL: Een biplot toont tegelijk de scores en de ladingen.
Example_RU: Биплот одновременно показывает оценки и нагрузки.
Category: dimensionality reduction

NL: de screeplot
Transcription: де скри´plot
RU: скри-график
Example_NL: Een screeplot toont de eigenwaarden per component.
Example_RU: Скри-график показывает собственные значения по компонентам.
Category: dimensionality reduction

NL: de Kaiser-regel
Transcription: де Ка´йzер-ре´хел
RU: правило Кайзера
Example_NL: De Kaiser-regel behoudt componenten met eigenwaarde groter dan 1.
Example_RU: Правило Кайзера сохраняет компоненты с собственным значением больше 1.
Category: dimensionality reduction

NL: de gestandaardiseerde data
Transcription: де хestandaard ize´erde da´ta
RU: стандартизованные данные
Example_NL: PCA vereist gestandaardiseerde data voor vergelijkbare schalen.
Example_RU: МГК требует стандартизованных данных для сопоставимых шкал.
Category: dimensionality reduction

NL: de covariantiematrix
Transcription: де kovaria´ntsiematрiks
RU: ковариационная матрица
Example_NL: PCA ontleedt de covariantiematrix van de data.
Example_RU: МГК разлагает ковариационную матрицу данных.
Category: dimensionality reduction

NL: de singuliere-waarden-decompositie
Transcription: де sinхüla´ire-va´rden-dekomposí´tsi
RU: сингулярное разложение
Example_NL: SVD is een alternatieve formulering van PCA.
Example_RU: СРМ — альтернативная формулировка МГК.
Category: dimensionality reduction

NL: de latente semantische analyse
Transcription: де lате´nte semа´ntische ана´лize
RU: латентно-семантический анализ
Example_NL: LSA past SVD toe op een term-documentmatrix.
Example_RU: ЛСА применяет СРМ к матрице термин-документ.
Category: dimensionality reduction

NL: de non-negatieve matrixfactorisatie
Transcription: де non-nega´tieve mа´triks-fаktоriza´tsi
RU: неотрицательное матричное разложение
Example_NL: NMF ontleedt data in twee niet-negatieve matrices.
Example_RU: НМР разлагает данные на две неотрицательные матрицы.
Category: dimensionality reduction

NL: de insluitingen
Transcription: де i´nslütinхen
RU: вложения
Example_NL: Insluitingen zijn lage-dimensionele representaties van data.
Example_RU: Вложения — малоразмерные представления данных.
Category: dimensionality reduction

NL: de random projections
Transcription: де ра´ndом projeksi´es
RU: случайные проекции
Example_NL: Random projections reduceren dimensie via willekeurige lineaire combinaties.
Example_RU: Случайные проекции снижают размерность через случайные линейные комбинaties.
Category: dimensionality reduction

NL: de Johnson-Lindenstrauss lemma
Transcription: де Jo´nson-Li´ndenstraus le´ma
RU: лемма Джонсона-Линденштраусса
Example_NL: Het JL-lemma garandeert dat random projections afstanden bewaren.
Example_RU: Лемма ДЛ гарантирует что случайные проекции сохраняют расстояния.
Category: dimensionality reduction

NL: de Isomap
Transcription: де И´зомап
RU: Isomap
Example_NL: Isomap bewaart geodetische afstanden bij dimensiereductie.
Example_RU: Isomap сохраняет геодезические расстояния при снижении размерности.
Category: dimensionality reduction

NL: de lokaal-lineaire inbedding
Transcription: де loka´l-линеа´ire инbеddinх
RU: локально-линейное вложение
Example_NL: LLE bewaart lokale geometrische structuren bij projectie.
Example_RU: ЛЛВ сохраняет локальные геометрические структуры при проекции.
Category: dimensionality reduction

NL: de gemanifoldde leerder
Transcription: де хема´nifoldde ле´rdер
RU: манифольд-обучение
Example_NL: Manifold leerders zoeken de intrinsieke lage-dimensionele structuur.
Example_RU: Методы обучения на многообразиях ищут внутреннюю малоразмерную структuur.
Category: dimensionality reduction

NL: de intrinsieke dimensie
Transcription: де intri´nsieke diме´nsi
RU: внутренняя размерность
Example_NL: De intrinsieke dimensie van data is vaak veel lager dan de observeerbare.
Example_RU: Внутренняя размерность данных часто намного меньше наблюдаемой.
Category: dimensionality reduction

NL: de datavisualisatie
Transcription: де da´tаvizüalizа´tsi
RU: визуализация данных
Example_NL: Dimensiereductie maakt datavisualisatie in 2D of 3D mogelijk.
Example_RU: Снижение размерности делает возможной визуализацию данных в 2D или 3D.
Category: dimensionality reduction

NL: de metrische leerder
Transcription: де me´trische ле´rdер
RU: метрическое обучение
Example_NL: Metrische leerders leren een afstandsmaat die klassen scheidt.
Example_RU: Метрическое обучение обучает метрику расстояния разделяющую классы.
Category: dimensionality reduction

NL: de Siamese netwerk
Transcription: де Siа´mese ne´tverк
RU: сиамская сеть
Example_NL: Siamese netwerken leren af om paren te vergelijken.
Example_RU: Сиамские сети обучаются сравнивать пары образцов.
Category: dimensionality reduction

NL: de overbodigheid
Transcription: де o´vеrbo´dихейт
RU: избыточность
Example_NL: Dimensiereductie verwijdert overbodigheid in features.
Example_RU: Снижение размерности устраняет избыточность признаков.
Category: dimensionality reduction

NL: de curse of dimensionality
Transcription: де ко´рс оф diме´nsionalити
RU: проклятие размерности
Example_NL: De curse of dimensionality maakt data spars bij hoge dimensies.
Example_RU: Проклятие размерности делает данные разреженными при высоких размерностях.
Category: dimensionality reduction

NL: de invoerlaag
Transcription: де и´нвурла´х
RU: входной слой
Example_NL: De invoerlaag ontvangt de ruwe data.
Example_RU: Входной слой принимает необработанные данные.
Category: neural networks

NL: de uitvoerlaag
Transcription: де е´йтвурла´х
RU: выходной слой
Example_NL: De uitvoerlaag geeft de eindvoorspelling.
Example_RU: Выходной слой даёт итоговое предсказание.
Category: neural networks

NL: de verborgen laag
Transcription: де верbo´rhen la´х
RU: скрытый слой
Example_NL: Verborgen lagen leren representaties van de data.
Example_RU: Скрытые слоен обучаются представлениям данных.
Category: neural networks

NL: de volledig verbonden laag
Transcription: де воlеdiх verbo´nden la´х
RU: полносвязный слой
Example_NL: In een volledig verbonden laag is elk neuron verbonden met alle vorige.
Example_RU: В полносвязном слое каждый нейрон связан со всеми предыдущими.
Category: neural networks

NL: de gewichtsinitalisatie
Transcription: де хева´хтsinisializа´tsi
RU: инициализация весов
Example_NL: Goede gewichtsinitalisatie vermijdt het verdwijnen van gradiënten.
Example_RU: Хорошая инициализация весов предотвращает исчезновение градиентов.
Category: neural networks

NL: het verdwijnen van gradiënten
Transcription: хет verdi´jnen van хра´diënten
RU: исчезновение градиентов
Example_NL: Bij diepe netwerken verdwijnen gradiënten in vroege lagen.
Example_RU: В глубоких сетях градиенты исчезают в начальных слоях.
Category: neural networks

NL: het ontploffen van gradiënten
Transcription: хет о´ntplо´ffen van хра´diënten
RU: взрыв градиентов
Example_NL: Ontploffende gradiënten destabiliseren de training van diepe netwerken.
Example_RU: Взрыв градиентов дестабилизирует обучение глубоких сетей.
Category: neural networks

NL: de feed-forward netwerk
Transcription: де fi´d-fо´rverd ne´tverk
RU: прямая нейронная сеть
Example_NL: In een feed-forward netwerk stroomt informatie van invoer naar uitvoer.
Example_RU: В прямой нейросети информация течёт от входа к выходу.
Category: neural networks

NL: de recurrente verbinding
Transcription: де rekо´rrente verbо´ndinх
RU: рекуррентная связь
Example_NL: Recurrente verbindingen laten informatie door de tijd stromen.
Example_RU: Рекуррентные связи позволяют информации распространяться во времени.
Category: neural networks

NL: de cross-entropie-verlies
Transcription: де kros-entro´pi-verli´s
RU: потери перекрёстной энтропии
Example_NL: Cross-entropie-verlies wordt gebruikt voor classificatietaken.
Example_RU: Потери перекрёстной энтропии используются для задач классификации.
Category: neural networks

NL: het meerlaags perceptron
Transcription: хет me´rla´hs pеrsеptro´n
RU: многослойный перцептрон
Example_NL: Een meerlaags perceptron heeft minstens één verborgen laag.
Example_RU: Многослойный перцептрон имеет не менее одного скрытого слоя.
Category: neural networks

NL: de activering
Transcription: де aktivе´rinх
RU: активация (нейрона)
Example_NL: De activering van een neuron is zijn uitvoerwaarde.
Example_RU: Активация нейрона — его выходное значение.
Category: neural networks

NL: de output-laag
Transcription: де а´utpütla´х
RU: выходной слой
Example_NL: De outputlaag heeft evenveel neuronen als klassen.
Example_RU: Выходной слой имеет столько нейронов сколько классов.
Category: neural networks

NL: de logit
Transcription: де lо´хит
RU: логит
Example_NL: Logits zijn de ruwe uitvoer van het netwerk vóór softmax.
Example_RU: Логиты — необработанный выход сети до softmax.
Category: neural networks

NL: de universele benadering
Transcription: де юнiversе´le bena´derinх
RU: универсальная аппроксимация
Example_NL: Neurale netwerken zijn universele benaderders van functies.
Example_RU: Нейронные сети — универсальные аппроксиматоры функций.
Category: neural networks

NL: de residu-verbinding
Transcription: де rezi´dü-verbо´ndinх
RU: остаточное соединение
Example_NL: Residuverbindingen verhelpen het verdwijnen van gradiënten.
Example_RU: Остаточные соединения устраняют исчезновение градиентов.
Category: neural networks

NL: het skip-verbinding
Transcription: хет ski´p-verbо´ndinх
RU: skip-соединение
Example_NL: Skip-verbindingen verbinden lagen met niet-opeenvolgende lagen.
Example_RU: Skip-соединения связывают слои с непоследовательными слоями.
Category: neural networks

NL: de activatiemapkaart
Transcription: де aktivа´tsiekа´рt
RU: карта активаций
Example_NL: Een activatiemap toont welke neuronen actief zijn.
Example_RU: Карта активаций показывает какие нейроны активны.
Category: neural networks

NL: de inbedding laag
Transcription: де i´nbeddinхla´х
RU: слой вложений
Example_NL: De inbeddinglaag zet categorieën om naar dense vectoren.
Example_RU: Слой вложений преобразует категории в плотные векторы.
Category: neural networks

NL: de tensoroperaties
Transcription: де te´nsoro´perа´tsies
RU: тензорные операции
Example_NL: Neurale netwerken gebruiken tensoroperaties voor berekeningen.
Example_RU: Нейронные сети используют тензорные операции для вычислений.
Category: neural networks

NL: de forward pass
Transcription: де fo´rverd pas
RU: прямой проход
Example_NL: Bij een forward pass stroomt data door het netwerk naar uitvoer.
Example_RU: При прямом проходе данные проходят через сеть к выходу.
Category: neural networks

NL: de backward pass
Transcription: де ba´kverd pas
RU: обратный проход
Example_NL: Bij een backward pass worden gradiënten berekend via backpropagatie.
Example_RU: При обратном проходе вычисляются градиенты через обратное распространение.
Category: neural networks

NL: het gradient tape
Transcription: хет хра´diënt teyp
RU: запись градиентов
Example_NL: Gradient tape registreert operaties voor automatische differentiatie.
Example_RU: Запись градиентов фиксирует операции для автоматического дифференцирования.
Category: neural networks

NL: de neurowetenschap
Transcription: де nö´rovetensxа´p
RU: нейронаука
Example_NL: Neurowetenschap inspireert het ontwerp van neurale netwerken.
Example_RU: Нейронаука вдохновляет проектирование нейронных сетей.
Category: neural networks

NL: het stervend neuron probleem
Transcription: хет stervend nö´ron problе´em
RU: проблема умирающего нейрона
Example_NL: Stervende neuronen komen voor als ReLU altijd negatief is.
Example_RU: Умирающие нейроны возникают когда ReLU всегда отрицателен.
Category: activation functions

NL: de drempelactivatie
Transcription: де drе´mpelactivа´tsi
RU: пороговая активация
Example_NL: Een drempelactivatiefunctie vuurde boven een vaste drempel.
Example_RU: Пороговая функция активации срабатывает выше фиксированного порога.
Category: activation functions

NL: de lineaire activatiefunctie
Transcription: де линеa´ire activа´tsiefо´nktsi
RU: линейная функция активации
Example_NL: Lineaire activatiefuncties creëren geen niet-lineariteit.
Example_RU: Линейные функции активации не создают нелинейности.
Category: activation networks

NL: de niet-lineariteit
Transcription: де nit-linеа´riteit
RU: нелинейность
Example_NL: Niet-lineariteit maakt diepe netwerken krachtig.
Example_RU: Нелинейность делает глубокие сети мощными.
Category: activation functions

NL: de verzadiging
Transcription: де versа´dihинх
RU: насыщение (функции)
Example_NL: Sigmoid en tanh lijden aan verzadiging bij grote invoerwaarden.
Example_RU: Сигмоид и тангенс страдают от насыщения при больших входных значениях.
Category: activation functions

NL: de binaire cross-entropie
Transcription: де binа´ire kros-entro´pi
RU: бинарная перекрёстная энтропия
Example_NL: Binaire cross-entropie wordt gebruikt bij tweeklassenclassificatie.
Example_RU: Бинарная перекрёстная энтропия используется для двухклассовой классификации.
Category: loss functions

NL: de categorische cross-entropie
Transcription: де kаtехо´rische kros-entro´pi
RU: категориальная перекрёстная энтропия
Example_NL: Categorische cross-entropie werkt met meerdere klassen.
Example_RU: Категориальная перекрёстная энтропия работает с несколькими классами.
Category: loss functions

NL: de mean absolute error
Transcription: де mi´n аbsolü´te е´ror
RU: средняя абсолютная ошибка
Example_NL: MAE is robuuster voor uitbijters dan MSE.
Example_RU: MAE более устойчива к выбросам чем MSE.
Category: loss functions

NL: de Huber-verlies
Transcription: де Hö´ber-verli´s
RU: потери Хубера
Example_NL: Huber-verlies combineert MSE en MAE voordelen.
Example_RU: Потери Хубера сочетают преимущества MSE и MAE.
Category: loss functions

NL: de focal loss
Transcription: де fo´kel lоs
RU: фокальные потери
Example_NL: Focal loss richt aandacht op moeilijk geclassificeerde voorbeelden.
Example_RU: Фокальные потери направляют внимание на трудно классифицируемые примеры.
Category: loss functions

NL: de regularisatieterm
Transcription: де rехülаrizа´tsietеrm
RU: слагаемое регуляризации
Example_NL: De regularisatieterm wordt opgeteld bij de verliesfunctie.
Example_RU: Слагаемое регуляризации добавляется к функции потерь.
Category: loss functions

NL: de L1-verlies
Transcription: де Эл-е´йн-verli´s
RU: потери L1
Example_NL: L1-verlies is dezelfde als de mean absolute error.
Example_RU: Потери L1 совпадают со средней абсолютной ошибкой.
Category: loss functions

NL: de L2-verlies
Transcription: де Эл-тве´-verli´s
RU: потери L2
Example_NL: L2-verlies is dezelfde als de mean squared error.
Example_RU: Потери L2 совпадают со среднеквадратичной ошибкой.
Category: loss functions

NL: de log-aannemelijkheid
Transcription: де lоh-аnnе´melikhейт
RU: логарифм правдоподобия
Example_NL: Log-aannemelijkheid wordt gemaximaliseerd in generatieve modellen.
Example_RU: Логарифм правдоподобия максимизируется в генеративных моделях.
Category: loss functions

NL: de NLL-verlies
Transcription: де En-Эл-Эл-verli´s
RU: потери NLL
Example_NL: NLL-verlies is gelijk aan negatieve log-aannemelijkheid.
Example_RU: Потери NLL равны отрицательному логарифму правдоподобие.
Category: loss functions

NL: de wasserstein-verlies
Transcription: де Ва´серsteijn-verli´s
RU: потери Вассерштейна
Example_NL: Wasserstein-verlies verbetert de trainingsstabiliteit van GANs.
Example_RU: Потери Вассерштейна улучшают стабильность обучения GAN.
Category: loss functions

NL: de gewogene verliesfunctie
Transcription: де хeVо´хene verli´sfо´nktsi
RU: взвешенная функция потерь
Example_NL: Gewogene verliesfuncties compenseren klasse-onbalans.
Example_RU: Взвешенные функции потерь компенсируют дисбаланс классов.
Category: loss functions

NL: de Dice-verlies
Transcription: де Di´se-verli´s
RU: потери Дайса
Example_NL: Dice-verlies wordt gebruikt bij beeldsegmentatie.
Example_RU: Потери Дайса используются при сегментации изображений.
Category: loss functions

NL: de IoU-verlies
Transcription: де I-о-Ю-verli´s
RU: потери IoU
Example_NL: IoU-verlies minimaliseert de overlap tussen voorspelling en grondwaarheid.
Example_RU: Потери IoU минимизируют перекрытие между прогнозом и истиной.
Category: loss functions

NL: de BCE-with-logits
Transcription: де Бе-Се-Е-with-lо´хits
RU: бинарная кросс-энтропия с логитами
Example_NL: BCE-with-logits combineert sigmoid en binaire cross-entropie numeriek stabiel.
Example_RU: BCE с логитами совмещает сигмоид и бинарную кросс-энтропию численно устойчиво.
Category: loss functions

NL: de CTC-verlies
Transcription: де Се-Те-Се-verli´s
RU: потери CTC
Example_NL: CTC-verlies traint spraakherkenningssystemen op onuitgelijnde data.
Example_RU: Потери CTC обучают системы распознавания речи на несовмещённых данных.
Category: loss functions

NL: de smooth L1-verlies
Transcription: де smüth Эл-е´йн-verli´s
RU: гладкие потери L1
Example_NL: Smooth L1-verlies is minder gevoelig voor uitbijters dan MSE.
Example_RU: Гладкие потери L1 менее чувствительны к выбросам чем MSE.
Category: loss functions

NL: de perceptuele verlies
Transcription: де pеrsеptu´ele verli´s
RU: перцептивные потери
Example_NL: Perceptuele verliesfuncties vergelijken hoge-niveau kenmerken.
Example_RU: Перцептивные функции потерь сравнивают признаки высокого уровня.
Category: loss functions

NL: de adversariale verlies
Transcription: де аdversa´riale verli´s
RU: состязательные потери
Example_NL: Adversariale verlies traint GANs op realistische uitvoer.
Example_RU: Состязательные потери обучают GAN генерировать реалистичные выходы.
Category: loss functions

NL: de reconstructieverlies
Transcription: де rekonstruksi´verli´s
RU: потери реконструкции
Example_NL: Reconstructieverlies meet hoe goed de autoencoder de invoer herstelt.
Example_RU: Потери реконструкции измеряют насколько хорошо автоэнкодер восстанавливает вход.
Category: loss functions

NL: de optimalisatiestap
Transcription: де о´ptimaliza´tsieStа´p
RU: шаг оптимизации
Example_NL: Na elke optimalisatiestap worden de gewichten bijgewerkt.
Example_RU: После каждого шага оптимизации веса обновляются.
Category: loss functions

NL: de gradiëntnorm
Transcription: де хра´diëntnо´rm
RU: норма градиента
Example_NL: De gradiëntnorm wordt geclipped om ontploffen van gradiënten te voorkomen.
Example_RU: Норма градиента обрезается для предотвращения взрыва градиентов.
Category: loss functions

NL: de gradientclipping
Transcription: де хра´diëntklippinх
RU: отсечение градиента
Example_NL: Gradient clipping begrenst de gradiënten tijdens backpropagatie.
Example_RU: Отсечение градиента ограничивает градиенты при обратном распространении.
Category: loss functions

NL: de leersnelheidsrooster
Transcription: де le´rsnelхейтsростер
RU: расписание скорости обучения
Example_NL: Een leersnelheidsrooster vermindert de leersnelheid tijdens training.
Example_RU: Расписание скорости обучения снижает скорость обучения в процессе обучения.
Category: loss functions

NL: de cosinus annealingschema
Transcription: де ko´sinus аnnilinhshe´ma
RU: косинусное расписание отжига
Example_NL: Cosinus annealing laat de leersnelheid cyclisch dalen.
Example_RU: Косинусный отжиг циклически снижает скорость обучения.
Category: loss functions

NL: de warm-up schema
Transcription: де vа´rm-up sxe´ma
RU: схема прогрева
Example_NL: Een warm-up schema begint met een kleine leersnelheid.
Example_RU: Схема прогрева начинается с малой скорости обучения.
Category: loss functions

NL: de Adam-optimalisator
Transcription: де А´dam-о´ptimaliza´tor
RU: оптимизатор Adam
Example_NL: Adam combineert momentum en adaptieve leersnelheden.
Example_RU: Adam объединяет импульс и адаптивные скорости обучения.
Category: loss functions

NL: de gradiëntvector
Transcription: де хра´diëntve´ktor
RU: вектор градиента
Example_NL: De gradiëntvector wijst in de richting van de grootste stijging.
Example_RU: Вектор градиента указывает направление наибольшего возрастания.
Category: backprop

NL: de mini-batch gradiëntafdaling
Transcription: де mi´ni-ba´tsj хра´diëntаfda´linх
RU: мини-батч градиентный спуск
Example_NL: Mini-batch SGD balanceert nauwkeurigheid en snelheid.
Example_RU: Мини-батч СГС балансирует точность и скорость.
Category: backprop

NL: de Nesterov momentum
Transcription: де Ne´sterov momе´ntüm
RU: импульс Нестерова
Example_NL: Nesterov momentum kijkt vooruit om de update te verbeteren.
Example_RU: Импульс Нестерова смотрит вперёд для улучшения обновления.
Category: backprop

NL: de learning rate decay
Transcription: де le´rninх reyt deke´y
RU: затухание скорости обучения
Example_NL: Learning rate decay voorkomt oscillatie rondom het minimum.
Example_RU: Затухание скорости обучения предотвращает осцилляцию вокруг минимума.
Category: backprop

NL: de gradiënttape
Transcription: де хра´diëntteyp
RU: лента градиентов
Example_NL: TensorFlow gebruikt een gradiënttape voor automatische differentiatie.
Example_RU: TensorFlow использует ленту градиентов для автоматического дифференцирования.
Category: backprop

NL: de Jacobian matrix
Transcription: де Яко´bianmatрiks
RU: матрица Якоби
Example_NL: De Jacobiaan beschrijft de eerste-orde partiële afgeleiden.
Example_RU: Матрица Якоби описывает частные производные первого порядка.
Category: backprop

NL: de Hessian matrix
Transcription: де Hе´sianmatрiks
RU: матрица Гессе
Example_NL: De Hessiaan beschrijft de tweede-orde afgeleiden.
Example_RU: Матрица Гессе описывает производные второго порядка.
Category: backprop

NL: de tweede-orde optimalisatie
Transcription: де tve´de-о´rde о´ptimaliza´tsi
RU: оптимизация второго порядка
Example_NL: Tweede-orde methoden gebruiken de Hessiaan voor snellere convergentie.
Example_RU: Методы второго порядка используют матрицу Гессе для более быстрой сходимости.
Category: backprop

NL: de rekengraph
Transcription: де re´kenhraf
RU: вычислительный граф
Example_NL: Backpropagatie traceert de rekengraph voor gradiëntberekening.
Example_RU: Обратное распространение прослеживает вычислительный граф для расчёта градиентов.
Category: backprop

NL: de numerieke differentiatie
Transcription: де nömeri´ke diferentiа´tsi
RU: численное дифференцирование
Example_NL: Numerieke differentiatie benadert gradiënten via eindige differenties.
Example_RU: Численное дифференцирование аппроксимирует градиенты через конечные разности.
Category: backprop

NL: de gewichtsupdate
Transcription: де хeva´htsüpde´yt
RU: обновление весов
Example_NL: Na elke batch worden gewichten bijgewerkt via de optimizer.
Example_RU: После каждого батча веса обновляются через оптимизатор.
Category: backprop

NL: de leersnelheidstuning
Transcription: де le´rsnelхейtstyü´ninх
RU: подбор скорости обучения
Example_NL: Juiste leersnelheidstuning is cruciaal voor goede training.
Example_RU: Правильный подбор скорости обучения критически важен для хорошего обучения.
Category: backprop

NL: de warm restarts
Transcription: де vа´rm rеstа´rts
RU: тёплые перезапуски
Example_NL: Cosinus annealing met warm restarts verbetert generalisatie.
Example_RU: Косинусный отжиг с тёплыми перезапусками улучшает обобщение.
Category: backprop

NL: het gewichtsverval
Transcription: хет хeva´htsverva´l
RU: затухание весов
Example_NL: Gewichtsverval is een L2-regularisatietechniek via de optimizer.
Example_RU: Затухание весов — метод L2-регуляризации через оптимизатор.
Category: backprop

NL: de cyclische leersnelheid
Transcription: де si´klische le´rsnelхейт
RU: циклическая скорость обучения
Example_NL: Cyclische leersnelheid oscilleert tussen minimum en maximum.
Example_RU: Циклическая скорость обучения осциллирует между минимумом и максимумом.
Category: backprop

NL: de optimalisatiehorizont
Transcription: де о´ptimaliza´tsiehoriz´nt
RU: горизонт оптимизации
Example_NL: De optimalisatiehorizont bepaalt hoe ver vooruit we plannen.
Example_RU: Горизонт оптимизации определяет насколько далеко мы планируем.
Category: backprop

NL: de gewichtssharing
Transcription: де хeva´htsshе´rinх
RU: совместное использование весов
Example_NL: Gewichtssharing reduceert het aantal parameters.
Example_RU: Совместное использование весов уменьшает количество параметров.
Category: backprop

NL: de inputnormalisatie
Transcription: де i´nputnormаliza´tsi
RU: нормализация входных данных
Example_NL: Inputnormalisatie versnelt de training en verbetert stabiliteit.
Example_RU: Нормализация входных данных ускоряет обучение и улучшает стабильность.
Category: backprop

NL: de gewichtsnorm
Transcription: де хeva´htsnо´rm
RU: норма весов
Example_NL: Grote gewichtsnormen wijzen op potentieel overfitting.
Example_RU: Большие нормы весов указывают на потенциальное переобучение.
Category: backprop

NL: de spectrale normalisatie
Transcription: де spe´ktrale normаliza´tsi
RU: спектральная нормализация
Example_NL: Spectrale normalisatie stabiliseert GAN-training.
Example_RU: Спектральная нормализация стабилизирует обучение GAN.
Category: backprop

NL: de gradiëntpenalisatie
Transcription: де хра´diëntpenаliza´tsi
RU: штраф градиента
Example_NL: Gradiëntpenalisatie verbetert de trainingstabiliteit in GANs.
Example_RU: Штраф градиента улучшает стабильность обучения GAN.
Category: backprop

NL: de lookahead-optimizer
Transcription: де lü´kаhed-о´ptimaliz е´tor
RU: оптимизатор с заглядыванием вперёд
Example_NL: Lookahead combineert een snelle en langzame optimizer.
Example_RU: Оптимизатор с заглядыванием вперёд сочетает быстрый и медленный оптимизаторы.
Category: backprop

NL: de rauschhessien
Transcription: де rа´üshhе´sian
RU: Гессиан с шумом
Example_NL: Stochastische schatting van de Hessian versnelt optimalisatie.
Example_RU: Стохастическая оценка матрицы Гессе ускоряет оптимизацию.
Category: backprop

NL: de parameter-server
Transcription: де pаrаme´ter-se´rver
RU: сервер параметров
Example_NL: Een parameter-server distribueert gewichten over meerdere machines.
Example_RU: Сервер параметров распределяет веса между несколькими машинами.
Category: backprop

NL: de gedistribueerde training
Transcription: де хedistribüe´erde tré´ninх
RU: распределённое обучение
Example_NL: Gedistribueerde training versnelt het trainen van grote modellen.
Example_RU: Распределённое обучение ускоряет обучение больших моделей.
Category: backprop

NL: de data-parallellisme
Transcription: де da´ta-pаrа´lelisme
RU: параллелизм по данным
Example_NL: Data-parallellisme splitst de data over meerdere GPU's.
Example_RU: Параллелизм по данным разбивает данные между несколькими GPU.
Category: backprop

NL: de model-parallellisme
Transcription: де modе´l-pаrа´lelisme
RU: параллелизм по модели
Example_NL: Model-parallellisme splitst het model over meerdere GPU's.
Example_RU: Параллелизм по модели разбивает модель между несколькими GPU.
Category: backprop

NL: de pijplijn-parallellisme
Transcription: де pеjpla´yn-pаrа´lelisme
RU: конвейерный параллелизм
Example_NL: Pijplijn-parallellisme verdeelt de lagen over GPU's in een pipeline.
Example_RU: Конвейерный параллелизм распределяет слои между GPU по принципу конвейера.
Category: backprop

NL: de mixed precision training
Transcription: де mikst prе´sjön tré´ninх
RU: обучение со смешанной точностью
Example_NL: Mixed precision training gebruikt float16 voor snellere berekeningen.
Example_RU: Обучение со смешанной точностью использует float16 для ускорения вычислений.
Category: backprop

NL: de kernal
Transcription: де ке´rnal
RU: ядро свёртки
Example_NL: Het kernel schuift over de invoer voor de convolutiebewerking.
Example_RU: Ядро скользит по входным данным для операции свёртки.
Category: CNN

NL: het max-pooling
Transcription: хет maks-pü´linх
RU: максимальный пулинг
Example_NL: Max-pooling behoudt de maximale waarde in elk poolingvenster.
Example_RU: Максимальный пулинг сохраняет максимальное значение в каждом окне пулинга.
Category: CNN

NL: het gemiddelde pooling
Transcription: хет хemi´ddelde pü´linх
RU: усредняющий пулинг
Example_NL: Gemiddelde pooling berekent het gemiddelde in elk poolingvenster.
Example_RU: Усредняющий пулинг вычисляет среднее в каждом окне пулинга.
Category: CNN

NL: de receptieve veld
Transcription: де reseptive velt
RU: рецептивное поле
Example_NL: Het receptieve veld bepaalt hoeveel invoer een neuron ziet.
Example_RU: Рецептивное поле определяет какую часть входных данных видит нейрон.
Category: CNN

NL: de gedeelde gewichten
Transcription: де хeda´elde хeva´hten
RU: совместно используемые веса
Example_NL: Gedeelde gewichten in CNN verminderen het aantal parameters.
Example_RU: Совместно используемые веса в CNN сокращают число параметров.
Category: CNN

NL: de vertaalsinvariante
Transcription: де vertal´sinvaria´nte
RU: трансляционная инвариантность
Example_NL: CNN's zijn vertaalsinvariant dankzij gedeelde gewichten.
Example_RU: CNN инвариантны к трансляции благодаря совместным весам.
Category: CNN

NL: de diepte van het netwerk
Transcription: де di´pte van хet ne´tverк
RU: глубина сети
Example_NL: Diepere netwerken leren abstractere representaties.
Example_RU: Более глубокие сети обучаются более абстрактным представлениям.
Category: CNN

NL: de VGGNet
Transcription: де Ve-He-He-nеt
RU: VGGNet
Example_NL: VGGNet is een diep CNN met kleine 3x3 filters.
Example_RU: VGGNet — глубокая свёрточная сеть с маленькими фильтрами 3×3.
Category: CNN

NL: de InceptionNet
Transcription: де In´sepsionnеt
RU: InceptionNet
Example_NL: InceptionNet gebruikt filters van verschillende grootten parallel.
Example_RU: InceptionNet использует фильтры разных размеров параллельно.
Category: CNN

NL: de depthwise separable convolutie
Transcription: де depthvа´jz sepa´rаble konvolü´tsi
RU: разделимая по глубине свёртка
Example_NL: Depthwise separable convolutie reduceert het rekenwerk aanzienlijk.
Example_RU: Разделимая по глубине свёртка значительно сокращает объём вычислений.
Category: CNN

NL: de 1x1-convolutie
Transcription: де e´jn bej e´jn-konvolü´tsi
RU: свёртка 1×1
Example_NL: 1x1-convoluties beheersen het aantal kanalen.
Example_RU: Свёртки 1×1 управляют числом каналов.
Category: CNN

NL: de transposed convolutie
Transcription: де trаnspo´zed konvolü´tsi
RU: транспонированная свёртка
Example_NL: Transposed convoluties worden gebruikt in decoders voor opsampling.
Example_RU: Транспонированные свёртки используются в декодерах для увеличения размеров.
Category: CNN

NL: de volledig convolutioneel netwerk
Transcription: де vоlediх konvolü´tsioneel ne´tverk
RU: полносвёрточная сеть
Example_NL: FCN's vervangen volledig-verbonden lagen door convoluties.
Example_RU: Полносвёрточные сети заменяют полносвязные слои на свёрточные.
Category: CNN

NL: de activatiekaart
Transcription: де aktivа´tsiekaart
RU: карта активаций
Example_NL: Activatiekaarten tonen de locaties van herkende patronen.
Example_RU: Карты активаций показывают расположение распознанных паттернов.
Category: CNN

NL: de klasse activeringsmap
Transcription: де kla´se aktiveringsma´p
RU: карта активаций класса
Example_NL: Klasse activeringskaarten visualiseren welke regio's de classificatie sturen.
Example_RU: Карты активаций класса визуализируют какие области управляют классификацией.
Category: CNN

NL: de semantische segmentatie
Transcription: де semа´ntische seхmenta´tsi
RU: семантическая сегментация
Example_NL: Semantische segmentatie labelt elk pixel van een beeld.
Example_RU: Семантическая сегментация присваивает метку каждому пикселю.
Category: CNN

NL: de instantie segmentatie
Transcription: де insta´ntsi seхmenta´tsi
RU: сегментация экземпляров
Example_NL: Instantie segmentatie onderscheidt individuele objecten van dezelfde klasse.
Example_RU: Сегментация экземпляров различает отдельные объекты одного класса.
Category: CNN

NL: het attentiemechanisme in CNN
Transcription: хет а´tentiemекаnis me in CNN
RU: механизм внимания в CNN
Example_NL: Attentie modules verbeteren de prestaties van CNN's.
Example_RU: Модули внимания улучшают производительность CNN.
Category: CNN

NL: de kaartresolutie
Transcription: де ka´rtrézolü´tsi
RU: разрешение карты
Example_NL: Hogere kaartresolutie geeft meer ruimtelijk detail.
Example_RU: Большее разрешение карты даёт больше пространственных деталей.
Category: CNN

NL: de kanalen
Transcription: де ka´nalen
RU: каналы (изображения)
Example_NL: RGB-afbeeldingen hebben drie kanalen voor kleurcodering.
Example_RU: Изображения RGB имеют три канала для кодирования цвета.
Category: CNN

NL: de kernel grootte
Transcription: де ке´rnal хrütte
RU: размер ядра
Example_NL: Kleine kernels zijn efficiënter dan grote.
Example_RU: Малые ядра эффективнее больших.
Category: CNN

NL: de uitvouwen
Transcription: де е´ytvüwen
RU: развёртывание (свёртки)
Example_NL: Uitvouwen versnelt convolutieberekeningen via matrixoperaties.
Example_RU: Развёртывание ускоряет вычисления свёрток через матричные операции.
Category: CNN

NL: de activatielaag
Transcription: де aktivа´tsiela´х
RU: слой активации
Example_NL: De activatielaag past ReLU toe op de feature map.
Example_RU: Слой активации применяет ReLU к карте признаков.
Category: CNN

NL: de ruimtelijke pooling
Transcription: де rüimtеliке pü´linх
RU: пространственный пулинг
Example_NL: Ruimtelijke pooling maakt CNN's onafhankelijk van de invoergrootte.
Example_RU: Пространственный пулинг делает CNN независимыми от размера входных данных.
Category: CNN

NL: de max-out netwerk
Transcription: де maks-аut ne´tverk
RU: сеть maxout
Example_NL: Maxout netwerken leren de activatiefunctie zelf.
Example_RU: Сети maxout обучают саму функцию активации.
Category: CNN

NL: de squeeze-and-excitation
Transcription: де skwi´z-аnd-eksita´tsi
RU: сжатие и возбуждение
Example_NL: SE-netwerken herschalen kanaalsgewijze feature maps met aandacht.
Example_RU: SE-сети масштабируют карты признаков по каналам с вниманием.
Category: CNN

NL: de verborgen toestand
Transcription: де verbo´rhen tüsta´nt
RU: скрытое состояние
Example_NL: De verborgen toestand slaat informatie uit vorige tijdstappen op.
Example_RU: Скрытое состояние хранит информацию из предыдущих временных шагов.
Category: RNN

NL: de vergeetpoort
Transcription: де verхе´tpо´rt
RU: ворота забывания
Example_NL: De vergeetpoort bepaalt welke informatie vergeten wordt.
Example_RU: Ворота забывания определяют какая информация забывается.
Category: RNN

NL: de invoerpoort
Transcription: де i´nvürpo´rt
RU: входные ворота
Example_NL: De invoerpoort regelt welke nieuwe informatie wordt opgeslagen.
Example_RU: Входные ворота управляют какая новая информация сохраняется.
Category: RNN

NL: de uitvoerpoort
Transcription: де е´jtvürpo´rt
RU: выходные ворота
Example_NL: De uitvoerpoort bepaalt welke informatie als uitvoer wordt gegeven.
Example_RU: Выходные ворота определяют какая информация передаётся на выход.
Category: RNN

NL: de celstaat
Transcription: де se´lsta´t
RU: состояние ячейки
Example_NL: De celstaat is de langetermijngeheugencomponent van LSTM.
Example_RU: Состояние ячейки — долгосрочный компонент памяти LSTM.
Category: RNN

NL: de bijwerkpoort
Transcription: де be´jverkpо´rt
RU: обновляющие ворота
Example_NL: De bijwerkpoort in GRU vervangt de invoer- en vergeetpoort.
Example_RU: Обновляющие ворота в GRU заменяют входные и ворота забывания.
Category: RNN

NL: de resetpoort
Transcription: де re´setpо´rt
RU: ворота сброса
Example_NL: De resetpoort in GRU regelt hoeveel van de vorige toestand gebruikt wordt.
Example_RU: Ворота сброса в GRU управляют какая часть предыдущего состояния используется.
Category: RNN

NL: de sequentie-naar-sequentie
Transcription: де sekwe´ntsi-na´r-sekwe´ntsi
RU: последовательность в последовательность
Example_NL: Seq2seq modellen vertalen sequenties van variabele lengte.
Example_RU: Модели seq2seq переводят последовательности переменной длины.
Category: RNN

NL: de encoder-decoder architectuur
Transcription: де enко´dеr-dеко´dеr аrхitekte´r
RU: архитектура энкодер-декодер
Example_NL: De encoder-decoder comprimuert de invoersequentie tot een vaste vector.
Example_RU: Архитектура энкодер-декодер сжимает входную последовательность до фиксированного вектора.
Category: RNN

NL: de attentie mechanisme
Transcription: де а´tentiemекаnis me
RU: механизм внимания
Example_NL: Attentie laat de decoder focussen op relevante delen van de invoer.
Example_RU: Механизм внимания позволяет декодеру фокусироваться на релевантных частях входа.
Category: RNN

NL: de Bahdanau attentie
Transcription: де Ба´хданаü а´tentsi
RU: внимание Бахданау
Example_NL: Bahdanau attentie berekent scores op basis van de encodertoestand.
Example_RU: Внимание Бахданау вычисляет оценки на основе состояния энкодера.
Category: RNN

NL: de Luong attentie
Transcription: де Лü´ong а´tentsi
RU: внимание Лыонга
Example_NL: Luong attentie gebruikt een vereenvoudigd attentiemechanisme.
Example_RU: Внимание Лыонга использует упрощённый механизм внимания.
Category: RNN

NL: de tijdstap
Transcription: де tе´jtstа´p
RU: временной шаг
Example_NL: Bij elke tijdstap verwerkt de RNN één invoerelement.
Example_RU: На каждом временном шаге RNN обрабатывает один элемент входа.
Category: RNN

NL: de terugkerende verbinding
Transcription: де terükkе´rende verbо´ndinх
RU: рекуррентная связь
Example_NL: Terugkerende verbindingen geven informatie door naar de volgende tijdstap.
Example_RU: Рекуррентные связи передают информацию на следующий временной шаг.
Category: RNN

NL: de bidirectionele RNN
Transcription: де bidirektione´le Эр-Эн-Эн
RU: двунаправленная RNN
Example_NL: Een bidirectionele RNN verwerkt sequenties in beide richtingen.
Example_RU: Двунаправленная RNN обрабатывает последовательности в обоих направлениях.
Category: RNN

NL: de gestapelde RNN
Transcription: де хeста´pelde Эр-Эн-Эн
RU: стековая RNN
Example_NL: Gestapelde RNN's hebben meerdere recurrente lagen.
Example_RU: Стековые RNN имеют несколько рекуррентных слоёв.
Category: RNN

NL: de truncated backpropagation
Transcription: де trо´nkated ба´kpropаха´tsi
RU: усечённое обратное распространение
Example_NL: Truncated backpropagation beperkt de gradiëntberekening in de tijd.
Example_RU: Усечённое обратное распространение ограничивает вычисление градиентов во времени.
Category: RNN

NL: de tijdreeksmodellering
Transcription: де tе´jtrеksmodele´rinх
RU: моделирование временных рядов
Example_NL: RNN's zijn geschikt voor tijdreeksmodellering.
Example_RU: RNN хорошо подходят для моделирования временных рядов.
Category: RNN

NL: de taaltaalmodel
Transcription: де ta´ltа´lmodе´l
RU: языковая модель
Example_NL: RNN-gebaseerde taalmodellen voorspellen het volgende woord.
Example_RU: Языковые модели на основе RNN предсказывают следующее слово.
Category: RNN

NL: de machine-vertaling
Transcription: де masjie´n-verta´linх
RU: машинный перевод
Example_NL: Seq2seq met attentie verbetert machine-vertaling significant.
Example_RU: Seq2seq с вниманием значительно улучшает машинный перевод.
Category: RNN

NL: de teksclassificatie
Transcription: де te´kskla´sifika´tsi
RU: классификация текстов
Example_NL: RNN's worden gebruikt voor tekstclassificatie en sentimentanalyse.
Example_RU: RNN используются для классификации текстов и анализа тональности.
Category: RNN

NL: de CTC
Transcription: де Се-Те-Се
RU: CTC (временная классификация через конкатенацию)
Example_NL: CTC traint RNN's zonder tijduitlijning van invoer en uitvoer.
Example_RU: CTC обучает RNN без временного выравнивания входа и выхода.
Category: RNN

NL: de echo state netwerk
Transcription: де е´ko steyт ne´tverk
RU: сеть эхо-состояний
Example_NL: Echo state netwerken zijn een type reservoir computing RNN.
Example_RU: Сети эхо-состояний — тип RNN с резервуарными вычислениями.
Category: RNN

NL: de taalmodellering
Transcription: де ta´lmodele´rinх
RU: языковое моделирование
Example_NL: RNN's worden gebruikt voor taalmodellering voor NLP-taken.
Example_RU: RNN используются для языкового моделирования в задачах NLP.
Category: RNN

NL: het contextueel geheugen
Transcription: хет kontekstüeel хemе´ügen
RU: контекстная память
Example_NL: LSTM bewaart contextueel geheugen via de celstaat.
Example_RU: LSTM сохраняет контекстную память через состояние ячейки.
Category: RNN

NL: de Wavenet
Transcription: де Weyvnet
RU: WaveNet
Example_NL: WaveNet is een dilatief convolutioneel netwerk voor spraaksynthese.
Example_RU: WaveNet — расширенная свёрточная сеть для синтеза речи.
Category: RNN

NL: de dilatieve convolutie
Transcription: де dila´tieve konvolü´tsi
RU: расширенная свёртка
Example_NL: Dilatieve convoluties vergroten het receptieve veld zonder meer parameters.
Example_RU: Расширенные свёртки увеличивают рецептивное поле без дополнительных параметров.
Category: RNN

NL: de Temporal Convolutional Network
Transcription: де Tempora´l Konvolü´tsjonal ne´tverk
RU: временна́я свёрточная сеть
Example_NL: TCN's vervangen RNN's voor sequentiële taken met parallelle berekening.
Example_RU: TCN заменяют RNN для последовательных задач с параллельными вычислениями.
Category: RNN

NL: de invoersequentie
Transcription: де i´nvürsekwe´ntsi
RU: входная последовательность
Example_NL: De invoersequentie kan een zin; audiofragment of tijdreeks zijn.
Example_RU: Входная последовательность может быть предложением; аудиофрагментом или временным рядом.
Category: RNN

NL: de uitvoersequentie
Transcription: де е´jtvürsekwe´ntsi
RU: выходная последовательность
Example_NL: De uitvoersequentie heeft soms een andere lengte dan de invoer.
Example_RU: Выходная последовательность иногда имеет другую длину чем входная.
Category: RNN

NL: de padding mask
Transcription: де pa´dinх mask
RU: маска дополнения
Example_NL: Een padding mask verbergt paddingtokens in attentieberekeningen.
Example_RU: Маска дополнения скрывает токены заполнения в вычислениях внимания.
Category: RNN

NL: de batchreductie over tijd
Transcription: де ba´tsjrеdо´ktsi o´ver teit
RU: уменьшение батча во времени
Example_NL: In RNN's worden batches over tijdstappen verwerkt.
Example_RU: В RNN батчи обрабатываются по временным шагам.
Category: RNN

NL: de multi-stap voorspelling
Transcription: де mо´lti-sta´p vürspe´linх
RU: многошаговое предсказание
Example_NL: Multi-stap voorspelling schat meerdere toekomstige tijdstappen tegelijk.
Example_RU: Многошаговое предсказание оценивает несколько будущих временных шагов.
Category: RNN

NL: de leerbare begintoestanden
Transcription: де le´rbaare bеhinstoestа´nden
RU: обучаемые начальные состояния
Example_NL: Leerbare begintoestanden verbeteren de RNN-initialisatie.
Example_RU: Обучаемые начальные состояния улучшают инициализацию RNN.
Category: RNN

NL: de stateful RNN
Transcription: де steyтfül Эр-Эн-Эн
RU: состоятельная RNN
Example_NL: Een stateful RNN bewaart de toestand tussen batches.
Example_RU: Состоятельная RNN сохраняет состояние между батчами.
Category: RNN

NL: de stateless RNN
Transcription: де steytles Эр-Эн-Эн
RU: бессостоятельная RNN
Example_NL: Een stateless RNN reset de toestand bij elk nieuwe batch.
Example_RU: Бессостоятельная RNN сбрасывает состояние при каждом новом батче.
Category: RNN

NL: de Elman netwerk
Transcription: де Е´lman ne´tverk
RU: сеть Элмана
Example_NL: Het Elman netwerk is een eenvoudig recurrent neurale netwerk.
Example_RU: Сеть Элмана — простая рекуррентная нейронная сеть.
Category: RNN

NL: de Jordan netwerk
Transcription: де Jo´rdan ne´tverk
RU: сеть Жордана
Example_NL: Een Jordan netwerk maakt gebruik van de uitvoertoestand als terugkoppeling.
Example_RU: Сеть Жордана использует выходное состояние как обратную связь.
Category: RNN

NL: de attention over tijdstappen
Transcription: де а´tentsi o´ver tе´jtstаppen
RU: внимание по временным шагам
Example_NL: Attentie over tijdstappen laat het model relevante tijdstappen selecteren.
Example_RU: Внимание по временным шагам позволяет модели выбирать релевантные шаги.
Category: RNN

NL: de poortmechanisme
Transcription: де pо´rtmекаnis me
RU: воротной механизм
Example_NL: Poortmechanismen regelen de informatiedoorstroming in LSTM en GRU.
Example_RU: Воротные механизмы управляют потоком информации в LSTM и GRU.
Category: RNN

NL: de temperatuurparameter
Transcription: де tempera´tür-pаrаme´ter
RU: параметр температуры
Example_NL: De temperatuurparameter bepaalt de willekeurigheid van de generatie.
Example_RU: Параметр температуры определяет случайность генерации.
Category: RNN

NL: het zelf-attentiemechanisme
Transcription: хет zelf-а´tentsiemekаnis me
RU: механизм само-внимания
Example_NL: Zelf-attentie berekent de relaties tussen alle woorden tegelijk.
Example_RU: Само-внимание вычисляет отношения между всеми словами одновременно.
Category: transformers

NL: de scaled dot-product attentie
Transcription: де skeylt dоt-prо´dоkt а´tentsi
RU: масштабированное скалярное произведение внимания
Example_NL: Attentie = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) × V.
Example_RU: Внимание = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) × V.
Category: transformers

NL: de multi-head attentie
Transcription: де mо´lti-hеd а´tentsi
RU: многоголовое внимание
Example_NL: Multi-head attentie voert meerdere attentieberekeningen parallel uit.
Example_RU: Многоголовое внимание выполняет несколько расчётов внимания параллельно.
Category: transformers

NL: het attentiehoofd
Transcription: хет а´tentiehо´fd
RU: голова внимания
Example_NL: Elk attentiehoofd leert een andere relatie in de data.
Example_RU: Каждая голова внимания обучается другому отношению в данных.
Category: transformers

NL: de positionele codering
Transcription: де pozitsiо´nele kоde´rinх
RU: позиционное кодирование
Example_NL: Positionele codering voegt positie-informatie toe aan de inbeddingen.
Example_RU: Позиционное кодирование добавляет информацию о позиции к вложениям.
Category: transformers

NL: de feed-forward laag
Transcription: де fid-fо´rverd la´х
RU: прямой слой
Example_NL: Elke transformerlaag bevat een positionele feed-forward laag.
Example_RU: Каждый слой трансформера содержит позиционный прямой слой.
Category: transformers

NL: de laagnormalisatie
Transcription: де la´хnormаliza´tsi
RU: нормализация слоя
Example_NL: Laagnormalisatie stabiliseert de activaties per laag.
Example_RU: Нормализация слоя стабилизирует активации в каждом слое.
Category: transformers

NL: de encoder van de transformer
Transcription: де enко´dеr van de trа´nsformer
RU: энкодер трансформера
Example_NL: De encoder van de transformer codeert de invoersequentie.
Example_RU: Энкодер трансформера кодирует входную последовательность.
Category: transformers

NL: de decoder van de transformer
Transcription: де dеко´dеr van de trа´nsformer
RU: декодер трансформера
Example_NL: De decoder van de transformer genereert de uitvoersequentie.
Example_RU: Декодер трансформера генерирует выходную последовательность.
Category: transformers

NL: de kruisattentie
Transcription: де krоejsа´tentsi
RU: перекрёстное внимание
Example_NL: Kruisattentie verbindt de encoderuitvoer met de decoderlagen.
Example_RU: Перекрёстное внимание связывает выход энкодера со слоями декодера.
Category: transformers

NL: de causale attentie
Transcription: де kаüza´le а´tentsi
RU: причинное внимание
Example_NL: Causale attentie maskeert toekomstige tokens in de decoder.
Example_RU: Причинное внимание маскирует будущие токены в декодере.
Category: transformers

NL: het aandachtsmasker
Transcription: хет а´ndаhtsma´sker
RU: маска внимания
Example_NL: Het aandachtsmasker blokkeert bepaalde verbindingen in attentie.
Example_RU: Маска внимания блокирует определённые связи во внимании.
Category: transformers

NL: het gemaskeerde taalmodel
Transcription: хет хemа´skerde tа´lmodе´l
RU: замаскированная языковая модель
Example_NL: BERT gebruikt een gemaskeerd taalmodel voor pre-training.
Example_RU: BERT использует замаскированную языковую модель для предобучения.
Category: transformers

NL: de volgende-zin-voorspelling
Transcription: де volhende-zin-vürspe´linх
RU: предсказание следующего предложения
Example_NL: BERT pretraint ook op volgende-zin-voorspelling.
Example_RU: BERT также предобучается на предсказании следующего предложения.
Category: transformers

NL: de autoregressieve generatie
Transcription: де аütоreхre´sive хenerа´tsi
RU: авторегрессионная генерация
Example_NL: GPT genereert tekst via autoregressieve voorspelling.
Example_RU: GPT генерирует текст через авторегрессионное предсказание.
Category: transformers

NL: de tokenembedding
Transcription: де to´ken-embе´dinх
RU: токенное вложение
Example_NL: Tokenembeddingen zetten tokens om naar vectoren.
Example_RU: Токенные вложения преобразуют токены в векторы.
Category: transformers

NL: de positie-embedding
Transcription: де pozisi-embе´dinх
RU: позиционное вложение
Example_NL: Positie-embeddingen coderen de absolute positie van tokens.
Example_RU: Позиционные вложения кодируют абсолютную позицию токенов.
Category: transformers

NL: de relatieve positie-codering
Transcription: де relа´tieve pozisi-kоde´rinх
RU: относительное позиционное кодирование
Example_NL: Relatieve positie-codering modeleert de afstand tussen tokens.
Example_RU: Относительное позиционное кодирование моделирует расстояние между токенами.
Category: transformers

NL: de sliding window attentie
Transcription: де sla´jdinх vi´ndо аtеntsi
RU: скользящее окно внимания
Example_NL: Sliding window attentie reduceert de quadratische complexiteit.
Example_RU: Скользящее окно внимания уменьшает квадратичную сложность.
Category: transformers

NL: de sparse attentie
Transcription: де spа´rs а´tentsi
RU: разреженное внимание
Example_NL: Sparse attentie berekent alleen de meest relevante aandachtsverbindingen.
Example_RU: Разреженное внимание вычисляет только наиболее релевантные связи внимания.
Category: transformers

NL: de lineaire attentie
Transcription: де линеа´ire а´tentsi
RU: линейное внимание
Example_NL: Lineaire attentie benadert zelf-attentie in lineaire tijdcomplexiteit.
Example_RU: Линейное внимание аппроксимирует само-внимание за линейное время.
Category: transformers

NL: de residuverbinding
Transcription: де rezi´düverbо´ndinх
RU: остаточное соединение
Example_NL: Residuverbindingen vergemakkelijken de gradiëntstroom in diepe transformers.
Example_RU: Остаточные соединения облегчают поток градиентов в глубоких трансформерах.
Category: transformers

NL: de pre-normalisatie
Transcription: де pre-normаliza´tsi
RU: пред-нормализация
Example_NL: Pre-normalisatie past laagnormalisatie toe vóór elke transformeroperatie.
Example_RU: Пред-нормализация применяет нормализацию слоя перед каждой операцией трансформера.
Category: transformers

NL: de post-normalisatie
Transcription: де post-normаliza´tsi
RU: пост-нормализация
Example_NL: Post-normalisatie past normalisatie toe na elke transformeroperatie.
Example_RU: Пост-нормализация применяет нормализацию после каждой операции трансформера.
Category: transformers

NL: de visie transformer
Transcription: де vizi trаnsformer
RU: визуальный трансформер
Example_NL: Een visie transformer past de transformer toe op beeldpatches.
Example_RU: Визуальный трансформер применяет трансформер к патчам изображений.
Category: transformers

NL: de patch embedding
Transcription: де pa´tsj embе´dinх
RU: патч-вложение
Example_NL: Patch embeddingen verdelen afbeeldingen in stukken voor de transformer.
Example_RU: Патч-вложения делят изображения на части для трансформера.
Category: transformers

NL: de cross-modal transformer
Transcription: де krоs-mo´dal trаnsformer
RU: кросс-модальный трансформер
Example_NL: Cross-modale transformers verwerken beeld en tekst samen.
Example_RU: Кросс-модальные трансформеры обрабатывают изображения и текст вместе.
Category: transformers

NL: de aandachtskaart
Transcription: де а´ndаhtskaart
RU: карта внимания
Example_NL: Een aandachtskaart visualiseert welke tokens op welke andere letten.
Example_RU: Карта внимания визуализирует на какие токены обращают внимание другие.
Category: transformers

NL: de informatiedichtheid
Transcription: де informа´tsiedi´htheit
RU: информационная плотность
Example_NL: Transformers verdelen aandacht op basis van informatiedichtheid.
Example_RU: Трансформеры распределяют внимание на основе информационной плотности.
Category: transformers

NL: de decoder-only architectuur
Transcription: де dеко´dеr-о´nly аrхitekte´r
RU: архитектура только из декодера
Example_NL: GPT-modellen gebruiken een decoder-only architectuur.
Example_RU: Модели GPT используют архитектуру только из декодера.
Category: transformers

NL: de encoder-only architectuur
Transcription: де enко´dеr-о´nly аrхitekte´r
RU: архитектура только из энкодера
Example_NL: BERT is een encoder-only transformermodel.
Example_RU: BERT — модель трансформера только из энкодера.
Category: transformers

NL: de subwoord tokenisatie
Transcription: де so´bvо´rt tokeniза´tsi
RU: субсловная токенизация
Example_NL: Subwoord tokenisatie splits woorden in betekenisvolle eenheden.
Example_RU: Субсловная токенизация разбивает слова на значимые единицы.
Category: transformers

NL: de woordenschat grootte
Transcription: де vо´rdensxа´p хrötte
RU: размер словаря
Example_NL: De woordenschatgrootte bepaalt de dimensie van tokenembeddingen.
Example_RU: Размер словаря определяет размерность токенных вложений.
Category: transformers

NL: de aandachtscomplexiteit
Transcription: де а´ndаhtskompleksitе´yt
RU: сложность внимания
Example_NL: Standaard attentie heeft quadratische complexiteit in sequentielengte.
Example_RU: Стандартное внимание имеет квадратичную сложность по длине последовательности.
Category: transformers

NL: het corpus
Transcription: хет kо´rpus
RU: корпус
Example_NL: Een corpus is een grote verzameling teksten voor NLP-training.
Example_RU: Корпус — большой набор текстов для обучения NLP.
Category: NLP

NL: de morfologie
Transcription: де morfоlо´hi
RU: морфология
Example_NL: Morfologie analyseert de structuur en vorming van woorden.
Example_RU: Морфология анализирует структуру и образование слов.
Category: NLP

NL: het lemmatiseren
Transcription: хет lematiзе´ren
RU: лемматизация
Example_NL: Lemmatiseren brengt woorden terug naar hun basisvorm.
Example_RU: Лемматизация приводит слова к их базовой форме.
Category: NLP

NL: het stammeren
Transcription: хет stа´meren
RU: стемминг
Example_NL: Stammeren verwijdert achtervoegsels om de woordstam te vinden.
Example_RU: Стемминг удаляет суффиксы для нахождения основы слова.
Category: NLP

NL: de stopwoorden
Transcription: де stо´pvо´rden
RU: стоп-слова
Example_NL: Stopwoorden zijn veelvoorkomende woorden met weinig betekenis.
Example_RU: Стоп-слова — часто встречающиеся слова с малым значением.
Category: NLP

NL: de part-of-speech tagging
Transcription: де pa´rt-оf-spitj ta´hinх
RU: разметка части речи
Example_NL: POS-tagging kent grammaticale rollen toe aan tokens.
Example_RU: Разметка части речи присваивает грамматические роли токенам.
Category: NLP

NL: de afhankelijkheidsanalyse
Transcription: де аfhа´nkelıkhейтsаnа´lize
RU: анализ зависимостей
Example_NL: Afhankelijkheidsanalyse toont syntactische relaties in een zin.
Example_RU: Анализ зависимостей показывает синтаксические отношения в предложении.
Category: NLP

NL: de constituentsanalyse
Transcription: де konstituе´ntsаnа´lize
RU: конституентный анализ
Example_NL: Constituentsanalyse splitst zinnen in hiërarchische zinsdelen.
Example_RU: Конституентный анализ разбивает предложения на иерархические составляющие.
Category: NLP

NL: de coreference resolutie
Transcription: де koreferе´ntsi rezolü´tsi
RU: разрешение кореференций
Example_NL: Coreference resolutie koppelt verwijzingen aan de juiste entiteit.
Example_RU: Разрешение кореференций связывает упоминания с правильными сущностями.
Category: NLP

NL: de informatie-extractie
Transcription: де informа´tsieekstrа´ktsi
RU: извлечение информации
Example_NL: Informatie-extractie haalt gestructureerde feiten uit tekst.
Example_RU: Извлечение информации извлекает структурированные факты из текста.
Category: NLP

NL: de tekstregressie
Transcription: де tеksrехre´si
RU: регрессия по тексту
Example_NL: Tekstregressie voorspelt een getal op basis van tekst.
Example_RU: Регрессия по тексту предсказывает число на основе текста.
Category: NLP

NL: de vragen-beantwoording
Transcription: де vrа´хen-beа´ntvo´rdinх
RU: вопросно-ответная система
Example_NL: QA-systemen geven directe antwoorden op vragen in tekst.
Example_RU: Системы QA дают прямые ответы на вопросы по тексту.
Category: NLP

NL: de tekstsamenvatting
Transcription: де tеkstsa´menva´tinх
RU: суммаризация текста
Example_NL: Tekstsamenvatting comprimuert lange teksten tot een korte samenvatting.
Example_RU: Суммаризация текста сжимает длинные тексты в краткое резюме.
Category: NLP

NL: de tekstclassificatie
Transcription: де tеkstkla´sifika´tsi
RU: классификация текста
Example_NL: Tekstclassificatie labelt teksten in categorieën.
Example_RU: Классификация текста размечает тексты по категориям.
Category: NLP

NL: de dialoguesysteem
Transcription: де diа´lохü-sistе´em
RU: диалоговая система
Example_NL: Dialoguesystemen voeren conversaties met gebruikers.
Example_RU: Диалоговые системы ведут разговоры с пользователями.
Category: NLP

NL: de stemassistent
Transcription: де stеmаsis tе´nt
RU: голосовой помощник
Example_NL: Stemassistenten begrijpen en produceren gesproken taal.
Example_RU: Голосовые помощники понимают и генерируют устную речь.
Category: NLP

NL: de woordinbedding
Transcription: де vо´rtinbе´dinх
RU: векторное представление слова
Example_NL: Woordinbeddingen zijn dense numerieke representaties van woorden.
Example_RU: Векторные представления слов — плотные числовые представления слов.
Category: NLP

NL: de contextuele inbedding
Transcription: де kontekstüele inbе´dinх
RU: контекстуальное вложение
Example_NL: Contextuele inbeddingen veranderen op basis van de context.
Example_RU: Контекстуальные вложения изменяются в зависимости van контекста.
Category: NLP

NL: de taalidentificatie
Transcription: де ta´lidеntifika´tsi
RU: определение языка
Example_NL: Taalidentificatie bepaalt automatisch de taal van een tekst.
Example_RU: Определение языка автоматически устанавливает язык текста.
Category: NLP

NL: de spellingcorrectie
Transcription: де spe´linхkorе´ktsi
RU: проверка орфографии
Example_NL: Spellingcorrectie detecteert en corrigeert spelfouten.
Example_RU: Проверка орфографии обнаруживает и исправляет орфографические ошибки.
Category: NLP

NL: de parafrase detectie
Transcription: де pаrаfrase dete´ktsi
RU: определение парафраза
Example_NL: Parafrase detectie herkent zinnen met dezelfde betekenis.
Example_RU: Определение парафраза распознаёт предложения с одинаковым смыслом.
Category: NLP

NL: de tekstuele implicatie
Transcription: де tеkstüele implika´tsi
RU: текстовое следование
Example_NL: Tekstuele implicatie bepaalt of zin B logisch volgt uit zin A.
Example_RU: Текстовое следование определяет логически ли вытекает B из A.
Category: NLP

NL: de leesbaarheidsscore
Transcription: де le´zba´rheidssko´re
RU: показатель читабельности
Example_NL: Een leesbaarheidsscore schat het begripsniveau dat vereist is.
Example_RU: Показатель читабельности оценивает требуемый уровень понимания.
Category: NLP

NL: de taalmodel perplexiteit
Transcription: де ta´lmodе´l pеrpleksitе´yt
RU: перплексия языковой модели
Example_NL: Lage perplexiteit duidt op een goed taalmodel.
Example_RU: Низкая перплексия указывает на хорошую языковую модель.
Category: NLP

NL: de subjectiviteitsanalyse
Transcription: де sobje´ktivitеytsa nа´lize
RU: анализ субъективности
Example_NL: Subjectiviteitsanalyse onderscheidt feiten van meningen.
Example_RU: Анализ субъективности различает факты и мнения.
Category: NLP

NL: de toneelfilter
Transcription: де tone´elfilter
RU: фильтр тональности
Example_NL: Een toneelfilter verwijdert negatieve berichten automatisch.
Example_RU: Фильтр тональности автоматически удаляет негативные сообщения.
Category: NLP

NL: de kennisextractie
Transcription: де ke´nisekstra´ktsi
RU: извлечение знаний
Example_NL: Kennisextractie vult kennisgrafen met informatie uit tekst.
Example_RU: Извлечение знаний пополняет графы знаний из текста.
Category: NLP

NL: de opiniemining
Transcription: де opini-ma´yninх
RU: добыча мнений
Example_NL: Opiniemining haalt opvattingen en beoordelingen op uit tekst.
Example_RU: Добыча мнений извлекает взгляды и оценки из текста.
Category: NLP

NL: de argumentatiemining
Transcription: де аrhümenta´tsiema´yninх
RU: добыча аргументов
Example_NL: Argumentatiemining identificeert claims en bewijzen in tekst.
Example_RU: Добыча аргументов идентифицирует утверждения и доказательства в тексте.
Category: NLP

NL: de grammaticacontrole
Transcription: де хrаmа´tikаkontro´le
RU: грамматическая проверка
Example_NL: Grammaticacontrole detecteert grammaticafouten in tekst.
Example_RU: Грамматическая проверка обнаруживает грамматические ошибки в тексте.
Category: NLP

NL: de stilometrie
Transcription: де stilomе´tri
RU: стилометрия
Example_NL: Stilometrie analyseert schrijfstijl voor auteuridentificatie.
Example_RU: Стилометрия анализирует стиль письма для идентификации автора.
Category: NLP

NL: de multi-taal NLP
Transcription: де mо´lti-ta´l Эн-Эл-Пе
RU: многоязычный NLP
Example_NL: Multi-taal NLP verwerkt meerdere talen in één model.
Example_RU: Многоязычный NLP обрабатывает несколько языков в одной модели.
Category: NLP

NL: de cross-lingual transfer
Transcription: де kros-linхüа´l trа´nsfer
RU: кросс-языковой перенос
Example_NL: Cross-lingual transfer past kennis toe op onbekende talen.
Example_RU: Кросс-языковой перенос применяет знания к незнакомым языкам.
Category: NLP

NL: de zero-shot taalverwerking
Transcription: де zi´ro-sjot ta´lverve´rkinх
RU: нулевое обучение в NLP
Example_NL: Zero-shot NLP werkt op talen of taken zonder trainingsdata.
Example_RU: Нулевое обучение в NLP работает с языками без обучающих данных.
Category: NLP

NL: de byte pair encoding
Transcription: де bayt peyr enkо´dinх
RU: байтово-парное кодирование
Example_NL: BPE leert subwoordtokens uit statistieken over het corpus.
Example_RU: BPE обучает субсловные токены из статистики корпуса.
Category: NLP tokenization

NL: de Unigram taalmodel
Transcription: де Юнигрa´m ta´lmodе´l
RU: языковая модель Unigram
Example_NL: Unigram taalmodel is een probabilistische tokenisatiemethode.
Example_RU: Языковая модель Unigram — вероятностный метод токенизации.
Category: NLP tokenization

NL: het subwoord
Transcription: хет so´bvо´rt
RU: субслово
Example_NL: Subwoorden verlenen beter omgaan met zeldzame woorden.
Example_RU: Субслова обеспечивают лучшую обработку редких слов.
Category: NLP tokenization

NL: het out-of-vocabulary woord
Transcription: хет аut-оf-vokabyülе´ri vо´rt
RU: слово вне словаря
Example_NL: OOV-woorden worden behandeld door subwoordtokenisatie.
Example_RU: Слова вне словаря обрабатываются субсловной токенизацией.
Category: NLP tokenization

NL: het speciale token
Transcription: хет spesiа´le to´ken
RU: специальный токен
Example_NL: Speciale tokens zoals [CLS] en [SEP] structureren de invoer.
Example_RU: Специальные токены такие как [CLS] и [SEP] структурируют входные данные.
Category: NLP tokenization

NL: de contextvenster grootte
Transcription: де kontekstve´nster хrütte
RU: размер контекстного окна
Example_NL: De contextvenstergrootte begrenst de maximale invoerlengte.
Example_RU: Размер контекстного окна ограничивает максимальную длину входных данных.
Category: NLP tokenization

NL: het padding token
Transcription: хет pa´dinх-to´ken
RU: токен заполнения
Example_NL: Padding tokens maken batches gelijke lengte.
Example_RU: Токены заполнения выравнивают длину батчей.
Category: NLP tokenization

NL: de aandachtsmaske
Transcription: де a´ndaхtsmа´ske
RU: маска внимания
Example_NL: De aandachtsmaske markeert echte tokens versus padding tokens.
Example_RU: Маска внимания маркирует реальные токены против токенов заполнения.
Category: NLP tokenization

NL: de afhankelijkheidsboom
Transcription: де afha´nkelikheydsbüm
RU: дерево зависимостей
Example_NL: Een afhankelijkheidsboom toont de syntactische relaties in een zin.
Example_RU: Дерево зависимостей показывает синтаксические отношения в предложении.
Category: NLP parsing

NL: de fraseboom
Transcription: де frаzebüm
RU: фразовое дерево
Example_NL: Een fraseboom groepeert tokens in grammaticale constituenten.
Example_RU: Фразовое дерево группирует токены в грамматические составляющие.
Category: NLP parsing

NL: de constituent
Transcription: де konstituе´nt
RU: составляющая
Example_NL: Constituenten zijn zinsdelen zoals NP of VP.
Example_RU: Составляющие — части предложения такие как ИГ или ГГ.
Category: NLP parsing

NL: de afhankelijkheidsrelatie
Transcription: де afha´nkelıkheytsrelа´tsi
RU: отношение зависимости
Example_NL: Afhankelijkheidsrelaties labelen de verbindingen in een afhankelijkheidsboom.
Example_RU: Отношения зависимости маркируют связи в дереве зависимостей.
Category: NLP parsing

NL: de POS-tagger
Transcription: де Pe-О-Эс-tа´hеr
RU: тегировщик частей речи
Example_NL: Een POS-tagger kent woordsoorten toe aan tokens.
Example_RU: Тегировщик присваивает токенам части речи.
Category: NLP parsing

NL: de naamwoordgroep
Transcription: де na´mvо´rtхrüp
RU: именная группа
Example_NL: Een naamwoordgroep is een NP-constituent in een zin.
Example_RU: Именная группа — ИГ-составляющая в предложении.
Category: NLP parsing

NL: de werkwoordgroep
Transcription: де ve´rkvо´rtхrüp
RU: глагольная группа
Example_NL: Een werkwoordgroep bevat het werkwoord en zijn complementen.
Example_RU: Глагольная группа содержит глагол и его дополнения.
Category: NLP parsing

NL: de basisforms
Transcription: де ba´sisfo´rms
RU: базовые формы
Example_NL: Lemmatisering zet woorden terug naar hun basisvorm.
Example_RU: Лемматизация приводит слова к их базовой форме.
Category: NLP parsing

NL: de grammaticale categorie
Transcription: де хrаmа´tikale katehо´ri
RU: грамматическая категория
Example_NL: Grammaticale categorieën bepalen de rol van woorden in zinnen.
Example_RU: Грамматические категории определяют роль слов в предложениях.
Category: NLP parsing

NL: de bijvoeglijk naamwoord
Transcription: де beyvoyhlik nа´mvо´rt
RU: прилагательное
Example_NL: Bijvoeglijke naamwoorden modificeren naamwoorden.
Example_RU: Прилагательные модифицируют существительные.
Category: NLP parsing

NL: de transitief werkwoord
Transcription: де trаnziti´f ve´rkvо´rt
RU: переходный глагол
Example_NL: Een transitief werkwoord vereist een lijdend voorwerp.
Example_RU: Переходный глагол требует прямого дополнения.
Category: NLP parsing

NL: de semantische rol
Transcription: де semа´ntische rol
RU: семантическая роль
Example_NL: Semantische rollen beschrijven de rol van zinsdelen in een event.
Example_RU: Семантические роли описывают роль частей предложения в событии.
Category: NLP parsing

NL: de FrameNet
Transcription: де Fre´ymnet
RU: FrameNet
Example_NL: FrameNet annoteert zinnen met semantische frames.
Example_RU: FrameNet аннотирует предложения семантическими фреймами.
Category: NLP parsing

NL: de PropBank
Transcription: де Prо´pbank
RU: PropBank
Example_NL: PropBank biedt standaardannotaties voor predicaat-argumentstructuur.
Example_RU: PropBank предоставляет стандартные аннотации структур предикат-аргумент.
Category: NLP parsing

NL: de coreference
Transcription: де koreferе´ntsi
RU: кореференция
Example_NL: Coreference resolutie koppelt voornaamwoorden aan hun antecedenten.
Example_RU: Разрешение кореференций связывает местоимения с их антецедентами.
Category: NLP parsing

NL: de mention span
Transcription: де me´nsjön spаn
RU: упоминание
Example_NL: Een mention span is een tekstfragment dat een entiteit benoemt.
Example_RU: Упоминание — текстовый фрагмент называющий сущность.
Category: NLP parsing

NL: de antecedent
Transcription: де аntese´dent
RU: антецедент
Example_NL: Het antecedent is het eerste voorkomen van een entiteit.
Example_RU: Антецедент — первое упоминание сущности.
Category: NLP parsing

NL: de katafoor
Transcription: де kаtа´fo´r
RU: катафора
Example_NL: Een katafoor verwijst vooruit naar een later genoemde entiteit.
Example_RU: Катафора отсылает вперёд к позднее упомянутой сущности.
Category: NLP parsing

NL: de semantisch parsing
Transcription: де semа´ntisch pа´rsinх
RU: семантический разбор
Example_NL: Semantisch parsing zet tekst om naar formele betekenisrepresentaties.
Example_RU: Семантический разбор преобразует текст в формальные представления смысла.
Category: NLP parsing

NL: het Abstract Meaning Representation
Transcription: хет аbstrа´kt mi´ninх representa´tsi
RU: абстрактное представление смысла
Example_NL: AMR is een grafgebaseerde semantische representatietaal.
Example_RU: AMR — граф-ориентированный язык семантического представления.
Category: NLP parsing

NL: de discourse analyse
Transcription: де diskо´rs аnа´lize
RU: дискурс-анализ
Example_NL: Discourse analyse bestudeert tekststructuur boven het zinsniveau.
Example_RU: Дискурс-анализ изучает структуру текста выше уровня предложения.
Category: NLP parsing

NL: de retorische structuurtheorie
Transcription: де retо´rische strüktürteо´ri
RU: риторическая теория структуры
Example_NL: RST modelleert de logische organisatie van teksten.
Example_RU: Риторическая теория структуры моделирует логическую организацию текстов.
Category: NLP parsing

NL: de connective
Transcription: де konе´ktive
RU: связное слово
Example_NL: Connectieven signaleren retorisische relaties tussen zinsdelen.
Example_RU: Связные слова сигнализируют риторические отношения между частями.
Category: NLP parsing

NL: de conjunctiefout
Transcription: де konjо´nktsifаut
RU: ошибка конъюнкции
Example_NL: Conjunctiefouten treden op bij onjuiste tokenizatiesplitsingen.
Example_RU: Ошибки конъюнкции возникают при неправильных разбиениях токенизатора.
Category: NLP parsing

NL: de taakspecifieke fijnafstelling
Transcription: де ta´kspesifike feynjаfste´linх
RU: задачеспецифичная тонкая настройка
Example_NL: Taakspecifieke fijnafstelling past BERT aan op parsingstaken.
Example_RU: Задачеспецифичная тонкая настройка адаптирует BERT к задачам разбора.
Category: NLP parsing

NL: de spacy bibliotheek
Transcription: де Spе´ysi bibliоте´yk
RU: библиотека spaCy
Example_NL: SpaCy biedt snelle en nauwkeurige NLP-pipelinecomponenten.
Example_RU: SpaCy предоставляет быстрые и точные компоненты NLP-конвейера.
Category: NLP parsing

NL: de NLTK
Transcription: де Эн-Эл-Те-Ка
RU: NLTK (инструментарий NLP)
Example_NL: NLTK is een educatieve NLP-bibliotheek voor Python.
Example_RU: NLTK — образовательная библиотека NLP для Python.
Category: NLP parsing

NL: het abstracte syntaxisboom
Transcription: хет аbstrа´kte sintа´ksisbo´m
RU: абстрактное синтаксическое дерево
Example_NL: Een AST codificeert de syntactische structuur van een programma.
Example_RU: AST кодирует синтаксическую структуру программы.
Category: NLP parsing

NL: de Earley parser
Transcription: де Ерли pа´rser
RU: анализатор Эрли
Example_NL: De Earley parser herkent elke CFG-grammatica.
Example_RU: Анализатор Эрли распознаёт любую КС-грамматику.
Category: NLP parsing

NL: de CYK parser
Transcription: де Тse-Ye-Ka pа´rser
RU: анализатор CYK
Example_NL: CYK gebruikt dynamisch programmeren voor contextvrije grammatica's.
Example_RU: CYK использует динамическое программирование для КС-грамматик.
Category: NLP parsing

NL: de shift-reduce parser
Transcription: де sjift-redü´s pа´rser
RU: сдвиг-свёртка анализатор
Example_NL: Een shift-reduce parser bouwt een afhankelijkheidsboom incrementeel.
Example_RU: Анализатор сдвиг-свёртка строит дерево зависимостей инкрементально.
Category: NLP parsing

NL: de graph-based parser
Transcription: де хrаf-beysd pа´rser
RU: анализатор на основе графов
Example_NL: Een graph-based parser vindt de spanning tree met maximale score.
Example_RU: Анализатор на основе графов находит остовное дерево с максимальной оценкой.
Category: NLP parsing

NL: de arc-eager parser
Transcription: де аrk-i´her pа´rser
RU: активный дуговой анализатор
Example_NL: De arc-eager parser bouwt de boom gretig zonder terugkijken.
Example_RU: Активный дуговой анализатор жадно строит дерево без просмотра назад.
Category: NLP parsing

NL: het sentiment
Transcription: хет sentiме´nt
RU: тональность; настроение
Example_NL: Het sentiment van een review beïnvloedt de koopbeslissing.
Example_RU: Тональность отзыва влияет на решение о покупке.
Category: sentiment analysis

NL: de aspectgebaseerde sentimentanalyse
Transcription: де аspektхebа´seerde sentiмe´ntаnа´lize
RU: аспектно-ориентированный анализ тональности
Example_NL: ABSA analyseert het sentiment per aspect van een product.
Example_RU: ABSA анализирует тональность по каждому аспекту продукта.
Category: sentiment analysis

NL: het aspect
Transcription: хет а´spekt
RU: аспект
Example_NL: Elk aspect beschrijft een eigenschap zoals prijs of kwaliteit.
Example_RU: Каждый аспект описывает свойство такое как цена или качество.
Category: sentiment analysis

NL: de opiniehoudende
Transcription: де opinjeho´üdende
RU: высказывающий мнение
Example_NL: De opiniehoudende is de persoon die een mening uitdrukt.
Example_RU: Высказывающий мнение — человек выражающий мнение.
Category: sentiment analysis

NL: de doelentiteit
Transcription: де dülentitе´yt
RU: целевая сущность
Example_NL: De doelentiteit is het object waarover een mening gaat.
Example_RU: Целевая сущность — объект о котором высказывается мнение.
Category: sentiment analysis

NL: de subjectiviteitsclassificatie
Transcription: де sobje´ktiviteytskla´sifika´tsi
RU: классификация субъективности
Example_NL: Subjectiviteitsclassificatie onderscheidt objectieve en subjectieve zinnen.
Example_RU: Классификация субъективности разделяет объективные и субъективные предложения.
Category: sentiment analysis

NL: de opiniebeschrijving
Transcription: де opiniebeskri´vinх
RU: описание мнения
Example_NL: Opiniebeschrijvingen bevatten het standpunt en de intensiteit.
Example_RU: Описания мнений содержат точку зрения и интенсивность.
Category: sentiment analysis

NL: de hatelijk taaldetectie
Transcription: де ha´telik ta´ldete´ktsi
RU: обнаружение языка ненависти
Example_NL: Hatelijk taaldetectie filtert toxische berichten online.
Example_RU: Обнаружение языка ненависти фильтрует токсичные сообщения онлайн.
Category: sentiment analysis

NL: de ironiedetectie
Transcription: де irо´niede te´ktsi
RU: обнаружение иронии
Example_NL: Ironiedetectie is moeilijk omdat de oppervlaktewaarde misleidend is.
Example_RU: Обнаружение иронии сложно поскольку буквальный смысл вводит в заблуждение.
Category: sentiment analysis

NL: de emotieclassificatie
Transcription: де emо´tsieklа´sifika´tsi
RU: классификация эмоций
Example_NL: Emotieclassificatie herkent basisemoties zoals vreugde of woede.
Example_RU: Классификация эмоций распознаёт базовые эмоции такие как радость или гнев.
Category: sentiment analysis

NL: de valence
Transcription: де vа´lens
RU: валентность (эмоциональная)
Example_NL: Valence beschrijft de positieve of negatieve kwaliteit van een emotie.
Example_RU: Валентность описывает положительное или отрицательное качество эмоции.
Category: sentiment analysis

NL: het lexicon
Transcription: хет lе´ksikon
RU: лексикон
Example_NL: Sentimentlexicons bevatten woorden met bekende polariteitswaarden.
Example_RU: Тональные лексиконы содержат слова с известными значениями полярности.
Category: sentiment analysis

NL: het SentiWordNet
Transcription: хет Se´ntivо´rdnet
RU: SentiWordNet
Example_NL: SentiWordNet kent polariteitsscores toe aan woorden.
Example_RU: SentiWordNet присваивает оценки полярности словам.
Category: sentiment analysis

NL: de deep learning sentimentanalyse
Transcription: де dip le´rninх sentiмe´ntаnа´lize
RU: глубокое обучение для анализа тональности
Example_NL: BERT-gebaseerde sentimentmodellen overtreffen regelgebaseerde methoden.
Example_RU: Модели тональности на основе BERT превосходят основанные на правилах.
Category: sentiment analysis

NL: de fine-grained sentimentanalyse
Transcription: де fа´yn-хrey´nd sentiмe´ntаnа´lize
RU: детализированный анализ тональности
Example_NL: Fine-grained analyse onderscheidt vijf sentimentniveaus.
Example_RU: Детализированный анализ различает пять уровней тональности.
Category: sentiment analysis

NL: de documentlevel sentimentanalyse
Transcription: де dokümе´nt-levеl sentiмe´ntаnа´lize
RU: анализ тональности на уровне документа
Example_NL: Documentlevel analyse kent een overall sentiment toe aan een tekst.
Example_RU: Анализ на уровне документа присваивает общую тональность тексту.
Category: sentiment analysis

NL: de zinsniveau sentimentanalyse
Transcription: де zi´nsnivо sentiмe´ntаnа´lize
RU: анализ тональности на уровне предложения
Example_NL: Zinsniveau analyse evalueert elk deelzin afzonderlijk.
Example_RU: Анализ на уровне предложения оценивает каждую часть отдельно.
Category: sentiment analysis

NL: de vergelijkende sentimentanalyse
Transcription: де verheli´kende sentiмe´ntаnа´lize
RU: сравнительный анализ тональности
Example_NL: Vergelijkende sentimentanalyse vergelijkt entiteiten met elkaar.
Example_RU: Сравнительный анализ тональности сравнивает сущности между собой.
Category: sentiment analysis

NL: de reviewanalyse
Transcription: де rivy´ü аnа´lize
RU: анализ отзывов
Example_NL: Reviewanalyse extraheert sentimenten uit productreviews.
Example_RU: Анализ отзывов извлекает тональности из отзывов о продукте.
Category: sentiment analysis

NL: de emotionele intensiteit
Transcription: де emо´tsionele intensitе´yt
RU: эмоциональная интенсивность
Example_NL: Emotionele intensiteit kwantificeert de kracht van het sentiment.
Example_RU: Эмоциональная интенсивность количественно оценивает силу тональности.
Category: sentiment analysis

NL: de neutraliteitsdetectie
Transcription: де neütrаlitе´ytsdete´ktsi
RU: обнаружение нейтральности
Example_NL: Neutraliteitsdetectie herkent zinnen zonder duidelijk standpunt.
Example_RU: Обнаружение нейтральности распознаёт предложения без явной позиции.
Category: sentiment analysis

NL: de multimodale sentimentanalyse
Transcription: де mо´ltimоdа´le sentiмe´ntаnа´lize
RU: мультимодальный анализ тональности
Example_NL: Multimodale sentimentanalyse combineert tekst; beeld en geluid.
Example_RU: Мультимодальный анализ объединяет текст; изображение и звук.
Category: sentiment analysis

NL: de impliciete sentiment
Transcription: де implisitе sentiме´nt
RU: неявная тональность
Example_NL: Impliciete sentimenten zijn niet expliciet maar door context begrijpelijk.
Example_RU: Неявная тональность не выражена явно но понятна из контекста.
Category: sentiment analysis

NL: de cross-domein sentimentanalyse
Transcription: де krоs-domе´yn sentiмe´ntаnа´lize
RU: кросс-доменный анализ тональности
Example_NL: Cross-domein sentimentanalyse past modellen toe op onbekende domeinen.
Example_RU: Кросс-доменный анализ применяет модели к незнакомым областям.
Category: sentiment analysis

NL: de inter-annotatorovereenkomst
Transcription: де intеr-аnоtа´toro´vеrе´nkоmst
RU: соответствие между аннотаторами
Example_NL: Hoge inter-annotatorovereenkomst duidt op duidelijke annotatierichtlijnen.
Example_RU: Высокое соответствие между аннотаторами указывает на чёткие рекомендации.
Category: sentiment analysis

NL: de Cohen's kappa
Transcription: де Ко´ens ка´pa
RU: каппа Коэна
Example_NL: Cohen's kappa meet de overeenstemming gecorrigeerd voor toeval.
Example_RU: Каппа Коэна измеряет согласованность скорректированную на случайность.
Category: sentiment analysis

NL: de crowdsourcing
Transcription: де krа´üdso´rsinх
RU: краудсорсинг
Example_NL: Crowdsourcing verzamelt goedkope annotaties via platforms als Mechanical Turk.
Example_RU: Краудсорсинг собирает недорогие аннотации через платформы типа Mechanical Turk.
Category: sentiment analysis

NL: de sociale media analyse
Transcription: де sosia´le media аnа´lize
RU: анализ социальных сетей
Example_NL: Sociale media analyse monitort merksentiment in realtime.
Example_RU: Анализ социальных сетей отслеживает тональность бренда в реальном времени.
Category: sentiment analysis

NL: het Twitter sentimentmodel
Transcription: хет Tvitеr sentiмe´nt modе´l
RU: модель тональности Twitter
Example_NL: Twitter sentimentmodellen zijn gespecialiseerd op informele taal.
Example_RU: Модели тональности Twitter специализируются на неформальном языке.
Category: sentiment analysis

NL: de financial sentimentanalyse
Transcription: де finа´nsiаl sentiмe´ntаnа´lize
RU: финансовый анализ тональности
Example_NL: Financiële sentimentanalyse analyseert marktopinie uit nieuws en rapporten.
Example_RU: Финансовый анализ тональности анализирует рыночные настроения из новостей.
Category: sentiment analysis

NL: de opiniemining pijplijn
Transcription: де opinjemine´ pejplаyn
RU: конвейер добычи мнений
Example_NL: Een opiniemining pijplijn extractie; normaliseert en analyseert meningen.
Example_RU: Конвейер добычи мнений извлекает; нормализует и анализирует мнения.
Category: sentiment analysis

NL: de productreviews dataset
Transcription: де prо´düktrivy´üs dа´tasеt
RU: набор данных отзывов о продуктах
Example_NL: Amazon Reviews is een veelgebruikte sentimentanalysedataset.
Example_RU: Amazon Reviews — широко используемый набор данных для анализа тональности.
Category: sentiment analysis

NL: de discourse marker
Transcription: де diskо´rs mа´rker
RU: дискурсивный маркер
Example_NL: Discourse markers zoals "maar" of "hoewel" verschuiven het sentiment.
Example_RU: Дискурсивные маркеры такие как «но» или «хотя» сдвигают тональность.
Category: sentiment analysis

NL: de negatie verwerking
Transcription: де nega´tsi verve´rkinх
RU: обработка отрицания
Example_NL: Negatie verwerking herkent hoe "niet" het sentiment omdraait.
Example_RU: Обработка отрицания распознаёт как «не» меняет тональность.
Category: sentiment analysis

NL: de intensificator
Transcription: де intensifika´tor
RU: интенсификатор
Example_NL: Intensificatoren zoals "erg" of "zeer" verhogen de sentimentsterkte.
Example_RU: Интенсификаторы такие как «очень» или «крайне» усиливают тональность.
Category: sentiment analysis

NL: de contextuele sentimentoverride
Transcription: де kontekstuele sentiмe´nt-o´verа´jd
RU: контекстное переопределение тональности
Example_NL: Contextuele override verandert het sentiment op basis van omliggende zinnen.
Example_RU: Контекстное переопределение меняет тональность на основе соседних предложений.
Category: sentiment analysis

NL: de annotatieschema
Transcription: де аnоtа´tsisxe´ma
RU: схема аннотации
Example_NL: Het annotatieschema definieert de klassen en annotatiestijl.
Example_RU: Схема аннотации определяет классы и стиль аннотации.
Category: sentiment analysis

NL: de gebalanceerde trainingsdataset
Transcription: де хebа´lanceerde treyninхsdаtаsе´t
RU: сбалансированный обучающий набор данных
Example_NL: Een gebalanceerde dataset bevat evenveel positieve als negatieve voorbeelden.
Example_RU: Сбалансированный набор данных содержит равное число положительных и отрицательных примеров.
Category: sentiment analysis

NL: de binaire sentimentclassificatie
Transcription: де bina´ire sentiмe´ntkla´sifika´tsi
RU: бинарная классификация тональности
Example_NL: Binaire sentimentclassificatie is positief of negatief.
Example_RU: Бинарная классификация тональности: положительная или отрицательная.
Category: sentiment analysis

NL: de multiclass sentimentclassificatie
Transcription: де mо´ltikla´s sentiмe´ntkla´sifika´tsi
RU: многоклассовая классификация тональности
Example_NL: Multiclass sentimentclassificatie onderscheidt vijf sterrenratings.
Example_RU: Многоклассовая классификация различает пять звёздных рейтингов.
Category: sentiment analysis

NL: de beoordelingsaggregatie
Transcription: де beо´rdelinхsаhrehа´tsi
RU: агрегация оценок
Example_NL: Beoordelingsaggregatie combineert meerdere meningen tot een score.
Example_RU: Агрегация оценок объединяет несколько мнений в одну оценку.
Category: sentiment analysis

NL: het neurale machine-vertaling
Transcription: хет nö´rale masji´n-verta´linх
RU: нейронный машинный перевод
Example_NL: NMT gebruikt seq2seq modellen voor vloeiende vertalingen.
Example_RU: НМП использует модели seq2seq для плавных переводов.
Category: MT

NL: de statistisch machine-vertaling
Transcription: де statisti´sj masji´n-verta´linх
RU: статистический машинный перевод
Example_NL: SMT leert vertaalpatronen uit gealigneerde tweetalige corpora.
Example_RU: СМП обучается шаблонам перевода из выgerichte двуязычных корпусов.
Category: MT

NL: de alignering
Transcription: де аlinerinх
RU: выравнивание (слов)
Example_NL: Woordalignering koppelt woorden in bron- en doeltekst.
Example_RU: Выравнивание слов связывает слова в исходном и целевом тексте.
Category: MT

NL: de parallelle corpus
Transcription: де pаrа´lele kо´rpus
RU: параллельный корпус
Example_NL: Een parallelle corpus bevat vertalingen van dezelfde tekst.
Example_RU: Параллельный корпус содержит переводы одного и того же текста.
Category: MT

NL: het vertaalmodel
Transcription: хет verta´lmodе´l
RU: переводная модель
Example_NL: Het vertaalmodel leert de correspondentie tussen woorden.
Example_RU: Переводная модель обучается соответствию между словами.
Category: MT

NL: het METEOR-score
Transcription: хет me´tеorsко´re
RU: оценка METEOR
Example_NL: METEOR houdt ook rekening met synoniemen en woordvolgorde.
Example_RU: METEOR также учитывает синонимы и порядок слов.
Category: MT

NL: het TER-score
Transcription: хет Те-Е-Эр-sко´re
RU: оценка TER
Example_NL: TER meet het aantal bewerkingen om de hypothese te corrigeren.
Example_RU: TER измеряет количество правок для исправления гипотезы.
Category: MT

NL: de bronzin
Transcription: де bro´nzin
RU: исходное предложение
Example_NL: De bronzin wordt door het model geïnterpreteerd voor vertaling.
Example_RU: Исходное предложение интерпретируется моделью для перевода.
Category: MT

NL: de doelzin
Transcription: де dülzin
RU: целевое предложение
Example_NL: De doelzin is de gegenereerde vertaling.
Example_RU: Целевое предложение — сгенерированный перевод.
Category: MT

NL: de referentievertaling
Transcription: де referе´ntsivertа´linх
RU: эталонный перевод
Example_NL: Referentievertalingen zijn menselijke vertalingen voor evaluatie.
Example_RU: Эталонные переводы — переводы людей для оценки.
Category: MT

NL: de copy mechanisme
Transcription: де ko´pi mekаnisme
RU: механизм копирования
Example_NL: Het copy mechanisme kopieert zeldzame woorden direct naar de doeltaal.
Example_RU: Механизм копирования напрямую копирует редкие слова в целевой язык.
Category: MT

NL: de point-of-care vertaling
Transcription: де poynt-оv-ke´r verta´linх
RU: контекстный перевод
Example_NL: Point-of-care vertaling past de context van de doelgroep aan.
Example_RU: Контекстный перевод адаптируется к контексту целевой аудитории.
Category: MT

NL: de DeepL
Transcription: де Дип-Эл
RU: DeepL
Example_NL: DeepL produceert vaak vloeiendere vertalingen dan andere systemen.
Example_RU: DeepL часто производит более плавные переводы чем другие системы.
Category: MT

NL: de zero-shot vertaling
Transcription: де zi´ro-sjot verta´linх
RU: нулевой перевод
Example_NL: Zero-shot vertaling werkt voor taalparen zonder parallelle data.
Example_RU: Нулевой перевод работает для языковых пар без параллельных данных.
Category: MT

NL: de back-vertaling
Transcription: де bа´k-verta´linх
RU: обратный перевод
Example_NL: Back-vertaling vergroot de trainingsdata via automatische vertalingen.
Example_RU: Обратный перевод расширяет обучающие данные автоматическими переводами.
Category: MT

NL: de pivot-taalvertaling
Transcription: де pi´vot-ta´lverta´linх
RU: перевод через язык-посредник
Example_NL: Pivot-taalvertaling gebruikt een tussenliggende taal voor zeldzame paren.
Example_RU: Перевод через посредник использует промежуточный язык для редких пар.
Category: MT

NL: de low-resource vertaling
Transcription: де lо´w-risо´rsverta´linх
RU: перевод малоресурсных языков
Example_NL: Low-resource vertaling is uitdagend wegens weinig parallelle data.
Example_RU: Перевод малоресурсных языков сложен из-за малого количества параллельных данных.
Category: MT

NL: de multi-lingual vertaling
Transcription: де mо´lti-linхüа´l verta´linх
RU: многоязычный перевод
Example_NL: Multi-lingual vertaalsystemen ondersteunen duizenden taalparen.
Example_RU: Многоязычные системы перевода поддерживают тысячи языковых пар.
Category: MT

NL: de domain-specifieke vertaling
Transcription: де domе´yn-spesifike verta´linх
RU: предметно-ориентированный перевод
Example_NL: Medische vertaling vereist gespecialiseerde terminologie.
Example_RU: Медицинский перевод требует специализированной терминологии.
Category: MT

NL: het subjectieve oordeel
Transcription: хет sobje´ktieve о´rdeel
RU: субъективная оценка
Example_NL: Subjectieve oordelen van vertalers wijken vaak af van automatische scores.
Example_RU: Субъективные оценки переводчиков часто расходятся с автоматическими.
Category: MT

NL: de gealigneerde bitext
Transcription: де хеаline´erde bа´ytekst
RU: выровненный двуязычный текст
Example_NL: Gealigneerde bitexten worden gebruikt voor vertaalmodellering.
Example_RU: Выровненные двуязычные тексты используются для моделирования перевода.
Category: MT

NL: de karaktervertaling
Transcription: де kаrа´ktervertа´linх
RU: побуквенный перевод
Example_NL: Karaktervertaling is nuttig voor Aziatische talen.
Example_RU: Побуквенный перевод полезен для азиатских языков.
Category: MT

NL: de lexicale woordenschat
Transcription: де leksika´le vо´rdensxа´p
RU: лексическое наполнение
Example_NL: De lexicale woordenschat bepaalt de kwaliteit van de vertaling.
Example_RU: Лексическое наполнение определяет качество перевода.
Category: MT

NL: het woord-voor-woord vertalen
Transcription: хет vо´rt-vо´r-vо´rt verta´len
RU: дословный перевод
Example_NL: Woord-voor-woord vertalen levert onnatuurlijke zinnen op.
Example_RU: Дословный перевод даёт неестественные предложения.
Category: MT

NL: de herordening
Transcription: де herо´rdeninх
RU: перестановка (слов)
Example_NL: Herordening past de woordvolgorde aan voor grammaticaliteit.
Example_RU: Перестановка корректирует порядок слов для грамматичности.
Category: MT

NL: de vloeiendheid
Transcription: де vlü´jendheid
RU: плавность (перевода)
Example_NL: Vloeiendheid meet hoe natuurlijk de doeltaaltekst klinkt.
Example_RU: Плавность измеряет насколько естественно звучит целевой текст.
Category: MT

NL: de getrouwheid
Transcription: де хetrо´üheid
RU: точность; верность перевода
Example_NL: Getrouwheid meet hoe nauwkeurig de vertaling de bronzin weergeeft.
Example_RU: Точность измеряет насколько точно перевод передаёт исходное предложение.
Category: MT

NL: de post-editie
Transcription: де pо´st-edisi
RU: постредактирование
Example_NL: Post-editie corrigeert automatische vertalingen door een menselijke vertaler.
Example_RU: Постредактирование исправляет автоматические переводы переводчиком-человеком.
Category: MT

NL: de MTPE
Transcription: де Эм-Те-Пе-Е
RU: MTPE (машинный перевод + постредактирование)
Example_NL: MTPE vermindert de werklast van vertalers significant.
Example_RU: MTPE значительно снижает нагрузку на переводчиков.
Category: MT

NL: de human evaluation
Transcription: де hjüman evalyüа´tsi
RU: оценка людьми
Example_NL: Human evaluation beoordeelt vertalingen op vloeiendheid en getrouwheid.
Example_RU: Оценка людьми оценивает переводы по плавности и точности.
Category: MT

NL: de COMET-score
Transcription: де Ko´metsко´re
RU: оценка COMET
Example_NL: COMET is een neuraal MT-evaluatiemetrisch met hoge correlatie.
Example_RU: COMET — нейронная метрика оценки МП с высокой корреляцией.
Category: MT

NL: de directe beoordeling
Transcription: де dirе´kte beо´rdelinх
RU: прямая оценка
Example_NL: Directe beoordeling vraagt menselijke beoordelaars vertalingen te scoren.
Example_RU: Прямая оценка просит людей оценивать переводы напрямую.
Category: MT

NL: de adequaatheid
Transcription: де аdekva´theid
RU: адекватность
Example_NL: Adequaatheid meet of de betekenis juist is overgebracht.
Example_RU: Адекватность измеряет правильность передачи смысла.
Category: MT

NL: de automatische post-editie
Transcription: де аütomа´tische pо´st-edisi
RU: автоматическое постредактирование
Example_NL: APE verbetert MT-uitvoer automatisch na de eerste vertaling.
Example_RU: Автоматическое постредактирование улучшает вывод МП после первого перевода.
Category: MT

NL: de omschrijving
Transcription: де о´msкri´vinх
RU: парафраз
Example_NL: Omschrijving biedt een alternatieve vertaalmogelijkheid.
Example_RU: Парафраз предлагает альтернативный вариант перевода.
Category: MT

NL: de kwaliteitsschatting
Transcription: де kvаlitе´ytssxа´tinх
RU: оценка качества (КО)
Example_NL: Kwaliteitsschatting voorspelt de kwaliteit van een vertaling zonder referentie.
Example_RU: Оценка качества предсказывает качество перевода без эталона.
Category: MT

NL: de idioom
Transcription: де idiо´m
RU: идиома
Example_NL: Idiomen zijn moeilijk automatisch te vertalen.
Example_RU: Идиомы трудно переводить автоматически.
Category: MT

NL: de cultuuradaptatie
Transcription: де költü´radаptа´tsi
RU: культурная адаптация
Example_NL: Cultuuradaptatie past vertalingen aan de doelcultuur aan.
Example_RU: Культурная адаптация приспосабливает переводы к целевой культуре.
Category: MT

NL: de terminologiebewust vertaling
Transcription: де terminolоhi´bevüst verta´linх
RU: перевод с учётом терминологии
Example_NL: Terminologiebewuste vertaling past een vastgestelde woordenlijst toe.
Example_RU: Перевод с учётом терминологии применяет утверждённый глоссарий.
Category: MT

NL: de glossarium
Transcription: де хlоsа´riüm
RU: глоссарий
Example_NL: Een glossarium biedt gestandaardiseerde vertalingen van vaktermen.
Example_RU: Глоссарий предоставляет стандартизованные переводы терминов.
Category: MT

NL: de terugvertaling
Transcription: де terükverta´linх
RU: обратный перевод
Example_NL: Terugvertaling controleert of de vertaling de originele betekenis behoudt.
Example_RU: Обратный перевод проверяет сохранение исходного смысла.
Category: MT

NL: het neurale machine-vertaling met kopieermechanisme
Transcription: хет nö´rale masji´n-verta´linх met ko´pimekаnisme
RU: НМП с механизмом копирования
Example_NL: Kopiëermechanisme helpt bij zeldzame namen en entiteiten.
Example_RU: Механизм копирования помогает с редкими именами и сущностями.
Category: MT

NL: de gesproken talenvertaler
Transcription: де hespo´ken ta´lenverta´ler
RU: переводчик устной речи
Example_NL: Gesproken talenvertalers verwerken audio-invoer voor realtime vertaling.
Example_RU: Переводчики устной речи обрабатывают аудио-вход для перевода в реальном времени.
Category: MT

NL: het grote taalmodel
Transcription: хет хrо´te ta´lmodе´l
RU: большая языковая модель
Example_NL: Grote taalmodellen leren taal uit enorme hoeveelheden tekst.
Example_RU: Большие языковые модели обучаются языку на огромных объёмах текста.
Category: LLM

NL: de promptengineering
Transcription: де prо´mptenjine´rinх
RU: инжиниринг промптов
Example_NL: Promptengineering optimaliseert aanwijzingen voor betere LLM-uitvoer.
Example_RU: Инжиниринг промптов оптимизирует подсказки для лучшего вывода БЯМ.
Category: LLM

NL: de few-shot leren
Transcription: де fju-sjot le´ren
RU: обучение на нескольких примерах
Example_NL: Few-shot leren geeft een paar voorbeelden in de aanwijzing.
Example_RU: Обучение на нескольких примерах предоставляет несколько примеров в промпте.
Category: LLM

NL: de zero-shot leren
Transcription: де zi´ro-sjot le´ren
RU: нулевое обучение
Example_NL: Zero-shot leren werkt zonder enig voorbeeld in de aanwijzing.
Example_RU: Нулевое обучение работает без каких-либо примеров в промпте.
Category: LLM

NL: de chain-of-thought prompting
Transcription: де tsjejn-оv-tо´t prо´mptin
RU: промптирование с цепочкой мыслей
Example_NL: Chain-of-thought prompting vraagt stap-voor-stap redenering.
Example_RU: Промптирование с цепочкой мыслей запрашивает пошаговые рассуждения.
Category: LLM

NL: de instructie-afstemming
Transcription: де instrо´ktsi-а´fstemminх
RU: согласование с инструкциями
Example_NL: Instructie-afstemming traint LLM's om instructies beter op te volgen.
Example_RU: Согласование с инструкциями обучает БЯМ лучше следовать инструкциям.
Category: LLM

NL: de menselijke feedback
Transcription: де menselike fe´dbаk
RU: обратная связь от людей
Example_NL: Menselijke feedback beoordeelt de kwaliteit van LLM-antwoorden.
Example_RU: Обратная связь от людей оценивает качество ответов БЯМ.
Category: LLM

NL: het beloningsmodel
Transcription: хет belо´ninхsmodе´l
RU: модель вознаграждения
Example_NL: Het beloningsmodel leert menselijke voorkeuren te voorspellen.
Example_RU: Модель вознаграждения обучается предсказывать предпочтения людей.
Category: LLM

NL: de afstemming
Transcription: де а´fstemminх
RU: согласование (LLM)
Example_NL: Afstemming richt het LLM op veilige en behulpzame antwoorden.
Example_RU: Согласование направляет БЯМ на безопасные и полезные ответы.
Category: LLM

NL: de factualiteitsfout
Transcription: де fаktüаlitе´ytsfаüt
RU: фактическая ошибка
Example_NL: Factualiteitsfouten zijn onjuiste feiten in LLM-uitvoer.
Example_RU: Фактические ошибки — неверные факты в выводе БЯМ.
Category: LLM

NL: de tokenvenster
Transcription: де to´kenvе´nster
RU: контекстное окно токенов
Example_NL: Het tokenvenster begrenst hoeveel tekst de LLM tegelijk verwerkt.
Example_RU: Контекстное окно токенов ограничивает сколько текста обрабатывает БЯМ.
Category: LLM

NL: de contextlengte
Transcription: де kontekstlе´nхte
RU: длина контекста
Example_NL: Grotere contextlengte laat het model meer tekst in één keer verwerken.
Example_RU: Большая длина контекста позволяет модели обрабатывать больше текста.
Category: LLM

NL: de systeemaanwijzing
Transcription: де sistе´maanve´yzinх
RU: системный промпт
Example_NL: Een systeemaanwijzing stelt het gedrag van het LLM in.
Example_RU: Системный промпт задаёт поведение БЯМ.
Category: LLM

NL: de gebruikersboodschap
Transcription: де хebrü´kersbо´dsxаp
RU: пользовательское сообщение
Example_NL: De gebruikersboodschap is de invoer van de eindgebruiker.
Example_RU: Пользовательское сообщение — ввод конечного пользователя.
Category: LLM

NL: het assistent-antwoord
Transcription: хет аsis tе´ntаntvo´rt
RU: ответ ассистента
Example_NL: Het assistent-antwoord is de gegenereerde reactie van het LLM.
Example_RU: Ответ ассистента — сгенерированный отклик БЯМ.
Category: LLM

NL: de conversatiegeschiedenis
Transcription: де konversа´tsieхeshiedе´nis
RU: история разговора
Example_NL: De conversatiegeschiedenis geeft context voor het LLM.
Example_RU: История разговора предоставляет контекст для БЯМ.
Category: LLM

NL: de kennisaugmentatie
Transcription: де ke´nisо´гmenta´tsi
RU: аугментация знаний
Example_NL: Kennisaugmentatie voegt actuele informatie toe aan een LLM.
Example_RU: Аугментация знаний добавляет актуальную информацию в БЯМ.
Category: LLM

NL: het 4-bits model
Transcription: хет fi´r-bits modе´l
RU: 4-битная модель
Example_NL: 4-bits kwantisatie vermindert geheugengebruik met 75%.
Example_RU: 4-битная квантизация уменьшает использование памяти на 75%.
Category: LLM

NL: de jailbreaking
Transcription: де dzheyлbrejkinх
RU: джейлбрейкинг
Example_NL: Jailbreaking omzeilt de veiligheidsbeperkingen van een LLM.
Example_RU: Джейлбрейкинг обходит ограничения безопасности БЯМ.
Category: LLM

NL: de prompt injectie
Transcription: де prо´mpt injе´ktsi
RU: инъекция промпта
Example_NL: Prompt injectie misleidt het LLM door kwaadaardige instructies te injecteren.
Example_RU: Инъекция промпта вводит БЯМ в заблуждение вставляя вредоносные инструкции.
Category: LLM

NL: de schaalwet
Transcription: де skа´lvеt
RU: закон масштабирования
Example_NL: Schaalwetten beschrijven hoe prestaties stijgen met meer data en parameters.
Example_RU: Законы масштабирования описывают как производительность растёт с данными и параметрами.
Category: LLM

NL: de multimodale LLM
Transcription: де mо´ltimоdа´le Эл-Эл-Эм
RU: мультимодальная БЯМ
Example_NL: Multimodale LLM's verwerken zowel tekst als afbeeldingen.
Example_RU: Мультимодальные БЯМ обрабатывают как текст так и изображения.
Category: LLM

NL: het tool gebruik
Transcription: хет tül хеbrü´k
RU: использование инструментов
Example_NL: LLM's met tool gebruik kunnen externe API's aanroepen.
Example_RU: БЯМ с использованием инструментов могут вызывать внешние API.
Category: LLM

NL: het AI-agent
Transcription: хет Аy-Аy а´хent
RU: ИИ-агент
Example_NL: Een AI-agent combineert een LLM met geheugen en tools.
Example_RU: ИИ-агент сочетает БЯМ с памятью и инструментами.
Category: LLM

NL: het model gewicht
Transcription: хет modе´l хeva´ht
RU: веса модели
Example_NL: Modelgewichten zijn de geleerde parameters van een LLM.
Example_RU: Веса модели — обученные параметры БЯМ.
Category: LLM

NL: de open-gewichten model
Transcription: де о´pen-хeva´hts modе´l
RU: модель с открытыми весами
Example_NL: Open-gewichten modellen zijn vrij toegankelijk voor gebruik.
Example_RU: Модели с открытыми весами свободно доступны для использования.
Category: LLM

NL: de pansoptische segmentatie
Transcription: де pаnsо´ptische seхmenta´tsi
RU: паноптическая сегментация
Example_NL: Pansoptische segmentatie combineert semantische en instantie segmentatie.
Example_RU: Паноптическая сегментация объединяет семантическую и сегментацию экземпляров.
Category: computer vision

NL: de keypoint detectie
Transcription: де ki´pоynt dete´ktsi
RU: обнаружение ключевых точек
Example_NL: Keypoint detectie localiseert specifieke punten zoals gewrichten.
Example_RU: Обнаружение ключевых точек локализует специфические точки как суставы.
Category: computer vision

NL: de gelaatsherkenning
Transcription: де хelа´tsherkеninх
RU: распознавание лиц
Example_NL: Gelaatsherkenning identificeert personen op basis van gelaatstrekken.
Example_RU: Распознавание лиц идентифицирует людей по чертам лица.
Category: computer vision

NL: de pose-schatting
Transcription: де pо´ze-sxа´tinх
RU: оценка позы
Example_NL: Pose-schatting schat de positie en oriëntatie van een lichaam.
Example_RU: Оценка позы определяет положение и ориентацию тела.
Category: computer vision

NL: de diepteperceptie
Transcription: де di´ptepersi´ptsi
RU: восприятие глубины
Example_NL: Diepteperceptie schat de afstand van objecten in een scène.
Example_RU: Восприятие глубины оценивает расстояние до объектов в сцене.
Category: computer vision

NL: de optische stroom
Transcription: де о´ptische strо´m
RU: оптический поток
Example_NL: Optische stroom beschrijft de beweging van pixels tussen frames.
Example_RU: Оптический поток описывает движение пикселей между кадрами.
Category: computer vision

NL: de bewegingsdetectie
Transcription: де bevе´hинхsdete´ktsi
RU: обнаружение движения
Example_NL: Bewegingsdetectie signaleert veranderingen in een video-sequentie.
Example_RU: Обнаружение движения сигнализирует об изменениях в видеопоследовательности.
Category: computer vision

NL: de objecttracking
Transcription: де о´bjekttrа´kinх
RU: отслеживание объектов
Example_NL: Objecttracking volgt objecten over meerdere videoframes.
Example_RU: Отслеживание объектов следит за объектами на нескольких кадрах видео.
Category: computer vision

NL: de scène herkenning
Transcription: де sе´n herkеninх
RU: распознавание сцен
Example_NL: Scène herkenning categoriseert de setting van een afbeelding.
Example_RU: Распознавание сцен классифицирует обстановку на изображении.
Category: computer vision

NL: de beeldresolutie
Transcription: де be´ltrezolü´tsi
RU: разрешение изображения
Example_NL: Hogere beeldresolutie biedt meer detail maar vereist meer rekenkracht.
Example_RU: Большее разрешение изображения даёт больше деталей но требует больше ресурсов.
Category: computer vision

NL: de kleurkanaal
Transcription: де klürka´naal
RU: цветовой канал
Example_NL: RGB-afbeeldingen hebben drie kleurkanalen: rood; groen en blauw.
Example_RU: Изображения RGB имеют три цветовых канала: красный; зелёный и синий.
Category: computer vision

NL: de grijswaarden afbeelding
Transcription: де хreijsva´rden аfbe´ldinх
RU: изображение в оттенках серого
Example_NL: Grijswaarden afbeeldingen hebben slechts één kleurkanaal.
Example_RU: Изображения в оттенках серого имеют только один цветовой канaal.
Category: computer vision

NL: de normalisatie van beelden
Transcription: де normаliza´tsi van be´lden
RU: нормализация изображений
Example_NL: Normalisatie van beelden past pixelwaarden aan naar een standaardschaal.
Example_RU: Нормализация изображений приводит значения пикселей к стандартной шкале.
Category: computer vision

NL: de bounding box
Transcription: де bа´üntdinх boks
RU: ограничивающая рамка
Example_NL: Een bounding box omlijnt een object in een afbeelding.
Example_RU: Ограничивающая рамка обрамляет объект на изображении.
Category: computer vision

NL: de intersection over union
Transcription: де intersе´ktsi о´ver üniо´n
RU: пересечение над объединением
Example_NL: IoU meet de overlap tussen voorspelde en werkelijke bounding boxes.
Example_RU: IoU измеряет перекрытие между предсказанными и реальными рамками.
Category: computer vision

NL: de non-maximum suppression
Transcription: де nоn-mа´ksimüm soprе´si
RU: подавление немаксимумов
Example_NL: NMS verwijdert overlappende bounding boxes met lage scores.
Example_RU: NMS убирает перекрывающиеся рамки с низкими оценками.
Category: computer vision

NL: de heatmap
Transcription: де hi´tmаp
RU: тепловая карта
Example_NL: Een heatmap toont de activiteitsverdeling over een afbeelding.
Example_RU: Тепловая карта показывает распределение активности по изображению.
Category: computer vision

NL: de gradiëntactiveringskaart
Transcription: де хра´diëntaktivе´rinхskaart
RU: карта активации градиентов
Example_NL: Grad-CAM visualiseert welke regio's het model activeert.
Example_RU: Grad-CAM визуализирует какие области активирует модель.
Category: computer vision

NL: de data-augmentatie voor afbeeldingen
Transcription: де da´ta-о´хmenta´tsi vо´r аfbe´ldinхen
RU: аугментация данных изображений
Example_NL: Data-augmentatie voor afbeeldingen creëert variaties via rotatie en bijsnijden.
Example_RU: Аугментация данных изображений создаёт вариации через вращение и обрезку.
Category: computer vision

NL: de beeldpyramide
Transcription: де be´ltpirа´mide
RU: пирамида изображений
Example_NL: Een beeldpyramide toont dezelfde afbeelding op meerdere schalen.
Example_RU: Пирамида изображений показывает одно изображение на нескольких масштабах.
Category: computer vision

NL: de scale-invariant feature transform
Transcription: де skeyl-invаriа´nt fi´tsjer trаnsfo´rm
RU: масштабно-инвариантное преобразование признаков
Example_NL: SIFT detecteert sleutelpunten die onveranderlijk zijn voor schaalwijzigingen.
Example_RU: SIFT обнаруживает ключевые точки инвариантные к изменению масштаба.
Category: computer vision

NL: de image patch
Transcription: де i´mezj pаtsj
RU: патч изображения
Example_NL: Image patches zijn kleine fragmenten van een groter beeld.
Example_RU: Патчи изображения — небольшие фрагменты большего изображения.
Category: computer vision

NL: de contoursdetectie
Transcription: де konto´ersdete´ktsi
RU: обнаружение контуров
Example_NL: Contoursdetectie vindt de grenzen van objecten.
Example_RU: Обнаружение контуров находит границы объектов.
Category: computer vision

NL: de randdetectie
Transcription: де ra´nddete´ktsi
RU: обнаружение краёв
Example_NL: Randdetectie identificeert scherpe kleurovergangen.
Example_RU: Обнаружение краёв идентифицирует резкие переходы цветов.
Category: computer vision

NL: het Canny-algoritme
Transcription: хет Ка´ni-alхoritme´
RU: алгоритм Канни
Example_NL: Het Canny-algoritme is een klassiek randdetectiealgoritme.
Example_RU: Алгоритм Канни — классический алгоритм обнаружения краёв.
Category: computer vision

NL: de histogramanalyse
Transcription: де histohram аnа´lize
RU: анализ гистограммы
Example_NL: Histogramanalyse beschrijft de kleurverdeling van een afbeelding.
Example_RU: Анализ гистограммы описывает цветовое распределение изображения.
Category: computer vision

NL: de texture analyse
Transcription: де te´kstür аnа´lize
RU: анализ текстуры
Example_NL: Texture analyse herkent oppervlaktepatronen in afbeeldingen.
Example_RU: Анализ текстуры распознаёт поверхностные узоры на изображениях.
Category: computer vision

NL: de morfologische bewerkingen
Transcription: де morfоlо´хische bevе´rkinхen
RU: морфологические операции
Example_NL: Dilatatie en erosie zijn morfologische beeldbewerkingen.
Example_RU: Расширение и эрозия — морфологические операции с изображениями.
Category: computer vision

NL: de superpixel
Transcription: де so´perpi´ksel
RU: суперпиксель
Example_NL: Superpixels groeperen vergelijkbare pixels tot segmentgebieden.
Example_RU: Суперпиксели группируют похожие пиксели в области сегментации.
Category: computer vision

NL: de beeldregistratie
Transcription: де be´ltrehistra´tsi
RU: регистрация изображений
Example_NL: Beeldregistratie lijnt twee afbeeldingen van hetzelfde object uit.
Example_RU: Регистрация изображений совмещает два изображения одного объекта.
Category: computer vision

NL: de generatieve beeldmodellen
Transcription: де хenerа´tieve be´ltmodе´len
RU: генеративные модели изображений
Example_NL: Generatieve beeldmodellen creëren nieuwe fotorealistische afbeeldingen.
Example_RU: Генеративные модели изображений создают новые фотореалистичные изображения.
Category: computer vision

NL: de medische beeldanalyse
Transcription: де medi´sche be´ltаnа´lize
RU: анализ медицинских изображений
Example_NL: Medische beeldanalyse detecteert afwijkingen in röntgenfoto's en MRI-scans.
Example_RU: Анализ медицинских изображений обнаруживает отклонения на рентгенах и МРТ.
Category: computer vision

NL: de oogst monitoring via CV
Transcription: де о´хst monitoring vi´a Се-Ve
RU: мониторинг урожая через КЗ
Example_NL: Computervisie monitort de gezondheid van gewassen via luchtfoto's.
Example_RU: Компьютерное зрение отслеживает здоровье культур через аэрофотоснимки.
Category: computer vision

NL: de camera kalibratie
Transcription: де ka´mera kalibra´tsi
RU: калибровка камеры
Example_NL: Camera kalibratie corrigeert lensvervorming voor nauwkeurige metingen.
Example_RU: Калибровка камеры исправляет искажение объектива для точных измерений.
Category: computer vision

NL: de homografie
Transcription: де homохrа´fi
RU: гомография
Example_NL: Een homografie beschrijft een projectieve transformatie tussen vlakke beelden.
Example_RU: Гомография описывает проективное преобразование между плоскими изображениями.
Category: computer vision

NL: de 3D-reconstructie
Transcription: де dri-de-rekonstruksi
RU: 3D-реконструкция
Example_NL: 3D-reconstructie maakt driedimensionale modellen uit meerdere beelden.
Example_RU: 3D-реконструкция создаёт трёхмерные модели из нескольких изображений.
Category: computer vision

NL: de stereoscopie
Transcription: де stereoskо´pi
RU: стереоскопия
Example_NL: Stereoscopie berekent diepte uit twee beelden van verschillende hoeken.
Example_RU: Стереоскопия вычисляет глубину из двух изображений с разных углов.
Category: computer vision

NL: de visuele SLAM
Transcription: де vi´züele Эс-Эл-А-Эм
RU: визуальный SLAM
Example_NL: Visuele SLAM gebruikt alleen cameradata voor navigatie.
Example_RU: Визуальный SLAM использует только данные камеры для навигации.
Category: computer vision

NL: de multi-scale feature extractie
Transcription: де mо´lti-skeyl fi´tsjer ekstrа´ktsi
RU: многомасштабное извлечение признаков
Example_NL: Multi-scale feature extractie detecteert objecten op meerdere groottes.
Example_RU: Многомасштабное извлечение признаков обнаруживает объекты на нескольких размерах.
Category: computer vision

NL: de ImageNet
Transcription: де I´mezjnet
RU: ImageNet
Example_NL: ImageNet is een grote beeldendataset voor benchmarking.
Example_RU: ImageNet — большой набор данных изображений для тестирования.
Category: image recognition

NL: de top-1 nauwkeurigheid
Transcription: де tо´p-e´jn na´ükerihheyt
RU: точность top-1
Example_NL: Top-1 nauwkeurigheid meet of de eerste voorspelling correct is.
Example_RU: Точность top-1 измеряет правильность первого предсказания.
Category: image recognition

NL: de top-5 nauwkeurigheid
Transcription: де tо´p-fа´jf na´ükerihheyt
RU: точность top-5
Example_NL: Top-5 nauwkeurigheid accepteert als correct als het label in de top 5 zit.
Example_RU: Точность top-5 считает правильным если метка в top 5.
Category: image recognition

NL: de convolutional neural network
Transcription: де konvolüsjоnаl njüral ne´tverk
RU: свёрточная нейронная сеть
Example_NL: CNN's zijn de standaard architectuur voor beeldherkenning.
Example_RU: CNN — стандартная архитектура для распознавания изображений.
Category: image recognition

NL: de feature extractor
Transcription: де fi´tsjer ikstrа´ktor
RU: извлекатель признаков
Example_NL: Een feature extractor trekt relevante representaties uit afbeeldingen.
Example_RU: Извлекатель признаков извлекает релевантные представления из изображений.
Category: image recognition

NL: de classificatiehoofd
Transcription: де kla´sifika´tsieho´fd
RU: классификационная головка
Example_NL: Het classificatiehoofd mapt feature vectors naar klassen.
Example_RU: Классификационная головка сопоставляет векторы признаков с классами.
Category: image recognition

NL: de global average pooling
Transcription: де хlо´bal а´verэдж pü´linх
RU: глобальное усреднение
Example_NL: Global average pooling redureet feature maps tot een vector.
Example_RU: Глобальное усреднение сворачивает карты признаков в вектор.
Category: image recognition

NL: de transfer learning voor beelden
Transcription: де trа´nsfer le´rnинх vо´r be´lden
RU: трансферное обучение для изображений
Example_NL: Transfer learning hergebruikt CNN's getraind op ImageNet.
Example_RU: Трансферное обучение повторно использует CNN обученные на ImageNet.
Category: image recognition

NL: de beeldsegmentatie
Transcription: де be´ltseхmenta´tsi
RU: сегментация изображений
Example_NL: Beeldsegmentatie verdeelt een afbeelding in betekenisvolle regio's.
Example_RU: Сегментация изображений делит изображение на значимые области.
Category: image recognition

NL: de binary segmentatie
Transcription: де bina´ire seхmenta´tsi
RU: бинарная сегментация
Example_NL: Binaire segmentatie scheidt voorgrond van achtergrond.
Example_RU: Бинарная сегmentация отделяет передний план от фона.
Category: image recognition

NL: de medische beeldsegmentatie
Transcription: де medi´sche be´ltseхmenta´tsi
RU: медицинская сегментация изображений
Example_NL: Medische beeldsegmentatie detecteert organen in CT-scans.
Example_RU: Медицинская сегментация обнаруживает органы на КТ-снимках.
Category: image recognition

NL: de beeldannotatie
Transcription: де be´ltаnotа´tsi
RU: аннотация изображений
Example_NL: Beeldannotatie labelt objecten in trainingsbeelden.
Example_RU: Аннотация изображений размечает объекты на обучающих изображениях.
Category: image recognition

NL: de annotatiehulpmiddelen
Transcription: де аnotа´tsie-hylpmi´delen
RU: инструменты аннотации
Example_NL: Annotatiehulpmiddelen zoals LabelImg versnellen het labelproces.
Example_RU: Инструменты аннотации типа LabelImg ускоряют процесс разметки.
Category: image recognition

NL: de klasse-activeringskaart
Transcription: де klа´se-aktivе´rinхskaart
RU: карта активации класса
Example_NL: Klasse-activeringskaarten tonen welke beelddelen bijdragen aan de classificatie.
Example_RU: Карты активации класса показывают какие части изображения вносят вклад.
Category: image recognition

NL: de diepteontgrendeling
Transcription: де di´pteо´ntхrеndelinх
RU: раскрытие глубины
Example_NL: Diepteontgrendeling onthult welke lagen specifieke patronen leren.
Example_RU: Раскрытие глубины показывает какие слои обучают конкретным паттернам.
Category: image recognition

NL: de visuele woordenboek
Transcription: де vi´züele vо´rdenbük
RU: визуальный словарь
Example_NL: Een visueel woordenboek codeert beeldpatches als discrete symbolen.
Example_RU: Визуальный словарь кодирует патчи изображений как дискретные символы.
Category: image recognition

NL: de bag of visual words
Transcription: де bаг оv vi´züele vо´rds
RU: мешок визуальных слов
Example_NL: BoVW representeert afbeeldingen via histogrammen van visuele woorden.
Example_RU: Мешок визуальных слов представляет изображения через гистограммы.
Category: image recognition

NL: de SIFT descriptor
Transcription: де Эс-И-Еф-Те deskriptо´r
RU: дескриптор SIFT
Example_NL: SIFT-descriptoren beschrijven lokale beeldkenmerken.
Example_RU: Дескрипторы SIFT описывают локальные признаки изображения.
Category: image recognition

NL: de HOG descriptor
Transcription: де Ха-О-Хе deskriptо´r
RU: дескриптор HOG
Example_NL: HOG-descriptoren beschrijven de lokale gradiëntoriëntaties.
Example_RU: Дескрипторы HOG описывают локальные ориентации градиентов.
Category: image recognition

NL: de face embedding
Transcription: де feys embе´dinх
RU: вложение лица
Example_NL: Face embeddings coderen gezichten in een lage-dimensionele ruimte.
Example_RU: Вложения лица кодируют лица в малоразмерном пространстве.
Category: image recognition

NL: de face verification
Transcription: де feys verifika´tsi
RU: верификация лица
Example_NL: Face verification bepaalt of twee beelden hetzelfde gezicht tonen.
Example_RU: Верификация лица определяет показывают ли два изображения одно лицо.
Category: image recognition

NL: de fine-grained herkenning
Transcription: де fa´yn-хrey´nd herkеninх
RU: детализированное распознавание
Example_NL: Fine-grained herkenning onderscheidt vergelijkbare subklassen.
Example_RU: Детализированное распознавание различает похожие подклассы.
Category: image recognition

NL: de beeldterugvinden
Transcription: де be´lterüхvi´nden
RU: поиск изображений
Example_NL: Beeldterugvinden zoekt gelijkende afbeeldingen in een grote database.
Example_RU: Поиск изображений находит похожие изображения в большой базе данных.
Category: image recognition

NL: de omgekeerde beeldzoekactie
Transcription: де о´mхekeerde be´ltzüka´ktsi
RU: обратный поиск изображений
Example_NL: Omgekeerde beeldzoekactie identificeert een onbekend beeld.
Example_RU: Обратный поиск изображений идентифицирует неизвестное изображение.
Category: image recognition

NL: de beschrijving genereren van beelden
Transcription: де beskrihvinх хenerе´ren van be´lden
RU: генерация описаний изображений
Example_NL: Image captioning genereert tekstbeschrijvingen van afbeeldingen.
Example_RU: Генерация описаний создаёт текстовые описания изображений.
Category: image recognition

NL: de visueel vragensbeantwoording
Transcription: де vi´züeel vrа´хensbeа´ntvo´rdinх
RU: визуальные вопросы и ответы
Example_NL: VQA systemen beantwoorden vragen over afbeeldingen.
Example_RU: Системы ВВО отвечают на вопросы об изображениях.
Category: image recognition

NL: de visuele redenering
Transcription: де vi´züele rede´nerinх
RU: визуальные рассуждения
Example_NL: Visuele redenering vereist begrip van ruimtelijke relaties.
Example_RU: Визуальные рассуждения требуют понимания пространственных отношений.
Category: image recognition

NL: de beeldtekst overeenkomst
Transcription: де be´lttelkst о´vеrе´nkоmst
RU: соответствие изображения и текста
Example_NL: CLIP leert gezamenlijke inbeddingen van beelden en tekst.
Example_RU: CLIP обучает совместные вложения изображений и текста.
Category: image recognition

NL: de contrastive vision-language training
Transcription: де kontrа´stive vi´zjön-lа´nхwedzj treyninх
RU: контрастивное обучение зрение-язык
Example_NL: CLIP traint via contrastief leren op beeld-tekst paren.
Example_RU: CLIP обучается контрастивно на парах изображение-текст.
Category: image recognition

NL: de zero-shot beeldclassificatie
Transcription: де zi´ro-sjot be´ltkla´sifika´tsi
RU: нулевая классификация изображений
Example_NL: Zero-shot beeldclassificatie labelt nieuwe klassen via tekstbeschrijvingen.
Example_RU: Нулевая классификация размечает новые классы через текстовые описания.
Category: image recognition

NL: de panoptisch segmentatienetwerk
Transcription: де pаnsо´ptisch seхmenta´tsiene´tverk
RU: паноптическая сегментационная сеть
Example_NL: Panoptische segmentatienetwerken combineren semantische segmentatie en instansegmentatie.
Example_RU: Паноптические сети объединяют семантическую и инстансную сегментацию.
Category: image recognition

NL: de video actie herkenning
Transcription: де vi´deо а´ktsi herkеninх
RU: распознавание действий на видео
Example_NL: Video actie herkenning classificeert menselijke activiteiten.
Example_RU: Распознавание действий классифицирует человеческую активность.
Category: image recognition

NL: de spatiotemporele netwerken
Transcription: де spа´tio-temporele ne´tverken
RU: пространственно-временные сети
Example_NL: Spatiotemporele netwerken modelleren beweging over tijd in video's.
Example_RU: Пространственно-временные сети моделируют движение во времени на видео.
Category: image recognition

NL: de PointNet
Transcription: де Pо´ynt-net
RU: PointNet
Example_NL: PointNet verwerkt 3D-puntenwolken via diep leren.
Example_RU: PointNet обрабатывает 3D-облака точек с помощью глубокого обучения.
Category: image recognition

NL: de NeRF
Transcription: де Нёрф
RU: NeRF (нейронное радиационное поле)
Example_NL: NeRF reconstrueert 3D-scènes vanuit 2D-beeldweergaven.
Example_RU: NeRF восстанавливает 3D-сцены из 2D-изображений.
Category: image recognition

NL: de image inpainting
Transcription: де i´mezj inpeyнtинх
RU: заполнение изображений
Example_NL: Image inpainting vult ontbrekende regio's van een afbeelding in.
Example_RU: Заполнение изображений восстанавливает отсутствующие области.
Category: image recognition

NL: de super resolution
Transcription: де sü´per rezolü´tsi
RU: супер-разрешение
Example_NL: Super resolution verbetert de resolutie van lage-kwaliteitsbeelden.
Example_RU: Супер-разрешение улучшает разрешение низкокачественных изображений.
Category: image recognition

NL: de beelddenoise
Transcription: де be´ltdenо´jz
RU: шумоподавление изображений
Example_NL: Beelddenoise verwijdert ruis van digitale afbeeldingen.
Example_RU: Шумоподавление удаляет шум с цифровых изображений.
Category: image recognition

NL: de stijltransfer
Transcription: де steyltrа´nsfer
RU: перенос стиля
Example_NL: Stijltransfer past de artistieke stijl van één beeld toe op een ander.
Example_RU: Перенос стиля применяет художественный стиль одного изображения к другому.
Category: image recognition

NL: de beeldinpaint
Transcription: де be´ltinpeyнт
RU: инпейнтинг изображений
Example_NL: Beeldinpaint vult beschadigde of verwijderde beeldgedeelten aan.
Example_RU: Инпейнтинг восстанавливает повреждённые или удалённые части изображения.
Category: image recognition

NL: de visuele opmerkzaamheid
Transcription: де vi´züele о´pmerkzа´mehyt
RU: визуальная внимательность
Example_NL: Modellen voor visuele opmerkzaamheid imiteren menselijke blikvast.
Example_RU: Модели визуальной внимательности имитируют человеческое внимание.
Category: image recognition

NL: de aandacht over beeldpatches
Transcription: де а´ndаht о´ver be´ltpа´tsjen
RU: внимание по патчам изображения
Example_NL: Transformers verwerken afbeeldingen via aandacht over image patches.
Example_RU: Трансформеры обрабатывают изображения через внимание по патчам.
Category: image recognition

NL: de deformeerbare convolutie
Transcription: де defоrme´rbaare konvolü´tsi
RU: деформируемая свёртка
Example_NL: Deformeerbare convoluties passen hun receptieve veld aan per locatie.
Example_RU: Деформируемые свёртки адаптируют рецептивное поле к каждой позиции.
Category: image recognition

NL: de beeldpiramidefinitie
Transcription: де be´ltpirа´midefini´tsi
RU: пирамидальная обработка изображений
Example_NL: Beeldpiramideverwerkingng detecteert kenmerken op meerdere schalen.
Example_RU: Пирамидальная обработка обнаруживает признаки на нескольких масштабах.
Category: image recognition

NL: de spatial pyramid pooling
Transcription: де spе´jsial pirа´mid pü´linх
RU: пирамидальный пространственный пулинг
Example_NL: SPP pooling maakt CNN's schaalinvariant.
Example_RU: Пирамидальный пространственный пулинг делает CNN инвариантными к масштабу.
Category: image recognition

NL: de knowledge distillation voor CV
Transcription: де knoledzj distilа´tsi vо´r Се-Ve
RU: дистилляция знаний для КЗ
Example_NL: Knowledge distillation comprimeert grote CV-modellen.
Example_RU: Дистилляция знаний сжимает большие модели компьютерного зрения.
Category: image recognition

NL: het anchored detectie
Transcription: хет а´nkerd dete´ktsi
RU: привязанное обнаружение
Example_NL: Anchored detectie gebruikt vooraf gedefinieerde ankers.
Example_RU: Привязанное обнаружение использует заранее определённые якоря.
Category: object detection

NL: het anchor-free detectie
Transcription: хет а´nker-fri dete´ktsi
RU: обнаружение без якорей
Example_NL: Anchor-free detectie voorspelt directe coördinaten zonder ankers.
Example_RU: Обнаружение без якорей предсказывает координаты напрямую без якорей.
Category: object detection

NL: het region proposal network
Transcription: хет re´djön prоpо´zal ne´tverk
RU: сеть предложений регионов
Example_NL: Het RPN genereert kandidaatbounding boxes voor verder onderzoek.
Example_RU: RPN генерирует кандидаты ограничивающих рамок для дальнейшего исследования.
Category: object detection

NL: de feature pyramid network
Transcription: де fi´tsjer pirа´mid ne´tverk
RU: сеть пирамиды признаков
Example_NL: FPN combineert kenmerken van meerdere schalen.
Example_RU: FPN объединяет признаки нескольких масштабов.
Category: object detection

NL: de single-shot multibox detector
Transcription: де si´nхel-sjоt mо´ltiбокс dete´ktor
RU: однопроходный многорамочный детектор
Example_NL: SSD is een efficiënt single-shot objectdetectiemodel.
Example_RU: SSD — эффективная однопроходная модель обнаружения объектов.
Category: object detection

NL: de two-stage detector
Transcription: де tü-steydzj dete´ktor
RU: двухэтапный детектор
Example_NL: Two-stage detectors genereren eerst regio's dan classificeren ze.
Example_RU: Двухэтапные детекторы сначала генерируют регионы затем классифицируют их.
Category: object detection

NL: de one-stage detector
Transcription: де vаn-steydzj dete´ktor
RU: одноэтапный детектор
Example_NL: One-stage detectors zijn sneller maar soms minder nauwkeurig.
Example_RU: Одноэтапные детекторы быстрее но иногда менее точны.
Category: object detection

NL: de anchor box
Transcription: де а´nker boks
RU: рамка-якорь
Example_NL: Anchor boxes zijn vooraf gedefinieerde bounding box formaten.
Example_RU: Рамки-якоря — заранее определённые форматы ограничивающих рамок.
Category: object detection

NL: de stride van de detector
Transcription: де stra´jd van de dete´ktor
RU: шаг детектора
Example_NL: De stride bepaalt de resolutie van de detectie feature map.
Example_RU: Шаг определяет разрешение карты признаков обнаружения.
Category: object detection

NL: de recall curve
Transcription: де riko´l ko´rve
RU: кривая полноты
Example_NL: De recall curve toont de relatie tussen drempel en recall.
Example_RU: Кривая полноты показывает связь между порогом и полнотой.
Category: object detection

NL: de precision-recall curve
Transcription: де presi´si-riko´l ko´rve
RU: кривая точность-полнота
Example_NL: De precision-recall curve evalueert detectieprestaties.
Example_RU: Кривая точность-полнота оценивает производительность обнаружения.
Category: object detection

NL: de detectiedrempel
Transcription: де dete´ktsiedrе´mpel
RU: порог обнаружения
Example_NL: Een lage detectiedrempel levert meer maar ook meer valse detecties.
Example_RU: Низкий порог обнаружения даёт больше но и больше ложных обнаружений.
Category: object detection

NL: de klasse vertrouwen
Transcription: де klа´se vertro´üen
RU: достоверность класса
Example_NL: De klasse-vertrouwensscore geeft de zekerheid van de detectie.
Example_RU: Оценка достоверности класса даёт уверенность обнаружения.
Category: object detection

NL: de multiscale detectie
Transcription: де mо´ltiskeyl dete´ktsi
RU: многомасштабное обнаружение
Example_NL: Multiscale detectie vindt objecten op meerdere groottes tegelijk.
Example_RU: Многомасштабное обнаружение находит объекты разных размеров одновременно.
Category: object detection

NL: de depthwise convolutie
Transcription: де depthva´jz konvolü´tsi
RU: поканальная свёртка
Example_NL: Depthwise convoluties verlagen de rekenlasten voor mobiele detectie.
Example_RU: Поканальные свёртки снижают вычислительные затраты для мобильного обнаружения.
Category: object detection

NL: de RT-DETR
Transcription: де Эр-Те-Де-Те-Эр
RU: RT-DETR
Example_NL: RT-DETR is een realtime transformer-gebaseerde detector.
Example_RU: RT-DETR — трансформерный детектор реального времени.
Category: object detection

NL: de query voor objectdetectie
Transcription: де kwe´ri vо´r о´bjektdete´ktsi
RU: запрос для обнаружения объектов
Example_NL: In DETR leiden learnable queries de detectie.
Example_RU: В DETR обучаемые запросы направляют обнаружение.
Category: object detection

NL: de grondwaarheid
Transcription: де хro´ndva´rheid
RU: истинная разметка
Example_NL: Grondwaarheid-annotaties worden vergeleken met modelpredikties.
Example_RU: Истинные аннотации сравниваются с предсказаниями модели.
Category: object detection

NL: de objectklasse
Transcription: де о´bjektklа´se
RU: класс объекта
Example_NL: Het model labelt elk gedetecteerd object met een klasse.
Example_RU: Модель размечает каждый обнаруженный объект классом.
Category: object detection

NL: de video-objectdetectie
Transcription: де vi´deо-о´bjektdete´ktsi
RU: обнаружение объектов на видео
Example_NL: Video-objectdetectie past detectie frame per frame of temporeel toe.
Example_RU: Обнаружение объектов на видео применяется покадрово или темпорально.
Category: object detection

NL: de oclusie
Transcription: де oklü´zi
RU: перекрытие (окклюзия)
Example_NL: Oclusie maakt objectdetectie moeilijker als objecten overlappen.
Example_RU: Перекрытие усложняет обнаружение объектов при их наложении.
Category: object detection

NL: de deformeerbaar onderdeel model
Transcription: де defоrme´rbaar о´nderdeelmodе´l
RU: модель деформируемых частей
Example_NL: Deformeerbare delenmodellen detecteren objecten met variabele geometrie.
Example_RU: Модели деформируемых частей обнаруживают объекты с переменной геометрией.
Category: object detection

NL: de panoptische detectie
Transcription: де pаnsо´ptische dete´ktsi
RU: паноптическое обнаружение
Example_NL: Panoptische detectie combineert segmentatie en detectie in één model.
Example_RU: Паноптическое обнаружение объединяет сегментацию и обнаружение в одной модели.
Category: object detection

NL: de domain adaptive detectie
Transcription: де domе´yn аdаptieve dete´ktsi
RU: адаптивное обнаружение
Example_NL: Domain adaptive detectie generaliseert op nieuwe visuele domeinen.
Example_RU: Адаптивное обнаружение обобщается на новые визуальные области.
Category: object detection

NL: de sleutelkaderpropositie
Transcription: де slø´telkаdеrpropоzi´tsi
RU: ключевое предложение рамок
Example_NL: Sleutelkaderproposities selecteren regio's voor classificatie.
Example_RU: Ключевые предложения рамок отбирают регионы для классификации.
Category: object detection

NL: de beeldinzending
Transcription: де be´ltinze´ndinх
RU: отправка изображения
Example_NL: Een beeldinzending verwerkt één afbeelding door het detectienetwerk.
Example_RU: Отправка изображения обрабатывает одно изображение через сеть обнаружения.
Category: object detection

NL: de gradiëntweging
Transcription: де хра´diëntve´hinх
RU: взвешивание градиентов
Example_NL: Gradiëntwegingen sturen de leerfocus naar moeilijke gevallen.
Example_RU: Взвешивание градиентов направляет фокус обучения на сложные случаи.
Category: object detection

NL: de moeilijkheidsberekening
Transcription: де moelikheytsbere´keninх
RU: вычисление сложности
Example_NL: Moeilijkheidsscores selecteren de moeilijkste voorbeelden voor training.
Example_RU: Оценки сложности выбирают наиболее трудные примеры для обучения.
Category: object detection

NL: de focal loss voor detectie
Transcription: де fo´kel lоs vо´r dete´ktsi
RU: фокальные потери для обнаружения
Example_NL: Focal loss wordt gebruikt in RetinaNet voor ongebalanceerde klassen.
Example_RU: Фокальные потери используются в RetinaNet для несбалансированных классов.
Category: object detection

NL: de objectgrootte invariantie
Transcription: де о´bjektхrütte invаriа´ntsi
RU: инвариантность к размеру объекта
Example_NL: Goede detectors zijn robuust voor objecten van verschillende groottes.
Example_RU: Хорошие детекторы устойчивы к объектам разных размеров.
Category: object detection

NL: de detectie op mobielen
Transcription: де dete´ktsi оp mоbi´len
RU: обнаружение на мобильных устройствах
Example_NL: MobileNet-SSD maakt snelle detectie op smartphones mogelijk.
Example_RU: MobileNet-SSD обеспечивает быстрое обнаружение на смартфонах.
Category: object detection

NL: de inferentiesnelheid
Transcription: де inferе´ntsisne´lheyt
RU: скорость инференции
Example_NL: Inferentiesnelheid bepaalt de toepasbaarheid voor realtime detectie.
Example_RU: Скорость инференции определяет применимость для обнаружения в реальном времени.
Category: object detection

NL: de FPS
Transcription: де Еф-Пе-Эс
RU: FPS (кадров в секунду)
Example_NL: Hogere FPS duidt op snellere objectdetectie.
Example_RU: Более высокий FPS указывает на более быстрое обнаружение объектов.
Category: object detection

NL: de knowledge distillation voor detectie
Transcription: де knoledzj distilа´tsi vо´r dete´ktsi
RU: дистилляция знаний для обнаружения
Example_NL: Distillatie comprimeert zware detectors naar lichtgewicht versies.
Example_RU: Дистилляция сжимает тяжёлые детекторы в лёгкие версии.
Category: object detection

NL: de veiligheidsdetectie
Transcription: де va´yliheytsdete´ktsi
RU: обнаружение безопасности
Example_NL: Objectdetectie bewaakt persoonsveiligheidseisen op werkterreinen.
Example_RU: Обнаружение объектов контролирует требования безопасности на рабочих местах.
Category: object detection

NL: de dieptegeïnformeerde detectie
Transcription: де di´ptехeïnfо´rmeerde dete´ktsi
RU: обнаружение с учётом глубины
Example_NL: Dieptegeïnformeerde detectie combineert RGB en dieptedata.
Example_RU: Обнаружение с учётом глубины объединяет данные RGB и глубины.
Category: object detection

NL: de LiDAR-detectie
Transcription: де Li-Da´r-dete´ktsi
RU: обнаружение с LiDAR
Example_NL: LiDAR-detectie gebruikt puntenwolken voor 3D-objectherkenning.
Example_RU: Обнаружение с LiDAR использует облака точек для 3D-распознавания.
Category: object detection

NL: de fusie van sensoren
Transcription: де fü´zi van se´nsoren
RU: слияние данных датчиков
Example_NL: Sensorfusie combineert camera en LiDAR voor betrouwbare detectie.
Example_RU: Слияние данных датчиков объединяет камеру и LiDAR для надёжного обнаружения.
Category: object detection

NL: de NMS drempel
Transcription: де Эн-Эм-Эс drе´mpel
RU: порог NMS
Example_NL: Een lagere NMS-drempel behoudt meer overlappende detecties.
Example_RU: Более низкий порог NMS сохраняет больше перекрывающихся обнаружений.
Category: object detection

NL: de ground truth mask
Transcription: де хrа´ünd trüth mа´sk
RU: маска истинной разметки
Example_NL: Ground truth maskers worden gebruikt voor maskeringsverlies.
Example_RU: Маски истинной разметки используются для потерь маскирования.
Category: object detection

NL: de pseudo-label
Transcription: де södo-leyбел
RU: псевдометка
Example_NL: Pseudo-labels vergroten de trainingsdata via semi-supervised detectie.
Example_RU: Псевдометки расширяют обучающие данные через полуконтролируемое обнаружение.
Category: object detection

NL: de benchmark voor detectie
Transcription: де bе´nsjmark vо´r dete´ktsi
RU: бенчмарк обнаружения
Example_NL: COCO is de standaard benchmark voor objectdetectie.
Example_RU: COCO — стандартный бенчмарк для обнаружения объектов.
Category: object detection

NL: het adversarieel leren
Transcription: хет аdversаriеl le´ren
RU: состязательное обучение
Example_NL: De generator en discriminator trainen in een adversarieel spel.
Example_RU: Генератор и дискриминатор обучаются в состязательной игре.
Category: generative models

NL: het Nash-evenwicht in GANs
Transcription: хет Нa´sj-e´venvixt in НАНs
RU: равновесие Нэша в GAN
Example_NL: Een GAN streeft naar Nash-evenwicht waarbij geen partij meer kan verbeteren.
Example_RU: GAN стремится к равновесию Нэша где ни одна сторона не может улучшиться.
Category: generative models

NL: de conditionele GAN
Transcription: де kondisjonе´le Хе-А-Эн
RU: условная GAN
Example_NL: Een conditionele GAN genereert data geconditioneerd op een label.
Example_RU: Условная GAN генерирует данные обусловленные меткой.
Category: generative models

NL: de progressieve GAN
Transcription: де prохre´sieve Хе-А-Эн
RU: прогрессивная GAN
Example_NL: Progressieve GANs trainen door geleidelijk de resolutie te verhogen.
Example_RU: Прогрессивные GAN обучаются постепенно увеличивая разрешение.
Category: generative models

NL: de StyleGAN
Transcription: де Sta´jl-Нан
RU: StyleGAN
Example_NL: StyleGAN controleert de stijl van gegenereerde beelden per laag.
Example_RU: StyleGAN управляет стилем генерируемых изображений на каждом слое.
Category: generative models

NL: de latente code in GAN
Transcription: де lаte´nte ko´d in Нан
RU: латентный код в GAN
Example_NL: De latente code van de generator bepaalt de uitvoer.
Example_RU: Латентный код генератора определяет выходные данные.
Category: generative models

NL: de Wasserstein GAN
Transcription: де Vа´sеrstеyn Нан
RU: GAN Вассерштейна
Example_NL: WGAN gebruikt Wasserstein afstand voor stabieler training.
Example_RU: GAN Вассерштейна использует расстояние Вассерштейна для более стабильного обучения.
Category: generative models

NL: de spectrale normalisatie in GAN
Transcription: де spе´ktrale normаlizа´tsi in Нан
RU: спектральная нормализация в GAN
Example_NL: Spectrale normalisatie stabiliseert de discriminatortraining.
Example_RU: Спектральная нормализация стабилизирует обучение дискриминатора.
Category: generative models

NL: de CycleGAN
Transcription: де Sa´jkel-Нан
RU: CycleGAN
Example_NL: CycleGAN leert ongepaarde beeldvertaling via cycle-consistentie.
Example_RU: CycleGAN обучает непарный перенос изображений через цикл-согласованность.
Category: generative models

NL: de image-to-image vertaling
Transcription: де i´mezj-tü-i´mezj verta´linх
RU: преобразование изображение-в-изображение
Example_NL: Image-to-image vertaling transformeert beelden van één domein naar een ander.
Example_RU: Преобразование изображение-в-изображение трансформирует изображения из одной области в другую.
Category: generative models

NL: de variationele autoencoder
Transcription: де vаriаtsjonе´le а´utoenco´der
RU: вариационный автоэнкодер
Example_NL: Een VAE leert een continue latente ruimte voor generatie.
Example_RU: VAE обучает непрерывное латентное пространство для генерации.
Category: generative models

NL: de herparametrisering
Transcription: де herpаrаmetrize´rinх
RU: репараметризация
Example_NL: De reparametrisatietruc maakt backpropagatie door de steekproef mogelijk.
Example_RU: Трюк с репараметризацией делает возможным обратное распространение через выборку.
Category: generative models

NL: de prior verdeling
Transcription: де pri´or verdelинх
RU: априорное распределение
Example_NL: In een VAE is de prior een standaard normale verdeling.
Example_RU: В VAE априорное распределение — стандартное нормальное.
Category: generative models

NL: de latente variabele
Transcription: де lаte´nte vаriа´bele
RU: латентная переменная
Example_NL: Latente variabelen coderen verborgen factoren in de data.
Example_RU: Латентные переменные кодируют скрытые факторы в данных.
Category: generative models

NL: het normaliseringsstromen
Transcription: хет normаlize´rinhsstrо´men
RU: нормализующие потоки
Example_NL: Normaliseringsstromen leren een inverteerbare transformatie van de data.
Example_RU: Нормализующие потоки обучают обратимое преобразование данных.
Category: generative models

NL: het energiemodel
Transcription: хет ene´rximodе´l
RU: модель на основе энергии
Example_NL: Energiemodellen toewijzen lage energie toe aan echte data.
Example_RU: Модели на основе энергии присваивают низкую энергию реальным данным.
Category: generative models

NL: de score-gebaseerde generatie
Transcription: де sko´re-хebа´seerde хenerа´tsi
RU: генерация на основе оценок
Example_NL: Score-gebaseerde modellen leren de gradiënt van de log-densiteit.
Example_RU: Модели на основе оценок обучаются градиенту логарифма плотности.
Category: generative models

NL: de Langevin dynamica
Transcription: де Lа´nхevindina´mika
RU: динамика Ланжевена
Example_NL: Langevin dynamica is een stochastisch samplingproces voor generatie.
Example_RU: Динамика Ланжевена — стохастический процесс сэмплирования для генерации.
Category: generative models

NL: de deep fake
Transcription: де dip feyк
RU: дипфейк
Example_NL: Deep fakes zijn realistische nepvideo's gecreëerd via GANs.
Example_RU: Дипфейки — реалистичные фальшивые видео созданные с помощью GAN.
Category: generative models

NL: de generatieve beeldcaptioning
Transcription: де хenerа´tieve be´ltcа´ptsjoninх
RU: генерация описаний изображений
Example_NL: Generatieve captioning genereert tekstbeschrijvingen van afbeeldingen.
Example_RU: Генерация описаний создаёт текстовые описания изображений.
Category: generative models

NL: de text-to-image generatie
Transcription: де tekst-tü-i´mezj хenerа´tsi
RU: генерация изображений по тексту
Example_NL: Tekst-naar-beeld systemen maken afbeeldingen op basis van tekstbeschrijvingen.
Example_RU: Системы текст-в-изображение создают изображения из текстовых описаний.
Category: generative models

NL: de video generatie
Transcription: де vi´deохenerа´tsi
RU: генерация видео
Example_NL: Video generatiemodellen maken coherente video-sequenties.
Example_RU: Модели генерации видео создают связные видеопоследовательности.
Category: generative models

NL: de molecule generatie
Transcription: де molеküle хenerа´tsi
RU: генерация молекул
Example_NL: Generatieve modellen ontwerpen nieuwe medicinale moleculen.
Example_RU: Генеративные модели проектируют новые медицинские молекулы.
Category: generative models

NL: de proteine structuurvoorspelling
Transcription: де prote´ine strüktürvürspe´linх
RU: предсказание структуры белка
Example_NL: AlphaFold gebruikt generatieve en voorspellende methoden voor eiwitten.
Example_RU: AlphaFold использует генеративные и предсказательные методы для белков.
Category: generative models

NL: de gecontroleerde generatie
Transcription: де хekontrolе´erde хenerа´tsi
RU: управляемая генерация
Example_NL: Gecontroleerde generatie stuurt de uitvoer naar gewenste eigenschappen.
Example_RU: Управляемая генерация направляет вывод к желаемым свойствам.
Category: generative models

NL: de classifier-vrije leiding
Transcription: де kla´sifika´tor-vri leydinх
RU: безклассификаторное руководство
Example_NL: Classifier-free guidance verbetert tekstgeconditioneerde beeldgeneratie.
Example_RU: Безклассификаторное руководство улучшает генерацию изображений по тексту.
Category: generative models

NL: de CLIP-geleiding
Transcription: де Klip-leydinх
RU: руководство CLIP
Example_NL: CLIP-geleiding stuurt diffusiemodellen via CLIP-scores.
Example_RU: Руководство CLIP направляет диффузионные модели через оценки CLIP.
Category: generative models

NL: de face generation
Transcription: де feys хenerа´tsi
RU: генерация лиц
Example_NL: GANs kunnen hyperrealistische menselijke gezichten genereren.
Example_RU: GAN могут генерировать гиперреалистичные человеческие лица.
Category: generative models

NL: de augmentatie via generatieve modellen
Transcription: де о´хmenta´tsi vi´а хenerа´tieve modе´len
RU: аугментация через генеративные модели
Example_NL: Generatieve modellen vergroten trainingsdatasets synthetisch.
Example_RU: Генеративные модели синтетически расширяют обучающие наборы данных.
Category: generative models

NL: de interpolatie in latente ruimte
Transcription: де interpolа´tsi in lаte´nte ro´jmte
RU: интерполяция в латентном пространстве
Example_NL: Interpolatie in de latente ruimte creëert vloeiende overgangen.
Example_RU: Интерполяция в латентном пространстве создаёт плавные переходы.
Category: generative models

NL: de sample kwaliteit
Transcription: де sа´mpl kvаlitе´yt
RU: качество образцов
Example_NL: FID meet de kwaliteit van gegenereerde beelden.
Example_RU: FID измеряет качество сгенерированных изображений.
Category: generative models

NL: de FID score
Transcription: де Еф-И-Де sко´re
RU: оценка FID
Example_NL: Lage FID duidt op hoogwaardige realistisch gegenereerde beelden.
Example_RU: Низкий FID указывает на высококачественные реалистично сгенерированные изображения.
Category: generative models

NL: het voorwaartse diffusieproces
Transcription: хет vürvа´rtse difü´zjönproses
RU: прямой процесс диффузии
Example_NL: Bij het voorwaartse proces wordt geleidelijk ruis aan data toegevoegd.
Example_RU: При прямом процессе к данным постепенно добавляется шум.
Category: diffusion models

NL: het achterwaartse diffusieproces
Transcription: хет а´htervа´rtse difü´zjönproses
RU: обратный процесс диффузии
Example_NL: Het achterwaartse proces leert ruis stap voor stap te verwijderen.
Example_RU: Обратный процесс обучается удалять шум шаг за шагом.
Category: diffusion models

NL: de U-Net architectuur in diffusie
Transcription: де Ü-net аrхitekte´r in difü´zjön
RU: архитектура U-Net в диффузии
Example_NL: Diffusiemodellen gebruiken een U-Net voor ruisvoorspelling.
Example_RU: Диффузионные модели используют U-Net для предсказания шума.
Category: diffusion models

NL: de ruisvoorspeller
Transcription: де ro´ysVürspe´ler
RU: предсказатель шума
Example_NL: De ruisvoorspeller leert hoeveel ruis bij elke tijdstap is toegevoegd.
Example_RU: Предсказатель шума обучается определять сколько шума добавлено на каждом шаге.
Category: diffusion models

NL: de denoising score matching
Transcription: де deno´yzing sko´re mа´tjinх
RU: сопоставление оценок денойзинга
Example_NL: Denoising score matching traint de ruisvoorspeller via score-functies.
Example_RU: Сопоставление оценок денойзинга обучает предсказатель шума через функции оценок.
Category: diffusion models

NL: de classifier-guidance
Transcription: де klа´sifika´tor-ха´ydinх
RU: руководство классификатора
Example_NL: Classifier-guidance stuurt de generatie richting een gewenste klasse.
Example_RU: Руководство классификатора направляет генерацию к желаемому классу.
Category: diffusion models

NL: de guidance scale
Transcription: де ха´ydinх skeyl
RU: масштаб руководства
Example_NL: Een hogere guidance scale maakt de generatie getrouwer aan de prompt.
Example_RU: Больший масштаб руководства делает генерацию точнее соответствующей промпту.
Category: diffusion models

NL: de latente diffusie
Transcription: де lаte´nte difü´zjön
RU: латентная диффузия
Example_NL: Latente diffusiemodellen werken in de latente ruimte voor efficiëntie.
Example_RU: Модели латентной диффузии работают в латентном пространстве для эффективности.
Category: diffusion models

NL: de VAE in diffusie
Transcription: де Ве-А-Е in difü´zjön
RU: VAE в диффузии
Example_NL: Een VAE comprimeert beelden naar de latente ruimte voor diffusie.
Example_RU: VAE сжимает изображения в латентное пространство для диффузии.
Category: diffusion models

NL: de cross-attentie in diffusie
Transcription: де kros-а´tentsi in difü´zjön
RU: перекрёстное внимание в диффузии
Example_NL: Cross-attentie verbindt tekstprompts met het diffusieproces.
Example_RU: Перекрёстное внимание связывает текстовые промпты с процессом диффузии.
Category: diffusion models

NL: de CLIP tekstcodering
Transcription: де Klip tеkstkо´derinх
RU: кодирование текста CLIP
Example_NL: CLIP-tekstcodering zet prompts om naar vectoren voor diffusiemodellen.
Example_RU: Кодирование текста CLIP преобразует промпты в векторы для диффузионных моделей.
Category: diffusion models

NL: de timestep embedding
Transcription: де ta´ymstep embе´dinх
RU: встраивание временного шага
Example_NL: Timestep embeddings geven de diffusiestap aan het model aan.
Example_RU: Встраивания временного шага указывают модели шаг диффузии.
Category: diffusion models

NL: de ruis schema
Transcription: де ro´ys sxe´ma
RU: расписание шума
Example_NL: Het ruis schema bepaalt hoe snel ruis wordt toegevoegd of verwijderd.
Example_RU: Расписание шума определяет насколько быстро шум добавляется или удаляется.
Category: diffusion models

NL: de cosinus ruis schema
Transcription: де ko´sinüs ro´ys sxe´ma
RU: косинусное расписание шума
Example_NL: Het cosinus ruis schema heeft een vloeiendere verdeling dan lineair.
Example_RU: Косинусное расписание шума имеет более плавное распределение чем линейное.
Category: diffusion models

NL: de score-based models
Transcription: де sko´re-beysd modе´len
RU: модели на основе оценок
Example_NL: Score-based models schatten de score-functie voor sampling.
Example_RU: Модели на основе оценок оценивают функцию оценки для сэмплирования.
Category: diffusion models

NL: de inverse SDE
Transcription: де i´nverse Эс-Де-Е
RU: обратное СДУ
Example_NL: De inverse SDE beschrijft het generatieve samplingproces.
Example_RU: Обратное СДУ описывает генеративный процесс сэмплирования.
Category: diffusion models

NL: de song diffusiemodel
Transcription: де Sо´ng difü´zjönmodе´l
RU: диффузионная модель Сонга
Example_NL: Song's score-based modellen generaliseren DDPM tot continue tijdsschalen.
Example_RU: Модели Сонга на основе оценок обобщают DDPM до непрерывных временных шкал.
Category: diffusion models

NL: de inpainting met diffusie
Transcription: де inpeyнtinх met difü´zjön
RU: инпейнтинг с диффузией
Example_NL: Diffusieinpainting vult ontbrekende beelddelen coherent in.
Example_RU: Инпейнтинг с диффузией связно заполняет недостающие части изображения.
Category: diffusion models

NL: de beeldbewerking met diffusie
Transcription: де be´ltbevе´rkinх met difü´zjön
RU: редактирование изображений с диффузией
Example_NL: Diffusiemodellen bewerken beelden via gerichte ruis en inversie.
Example_RU: Диффузионные модели редактируют изображения через направленный шум и инверсию.
Category: diffusion models

NL: de Dreambooth
Transcription: де Dri´mbüth
RU: Dreambooth
Example_NL: Dreambooth fijnt een diffusiemodel voor een specifiek subject af.
Example_RU: Dreambooth дополнительно обучает диффузионную модель для конкретного объекта.
Category: diffusion models

NL: de LoRA voor diffusie
Transcription: де Lo-Ra´ vо´r difü´zjön
RU: LoRA для диффузии
Example_NL: LoRA fijnt diffusiemodellen efficiënt af voor nieuwe stijlen.
Example_RU: LoRA эффективно дообучает диффузионные модели для новых стилей.
Category: diffusion models

NL: de textual inversion
Transcription: де te´kstüal invе´rsjön
RU: текстовая инверсия
Example_NL: Textual inversion leert nieuwe concepten als nieuwe teksttokens.
Example_RU: Текстовая инверсия обучает новые концепции как новые текстовые токены.
Category: diffusion models

NL: de depth conditioning
Transcription: де depθ kondisjon´inх
RU: обусловливание глубиной
Example_NL: Depth conditioning gebruikt een dieptekaart als spatiale leidraad.
Example_RU: Обусловливание глубиной использует карту глубины как пространственный ориентир.
Category: diffusion models

NL: de pose conditioning
Transcription: де pо´ze kondisjon´inх
RU: обусловливание позой
Example_NL: Pose conditioning genereert beelden in specifieke houdingen.
Example_RU: Обусловливание позой генерирует изображения в конкретных позах.
Category: diffusion models

NL: de video diffusiemodel
Transcription: де vi´deodifü´zjönmodе´l
RU: диффузионная модель для видео
Example_NL: Video diffusiemodellen genereren coherente video-sequenties.
Example_RU: Диффузионные видеомодели генерируют связные видеопоследовательности.
Category: diffusion models

NL: de audio diffusiemodel
Transcription: де о´diodifü´zjönmodе´l
RU: диффузионная модель для аудио
Example_NL: Audio diffusiemodellen genereren geluiden en muziek.
Example_RU: Аудиодиффузионные модели генерируют звуки и музыку.
Category: diffusion models

NL: de consistentiemodellen
Transcription: де konsistе´ntsimodе´len
RU: модели согласованности
Example_NL: Consistentiemodellen samplen in één stap via self-consistentieverliezen.
Example_RU: Модели согласованности сэмплируют за один шаг через потери самосогласованности.
Category: diffusion models

NL: de rectified flow
Transcription: де rе´ktifаyd flо´w
RU: выпрямленный поток
Example_NL: Rectified flow traint een lineair interpolatiepad voor diffusie.
Example_RU: Выпрямленный поток обучает линейный интерполяционный путь для диффузии.
Category: diffusion models

NL: de flow matching
Transcription: де flo´ü mа´tjinх
RU: сопоставление потоков
Example_NL: Flow matching is een efficiënt generatief raamwerk via transport.
Example_RU: Сопоставление потоков — эффективная генеративная структура через транспорт.
Category: diffusion models

NL: de inference stappen
Transcription: де infere´ntsi stа´ppen
RU: шаги инференции
Example_NL: Minder inference stappen versnellen de sampling maar verlagen kwaliteit.
Example_RU: Меньше шагов инференции ускоряют сэмплирование но снижают качество.
Category: diffusion models

NL: de samplingsnelheid
Transcription: де sа´mplinхsne´lheyt
RU: скорость сэмплирования
Example_NL: Verbeterde samplers zoals DPM-Solver versnellen diffusiemodellen.
Example_RU: Улучшенные сэмплеры типа DPM-Solver ускоряют диффузионные модели.
Category: diffusion models

NL: de ancestral sampling
Transcription: де а´nsestrаl sа´mplinх
RU: предковое сэмплирование
Example_NL: Ancestral sampling volgt exact de omgekeerde Markov-keten.
Example_RU: Предковое сэмплирование точно следует обратной Марковской цепи.
Category: diffusion models

NL: de prompt adherentie
Transcription: де prо´mpt аdherе´ntsi
RU: соответствие промпту
Example_NL: Prompt adherentie meet hoe goed het beeld de prompt volgt.
Example_RU: Соответствие промпту измеряет насколько хорошо изображение следует промпту.
Category: diffusion models

NL: de FID voor diffusie
Transcription: де Еф-И-Де vо´r difü´zjön
RU: FID для диффузии
Example_NL: FID evalueert de kwaliteit van diffusiegenereerde beelden.
Example_RU: FID оценивает качество изображений сгенерированных диффузией.
Category: diffusion models

NL: de IS score
Transcription: де И-Эс sко´re
RU: IS-оценка (Inception Score)
Example_NL: IS meet de kwaliteit en diversiteit van gegenereerde beelden.
Example_RU: IS измеряет качество и разнообразие сгенерированных изображений.
Category: diffusion models

NL: de beeldkwaliteitsmetrieken
Transcription: де be´ltkvаlitе´ytsmetrieken
RU: метрики качества изображений
Example_NL: LPIPS en SSIM meten perceptuele beeldkwaliteit.
Example_RU: LPIPS и SSIM измеряют перцептивное качество изображения.
Category: diffusion models

NL: de CLIP score voor beeldkwaliteit
Transcription: де Klip sко´re vо´r be´ltkvаlitе´yt
RU: CLIP-оценка качества изображения
Example_NL: CLIP score meet de overeenkomst tussen beeld en tekstprompt.
Example_RU: CLIP-оценка измеряет соответствие изображения и текстового промпта.
Category: diffusion models

NL: de end-to-end spraakherkenning
Transcription: де end-tü-end sprа´kherkеninх
RU: сквозное распознавание речи
Example_NL: End-to-end systemen vervangen traditionele ASR-pijplijnen.
Example_RU: Сквозные системы заменяют традиционные конвейеры ASR.
Category: speech

NL: het fonem
Transcription: хет fo´neem
RU: фонема
Example_NL: Een fonem is de kleinste betekenisonderscheidende klankeenheid.
Example_RU: Фонема — наименьшая смыслоразличительная звуковая единица.
Category: speech

NL: het grafeem
Transcription: хет хrа´feem
RU: графема
Example_NL: Een grafeem is de kleinste schriftelijke representatie van een fonem.
Example_RU: Графема — наименьшая письменная единица представляющая фонему.
Category: speech

NL: de akoestisch model
Transcription: де аkü´stisch modе´l
RU: акустическая модель
Example_NL: Het akoestisch model koppelt audiofragmenten aan fonemen.
Example_RU: Акустическая модель сопоставляет аудиофрагменты с фонемами.
Category: speech

NL: het taalmodel in ASR
Transcription: хет ta´lmodе´l in А-Эс-Эр
RU: языковая модель в ASR
Example_NL: Het taalmodel verbetert de ASR-nauwkeurigheid via taalkennis.
Example_RU: Языковая модель улучшает точность ASR через знание языка.
Category: speech

NL: de mel-spectrogram
Transcription: де mel-spektrо´хrаm
RU: мел-спектрограмма
Example_NL: Een mel-spectrogram stelt audio voor als een 2D frequentieweergave.
Example_RU: Мел-спектрограмма представляет аудио как 2D частотное изображение.
Category: speech

NL: de MFCC
Transcription: де Эм-Еф-Це-Це
RU: MFCC (мел-кепстральные коэффициенты)
Example_NL: MFCC zijn standaard akoestische kenmerken voor spraakherkenning.
Example_RU: MFCC — стандартные акустические признаки для распознавания речи.
Category: speech

NL: de beam search in ASR
Transcription: де bim sürтj in А-Эс-Эр
RU: поиск с лучом в ASR
Example_NL: Beam search vindt de meest waarschijnlijke woordsequentie.
Example_RU: Поиск с лучом находит наиболее вероятную последовательность слов.
Category: speech

NL: de CTC decoding
Transcription: де Сe-Те-Сe deko´dinх
RU: декодирование CTC
Example_NL: CTC decoding verwerkt uitvoer zonder tijduitlijning.
Example_RU: Декодирование CTC обрабатывает вывод без временного выравнивания.
Category: speech

NL: de woordfoutrate
Transcription: де vо´rtfаütrаte
RU: частота ошибок по словам
Example_NL: WER is de standaard evaluatiemetrie voor ASR.
Example_RU: WER — стандартная метрика оценки ASR.
Category: speech

NL: de karakterfoutrate
Transcription: де kаrа´kterfаütrаte
RU: частота ошибок по символам
Example_NL: CER meet fouten op karakterniveau voor compacte schriften.
Example_RU: CER измеряет ошибки на уровне символов для компактных письменностей.
Category: speech

NL: de spreker diarisatie
Transcription: де spre´ker diаrizа´tsi
RU: диаризация говорящих
Example_NL: Spreker diarisatie bepaalt wie wanneer spreekt in een opname.
Example_RU: Диаризация говорящих определяет кто говорит в каждый момент.
Category: speech

NL: de speakeridentificatie
Transcription: де spre´keridentifika´tsi
RU: идентификация говорящего
Example_NL: Speakeridentificatie herkent de stem van een bekende persoon.
Example_RU: Идентификация говорящего распознаёт голос знакомого человека.
Category: speech

NL: de TTS
Transcription: де Те-Те-Эс
RU: TTS (синтез речи из текста)
Example_NL: TTS-systemen produceren spraak uit geschreven tekst.
Example_RU: Системы TTS производят речь из письменного текста.
Category: speech

NL: de WaveNet voor spraak
Transcription: де Veyvnet vо´r sprа´k
RU: WaveNet для речи
Example_NL: WaveNet genereert realistische spraakgolven sample per sample.
Example_RU: WaveNet генерирует реалистичные речевые волны поэлементно.
Category: speech

NL: de neural TTS
Transcription: де nö´ral Те-Те-Эс
RU: нейронный TTS
Example_NL: Neurale TTS-systemen produceren vloeiende en expressieve spraak.
Example_RU: Нейронные системы TTS производят плавную и выразительную речь.
Category: speech

NL: de Tacotron
Transcription: де Tа´kotron
RU: Tacotron
Example_NL: Tacotron zet tekst om naar mel-spectrogrammen voor spraaksynthese.
Example_RU: Tacotron преобразует текст в мел-спектрограммы для синтеза речи.
Category: speech

NL: de vocoder
Transcription: де voко´der
RU: вокодер
Example_NL: Een vocoder zet spectrogrammen om naar audiogolven.
Example_RU: Вокодер преобразует спектрограммы в звуковые волны.
Category: speech

NL: de HiFi-GAN
Transcription: де Hi´fi-Нан
RU: HiFi-GAN
Example_NL: HiFi-GAN is een snelle en hoogkwalitatieve neurale vocoder.
Example_RU: HiFi-GAN — быстрый и высококачественный нейронный вокодер.
Category: speech

NL: de prosodie
Transcription: де prosо´di
RU: просодия
Example_NL: Prosodie omvat toonhoogte; ritme en klemtoon in spraak.
Example_RU: Просодия охватывает высоту тона; ритм и ударение в речи.
Category: speech

NL: de emotionele spraak
Transcription: де emо´tsionele sprа´k
RU: эмоциональная речь
Example_NL: Emotionele spraaksynthese past toonhoogte aan voor emoties.
Example_RU: Эмоциональный синтез речи адаптирует высоту тона для эмоций.
Category: speech

NL: de stemkloon
Transcription: де stemklо´n
RU: клонирование голоса
Example_NL: Stemklonen kopieert een specifieke stem voor TTS.
Example_RU: Клонирование голоса копирует определённый голос для TTS.
Category: speech

NL: de zero-shot stem kloning
Transcription: де zi´ro-sjot stem klо´ninх
RU: нулевое клонирование голоса
Example_NL: Zero-shot stemklonen kopieert een stem uit slechts een paar seconden audio.
Example_RU: Нулевое клонирование голоса копирует голос из нескольких секунд аудио.
Category: speech

NL: het wake word detectie
Transcription: хет weyk vо´rt dete´ktsi
RU: обнаружение ключевого слова
Example_NL: Wake word detectie luistert altijd naar het activeringswoord.
Example_RU: Обнаружение ключевого слова постоянно прослустает активационное слово.
Category: speech

NL: de geluidsclassificatie
Transcription: де хelü´ydsklа´sifika´tsi
RU: классификация звуков
Example_NL: Geluidsclassificatie herkent milieugeluiden automatisch.
Example_RU: Классификация звуков автоматически распознаёт звуки окружающей среды.
Category: speech

NL: de spraakscheiding
Transcription: де sprа´ksxeydinх
RU: разделение речи
Example_NL: Spraakscheiding isoleert individuele stemmen in een opname.
Example_RU: Разделение речи изолирует отдельные голоса в записи.
Category: speech

NL: de cocktailpartijprobleem
Transcription: де kokteyparteyproblе´em
RU: проблема коктейльной вечеринки
Example_NL: Het cocktailpartijprobleem scheid meerdere stemmen uit een opname.
Example_RU: Проблема коктейльной вечеринки разделяет несколько голосов из записи.
Category: speech

NL: de adaptieve spraakherkenning
Transcription: де аdаptieve sprа´kherkеninх
RU: адаптивное распознавание речи
Example_NL: Adaptieve ASR past zich aan op de stem van de gebruiker.
Example_RU: Адаптивное ASR приспосабливается к голосу пользователя.
Category: speech

NL: de accenterkenning
Transcription: де а´ksent-herkеninх
RU: распознавание акцента
Example_NL: Accenterkenning past ASR aan voor regionale variaties.
Example_RU: Распознавание акцента адаптирует ASR к региональным вариациям.
Category: speech

NL: de meertalige spraakherkenning
Transcription: де me´rtalihe sprа´kherkеninх
RU: многоязычное распознавание речи
Example_NL: Meertalige ASR herkent meerdere talen in één opname.
Example_RU: Многоязычное ASR распознаёт несколько языков в одной записи.
Category: speech

NL: het non-verbale geluiden
Transcription: хет non-verbale хelü´yden
RU: невербальные звуки
Example_NL: Non-verbale geluiden zoals lachen worden soms herkend door ASR.
Example_RU: Невербальные звуки такие как смех иногда распознаются ASR.
Category: speech

NL: de spraaktaalmodel
Transcription: де sprа´ktа´lmodе´l
RU: речевая языковая модель
Example_NL: Spraaktaalmodellen verwerken audio direct zonder tussenliggende tekst.
Example_RU: Речевые языковые модели обрабатывают аудио напрямую без промежуточного текста.
Category: speech

NL: de real-time transcriptie
Transcription: де ri´eltа´ym trаnskri´ptsi
RU: транскрипция в реальном времени
Example_NL: Real-time transcriptie zet gesproken woorden direct om naar tekst.
Example_RU: Транскрипция в реальном времени немедленно преобразует слова в текст.
Category: speech

NL: de geluidslocalisatie
Transcription: де хelü´ydslokaliza´tsi
RU: локализация звука
Example_NL: Geluidslocalisatie bepaalt de richting van een geluidsbron.
Example_RU: Локализация звука определяет направление источника звука.
Category: speech

NL: de audiotransformer
Transcription: де о´diоtrаnsformer
RU: аудиотрансформер
Example_NL: Audiotransformers verwerken audio als sequenties van frames.
Example_RU: Аудиотрансформеры обрабатывают аудио как последовательности кадров.
Category: speech

NL: de encoder-decoder voor spraak
Transcription: де enко´dеr-dеко´dеr vо´r sprа´k
RU: кодировщик-декодировщик для речи
Example_NL: Whisper gebruikt een encoder-decoder voor meertalige transcriptie.
Example_RU: Whisper использует энкодер-декодер для многоязычной транскрипции.
Category: speech

NL: de subwoordmodellering voor spraak
Transcription: де so´bvо´rtmodele´rinх vо´r sprа´k
RU: субсловное моделирование для речи
Example_NL: Subwoordmodellering vergroot het taalbereik van ASR-systemen.
Example_RU: Субсловное моделирование расширяет языковой охват систем ASR.
Category: speech

NL: de spraakgestuurde interfaces
Transcription: де sprа´khestürede i´nterfа´ses
RU: речевые интерфейсы управления
Example_NL: Spraakgestuurde interfaces stellen handsfree interactie mogelijk.
Example_RU: Речевые интерфейсы управления обеспечивают взаимодействие без рук.
Category: speech

NL: de gesproken vragensbeantwoording
Transcription: де hespo´ken vrа´хensbeа´ntvo´rdinх
RU: устная система вопросов и ответов
Example_NL: Gesproken VQA beantwoordt gesproken vragen via een AI-systeem.
Example_RU: Устная ВВО отвечает на устные вопросы через систему ИИ.
Category: speech

NL: de collaboratief filteren
Transcription: де kolаborа´tif filtеren
RU: коллаборативная фильтрация
Example_NL: Collaboratief filteren beveelt items aan op basis van vergelijkbare gebruikers.
Example_RU: Коллаборативная фильтрация рекомендует товары на основе похожих пользователей.
Category: recommender systems

NL: de inhoudsgebaseerde filtering
Transcription: де i´nhoutsхebа´seerde filtеrinх
RU: фильтрация на основе содержания
Example_NL: Inhoudsgebaseerde filtering gebruikt item-eigenschappen voor aanbevelingen.
Example_RU: Фильтрация на основе содержания использует свойства товара для рекомендаций.
Category: recommender systems

NL: het hybride aanbevelingssysteem
Transcription: хет hi´bride а´nbevе´linхssistе´em
RU: гибридная рекомендательная система
Example_NL: Hybride systemen combineren collaboratief en inhoudsgebaseerd filteren.
Example_RU: Гибридные системы объединяют коллаборативную и контентную фильтрацию.
Category: recommender systems

NL: de gebruiker-itemmatrix
Transcription: де хebrü´ker-а´ytemmatрiks
RU: матрица пользователь-товар
Example_NL: De gebruiker-itemmatrix bevat beoordelingen van gebruikers voor items.
Example_RU: Матрица пользователь-товар содержит оценки пользователей для товаров.
Category: recommender systems

NL: de impliciete feedback
Transcription: де implisi´te fe´dbаk
RU: неявная обратная связь
Example_NL: Impliciete feedback omvat klikken; weergavetijd en aankopen.
Example_RU: Неявная обратная связь включает клики; время просмотра и покупки.
Category: recommender systems

NL: de expliciete feedback
Transcription: де ekspli´site fe´dbаk
RU: явная обратная связь
Example_NL: Expliciete feedback zijn directe beoordelingen zoals sterren geven.
Example_RU: Явная обратная связь — прямые оценки такие как звёздные рейтинги.
Category: recommender systems

NL: de matrixfactorisatie
Transcription: де mа´triksfa´ktoriza´tsi
RU: матричное разложение
Example_NL: Matrixfactorisatie ontleedt de gebruiker-itemmatrix in latente factoren.
Example_RU: Матричное разложение раскладывает матрицу пользователь-товар в латентные факторы.
Category: recommender systems

NL: de latente factor model
Transcription: де lаte´nte fа´ktor modе´l
RU: модель латентных факторов
Example_NL: Latente factormodellen vangen verborgen gebruikersinteresses op.
Example_RU: Модели латентных факторов улавливают скрытые интересы пользователей.
Category: recommender systems

NL: de alternatief kleinste kwadraten
Transcription: де аltеrnа´tif klе´jnste kwa´drаten
RU: чередующиеся наименьшие квадраты
Example_NL: ALS is een efficiënte methode voor matrixfactorisatie.
Example_RU: Чередующиеся наименьшие квадраты — эффективный метод матричного разложения.
Category: recommender systems

NL: de koude start probleem
Transcription: де ko´üde stаrt problе´em
RU: проблема холодного старта
Example_NL: Het koude start probleem treedt op bij nieuwe gebruikers of items.
Example_RU: Проблема холодного старта возникает при новых пользователях или товарах.
Category: recommender systems

NL: de inhoudsfiltering voor media
Transcription: де i´nhoudsfiltеrinх vо´r mediа
RU: контентная фильтрация для медиа
Example_NL: Inhoudsfiltering beveelt vergelijkbare films aan op basis van genres.
Example_RU: Контентная фильтрация рекомендует похожие фильмы на основе жанров.
Category: recommender systems

NL: de k-nearest-neighbour methode
Transcription: де ка-ni´rest-ne´jbör meto´de
RU: метод k ближайших соседей
Example_NL: KNN vindt de meest vergelijkbare gebruikers voor aanbevelingen.
Example_RU: KNN находит наиболее похожих пользователей для рекомендаций.
Category: recommender systems

NL: de Pearson correlatie voor aanbevelingen
Transcription: де Pirsоn korela´tsi vо´r а´nbevе´linхen
RU: корреляция Пирсона для рекомендаций
Example_NL: Pearson correlatie meet de gelijkenis tussen gebruikersprofielen.
Example_RU: Корреляция Пирсона измеряет сходство профилей пользователей.
Category: recommender systems

NL: de NDCG
Transcription: де Эн-Де-Сe-Хe
RU: NDCG (нормализованный дисконтированный совокупный выигрыш)
Example_NL: NDCG is een veelgebruikte evaluatiemetrie voor rangaanbevelingen.
Example_RU: NDCG — широко используемая метрика оценки ранжированных рекомендаций.
Category: recommender systems

NL: de recall voor aanbevelingen
Transcription: де riko´l vо´r а´nbevе´linхen
RU: полнота для рекомендаций
Example_NL: Recall meet hoeveel relevante items het systeem aanbeveelt.
Example_RU: Полнота измеряет сколько релевантных товаров рекомендует система.
Category: recommender systems

NL: de precision voor aanbevelingen
Transcription: де presi´si vо´r а´nbevе´linхen
RU: точность для рекомендаций
Example_NL: Precision meet hoe relevant de aanbevolen items zijn.
Example_RU: Точность измеряет насколько релевантны рекомендованные товары.
Category: recommender systems

NL: de gebruikersprofiel
Transcription: де хebrü´kersprоfi´l
RU: профиль пользователя
Example_NL: Een gebruikersprofiel beschrijft de voorkeuren en gedragspatronen.
Example_RU: Профиль пользователя описывает предпочтения и поведенческие паттерны.
Category: recommender systems

NL: de item-embeddings
Transcription: де а´ytem-embе´dinхen
RU: вложения товаров
Example_NL: Item-embeddings coderen items in een latente ruimte.
Example_RU: Вложения товаров кодируют товары в латентном пространстве.
Category: recommender systems

NL: de gebruikersinbedding
Transcription: де хebrü´kersinbе´dinх
RU: вложение пользователя
Example_NL: Gebruikersinbeddingen coderen gebruikersinteresses in de latente ruimte.
Example_RU: Вложения пользователей кодируют интересы в латентном пространстве.
Category: recommender systems

NL: de deux-tower model
Transcription: де dø-tо´вer modе´l
RU: модель с двумя башнями
Example_NL: Two-tower modellen berekenen gelijkenis tussen gebruiker- en iteminbeddingen.
Example_RU: Модели с двумя башнями вычисляют сходство вложений пользователя и товара.
Category: recommender systems

NL: de sessiegerbaseerde aanbevelingen
Transcription: де se´siехebа´seerde а´nbevе´linхen
RU: сессионные рекомендации
Example_NL: Sessiegerbaseerde systemen passen aanbevelingen aan op recente acties.
Example_RU: Сессионные системы адаптируют рекомендации к недавним действиям.
Category: recommender systems

NL: het contextbewuste aanbevelen
Transcription: хет kontekstbevüste а´nbevе´len
RU: контекстно-осведомлённые рекомендации
Example_NL: Contextbewuste systemen houden rekening met tijd en locatie.
Example_RU: Контекстно-осведомлённые системы учитывают время и место.
Category: recommender systems

NL: de kennis-graafgebaseerde aanbevelingen
Transcription: де ke´nisхrаfхebа´seerde а´nbevе´linхen
RU: рекомендации на основе графов знаний
Example_NL: Kennisgraafgebaseerde systemen gebruiken entiteitsrelaties.
Example_RU: Системы на основе графов знаний используют отношения между сущностями.
Category: recommender systems

NL: de grafische neurale netwerken voor aanbevelingen
Transcription: де хrаfische nö´rale ne´tverken vо´r а´nbevе´linхen
RU: графовые нейронные сети для рекомендаций
Example_NL: GNN's modelleren relaties in gebruiker-itemgrafen.
Example_RU: ГНС моделируют отношения в графах пользователь-товар.
Category: recommender systems

NL: de bandit-algoritme voor aanbevelingen
Transcription: де bа´ndit-alхorit´me vо´r а´nbevе´linхen
RU: алгоритм бандита для рекомендаций
Example_NL: Multi-armed bandits balanceren verkenning en exploitatie in aanbevelingen.
Example_RU: Многорукие бандиты балансируют исследование и эксплуатацию в рекомендациях.
Category: recommender systems

NL: de serendipiteit
Transcription: де serendipite´yt
RU: серендипность
Example_NL: Serendipiteit in aanbevelingen biedt verrassende maar relevante items.
Example_RU: Серендипность в рекомендациях предлагает неожиданные но релевантные товары.
Category: recommender systems

NL: de diversiteit van aanbevelingen
Transcription: де diversitе´yt van а´nbevе´linхen
RU: разнообразие рекомендаций
Example_NL: Diversiteit voorkomt dat gebruikers alleen hetzelfde type content zien.
Example_RU: Разнообразие предотвращает показ только одного типа контента.
Category: recommender systems

NL: de filterbubbel
Transcription: де filterbü´bel
RU: фильтровый пузырь
Example_NL: Een filterbubbel versterkt bestaande gebruikersvoorkeuren eenzijdig.
Example_RU: Фильтровый пузырь однобоко усиливает существующие предпочтения пользователя.
Category: recommender systems

NL: de populariteitsvorspanning
Transcription: де popülаriteytsvorzpа´ninх
RU: предвзятость популярности
Example_NL: Populaire items worden overbevolen; zeldzame items worden gemist.
Example_RU: Популярные товары рекомендуются слишком часто; редкие — упускаются.
Category: recommender systems

NL: de A/B-test voor aanbevelingen
Transcription: де А-Бe-test vо´r а´nbevе´linхen
RU: A/B-тест для рекомендаций
Example_NL: A/B-testen vergelijken twee aanbevelingsalgorithmen in productie.
Example_RU: A/B-тесты сравнивают два алгоритма рекомендаций в продуктиве.
Category: recommender systems

NL: de offline evaluatie
Transcription: де о´fla´yn evalüа´tsi
RU: офлайн-оценка
Example_NL: Offline evaluatie gebruikt historische data om aanbevelingen te testen.
Example_RU: Офлайн-оценка использует исторические данные для тестирования рекомендаций.
Category: recommender systems

NL: de online evaluatie
Transcription: де о´nla´yn evalüа´tsi
RU: онлайн-оценка
Example_NL: Online evaluatie test aanbevelingen in realtime via A/B-testen.
Example_RU: Онлайн-оценка тестирует рекомендации в реальном времени через A/B-тесты.
Category: recommender systems

NL: de grondwaarheid voor aanbevelingen
Transcription: де хro´ndva´rheid vо´r а´nbevе´linхen
RU: истинная разметка для рекомендаций
Example_NL: Grondwaarheid-data bevat bekende relevante items per gebruiker.
Example_RU: Данные истинной разметки содержат известные релевантные товары для каждого пользователя.
Category: recommender systems

NL: de top-N aanbevelingen
Transcription: де tоp-Эн а´nbevе´linхen
RU: топ-N рекомендации
Example_NL: Top-N aanbevelingen geven de N meest relevante items.
Example_RU: Топ-N рекомендации дают N наиболее релевантных товаров.
Category: recommender systems

NL: de click-through rate
Transcription: де klik-trü-reyt
RU: рейтинг кликов (CTR)
Example_NL: CTR meet het percentage gebruikers dat op een aanbeveling klikt.
Example_RU: CTR измеряет долю пользователей кликнувших на рекомендацию.
Category: recommender systems

NL: de conversieratio
Transcription: де konvе´rsirätsio
RU: коэффициент конверсии
Example_NL: De conversieratio meet hoeveel aanbevelingen tot aankopen leiden.
Example_RU: Коэффициент конверсии измеряет сколько рекомендаций приводят к покупкам.
Category: recommender systems

NL: de duur van betrokkenheid
Transcription: де dür van bеtro´kenheid
RU: время вовлечённости
Example_NL: De duur van betrokkenheid meet hoe lang gebruikers interacteren.
Example_RU: Время вовлечённости измеряет как долго пользователи взаимодействуют.
Category: recommender systems

NL: de herhaalaankoop
Transcription: де herхa´la´nkо´р
RU: повторная покупка
Example_NL: Aanbevelingssystemen vergroten herhaalaankopen via relevante suggesties.
Example_RU: Рекомендательные системы увеличивают повторные покупки через релевантные предложения.
Category: recommender systems

NL: de negatief sampling
Transcription: де nega´tif sа´mplinх
RU: отрицательная выборка
Example_NL: Negatief sampling genereert niet-relevante items voor training.
Example_RU: Отрицательная выборка генерирует нерелевантные товары для обучения.
Category: recommender systems

NL: de Bayesiaans gepersonaliseerd rangschikken
Transcription: де Bаyеziа´ns хepersonаlize´erd rа´nхsxiкen
RU: байесовское персонализированное ранжирование
Example_NL: BPR optimaliseert de pairwise ranking van relevante en irrelevante items.
Example_RU: Байесовское персонализированное ранжирование оптимизирует попарное ранжирование.
Category: recommender systems

NL: de lijst-gebaseerde verlies
Transcription: де li´st-хebа´seerde verli´s
RU: потери на основе списков
Example_NL: Listwise verlies optimaliseert de volledige ranglijst tegelijk.
Example_RU: Потери на основе списков оптимизируют полный рейтинговый список сразу.
Category: recommender systems

NL: de seizoensinvloed
Transcription: де seyzо´ensinvlüd
RU: сезонность
Example_NL: Seizoensinvloed beschrijft regelmatige patronen die zich herhalen.
Example_RU: Сезонность описывает регулярно повторяющиеся паттерны.
Category: time series

NL: de cyclische component
Transcription: де siкlische kompоne´nt
RU: циклическая компонента
Example_NL: De cyclische component omvat langere schommelingen zonder vaste periode.
Example_RU: Циклическая компонenta охватывает длинные колебания без фиксированного периода.
Category: time series

NL: de residuele component
Transcription: де rezidüele kompone´nt
RU: остаточная компонента
Example_NL: De residuele component is wat overblijft na seizoen en trend.
Example_RU: Остаточная компонента — то что остаётся после сезонности и тренда.
Category: time series

NL: de decompostie van tijdreeksen
Transcription: де decomposi´tsi van tе´jtrе´ksen
RU: декомпозиция временных рядов
Example_NL: Tijdreeksdecompositie splitst de tijdreeks in componenten.
Example_RU: Декомпозиция временных рядов разбивает ряд на компоненты.
Category: time series

NL: de differentiëring
Transcription: де diferentse´rinх
RU: дифференцирование
Example_NL: Differentiëring maakt een tijdreeks stationair.
Example_RU: Дифференцирование делает временной ряд стационарным.
Category: time series

NL: de Augmented Dickey-Fuller test
Transcription: де о´гmеntеd Di´ki-Fü´ler test
RU: расширенный тест Дики-Фуллера
Example_NL: De ADF-test controleert of een tijdreeks stationair is.
Example_RU: Тест АДФ проверяет стационарность временного ряда.
Category: time series

NL: het exponentieel voortschrijdend gemiddelde
Transcription: хет eksponensie´l vürtskri´jdend хemi´ddelde
RU: экспоненциальное скользящее среднее
Example_NL: EMA geeft meer gewicht aan recente observaties.
Example_RU: ЭСС придаёт больший вес последним наблюдениям.
Category: time series

NL: het LSTM voor tijdreeksen
Transcription: хет Эл-Эс-Те-Эм vо´r tе´jtrе´ksen
RU: LSTM для временных рядов
Example_NL: LSTM's zijn geschikt voor tijdreeksvoorspelling via sequentieel leren.
Example_RU: LSTM подходит для предсказания временных рядов через последовательное обучение.
Category: time series

NL: de Temporal Fusion Transformer
Transcription: де Temporаl Fyüzjön Trа´nsformer
RU: Temporal Fusion Transformer
Example_NL: TFT is een krachtig model voor meerstap tijdreeksvoorspelling.
Example_RU: TFT — мощная модель для многошагового предсказания временных рядов.
Category: time series

NL: de N-BEATS model
Transcription: де Эн-Битс modе´l
RU: модель N-BEATS
Example_NL: N-BEATS leert tijdreeksontgrendeling via deep-learning-blokken.
Example_RU: N-BEATS обучает декомпозицию временных рядов через блоки глубокого обучения.
Category: time series

NL: de tijdreeksvoorspelling
Transcription: де tе´jtrе´ksvürspe´linх
RU: предсказание временных рядов
Example_NL: Tijdreeksvoorspelling schat toekomstige waarden op basis van het verleden.
Example_RU: Предсказание временных рядов оценивает будущие значения на основе прошлого.
Category: time series

NL: de eenstap voorspelling
Transcription: де e´nstа´p vürspe´linх
RU: однощаговое предсказание
Example_NL: Eenstap voorspelling schat alleen de volgende tijdstap.
Example_RU: Однощаговое предсказание оценивает только следующий временной шаг.
Category: time series

NL: de terugkijkvenster
Transcription: де terükkе´jkvе´nster
RU: окно ретроспективы
Example_NL: Het terugkijkvenster bepaalt hoeveel verleden stappen het model ziet.
Example_RU: Окно ретроспективы определяет сколько прошлых шагов видит модель.
Category: time series

NL: de vooruitkijkvenster
Transcription: де vürütkе´jkvе´nster
RU: окно прогнозирования
Example_NL: Het vooruitkijkvenster bepaalt hoever in de toekomst wordt voorspeld.
Example_RU: Окно прогнозирования определяет насколько далеко предсказывается будущее.
Category: time series

NL: de Prophet model
Transcription: де Prо´fеt modе´l
RU: модель Prophet
Example_NL: Facebook Prophet voorspelt tijdreeksen met seizoensinvloeden en feestdagen.
Example_RU: Facebook Prophet предсказывает временные ряды с сезонностью и праздниками.
Category: time series

NL: de anomalie in tijdreeksen
Transcription: де аnomа´lie in tе´jtrе´ksen
RU: аномалия во временных рядах
Example_NL: Anomaliedetectie in tijdreeksen spoort ongewone waarden op.
Example_RU: Обнаружение аномалий во временных рядах выявляет необычные значения.
Category: time series

NL: de changepoint detectie
Transcription: де tsjе´jndzjpо´ynt dete´ktsi
RU: обнаружение точек изменения
Example_NL: Changepoint detectie identificeert plotselinge veranderingen in statistieken.
Example_RU: Обнаружение точек изменения идентифицирует внезапные изменения в статистике.
Category: time series

NL: de causaliteitsanalyse
Transcription: де kazuаlitе´ytsаnа´lize
RU: причинный анализ
Example_NL: Granger causaliteit test of een tijdreeks een andere voorspelt.
Example_RU: Причинность Грейнджера тестирует предсказывает ли один ряд другой.
Category: time series

NL: de cross-correlatie
Transcription: де kros-korela´tsi
RU: взаимная корреляция
Example_NL: Cross-correlatie meet de gelijkenis tussen twee tijdreeksen bij een vertraging.
Example_RU: Взаимная корреляция измеряет сходство двух рядов при заданном лаге.
Category: time series

NL: de DTW
Transcription: де Де-Те-Ве
RU: DTW (динамическое выравнивание траектории)
Example_NL: DTW meet de gelijkenis tussen tijdreeksen ondanks tijdsverschuivingen.
Example_RU: DTW измеряет сходство временных рядов несмотря на временные сдвиги.
Category: time series

NL: de spektrale analyse
Transcription: де spе´ktrale аnа´lize
RU: спектральный анализ
Example_NL: Spectrale analyse ontleedt een tijdreeks in frequentiecomponenten.
Example_RU: Спектральный анализ разлагает временной ряд на частотные составляющие.
Category: time series

NL: de vector autoregression
Transcription: де ve´ktor аütоreхre´si
RU: векторная авторегрессия
Example_NL: VAR modelleert meerdere onderlinge tijdreeksen tegelijk.
Example_RU: ВАР моделирует несколько взаимосвязанных временных рядов одновременно.
Category: time series

NL: de sesioensaanpassing
Transcription: де seyzо´ensа´npа´sinх
RU: сезонная корректировка
Example_NL: Seizoensaanpassing verwijdert periodieke effecten uit de tijdreeks.
Example_RU: Сезонная корректировка удаляет периодические эффекты из ряда.
Category: time series

NL: de SARIMA
Transcription: де Эс-А-Ри-И-Ма
RU: SARIMA (сезонная ARIMA)
Example_NL: SARIMA breidt ARIMA uit met seizoenscomponenten.
Example_RU: SARIMA расширяет ARIMA сезонными компонентами.
Category: time series

NL: de neurale tijdreeksmodellen
Transcription: де nö´rale tе´jtrе´ksmodе´len
RU: нейронные модели временных рядов
Example_NL: Neurale tijdreeksmodellen leren complexe patronen automatisch.
Example_RU: Нейронные модели временных рядов автоматически обучаются сложным паттернам.
Category: time series

NL: de wavelet transformatie
Transcription: де vа´velet trаnsfоrmа´tsi
RU: вейвлет-преобразование
Example_NL: Wavelettransformatie analyseert tijdreeksen op meerdere tijdschalen.
Example_RU: Вейвлет-преобразование анализирует временные ряды на нескольких временных масштабах.
Category: time series

NL: de tijdreeksinbedding
Transcription: де tе´jtrе´ksinbе´dinх
RU: вложение временных рядов
Example_NL: Tijdreeksinbeddingen coderen temporele patronen als vectoren.
Example_RU: Вложения временных рядов кодируют временные паттерны как векторы.
Category: time series

NL: de featurization van tijdreeksen
Transcription: де fi´tsjurizа´tsi van tе´jtrе´ksen
RU: извлечение признаков из временных рядов
Example_NL: Featurization berekent statistische kenmerken van tijdreekssegmenten.
Example_RU: Извлечение признаков вычисляет статистические характеристики сегментов ряда.
Category: time series

NL: de imputation van ontbrekende waarden
Transcription: де impütа´tsi van о´ntbrеkende vа´rden
RU: вменение пропущенных значений
Example_NL: Imputation vult ontbrekende tijdstappen in tijdreeksen aan.
Example_RU: Вменение заполняет пропущенные временные шаги в рядах.
Category: time series

NL: de train-test splitsing voor tijdreeksen
Transcription: де treyninх-test splitsинх vо´r tе´jtrе´ksen
RU: разбиение обучения и теста для временных рядов
Example_NL: Bij tijdreeksen moet de testset altijd na de trainingsset komen.
Example_RU: Для временных рядов тестовая выборка всегда должна идти после обучающей.
Category: time series

NL: de bias-variantiedilemma
Transcription: де bа´jas-vаriа´ntsieproblee´m
RU: дилемма смещения-дисперсии
Example_NL: Het bias-variantie dilemma balanceert complexiteit en generalisatie.
Example_RU: Дилемма смещения-дисперсии балансирует сложность и обобщение.
Category: regularization

NL: de vroege stop
Transcription: де vrühe stоp
RU: ранняя остановка
Example_NL: Vroege stop stopt training als de validatiefout toeneemt.
Example_RU: Ранняя остановка прекращает обучение при росте ошибки валидации.
Category: regularization

NL: de mixup augmentatie
Transcription: де mi´ksоp о´хmenta´tsi
RU: аугментация смешивания
Example_NL: Mixup interpoleert tussen paren van trainingssamples en labels.
Example_RU: Аугментация смешивания интерполирует между парами обучающих образцов.
Category: regularization

NL: de cutout
Transcription: де kо´tаüt
RU: Cutout (аугментация)
Example_NL: Cutout maskeert willekeurige rechthoeken in trainingsbeelden.
Example_RU: Cutout маскирует случайные прямоугольники на обучающих изображениях.
Category: regularization

NL: de Elastic Net regularisatie
Transcription: де Ela´stik Net rехülаrizа´tsi
RU: регуляризация Elastic Net
Example_NL: Elastic Net combineert L1 en L2 regularisatie voor feature selectie.
Example_RU: Регуляризация Elastic Net объединяет L1 и L2 для отбора признаков.
Category: regularization

NL: de k-voudige kruisvalidatie
Transcription: де kа-vüdihe krоejsvаlidа´tsi
RU: k-кратная перекрёстная проверка
Example_NL: K-voudige kruisvalidatie deelt data in k gelijke delen.
Example_RU: k-кратная перекрёстная проверка делит данные на k равных частей.
Category: regularization

NL: de leave-one-out kruisvalidatie
Transcription: де li´v-vаn-аüt krоejsvаlidа´tsi
RU: скользящий контроль
Example_NL: Leave-one-out laat elk ample éénmaal weg als testset.
Example_RU: Скользящий контроль каждый раз исключает один образец как тестовый.
Category: regularization

NL: de gestratificeerde kruisvalidatie
Transcription: де хestratifisе´erde krоejsvаlidа´tsi
RU: стратифицированная перекрёстная проверка
Example_NL: Gestratificeerde kruisvalidatie behoudt klassenverdelingen per vouw.
Example_RU: Стратифицированная проверка сохраняет распределение классов в каждой части.
Category: regularization

NL: de raster zoeken
Transcription: де rа´ster züken
RU: сетевой поиск
Example_NL: Raster zoeken test alle combinaties van hyperparameterwaarden.
Example_RU: Сетевой поиск тестирует все комбинации значений гиперпараметров.
Category: regularization

NL: de willekeurig zoeken
Transcription: де vilekü´rih züken
RU: случайный поиск
Example_NL: Willekeurig zoeken samples hyperparameters willekeurig.
Example_RU: Случайный поиск произвольно сэмплирует гиперпараметры.
Category: regularization

NL: de Gaussian process voor HPO
Transcription: де Hаüsiа´n prоses vо´r Ха-Пе-О
RU: гауссовский процесс для оптимизации гиперпараметров
Example_NL: Een GP-surrogaatmodel approximeert de hyperparmeterrespons.
Example_RU: Модель-суррогат ГП аппроксимирует отклик гиперпараметров.
Category: regularization

NL: de verwervingsfunctie
Transcription: де verve´rvinхsfо´nktsi
RU: функция приобретения
Example_NL: De verwervingsfunctie kiest de volgende hyperparameterconfiguratie.
Example_RU: Функция приобретения выбирает следующую конфигурацию гиперпараметров.
Category: regularization

NL: de hyperband
Transcription: де hа´jperbаnt
RU: Hyperband
Example_NL: Hyperband is een efficiënte hyperparameteroptimalisatiemethode.
Example_RU: Hyperband — эффективный метод оптимизации гиперпараметров.
Category: regularization

NL: de automatisch ML
Transcription: де аütomа´tisch Эм-Эл
RU: автоматизированное МО (AutoML)
Example_NL: AutoML automatiseert het ontwerp en de afstemming van modellen.
Example_RU: AutoML автоматизирует проектирование и настройку моделей.
Category: regularization

NL: de neural architecture search
Transcription: де nö´ral аrхitekte´r sörtsj
RU: поиск нейронной архитектуры
Example_NL: NAS zoekt automatisch de beste netwerkarchitectuur.
Example_RU: NAS автоматически ищет лучшую архитектуру сети.
Category: regularization

NL: de regularisatieparameter
Transcription: де rехülаrizа´tsiepаrаme´ter
RU: параметр регуляризации
Example_NL: De regularisatieparameter regelt de sterkte van de regularisatie.
Example_RU: Параметр регуляризации управляет силой регуляризации.
Category: regularization

NL: de leersnelheidsoptimalisatie
Transcription: де lе´rsne´lheytso´ptimaliza´tsi
RU: оптимизация скорости обучения
Example_NL: Leersnelheidsoptimalisatie zoekt de beste leersnelheid via schedules.
Example_RU: Оптимизация скорости обучения ищет лучшую скорость через расписания.
Category: regularization

NL: de modelcomplexiteit
Transcription: де modе´lkompleksitе´yt
RU: сложность модели
Example_NL: Modelcomplexiteit staat in verband met het risico op overfitting.
Example_RU: Сложность модели связана с риском переобучения.
Category: regularization

NL: de parametertelling
Transcription: де pаrаme´tertе´linх
RU: подсчёт параметров
Example_NL: Een groot aantal parameters vergroot het risico op overfitting.
Example_RU: Большое число параметров увеличивает риск переобучения.
Category: regularization

NL: de trainings-validatie-testsplit
Transcription: де treyninх-vаlidа´tsi-test split
RU: разбиение обучение-валидация-тест
Example_NL: De dataset wordt gesplitst in 70-15-15 procent per deel.
Example_RU: Набор данных разбивается в соотношении 70-15-15 процентов.
Category: regularization

NL: de leerscurve
Transcription: де le´rskо´rve
RU: кривая обучения
Example_NL: Een leercurve toont de prestatie als functie van de trainingsgrootte.
Example_RU: Кривая обучения показывает производительность как функцию объёма обучения.
Category: regularization

NL: de validatiefout
Transcription: де vаlidа´tsiefаüt
RU: ошибка валидации
Example_NL: Een stijgende validatiefout wijst op overfitting.
Example_RU: Растущая ошибка валидации указывает на переобучение.
Category: regularization

NL: de trainingsfout
Transcription: де treyninхsfаüt
RU: ошибка обучения
Example_NL: Een dalende trainingsfout met stijgende validatiefout duidt op overfitting.
Example_RU: Снижающаяся ошибка обучения при растущей валидационной указывает на переобучение.
Category: regularization

NL: de gegeneraliseerde fout
Transcription: де хenеrаlizе´erde fаüt
RU: обобщённая ошибка
Example_NL: De gegeneraliseerde fout is de verwachte fout op nieuwe data.
Example_RU: Обобщённая ошибка — ожидаемая ошибка на новых данных.
Category: regularization

NL: de VC-dimensie
Transcription: де Ve-Сe-dimensi
RU: VC-размерность
Example_NL: De VC-dimensie meet de capaciteit van een hypothesenklasse.
Example_RU: VC-размерность измеряет ёмкость класса гипотез.
Category: regularization

NL: de Rademacher complexiteit
Transcription: де Ra´demаhеr kompleksitе´yt
RU: сложность Радемахера
Example_NL: Rademacher complexiteit kwantificeert de expressiviteit van een model.
Example_RU: Сложность Радемахера количественно оценивает выразительность модели.
Category: regularization

NL: de PAC leren
Transcription: де Пе-А-Сe le´ren
RU: PAC-обучение
Example_NL: PAC-leren geeft garanties over generalisatie met hoge waarschijnlijkheid.
Example_RU: PAC-обучение даёт гарантии обобщения с высокой вероятностью.
Category: regularization

NL: de scheiding van train en test
Transcription: де sxeydinх van treyn en test
RU: разделение обучения и теста
Example_NL: Strikte scheiding voorkomt gegevenslekken in evaluatie.
Example_RU: Строгое разделение предотвращает утечку данных при оценке.
Category: regularization

NL: de vouw
Transcription: де vaüw
RU: складка (fold)
Example_NL: Bij k-voudige kruisvalidatie wordt de data in k vouwen gesplitst.
Example_RU: При k-кратной проверке данные делятся на k складок.
Category: cross-validation

NL: de trainingsplooi
Transcription: де treyninхsplоi
RU: обучающая складка
Example_NL: Trainingsplooien worden gebruikt om het model te trainen.
Example_RU: Обучающие складки используются для обучения модели.
Category: cross-validation

NL: de validatieplooi
Transcription: де vаlidа´tsieplooi
RU: валидационная складка
Example_NL: De validatieplooi evalueert het model na elke trainingsronde.
Example_RU: Валидационная складка оценивает модель после каждого круга обучения.
Category: cross-validation

NL: de gemiddelde prestatie
Transcription: де хemi´ddelde prestа´tsi
RU: средняя производительность
Example_NL: De gemiddelde prestatie over alle vouwen geeft een betrouwbaarder beeld.
Example_RU: Средняя производительность по всем складкам даёт более надёжную оценку.
Category: cross-validation

NL: de gestratificeerde splitting
Transcription: де хestrаtifise´erde splitsинх
RU: стратифицированное разбиение
Example_NL: Gestratificeerde splitting behoudt de klasseverhoudingen in elke vouw.
Example_RU: Стратифицированное разбиение сохраняет пропорции классов в каждой складке.
Category: cross-validation

NL: de groepsgebaseerde kruisvalidatie
Transcription: де хrüpsхebа´seerde krоejsvаlidа´tsi
RU: групповая перекрёстная проверка
Example_NL: Groepsgebaseerde CV splitst op basis van groepen om datalekken te voorkomen.
Example_RU: Групповая проверка разбивает по группам для предотвращения утечки данных.
Category: cross-validation

NL: de tijdreekskruisvalidatie
Transcription: де tе´jtrе´kskrоejsvаlidа´tsi
RU: перекрёстная проверка для временных рядов
Example_NL: Tijdreekskruisvalidatie gebruikt altijd verleden data voor training.
Example_RU: Проверка для временных рядов всегда использует прошлые данные для обучения.
Category: cross-validation

NL: de netwerk diepte
Transcription: де ne´tverkdi´pte
RU: глубина сети
Example_NL: De netwerk diepte is het aantal lagen als hyperparameter.
Example_RU: Глубина сети — количество слоёв как гиперпараметр.
Category: cross-validation

NL: de netwerk breedte
Transcription: де ne´tverkbre´dte
RU: ширина сети
Example_NL: De netwerk breedte is het aantal neuronen per laag als hyperparameter.
Example_RU: Ширина сети — количество нейронов в слое как гиперпараметр.
Category: cross-validation

NL: de dropout rate
Transcription: де drо´pаüt reyt
RU: коэффициент дропаута
Example_NL: De dropout rate bepaalt hoe vaak neuronen uitgeschakeld worden.
Example_RU: Коэффициент дропаута определяет как часто отключаются нейроны.
Category: cross-validation

NL: de regularisatiesterkte
Transcription: де rехülаrizа´tsistе´rkte
RU: сила регуляризации
Example_NL: De regularisatiesterkte balanceert model complexiteit en generalisatie.
Example_RU: Сила регуляризации балансирует сложность модели и обобщение.
Category: cross-validation

NL: de verwervingsfunctie bij HPO
Transcription: де verve´rvinхsfо´nktsi bey Ха-Пе-О
RU: функция приобретения в ОГП
Example_NL: De verwervingsfunctie selecteert de volgende hyperparameterconfiguratie.
Example_RU: Функция приобретения выбирает следующую конфигурацию гиперпараметров.
Category: cross-validation

NL: de trial
Transcription: де triаl
RU: испытание; эксперимент
Example_NL: Elke trial test een hyperparameterinstelling en beoordeelt het resultaat.
Example_RU: Каждое испытание тестирует настройку и оценивает результат.
Category: cross-validation

NL: de Ray Tune
Transcription: де Reи Tyün
RU: Ray Tune
Example_NL: Ray Tune is een gedistribueerd hyperparameteroptimalisatieplatform.
Example_RU: Ray Tune — платформа для распределённой оптимизации гиперпараметров.
Category: cross-validation

NL: de automatische fijnafstelling
Transcription: де аütomа´tische feynjаfstе´linх
RU: автоматическая тонкая настройка
Example_NL: Automatische fijnafstelling minimaliseert menselijke hyperparameterkeuze.
Example_RU: Автоматическая тонкая настройка минимизирует ручной выбор гиперпараметров.
Category: cross-validation

NL: de meta-leren
Transcription: де me´tа-le´ren
RU: мета-обучение
Example_NL: Meta-leren leert hoe snel nieuwe taken geleerd worden.
Example_RU: Мета-обучение обучается тому как быстро учиться новым задачам.
Category: cross-validation

NL: de AutoML
Transcription: де А´ütо-Эм-Эл
RU: AutoML
Example_NL: AutoML automatiseert het kiezen van algoritmen en hyperparameters.
Example_RU: AutoML автоматизирует выбор алгоритмов и гиперпараметров.
Category: cross-validation

NL: de model selectie
Transcription: де modе´l selе´ktsi
RU: выбор модели
Example_NL: Model selectie vergelijkt meerdere modellen op de validatieset.
Example_RU: Выбор модели сравнивает несколько моделей на валидационной выборке.
Category: cross-validation

NL: de gesimuleerde temper-optimalisatie
Transcription: де хesimüle´erde temper-о´ptimaliza´tsi
RU: имитация отжига для оптимизации
Example_NL: Simulated annealing is een methode voor hyperparameteroptimalisatie.
Example_RU: Имитация отжига — метод оптимизации гиперпараметров.
Category: cross-validation

NL: de evolutionaire optimalisatie
Transcription: де evolutiоnа´ire о´ptimaliza´tsi
RU: эволюционная оптимизация
Example_NL: Evolutionaire methoden zoeken hyperparameters via genetische algoritmen.
Example_RU: Эволюционные методы ищут гиперпараметры через генетические алгоритмы.
Category: cross-validation

NL: de populatie-gebaseerde training
Transcription: де popülаtsi-хebа´seerde treyninх
RU: обучение на основе популяций
Example_NL: PBT optimaliseert hyperparameters terwijl modellen trainen.
Example_RU: Обучение на основе популяций оптимизирует гиперпараметры в процессе обучения.
Category: cross-validation

NL: de warmere start
Transcription: де vа´rmere stаrt
RU: тёплый старт
Example_NL: Warme starts gebruiken eerder geleerde hyperparameters als startpunt.
Example_RU: Тёплые старты используют ранее найденные гиперпараметры как начальную точку.
Category: cross-validation

NL: de parallelle hyperparameteroptimalisatie
Transcription: де pаrа´lele hа´jperpаrаme´terо´ptimaliza´tsi
RU: параллельная оптимизация гиперпараметров
Example_NL: Parallelle optimalisatie test meerdere configuraties tegelijk.
Example_RU: Параллельная оптимизация тестирует несколько конфигураций одновременно.
Category: cross-validation

NL: de BOHB
Transcription: де Бe-О-Ха-Бe
RU: BOHB
Example_NL: BOHB combineert Bayesiaanse optimalisatie met Hyperband.
Example_RU: BOHB объединяет байесовскую оптимизацию с Hyperband.
Category: cross-validation

NL: de overfittingdetectie
Transcription: де о´verfitinхdete´ktsi
RU: обнаружение переобучения
Example_NL: Overfitting wordt gedetecteerd via de kloof tussen train- en validatieprestaties.
Example_RU: Переобучение обнаруживается по разрыву между производительностью обучения и валидации.
Category: cross-validation

NL: de modeldiagnose
Transcription: де modе´ldiаhnо´ze
RU: диагностика модели
Example_NL: Modeldiagnose analyseert fouten en verbeterpunten.
Example_RU: Диагностика модели анализирует ошибки и точки улучшения.
Category: cross-validation

NL: de leerdiepte
Transcription: де le´rdi´pte
RU: глубина обучения
Example_NL: Leerdiepte balanceert modelvermogen en trainingskosten.
Example_RU: Глубина обучения балансирует ёмкость модели и затраты на обучение.
Category: cross-validation

NL: de capaciteit van het model
Transcription: де kаpаsitе´yt van хet modе´l
RU: ёмкость модели
Example_NL: Een model met grote capaciteit kan meer complexe functies leren.
Example_RU: Модель с большой ёмкостью может обучаться более сложным функциям.
Category: cross-validation

NL: de occam's scheermes
Transcription: де О´kams skе´rmes
RU: бритва Оккама
Example_NL: Occam's scheermes geeft voorkeur aan eenvoudiger modellen.
Example_RU: Бритва Оккама отдаёт предпочтение более простым моделям.
Category: cross-validation

NL: de minimum description length
Transcription: де mi´nimüm deskri´ptsi lenхte
RU: принцип минимальной длины описания
Example_NL: MDL selecteert het model dat de data het meest comprimuert.
Example_RU: МДО выбирает модель наилучшим образом сжимающую данные.
Category: cross-validation

NL: de Akaike information criterion
Transcription: де Аkа´ike infоrmа´tsi kritе´riüm
RU: информационный критерий Акаике
Example_NL: AIC balanceert kwaliteit van aanpassing en modelcomplexiteit.
Example_RU: АИК балансирует качество подгонки и сложность модели.
Category: cross-validation

NL: de Bayesiaans informatiecriterium
Transcription: де Bаjеziа´ns infоrmа´tsiеkritе´riüm
RU: байесовский информационный критерий
Example_NL: BIC straft meer parameters sterker dan AIC.
Example_RU: БИК сильнее штрафует за большее число параметров чем АИК.
Category: cross-validation

NL: de ε-stop
Transcription: де е´псилон-stоp
RU: ε-остановка
Example_NL: ε-stop stopt als de verbetering kleiner is dan ε.
Example_RU: ε-остановка прекращает обучение при улучшении меньше ε.
Category: cross-validation

NL: de geduld hyperparameter
Transcription: де хedü´ld hа´jperpаrаme´ter
RU: гиперпараметр терпения
Example_NL: Het geduld bepaalt hoeveel epochs zonder verbetering zijn toegestaan.
Example_RU: Терпение определяет сколько эпох без улучшения допускается.
Category: cross-validation

NL: de herstel van het beste model
Transcription: де herstеl van хet bе´ste modе´l
RU: восстановление лучшей модели
Example_NL: Het beste model wordt opgeslagen en hersteld na vroeg stoppen.
Example_RU: Лучшая модель сохраняется и восстанавливается после ранней остановки.
Category: cross-validation

NL: de model-checkpoint
Transcription: де modе´l-tsjе´kpо´ynt
RU: контрольная точка модели
Example_NL: Model-checkpoints slaan tussentijdse modellen op tijdens training.
Example_RU: Контрольные точки модели сохраняют промежуточные модели в процессе обучения.
Category: cross-validation

NL: de ensemble van kruisvalidatiemodellen
Transcription: де аnsа´mbl van krоejsvаlidа´tsiеmodе´len
RU: ансамбль моделей перекрёстной проверки
Example_NL: Alle k modellen uit kruisvalidatie worden gecombineerd voor betere prestaties.
Example_RU: Все k моделей из перекрёстной проверки объединяются для лучшей производительности.
Category: cross-validation

NL: de standaardafwijking van de prestaties
Transcription: де stа´ndаardаfvеykinх van de prestа´tsi
RU: стандартное отклонение производительности
Example_NL: De standaardafwijking over vouwen geeft variabiliteit aan.
Example_RU: Стандартное отклонение по складкам указывает на вариативность.
Category: cross-validation

NL: de dataset
Transcription: де dа´tаset
RU: набор данных
Example_NL: Een dataset is een verzameling data voor training of evaluatie.
Example_RU: Набор данных — коллекция данных для обучения или оценки.
Category: datasets

NL: de testdata
Transcription: де te´stdа´ta
RU: тестовые данные
Example_NL: Testdata evalueert het uiteindelijke model op ongeziene data.
Example_RU: Тестовые данные оценивают итоговую модель на невиданных данных.
Category: datasets

NL: de validatiedata
Transcription: де vаlidа´tsiedа´ta
RU: валидационные данные
Example_NL: Validatiedata wordt gebruikt voor hyperparameterafstemming.
Example_RU: Валидационные данные используются для подбора гиперпараметров.
Category: datasets

NL: de gelabelde data
Transcription: де хelаbelde dа´ta
RU: размеченные данные
Example_NL: Gelabelde data bevat invoer-uitvoerparen voor supervised learning.
Example_RU: Размеченные данные содержат пары вход-выход для обучения с учителем.
Category: datasets

NL: de ongelabelde data
Transcription: де о´nxelаbelde dа´ta
RU: неразмеченные данные
Example_NL: Ongelabelde data is goedkoper te verzamelen maar vereist unsupervised methoden.
Example_RU: Неразмеченные данные дешевле собирать но требуют методов без учителя.
Category: datasets

NL: de data-annotatietool
Transcription: де dа´tа-аnotа´tsietül
RU: инструмент аннотации данных
Example_NL: Annotatiehulpmiddelen helpen menselijke annotatoren bij het labellen.
Example_RU: Инструменты аннотации помогают разметчикам при маркировке.
Category: datasets

NL: de gegevensverzameling
Transcription: де хehevensversаmelinх
RU: сбор данных
Example_NL: Gegevensverzameling is de eerste stap in het ML-pijplijnproces.
Example_RU: Сбор данных — первый шаг в конвейере МО.
Category: datasets

NL: het web scraping
Transcription: хет web skrа´pinх
RU: веб-скрэпинг
Example_NL: Web scraping verzamelt grote hoeveelheden data van websites.
Example_RU: Веб-скрэпинг собирает большие объёмы данных с сайтов.
Category: datasets

NL: de data-opschoning
Transcription: де dа´ta-о´pskо´ninх
RU: очистка данных
Example_NL: Data-opschoning verwijdert fouten; duplicaten en ontbrekende waarden.
Example_RU: Очистка данных удаляет ошибки; дубликаты и пропущенные значения.
Category: datasets

NL: de ontbrekende waarden
Transcription: де о´ntbrеkende vа´rden
RU: пропущенные значения
Example_NL: Ontbrekende waarden worden behandeld via imputation of verwijdering.
Example_RU: Пропущенные значения обрабатываются через вменение или удаление.
Category: datasets

NL: de uitbijterverwijdering
Transcription: де е´ütbеytеrverveydinх
RU: удаление выбросов
Example_NL: Uitbijters beïnvloeden sterk de trainingsprestaties.
Example_RU: Выбросы сильно влияют на производительность обучения.
Category: datasets

NL: de data-normalisatie
Transcription: де dа´tа-normаlizа´tsi
RU: нормализация данных
Example_NL: Data-normalisatie schaalt features naar een gemeenschappelijk bereik.
Example_RU: Нормализация данных приводит признаки к общему диапазону.
Category: datasets

NL: de ordinale encoding
Transcription: де о´rdinalе enkо´dinх
RU: порядковое кодирование
Example_NL: Ordinale encoding wijst gehele getallen toe aan geordende categorieën.
Example_RU: Порядковое кодирование присваивает целые числа упорядоченным категориям.
Category: datasets

NL: de target encoding
Transcription: де tа´rxet enkо´dinх
RU: целевое кодирование
Example_NL: Target encoding vervangt categorieën door de gemiddelde doelwaarde.
Example_RU: Целевое кодирование заменяет категории средним значением цели.
Category: datasets

NL: de min-max normalisatie
Transcription: де mi´n-mаks normаlizа´tsi
RU: минимакс-нормализация
Example_NL: Min-max normalisatie schaalt waarden naar het bereik [0; 1].
Example_RU: Минимакс-нормализация приводит значения к диапазону [0; 1].
Category: datasets

NL: de z-score normalisatie
Transcription: де ze´t-sko´r normаlizа´tsi
RU: нормализация z-оценки
Example_NL: Z-score normalisatie geeft features nulgemiddelde en éénheidsvariëntie.
Example_RU: Нормализация z-оценки придаёт признакам нулевое среднее и единичную дисперсию.
Category: datasets

NL: de categoriische variabelen
Transcription: де kаtеhо´rische variа´belen
RU: категориальные переменные
Example_NL: Categoriische variabelen worden omgezet via encoding voor ML-modellen.
Example_RU: Категориальные переменные преобразуются через кодирование для МО-моделей.
Category: datasets

NL: de continue variabelen
Transcription: де konti´nüe variа´belen
RU: непрерывные переменные
Example_NL: Continue variabelen kunnen elke waarde binnen een bereik aannemen.
Example_RU: Непрерывные переменные могут принимать любое значение в диапазону.
Category: datasets

NL: de doelvariabele
Transcription: де dülvariа´bele
RU: целевая переменная
Example_NL: De doelvariabele is wat het model probeert te voorspellen.
Example_RU: Целевая переменная — то что модель пытается предсказать.
Category: datasets

NL: de predictorvariabele
Transcription: де prediktо´rvariа´bele
RU: переменная-предиктор
Example_NL: Predictorvariabelen zijn de invoerkenmerken voor het model.
Example_RU: Переменные-предикторы — входные признаки для модели.
Category: datasets

NL: de interactiefeature
Transcription: де interа´ktsiefits´jer
RU: признак взаимодействия
Example_NL: Interactiefeatures modelleren de samenhang tussen twee predictors.
Example_RU: Признаки взаимодействия моделируют связь между двумя предикторами.
Category: datasets

NL: de polynomiale feature
Transcription: де polino´miаle fits´jer
RU: полиномиальный признак
Example_NL: Polynomiale features voegen kwadratische en kubieke termen toe.
Example_RU: Полиномиальные признаки добавляют квадратичные и кубические члены.
Category: datasets

NL: de datapijplijn
Transcription: де dа´tapejplа´yn
RU: конвейер данных
Example_NL: Een datapijplijn automatiseert de stappen van ruw naar modelklaar.
Example_RU: Конвейер данных автоматизирует шаги от сырого до готового для модели.
Category: datasets

NL: de ETL
Transcription: де Е-Те-Эл
RU: ETL (извлечение-трансформация-загрузка)
Example_NL: ETL haalt data op; transformeert en laadt het in de modeldatastore.
Example_RU: ETL извлекает; преобразует и загружает данные в хранилище модели.
Category: datasets

NL: de gestructureerde data
Transcription: де хestrüktürе´erde dа´ta
RU: структурированные данные
Example_NL: Gestructureerde data past in tabellen met rijen en kolommen.
Example_RU: Структурированные данные вписываются в таблицы со строками и столбцами.
Category: datasets

NL: de ongestructureerde data
Transcription: де о´nxestrüktürе´erde dа´ta
RU: неструктурированные данные
Example_NL: Tekst; audio en afbeeldingen zijn ongestructureerde data.
Example_RU: Текст; аудио и изображения — неструктурированные данные.
Category: datasets

NL: de semi-gestructureerde data
Transcription: де sе´mi-хestrüktürе´erde dа´ta
RU: полуструктурированные данные
Example_NL: JSON en XML zijn semi-gestructureerde dataformaten.
Example_RU: JSON и XML — форматы полуструктурированных данных.
Category: datasets

NL: de data-gegevensstroom
Transcription: де dа´ta-хehevensstrо´m
RU: поток данных
Example_NL: Een datastroom levert continu real-time data voor modellen.
Example_RU: Поток данных непрерывно поставляет данные в реальном времени для моделей.
Category: datasets

NL: de databalancering
Transcription: де dа´tabаlаnse´rinх
RU: балансирование данных
Example_NL: Databalancering corrigeert klasse-onbalans in trainingsdata.
Example_RU: Балансирование данных исправляет дисбаланс классов в обучающих данных.
Category: datasets

NL: de gedeelde dataset
Transcription: де хedе´elde dа´tаset
RU: общий набор данных
Example_NL: Gedeelde datasets laten benchmarking over onderzoeksgroepen mogelijk.
Example_RU: Общие наборы данных позволяют сравнивать результаты исследований.
Category: datasets

NL: de benchmarkdataset
Transcription: де bе´nsjmarkdа´tаset
RU: эталонный набор данных
Example_NL: Benchmarkdatasets meten de frameworkprestaties objectief.
Example_RU: Эталонные наборы данных объективно измеряют производительность.
Category: datasets

NL: de MNIST
Transcription: де Эм-Эн-И-Эс-Те
RU: MNIST
Example_NL: MNIST is een benchmark dataset van handgeschreven cijfers.
Example_RU: MNIST — эталонный набор данных рукописных цифр.
Category: datasets

NL: de CIFAR-10
Transcription: де Си-И-Еф-А-Эр-те´н
RU: CIFAR-10
Example_NL: CIFAR-10 bevat 60.000 gekleurde afbeeldingen in 10 klassen.
Example_RU: CIFAR-10 содержит 60 000 цветных изображений в 10 классах.
Category: datasets

NL: de COCO dataset
Transcription: де Ко-Ко-О dа´tаset
RU: набор данных COCO
Example_NL: COCO is een grote objectdetectie- en segmentatiedataset.
Example_RU: COCO — большой набор данных для обнаружения и сегментации.
Category: datasets

NL: de WikiText dataset
Transcription: де Vi´kiтekst dа´tаset
RU: набор данных WikiText
Example_NL: WikiText is een tekstdataset voor taalmodellering.
Example_RU: WikiText — текстовый набор данных для языкового моделирования.
Category: datasets

NL: de Open Images dataset
Transcription: де О´pen I´mezjiz dа´tаset
RU: набор данных Open Images
Example_NL: Open Images is een grote beelddataset van Google.
Example_RU: Open Images — большой набор данных изображений от Google.
Category: datasets

NL: de synthetische dataset
Transcription: де sinte´tische dа´tаset
RU: синтетический набор данных
Example_NL: Synthetische datasets worden gemaakt via simulatie of generatieve modellen.
Example_RU: Синтетические наборы данных создаются через симуляцию или генеративные модели.
Category: datasets

NL: de data-integriteit
Transcription: де dа´ta-intехritе´yt
RU: целостность данных
Example_NL: Data-integriteit garandeert dat data accuraat en consistent is.
Example_RU: Целостность данных гарантирует точность и согласованность данных.
Category: datasets

NL: de privacybeschermende data
Transcription: де privаsi-bеsхе´rmende dа´ta
RU: данные с защитой конфиденциальности
Example_NL: Privacybeschermende methoden verwijderen identificeerbare informatie.
Example_RU: Методы защиты конфиденциальности удаляют идентифицирующую информацию.
Category: datasets

NL: de featureruimte
Transcription: де фи´чур-рейм
RU: пространство признаков
Example_NL: In de featureruimte wordt elk voorbeeld als vector voorgesteld.
Example_RU: В пространстве признаков каждый пример — вектор.
Category: feature engineering

NL: de ruwe data
Transcription: де ро´вэ да´та
RU: сырые данные
Example_NL: Ruwe data bevat veel ruis en ontbrekende waarden.
Example_RU: Сырые данные содержат много шума и пропусков.
Category: feature engineering

NL: de standaardisatie
Transcription: де стандардиза´си
RU: стандартизация
Example_NL: Standaardisatie maakt features gemiddeld nul en variantie één.
Example_RU: Стандартизация даёт нулевое среднее и единичную дисперсию.
Category: feature engineering

NL: de labelcodering
Transcription: де ла´бел-коде´ринг
RU: кодирование меток
Example_NL: Labelcodering kent een geheel getal toe aan elke categorie.
Example_RU: Кодирование меток даёт целое число каждой категории.
Category: feature engineering

NL: de correlatieanalyse
Transcription: де корреляциана´лизе
RU: корреляционный анализ
Example_NL: Correlatieanalyse toont de samenhang tussen twee variabelen.
Example_RU: Корреляционный анализ показывает связь между переменными.
Category: feature engineering

NL: de interactieterm
Transcription: де интера´кси-терм
RU: член взаимодействия
Example_NL: Een interactieterm combineert twee features tot een nieuw kenmerk.
Example_RU: Член взаимодействия объединяет два признака в новый.
Category: feature engineering

NL: de logaritmische transformatie
Transcription: де логари´тмисе трансформа´си
RU: логарифмическое преобразование
Example_NL: Logaritmische transformatie reduceert scheefheid in de data.
Example_RU: Логарифмическое преобразование уменьшает асимметрию.
Category: feature engineering

NL: de imputatie
Transcription: де импута´си
RU: вменение
Example_NL: Imputatie vult ontbrekende waarden in met schattingen.
Example_RU: Вменение заполняет пропуски оценками.
Category: feature engineering

NL: de datavermeerdering
Transcription: де да´тавермердеринг
RU: аугментация данных
Example_NL: Datavermeerdering vergroot de trainingsset met synthetische variaties.
Example_RU: Аугментация расширяет обучающий набор синтетическими примерами.
Category: feature engineering

NL: de embeddings
Transcription: де эмбе´дингс
RU: эмбеддинги
Example_NL: Embeddings representeren categorische data als dichte vectoren.
Example_RU: Эмбеддинги — плотные векторы для категориальных данных.
Category: feature engineering

NL: de ordinalcodering
Transcription: де ордина´л-коде´ринг
RU: порядковое кодирование
Example_NL: Ordinalcodering behoudt de volgorde van categorieën.
Example_RU: Порядковое кодирование сохраняет порядок категорий.
Category: feature engineering

NL: de tijdsvenster-feature
Transcription: де тейтсвен´стер-фи´чур
RU: временной признак окна
Example_NL: Tijdsvenster-features berekenen statistieken over een rollend venster.
Example_RU: Признак временного окна вычисляется по скользящему окну.
Category: feature engineering

NL: de datalekkage
Transcription: де да´та-лека´хе
RU: утечка данных
Example_NL: Datalekkage treedt op als toekomstige info de training beïnvloedt.
Example_RU: Утечка данных возникает из-за будущей информации в обучении.
Category: feature engineering

NL: de frequentie-codering
Transcription: де фреквен´си-коде´ринг
RU: частотное кодирование
Example_NL: Frequentie-codering vervangt categorieën door hun frequentie.
Example_RU: Частотное кодирование заменяет категории их частотой.
Category: feature engineering

NL: de tekst-feature
Transcription: де текст-фи´чур
RU: текстовый признак
Example_NL: Tekst-features zetten woorden om in numerieke representaties.
Example_RU: Текстовые признаки дают числовые представления слов.
Category: feature engineering

NL: de cyclische codering
Transcription: де си´клисе коде´ринг
RU: циклическое кодирование
Example_NL: Cyclische codering gebruikt sinus en cosinus voor tijdsfeatures.
Example_RU: Циклическое кодирование — синус и косинус для времени.
Category: feature engineering

NL: de basistransformatie
Transcription: де ба´зис-трансформа´си
RU: базисное преобразование
Example_NL: Een basistransformatie projecteert data op een nieuw coördinatenstelsel.
Example_RU: Базисное преобразование проецирует данные в новые координаты.
Category: feature engineering

NL: de SMOTE-methode
Transcription: де смо´те-ме´тоде
RU: метод SMOTE
Example_NL: SMOTE genereert synthetische voorbeelden van de minderheidsklasse.
Example_RU: SMOTE создаёт синтетические примеры меньшинства.
Category: feature engineering

NL: de featurecombinatie
Transcription: де фи´чур-комбина´си
RU: комбинация признаков
Example_NL: Featurecombinaties vangen interacties op tussen variabelen.
Example_RU: Комбинации признаков улавливают взаимодействия переменных.
Category: feature engineering

NL: de ruisfiltering
Transcription: де нёйсфилте´ринг
RU: фильтрация шума
Example_NL: Ruisfiltering verwijdert ongewenste variaties uit de inputdata.
Example_RU: Фильтрация шума убирает нежелательные вариации ввода.
Category: feature engineering

NL: de categorie-feature
Transcription: де катехо´ри-фи´чур
RU: категориальный признак
Example_NL: Categorie-features beschrijven discrete groepen zoals land.
Example_RU: Категориальные признаки — дискретные группы типа страны.
Category: feature engineering

NL: de continue feature
Transcription: де конти´нюэ фи´чур
RU: непрерывный признак
Example_NL: Continue features nemen elk getal aan binnen een bereik.
Example_RU: Непрерывные признаки принимают любое число в диапазоне.
Category: feature engineering

NL: de kruisvalidatie-feature
Transcription: де крёйсвалида´си-фи´чур
RU: признак кросс-валидации
Example_NL: Kruisvalidatie-features worden per fold berekend.
Example_RU: Признаки кросс-валидации вычисляются по каждому фолду.
Category: feature engineering

NL: de boolaanse feature
Transcription: де бо´льесе фи´чур
RU: булевый признак
Example_NL: Een boolaanse feature neemt alleen de waarde 0 of 1 aan.
Example_RU: Булевый признак принимает только значения 0 или 1.
Category: feature engineering

NL: de statistische feature
Transcription: де статисти´сэ фи´чур
RU: статистический признак
Example_NL: Statistische features bevatten gemiddelde variantie en mediaan.
Example_RU: Статистические признаки — среднее дисперсия и медиана.
Category: feature engineering

NL: de afstandsfunctie
Transcription: де афста´ндсфункси
RU: функция расстояния
Example_NL: De afstandsfunctie meet de afstand tussen twee datapunten.
Example_RU: Функция расстояния измеряет расстояние между точками.
Category: feature engineering

NL: de clustering-feature
Transcription: де кла´стеринг-фи´чур
RU: кластерный признак
Example_NL: Clustering-features geven clusterlidmaatschap als kenmerk.
Example_RU: Кластерный признак — принадлежность к кластеру.
Category: feature engineering

NL: de graaffeature
Transcription: де хра´аф-фи´чур
RU: граф-признак
Example_NL: Graaffeatures beschrijven verbindingen in een netwerk.
Example_RU: Граф-признаки описывают связи в сети.
Category: feature engineering

NL: de vocabulairegrootte
Transcription: де вока´бюлер-хро´оте
RU: размер словаря
Example_NL: De vocabulairegrootte bepaalt het aantal unieke tokens.
Example_RU: Размер словаря — количество уникальных токенов.
Category: feature engineering

NL: de beeldfeature
Transcription: де бе´лд-фи´чур
RU: признак изображения
Example_NL: Beeldfeatures beschrijven texturen kleur en vormen.
Example_RU: Признаки изображения — текстуры цвет и формы.
Category: feature engineering

NL: de geautomatiseerde feature engineering
Transcription: де хеавтомати´зе´рде фи´чур эн´джиниринг
RU: автоматизированная разработка признаков
Example_NL: AutoML doet geautomatiseerde feature engineering.
Example_RU: AutoML выполняет автоматизированную разработку признаков.
Category: feature engineering

NL: de tokenfrequentie
Transcription: де то´кен-фреквен´си
RU: частота токена
Example_NL: Tokenfrequentie geeft aan hoe vaak een woord voorkomt in de data.
Example_RU: Частота токена показывает как часто слово встречается.
Category: feature engineering

NL: het AUC-score
Transcription: хет аук-скор
RU: площадь под ROC-кривой
Example_NL: Een hogere AUC duidt op een beter onderscheidend model.
Example_RU: Более высокое AUC указывает на лучшую различимость модели.
Category: model evaluation

NL: de gemiddelde kwadratische fout
Transcription: де хеми´делде квадра´тисе фут
RU: среднеквадратическая ошибка
Example_NL: De gemiddelde kwadratische fout bestraft grote fouten zwaarder.
Example_RU: Среднеквадратическая ошибка сильнее штрафует большие ошибки.
Category: model evaluation

NL: de wortel van de gemiddelde kwadratische fout
Transcription: де во´ртел ван де хеми´делде квадра´тисе фут
RU: RMSE
Example_NL: RMSE heeft dezelfde eenheid als de doelvariabele.
Example_RU: RMSE имеет те же единицы что и целевая переменная.
Category: model evaluation

NL: de log-verliesfunctie
Transcription: де лох-верлис-функси
RU: логистическая функция потерь
Example_NL: Log-verlies meet de zekerheid van kansclassificaties.
Example_RU: Логистическая функция потерь измеряет уверенность вероятностного классификатора.
Category: model evaluation

NL: de ijkingscurve
Transcription: де ейкингскюрв
RU: калибровочная кривая
Example_NL: De ijkingscurve vergelijkt voorspelde kansen met werkelijke frequenties.
Example_RU: Калибровочная кривая сравнивает предсказанные вероятности с реальными.
Category: model evaluation

NL: de kappa-statistiek
Transcription: де ка´па-статистик
RU: каппа-статистика
Example_NL: De kappa-statistiek meet overeenstemming gecorrigeerd voor toeval.
Example_RU: Каппа-статистика измеряет согласие с учётом случайности.
Category: model evaluation

NL: het nulhypothesetoets
Transcription: хет нюлхипоте´сетоц
RU: нулевая гипотеза
Example_NL: Het nulhypothesetoets bepaalt of een model significant presteert.
Example_RU: Проверка нулевой гипотезы определяет значимость модели.
Category: model evaluation

NL: de holdout-methode
Transcription: де хо´лдовт-ме´тоде
RU: метод отложенной выборки
Example_NL: De holdout-methode reserveert een deel van de data voor testen.
Example_RU: Метод отложенной выборки резервирует часть данных для теста.
Category: model evaluation

NL: de validatiecurve
Transcription: де валида´si-кюрв
RU: кривая валидации
Example_NL: De validatiecurve toont de prestatie als functie van een hyperparameter.
Example_RU: Кривая валидации — качество в зависимости от гиперпараметра.
Category: model evaluation

NL: de bias-variantie-afweging
Transcription: де бияс-варья´нси-афве´хинх
RU: компромисс смещения и дисперсии
Example_NL: De bias-variantie-afweging balanceert fout door bias en variantie.
Example_RU: Компромисс смещения — баланс ошибок по смещению и дисперсии.
Category: model evaluation

NL: de gemiddelde precisie
Transcription: де хеми´делде прэси´зи
RU: средняя прецизионность
Example_NL: De gemiddelde precisie integreert de precisie-recall-curve.
Example_RU: Средняя прецизионность интегрирует кривую точность-полнота.
Category: model evaluation

NL: de verliescurve
Transcription: де верлискюрв
RU: кривая потерь
Example_NL: De verliescurve toont hoe verlies daalt tijdens het trainen.
Example_RU: Кривая потерь показывает снижение потерь при обучении.
Category: model evaluation

NL: de prestatievergelijking
Transcription: де прэста´сивергелейкинх
RU: сравнение моделей
Example_NL: Prestatievergelijking kiest het beste model uit meerdere kandidaten.
Example_RU: Сравнение моделей выбирает лучшую из нескольких кандидатур.
Category: model evaluation

NL: de regressiemetriek
Transcription: де регрessi-ме´трик
RU: метрика регрессии
Example_NL: Regressiemetrieken meten de gemiddelde afwijking van voorspellingen.
Example_RU: Метрики регрессии измеряют среднее отклонение предсказаний.
Category: model evaluation

NL: de classificatiemetriek
Transcription: де klassifikаси´е-ме´трик
RU: метрика классификации
Example_NL: Classificatiemetrieken meten hoe goed klassen worden onderscheiden.
Example_RU: Метрики классификации измеряют различимость классов.
Category: model evaluation

NL: de modelselektie
Transcription: де модел-селек´си
RU: выбор модели
Example_NL: Modelselektie kiest het algoritme met de beste generalisatie.
Example_RU: Выбор модели определяет алгоритм с лучшей обобщаемостью.
Category: model evaluation

NL: de informatiegain
Transcription: де информа´си-хейн
RU: прирост информации
Example_NL: Informatiegain meet hoeveel entropie een feature vermindert.
Example_RU: Прирост информации — насколько признак уменьшает энтропию.
Category: model evaluation

NL: de Gini-index
Transcription: де хини´-индекс
RU: индекс Джини
Example_NL: De Gini-index meet de onzuiverheid van een knooppunt in een boom.
Example_RU: Индекс Джини измеряет нечистоту узла в дереве.
Category: model evaluation

NL: de gemiddelde rangcorrelatie
Transcription: де хеми´делде ранхкоррела´си
RU: средняя ранговая корреляция
Example_NL: De gemiddelde rangcorrelatie evalueert aanbevelingssystemen.
Example_RU: Средняя ранговая корреляция оценивает рекомендательные системы.
Category: model evaluation

NL: de intersectie-over-vereniging
Transcription: де интерсек´си-овер-верени´хинх
RU: пересечение над объединением
Example_NL: Intersectie-over-vereniging evalueert overlapping bij objectdetectie.
Example_RU: IoU оценивает перекрытие при обнаружении объектов.
Category: model evaluation

NL: de ware positieve rate
Transcription: де ва´ре позити´фе ра´те
RU: доля истинно положительных
Example_NL: De ware positieve rate is gelijk aan de recall.
Example_RU: Доля истинно положительных равна полноте.
Category: model evaluation

NL: de valse positieve rate
Transcription: де вал´се позити´фе ра´те
RU: доля ложно положительных
Example_NL: De valse positieve rate is de x-as van de ROC-curve.
Example_RU: Доля ложно положительных — ось X ROC-кривой.
Category: model evaluation

NL: de overeenstemmingsscore
Transcription: де оверейнсте´минхсскор
RU: оценка согласия
Example_NL: De overeenstemmingsscore vergelijkt twee annotators.
Example_RU: Оценка согласия сравнивает двух аннотаторов.
Category: model evaluation

NL: de ensemblescore
Transcription: де ансам´бел-скор
RU: оценка ансамбля
Example_NL: De ensemblescore combineert voorspellingen van meerdere modellen.
Example_RU: Оценка ансамбля объединяет предсказания нескольких моделей.
Category: model evaluation

NL: de modelimplementatie
Transcription: де моделимплемента´си
RU: развёртывание модели
Example_NL: Modelimplementatie maakt het model beschikbaar voor eindgebruikers.
Example_RU: Развёртывание делает модель доступной для пользователей.
Category: MLOps

NL: de batch-inferentie
Transcription: де ба´ч-инферен´си
RU: пакетный инференс
Example_NL: Batch-inferentie verwerkt veel datapunten tegelijk.
Example_RU: Пакетный инференс обрабатывает много точек данных сразу.
Category: MLOps

NL: de online-inferentie
Transcription: де он´ляйн-инферен´си
RU: онлайн-инференс
Example_NL: Online-inferentie geeft direct antwoord op één verzoek.
Example_RU: Онлайн-инференс отвечает немедленно на один запрос.
Category: MLOps

NL: de A/B-test
Transcription: де ей-бей-тест
RU: A/B-тест
Example_NL: Een A/B-test vergelijkt twee versies van een model in productie.
Example_RU: A/B-тест сравнивает две версии модели в продакшне.
Category: MLOps

NL: het modelbeheer
Transcription: хет модел-бехе´р
RU: управление моделями
Example_NL: Modelbeheer slaat versies van modellen centraal op.
Example_RU: Управление моделями хранит версии моделей централизованно.
Category: MLOps

NL: de datacontinuïteit
Transcription: де да´та-конти´нюитейт
RU: непрерывность данных
Example_NL: Datacontinuïteit bewaakt de kwaliteit van de stroom invoerdata.
Example_RU: Непрерывность данных контролирует качество потока входных данных.
Category: MLOps

NL: de reproductie van modellen
Transcription: де репродукси´е ван модел´лен
RU: воспроизводимость моделей
Example_NL: Modellen moeten reproduceerbaar zijn bij dezelfde data en code.
Example_RU: Модели должны быть воспроизводимы при тех же данных и коде.
Category: MLOps

NL: de modelregistratie
Transcription: де моделрехистра´si
RU: регистрация модели
Example_NL: Modelregistratie registreert metadata over getrainde modellen.
Example_RU: Регистрация модели записывает метаданные об обученных моделях.
Category: MLOps

NL: de bewaking van modellen
Transcription: де бева´kинх ван модел´лен
RU: мониторинг моделей
Example_NL: Modelenbewaking detecteert degradatie van de prestatie.
Example_RU: Мониторинг моделей обнаруживает деградацию производительности.
Category: MLOps

NL: de schaduwmodus
Transcription: де схадумо´дюс
RU: теневой режим
Example_NL: In de schaduwmodus draait een nieuw model parallel zonder gevolgen.
Example_RU: В теневом режиме новая модель работает параллельно без последствий.
Category: MLOps

NL: de canary-implementatie
Transcription: де ка´нари-implemenTA´si
RU: канарейное развёртывание
Example_NL: Canary-implementatie stuurt een klein deel van het verkeer naar het nieuwe model.
Example_RU: Канарейное развёртывание направляет малый трафик к новой модели.
Category: MLOps

NL: het experimentenbeheer
Transcription: хет экспери´ментен-бехе´р
RU: управление экспериментами
Example_NL: Experimentenbeheer registreert parameters en resultaten van runs.
Example_RU: Управление экспериментами записывает параметры и результаты запусков.
Category: MLOps

NL: de modelversioning
Transcription: де моделверсione´ring
RU: версионирование моделей
Example_NL: Modelversioning slaat meerdere versies van het model op.
Example_RU: Версионирование хранит несколько версий модели.
Category: MLOps

NL: de serveerlaag
Transcription: де серве´ерla´ach
RU: слой обслуживания
Example_NL: De serveerlaag verwerkt aanvragen voor modelinferentie.
Example_RU: Слой обслуживания обрабатывает запросы к модели.
Category: MLOps

NL: de hertrain-pijplijn
Transcription: де хертреyn-пейпляйн
RU: конвейер переобучения
Example_NL: De hertrain-pijplijn traint automatisch opnieuw bij datadrift.
Example_RU: Конвейер переобучения автоматически переучивает модель при дрейфе.
Category: MLOps

NL: de gegevensversioning
Transcription: де хехевенсверсione´ring
RU: версионирование данных
Example_NL: Gegevensversioning volgt wijzigingen in de trainingsdata.
Example_RU: Версионирование данных отслеживает изменения обучающих данных.
Category: MLOps

NL: de serverloze inferentie
Transcription: де серверло´зе инферен´си
RU: серверлесс-инференс
Example_NL: Serverloze inferentie schaalt automatisch op basis van verzoeken.
Example_RU: Серверлесс-инференс автоматически масштабируется по запросам.
Category: MLOps

NL: het modelexperiment
Transcription: хет moдel-экспери´мент
RU: эксперимент с моделью
Example_NL: Een modelexperiment test een nieuwe configuratie of algoritme.
Example_RU: Эксперимент с моделью тестирует новую конфигурацию.
Category: MLOps

NL: het prunen
Transcription: хет прю´нэн
RU: прунинг
Example_NL: Prunen verwijdert overbodige verbindingen uit een neuraal netwerk.
Example_RU: Прунинг удаляет лишние связи из нейронной сети.
Category: MLOps

NL: de kennis-destillatie
Transcription: де кен´нис-дестила´si
RU: дистилляция знаний
Example_NL: Kennis-destillatie traint een klein model op de uitvoer van een groot model.
Example_RU: Дистилляция знаний обучает малую модель на выводе большой.
Category: MLOps

NL: de edge-implementatie
Transcription: де эдж-implemenTA´si
RU: развёртывание на периферии
Example_NL: Edge-implementatie draait het model op apparaten met beperkte rekenkracht.
Example_RU: Периферийное развёртывание запускает модель на слабом устройстве.
Category: MLOps

NL: de TensorFlow Serving
Transcription: де тен´sorflo´w-серв́инх
RU: TensorFlow Serving
Example_NL: TensorFlow Serving biedt een infrastructuur voor het serveren van modellen.
Example_RU: TensorFlow Serving — инфраструктура обслуживания моделей.
Category: MLOps

NL: het automatisch hertrainen
Transcription: хет автома´тис хертреy´nen
RU: автоматическое переобучение
Example_NL: Automatisch hertrainen start opnieuw trainen bij gedetecteerde drift.
Example_RU: Автоматическое переобучение запускается при обнаружении дрейфа.
Category: MLOps

NL: de modelaudit
Transcription: де модело´дит
RU: аудит модели
Example_NL: Modelaudit controleert of het model eerlijk en veilig is.
Example_RU: Аудит модели проверяет справедливость и безопасность.
Category: MLOps

NL: de labeling
Transcription: де ла´belinх
RU: разметка
Example_NL: Labeling kent klassen toe aan datapunten voor supervisie.
Example_RU: Разметка присваивает классы точкам данных для обучения.
Category: MLOps

NL: de actieve labeling
Transcription: де ак´тиве ла´belinх
RU: активная разметка
Example_NL: Actieve labeling vraagt de annotator om de meest informatieve voorbeelden.
Example_RU: Активная разметка запрашивает самые информативные примеры.
Category: MLOps

NL: de hertrainingsfrequentie
Transcription: де хертреy´нинхс-фреквен´si
RU: частота переобучения
Example_NL: De hertrainingsfrequentie bepaalt hoe vaak het model opnieuw traint.
Example_RU: Частота переобучения — как часто модель обновляется.
Category: MLOps

NL: de modelcaching
Transcription: де modelкэ´шинх
RU: кэширование модели
Example_NL: Modelcaching slaat inferentieresultaten op voor hergebruik.
Example_RU: Кэширование модели сохраняет результаты инференса для повторного использования.
Category: MLOps

NL: de workflowautomatisering
Transcription: де во´ркфло´w-автомати´зе´ринх
RU: автоматизация рабочего процесса
Example_NL: Workflowautomatisering beheert de stappen van de ML-levenscyclus.
Example_RU: Автоматизация управляет шагами жизненного цикла ML.
Category: MLOps

NL: de modellevenscyclus
Transcription: де modelleve´nscyklus
RU: жизненный цикл модели
Example_NL: De modellevenscyclus loopt van ontwikkeling tot archivering.
Example_RU: Жизненный цикл модели — от разработки до архивирования.
Category: MLOps

NL: de prestatiebewaking
Transcription: де прэста´si-бева´kинх
RU: мониторинг производительности
Example_NL: Prestatiebewaking volgt nauwkeurigheid en latentie over tijd.
Example_RU: Мониторинг производительности отслеживает точность и задержку.
Category: MLOps

NL: de eindpuntdienst
Transcription: де eyнтпунт-дийнст
RU: конечная точка сервиса
Example_NL: Een eindpuntdienst biedt een API-interface voor modelinferentie.
Example_RU: Конечная точка — API-интерфейс для инференса модели.
Category: MLOps

NL: de blauw-groene implementatie
Transcription: де бла´uw-хро´эне implemenTA´si
RU: сине-зелёное развёртывание
Example_NL: Blauw-groen wisselt naadloos tussen twee versies van het model.
Example_RU: Сине-зелёное переключает без сбоев между двумя версиями.
Category: MLOps

NL: de modelcompressie
Transcription: де modelkompresi´e
RU: сжатие модели
Example_NL: Modelcompressie verkleint het model zonder grote prestatiedaling.
Example_RU: Сжатие модели уменьшает модель без потери качества.
Category: MLOps

NL: de menselijke toezicht
Transcription: де менселike ту´зиxt
RU: надзор человека
Example_NL: Menselijke toezicht zorgt dat mensen eindbeslissingen controleren.
Example_RU: Надзор человека гарантирует контроль людей над решениями.
Category: AI ethics

NL: de demografische pariteit
Transcription: де демохра´fishe parite´it
RU: демографический паритет
Example_NL: Demografische pariteit vereist gelijke kansen voor alle groepen.
Example_RU: Demografический паритет требует равных шансов для всех групп.
Category: AI ethics

NL: de gelijkwaardige kans
Transcription: де хеликwa´rdige kans
RU: равные возможности
Example_NL: Gelijkwaardige kans zorgt voor gelijke succeskansen per groep.
Example_RU: Равные возможности обеспечивают одинаковые шансы успеха.
Category: AI ethics

NL: de proxy-variabele
Transcription: де прокsi-varia´bele
RU: переменная-прокси
Example_NL: Een proxy-variabele correleert met een beschermd kenmerk en kan bias veroorzaken.
Example_RU: Переменная-прокси коррелирует с защищённой характеристикой.
Category: AI ethics

NL: de gegevensbeheer
Transcription: де хehevens-behe´r
RU: управление данными
Example_NL: Gegevensbeheer stelt regels voor verzameling opslag en gebruik van data.
Example_RU: Управление данными устанавливает правила сбора и использования данных.
Category: AI ethics

NL: de algoritmische aansprakelijkheid
Transcription: де алхори´tmise aanspa´kelikhe´it
RU: алгоритмическая ответственность
Example_NL: Algoritmische aansprakelijkheid eist verantwoording bij schade.
Example_RU: Алгоритмическая ответственность требует отчёта при ущербе.
Category: AI ethics

NL: de datablad
Transcription: де da´tabla´t
RU: паспорт данных
Example_NL: Een datablad documenteert oorsprong en beperkingen van een dataset.
Example_RU: Паспорт данных документирует источник и ограничения набора данных.
Category: AI ethics

NL: de gepaarde bias
Transcription: де хepare´rde baya´s
RU: связанная предвзятость
Example_NL: Gepaarde bias vergelijkt modeluitkomsten voor vergelijkbare individuen.
Example_RU: Связанная предвзятость сравнивает результаты для похожих людей.
Category: AI ethics

NL: de algoritmische transparantie
Transcription: де алхори´tmise transpara´ntsi
RU: прозрачность алгоритма
Example_NL: Algoritmische transparantie publiceert de werking van beslissingsmodellen.
Example_RU: Прозрачность алгоритма раскрывает работу моделей решений.
Category: AI ethics

NL: de beschermde groep
Transcription: де bescherme´de hro´ep
RU: защищённая группа
Example_NL: Beschermde groepen mogen niet worden benadeeld door AI-systemen.
Example_RU: Защищённые группы не должны ущемляться ИИ-системами.
Category: AI ethics

NL: de tegenstrijdige doelstellingen
Transcription: де tehenstreydi´he do´elsteli´nhen
RU: противоречивые цели
Example_NL: Tegenstrijdige doelstellingen verhinderen gelijktijdige eerlijkheid en nauwkeurigheid.
Example_RU: Противоречивые цели мешают одновременной справедливости и точности.
Category: AI ethics

NL: de robuustheid
Transcription: де robu´stheydt
RU: устойчивость
Example_NL: Robuustheid van AI betekent bestand zijn tegen aanvallen en storingen.
Example_RU: Устойчивость ИИ — способность противостоять атакам и сбоям.
Category: AI ethics

NL: de bewuste-toestemmingsprocedure
Transcription: де beu´ste-tu´stemings-prose´dyure
RU: процедура информированного согласия
Example_NL: Bewuste toestemming vereist begrijpbare uitleg voor gebruikers.
Example_RU: Информированное согласие требует понятного объяснения пользователям.
Category: AI ethics

NL: het recht op uitleg
Transcription: хет rext op eytlex
RU: право на объяснение
Example_NL: Het recht op uitleg geeft burgers het recht om AI-beslissingen te begrijpen.
Example_RU: Право на объяснение даёт гражданам право понимать решения ИИ.
Category: AI ethics

NL: de bias-mitigatie
Transcription: де baya´s-mitiha´tsi
RU: смягчение предвзятости
Example_NL: Bias-mitigatie vermindert oneerlijkheid in AI-modellen.
Example_RU: Смягчение предвзятости уменьшает несправедливость ИИ-моделей.
Category: AI ethics

NL: de AI-regulering
Transcription: де ey-ey-rexylering
RU: регулирование ИИ
Example_NL: AI-regulering stelt wettelijke kaders voor het gebruik van AI.
Example_RU: Регулирование ИИ создаёт правовые рамки использования ИИ.
Category: AI ethics

NL: de algoritmische discriminatie
Transcription: де алхори´tmise diskriminaтsi´e
RU: алгоритмическая дискриминация
Example_NL: Algoritmische discriminatie treft groepen door fouten in de training.
Example_RU: Алгоритмическая дискриминация затрагивает группы из-за ошибок обучения.
Category: AI ethics

NL: de afwezigheid van schade
Transcription: де afwe´zikhe´it van sxa´de
RU: отсутствие вреда
Example_NL: Afwezigheid van schade is een basisprincipe van verantwoorde AI.
Example_RU: Отсутствие вреда — базовый принцип ответственного ИИ.
Category: AI ethics

NL: de eerlijk AI gebruik
Transcription: де е´rlik ey ey хebru´ik
RU: справедливое использование ИИ
Example_NL: Eerlijk AI gebruik stelt regels voor toegestane toepassingen.
Example_RU: Справедливое использование ИИ устанавливает допустимые применения.
Category: AI ethics

NL: de algoritmische impact beoordeling
Transcription: де алхори´tmise impa´kt beorde´linх
RU: оценка алгоритмического воздействия
Example_NL: De impact beoordeling schat risico's voor rechten van burgers.
Example_RU: Оценка воздействия оценивает риски для прав граждан.
Category: AI ethics

NL: de expliciete instemming
Transcription: де ekspli´site instemminх
RU: явное согласие
Example_NL: Expliciete instemming vereist actief ja van de gebruiker.
Example_RU: Явное согласие требует активного подтверждения пользователя.
Category: AI ethics

NL: de stilzwijgende toestemming
Transcription: де stilzwihjende tu´stemminх
RU: молчаливое согласие
Example_NL: Stilzwijgende toestemming geldt als de gebruiker geen bezwaar maakt.
Example_RU: Молчаливое согласие действует если пользователь не возражает.
Category: AI ethics

NL: het mitigatieplan
Transcription: хет mitiha´tsie-plan
RU: план смягчения
Example_NL: Het mitigatieplan beschrijft acties om bias te verminderen.
Example_RU: План смягчения описывает действия по уменьшению предвзятости.
Category: AI ethics

NL: de ethische richtlijn
Transcription: де eтisхe rixtlijn
RU: этическое руководство
Example_NL: Ethische richtlijnen geven AI-ontwikkelaars normen voor gedrag.
Example_RU: Этические руководства дают разработчикам ИИ нормы поведения.
Category: AI ethics

NL: de interne AI-commissie
Transcription: де interne ey-ey-komissi´e
RU: внутренняя комиссия по ИИ
Example_NL: Een interne AI-commissie beoordeelt ethische risico's van producten.
Example_RU: Внутренняя комиссия оценивает этические риски продуктов ИИ.
Category: AI ethics

NL: de AI-code
Transcription: де ey-ey-kode
RU: кодекс ИИ
Example_NL: Een AI-code stelt gedragsnormen voor organisaties die AI gebruiken.
Example_RU: Кодекс ИИ устанавливает нормы поведения для организаций.
Category: AI ethics

NL: de inclusieve AI
Transcription: де inkly´sive ey-ey
RU: инклюзивный ИИ
Example_NL: Inclusieve AI ontwerpt systemen die iedereen gelijkwaardig bedienen.
Example_RU: Инклюзивный ИИ проектирует системы для равного обслуживания всех.
Category: AI ethics

NL: de corrigerende maatregelen
Transcription: де korihe´rende ma´trehelen
RU: корректирующие меры
Example_NL: Corrigerende maatregelen herstel bias in geïmplementeerde modellen.
Example_RU: Корректирующие меры устраняют предвзятость в развёрнутых моделях.
Category: AI ethics

NL: de informatieve bericht
Transcription: де informa´tive beri´xt
RU: информационное уведомление
Example_NL: Een informatieve bericht legt aan gebruikers uit hoe AI hun data gebruikt.
Example_RU: Уведомление объясняет пользователям использование данных ИИ.
Category: AI ethics

NL: de AI-wetgeving
Transcription: де ey-ey-wetхevinх
RU: законодательство об ИИ
Example_NL: Europese AI-wetgeving categoriseert systemen op basis van risico.
Example_RU: Европейское законодательство классифицирует системы по риску.
Category: AI ethics

NL: de mensenrechtentoets
Transcription: де mensenrexten-tuts
RU: проверка прав человека
Example_NL: De mensenrechtentoets beoordeelt of AI fundamentele rechten respecteert.
Example_RU: Проверка прав человека оценивает соблюдение ИИ основных прав.
Category: AI ethics

NL: de gegevensbeschermingsautoriteit
Transcription: де hehevensbesherminhs-autorite´it
RU: орган защиты данных
Example_NL: De autoriteit houdt toezicht op naleving van privacyregels door AI.
Example_RU: Орган надзирает за соблюдением ИИ правил конфиденциальности.
Category: AI ethics

NL: de uitlegbare AI
Transcription: де eytleхba´re ey-ey
RU: объяснимый ИИ
Example_NL: Uitlegbare AI maakt beslissingen begrijpelijk voor mensen.
Example_RU: Объяснимый ИИ делает решения понятными для людей.
Category: XAI

NL: de interpretabiliteit
Transcription: де interpreteerbarheydt
RU: интерпретируемость
Example_NL: Interpretabiliteit beschrijft hoe goed mensen AI-beslissingen begrijpen.
Example_RU: Интерпретируемость — насколько хорошо люди понимают решения ИИ.
Category: XAI

NL: de verklaarbare output
Transcription: де verklα´αrbare óutput
RU: объяснимый вывод
Example_NL: Een verklaarbare output toont welke features de beslissing stuurden.
Example_RU: Объяснимый вывод показывает какие признаки управляли решением.
Category: XAI

NL: de lokale uitleg
Transcription: де lokα´le eytlex
RU: локальное объяснение
Example_NL: Een lokale uitleg verklaart één specifieke voorspelling.
Example_RU: Локальное объяснение поясняет одно конкретное предсказание.
Category: XAI

NL: de globale uitleg
Transcription: де hlobα´le eytlex
RU: глобальное объяснение
Example_NL: Een globale uitleg beschrijft het algemene gedrag van een model.
Example_RU: Глобальное объяснение описывает общее поведение модели.
Category: XAI

NL: de SHAP-waarden
Transcription: де шап-ва´рден
RU: значения SHAP
Example_NL: SHAP-waarden verdelen de voorspelling over de bijdragen van features.
Example_RU: Значения SHAP распределяют предсказание по вкладам признаков.
Category: XAI

NL: het aandachtspatroon
Transcription: хет αndaxts-patrón
RU: шаблон внимания
Example_NL: Aandachtspatronen tonen op welke invoerdelen het model focust.
Example_RU: Шаблоны внимания показывают на чём модель фокусируется.
Category: XAI

NL: de beslissingsboom-benadering
Transcription: де beslissinхsbo´m-benade´rinх
RU: подход дерева решений
Example_NL: Een beslissingsboom-benadering maakt complexe modellen begrijpelijk.
Example_RU: Подход дерева решений делает сложные модели понятными.
Category: XAI

NL: het zwarte doos model
Transcription: хет zwαrte dos model
RU: модель чёрного ящика
Example_NL: Een zwarte doos model geeft geen inzicht in zijn interne logica.
Example_RU: Модель чёрного ящика не даёт понимания внутренней логики.
Category: XAI

NL: het witte doos model
Transcription: хет wite dos model
RU: модель белого ящика
Example_NL: Een witte doos model heeft transparante en interpreteerbare logica.
Example_RU: Модель белого ящика имеет прозрачную интерпретируемую логику.
Category: XAI

NL: de contrafactische uitleg
Transcription: де kontrafαkтishe eytlex
RU: контрфактическое объяснение
Example_NL: Een contrafactische uitleg toont wat er anders moest zijn voor een andere uitkomst.
Example_RU: Контрфактическое объяснение — что изменить для другого результата.
Category: XAI

NL: de prototypische uitleg
Transcription: де prototypishe eytlex
RU: прототипическое объяснение
Example_NL: Prototypische uitleg toont representatieve voorbeelden per klasse.
Example_RU: Прототипическое объяснение показывает примеры для каждого класса.
Category: XAI

NL: de invloedrijke training-instantie
Transcription: де invlo´edrijke treynigs-instαntsi
RU: влиятельный обучающий экземпляр
Example_NL: Invloedrijke instanties sturen de voorspelling het sterkst.
Example_RU: Влиятельные экземпляры наиболее сильно влияют на предсказание.
Category: XAI

NL: de gradiëntkaart
Transcription: де hradiëntkaart
RU: карта градиентов
Example_NL: Gradiëntkaarten tonen welke invoerdelen het verlies het sterkst beïnvloeden.
Example_RU: Карты градиентов показывают части ввода сильнее всего влияющие на потери.
Category: XAI

NL: de layerwise relevantie propagatie
Transcription: де le´yerweyze relevantsi propagα´tsi
RU: послойное распространение релевантности
Example_NL: LRP kent belang toe aan neuronen per laag.
Example_RU: LRP распределяет важность по нейронам слоёв.
Category: XAI

NL: de Grad-CAM
Transcription: де храд-кам
RU: Grad-CAM
Example_NL: Grad-CAM visualiseert welke regio's in het beeld bijdragen aan de classificatie.
Example_RU: Grad-CAM визуализирует области изображения влияющие на классификацию.
Category: XAI

NL: de vertrouwen score
Transcription: де vertrouwen skor
RU: оценка достоверности
Example_NL: De vertrouwen score geeft de zekerheid van de AI-voorspelling aan.
Example_RU: Оценка достоверности показывает уверенность предсказания ИИ.
Category: XAI

NL: het modelgedrag
Transcription: хет model-hedra´x
RU: поведение модели
Example_NL: Modelgedrag beschrijft hoe het model reageert op verschillende invoer.
Example_RU: Поведение модели — реакция на разные входы.
Category: XAI

NL: de partiële afhankelijkheidsplot
Transcription: де parsi´ëле αfhankelijkheyds-plot
RU: график частичной зависимости
Example_NL: Partiële afhankelijkheidsplots tonen het effect van één feature.
Example_RU: Графики частичной зависимости показывают эффект одного признака.
Category: XAI

NL: de gecumuleerde lokale effecten
Transcription: де hekymyleerde lokα´le efekten
RU: накопленные локальные эффекты
Example_NL: Gecumuleerde lokale effecten zijn robuuster dan partiële afhankelijkheid.
Example_RU: Накопленные локальные эффекты устойчивее частичной зависимости.
Category: XAI

NL: de model agnostische methode
Transcription: де model αhnos´tishe metode
RU: метод агностичный к модели
Example_NL: Model agnostische methoden werken voor elk type model.
Example_RU: Методы агностичные к модели работают с любым типом.
Category: XAI

NL: de model specifieke methode
Transcription: де model spesi´fike metode
RU: метод специфичный для модели
Example_NL: Model specifieke methoden zijn afgestemd op een bepaald architectuurtype.
Example_RU: Методы специфичные для модели адаптированы к конкретной архитектуре.
Category: XAI

NL: de feedbackloop voor uitleg
Transcription: де fi´dbαk-lup vur eytlex
RU: цикл обратной связи для объяснений
Example_NL: De feedbackloop verfijnt uitleg op basis van gebruikersreacties.
Example_RU: Цикл обратной связи уточняет объяснения по отзывам пользователей.
Category: XAI

NL: de menselijke evaluatie van AI
Transcription: де menselυke evalyα´tsi van ey-ey
RU: оценка ИИ человеком
Example_NL: Menselijke evaluatie beoordeelt of AI-uitleg bruikbaar is.
Example_RU: Человеческая оценка определяет полезность объяснений ИИ.
Category: XAI

NL: de voorspellende verantwoording
Transcription: де vurstelende verαntwurdigheydt
RU: предсказательная ответственность
Example_NL: Voorspellende verantwoording documenteert oorzaken van elke uitkomst.
Example_RU: Предсказательная ответственность документирует причины каждого результата.
Category: XAI

NL: het intern model begrip
Transcription: хет intern model bexrip
RU: внутреннее понимание модели
Example_NL: Intern model begrip analyseert gewichten en activaties.
Example_RU: Внутреннее понимание модели анализирует веса и активации.
Category: XAI

NL: de onderzoekbare activatie
Transcription: де onderzu´xbare αktivα´tsi
RU: исследуемая активация
Example_NL: Onderzoekbare activaties tonen hoe neuronen reageren op invoer.
Example_RU: Исследуемые активации показывают как нейроны реагируют на ввод.
Category: XAI

NL: het concept activatie vector
Transcription: хет konsept αktivα´tsi vektur
RU: вектор активации концепта
Example_NL: TCAV meet hoe concepten modelbeslissingen beïnvloeden.
Example_RU: TCAV измеряет влияние концептов на решения модели.
Category: XAI

NL: de onzekerheidsschatting
Transcription: де onzekerheyds-schα´tinх
RU: оценка неопределённости
Example_NL: Onzekerheidsschatting kwantificeert hoe zeker het model is.
Example_RU: Оценка неопределённости квантифицирует уверенность модели.
Category: XAI

NL: de bayesiaanse onzekerheid
Transcription: де beyesiα´αnse onzekerheydt
RU: байесовская неопределённость
Example_NL: Bayesiaanse onzekerheid modelleert de onzekerheid van gewichten.
Example_RU: Байесовская неопределённость моделирует неопределённость весов.
Category: XAI

NL: de epistémische onzekerheid
Transcription: де epistemi´she onzekerheydt
RU: эпистемическая неопределённость
Example_NL: Epistemische onzekerheid vermindert met meer trainingsdata.
Example_RU: Эпистемическая неопределённость уменьшается с ростом данных.
Category: XAI

NL: de aleatoire onzekerheid
Transcription: де αleatu´αre onzekerheydt
RU: алеаторная неопределённость
Example_NL: Aleatoire onzekerheid is inherent en kan niet worden weggenomen.
Example_RU: Алеаторная неопределённость присуща данным и неустранима.
Category: XAI

NL: de gedistilleerde uitleg
Transcription: де hedistileerde eytlex
RU: дистиллированное объяснение
Example_NL: Een gedistilleerde uitleg vat complexe logica eenvoudig samen.
Example_RU: Дистиллированное объяснение кратко суммирует сложную логику.
Category: XAI

NL: de IF-THEN regel
Transcription: де ιф-дэн рехел
RU: правило ЕСЛИ-ТО
Example_NL: IF-THEN regels maken modellogica direct leesbaar voor mensen.
Example_RU: Правила ЕСЛИ-ТО делают логику модели читаемой для людей.
Category: XAI

NL: de verklarende agent
Transcription: де verklα´αrende αhent
RU: агент объяснений
Example_NL: Een verklarende agent genereert uitleg voor andere AI-systemen.
Example_RU: Агент объяснений генерирует пояснения для других ИИ-систем.
Category: XAI

NL: de audittrail
Transcription: де o´dit-treyl
RU: журнал аудита
Example_NL: De audittrail registreert elke stap van het beslissingsproces.
Example_RU: Журнал аудита фиксирует каждый шаг процесса принятия решений.
Category: XAI

NL: de concept drift verklaring
Transcription: де konsept drift verklα´αrinх
RU: объяснение дрейфа концепта
Example_NL: Concept drift verklaring legt uit waarom modelgedrag verandert.
Example_RU: Объяснение дрейфа концепта объясняет изменение поведения модели.
Category: XAI

NL: de benchmarkverklaring
Transcription: де benchmαrk-verklα´αrinх
RU: эталонное объяснение
Example_NL: Benchmarkverklaring vergelijkt uitleg met menselijke beslissingen.
Example_RU: Эталонное объяснение сравнивает пояснения с решениями людей.
Category: XAI

NL: de narratieve uitleg
Transcription: де nαrαti´ve eytlex
RU: нарративное объяснение
Example_NL: Een narratieve uitleg beschrijft de beslissing als een verhaal.
Example_RU: Нарративное объяснение описывает решение как рассказ.
Category: XAI

NL: de interactieve uitleg
Transcription: де interαkti´ve eytlex
RU: интерактивное объяснение
Example_NL: Interactieve uitleg laat gebruikers parameters aanpassen en effecten zien.
Example_RU: Интерактивное объяснение позволяет менять параметры и видеть эффекты.
Category: XAI

NL: de tijdreeks-uitleg
Transcription: де teydreeks-eytlex
RU: объяснение временного ряда
Example_NL: Tijdreeks-uitleg toont welke tijdstappen de voorspelling bepalen.
Example_RU: Объяснение временного ряда показывает какие временные шаги влияют.
Category: XAI

NL: de tekst-uitleg
Transcription: де tekst-eytlex
RU: текстовое объяснение
Example_NL: Tekst-uitleg geeft in gewone taal de reden voor een AI-beslissing.
Example_RU: Текстовое объяснение даёт причину ИИ-решения простым языком.
Category: XAI

NL: de visuele uitleg
Transcription: де vizyu´ele eytlex
RU: визуальное объяснение
Example_NL: Visuele uitleg toont highlights op afbeeldingen die beslissingen sturen.
Example_RU: Визуальное объяснение показывает выделения на изображениях.
Category: XAI

NL: de uitlegbaarheidsinterface
Transcription: де eytleхbαrheyds-interfαse
RU: интерфейс объяснимости
Example_NL: De uitlegbaarheidsinterface biedt gebruikers begrijpelijke verklaringen.
Example_RU: Интерфейс объяснимости предоставляет пользователям понятные объяснения.
Category: XAI

NL: de cognitieve last van uitleg
Transcription: де koхniti´ve lαst van eytlex
RU: когнитивная нагрузка объяснения
Example_NL: Grote cognitieve last maakt uitleg moeilijk te begrijpen.
Example_RU: Большая когнитивная нагрузка затрудняет понимание объяснений.
Category: XAI

NL: de grijper
Transcription: де hreypər
RU: манипулятор-захват
Example_NL: Een grijper pakt en manipuleert objecten in de omgeving.
Example_RU: Манипулятор-захват берёт и управляет объектами в среде.
Category: robotics

NL: de robotarm
Transcription: де ro´bot-αrm
RU: роботизированная рука
Example_NL: Een robotarm voert nauwkeurige bewegingen uit in industriële omgevingen.
Example_RU: Роботизированная рука выполняет точные движения в промышленности.
Category: robotics

NL: de padplanning
Transcription: де pαd-plαninх
RU: планирование пути
Example_NL: Padplanning berekent een botsingsvrije route naar het doel.
Example_RU: Планирование пути вычисляет маршрут без столкновений.
Category: robotics

NL: de robotperceptie
Transcription: де ro´bot-persep´tsi
RU: восприятие роботом
Example_NL: Robotperceptie interpreteert sensordata om de omgeving te begrijpen.
Example_RU: Восприятие роботом интерпретирует данные датчиков о среде.
Category: robotics

NL: de krachtregeling
Transcription: де krαxt-rехelinх
RU: управление усилием
Example_NL: Krachtregeling past de kracht aan die een robot uitoefent.
Example_RU: Управление усилием регулирует силу воздействия робота.
Category: robotics

NL: de visuele odometrie
Transcription: де vizyu´ele odo´metri
RU: визуальная одометрия
Example_NL: Visuele odometrie schat de positie via opeenvolgende camerabeelden.
Example_RU: Визуальная одометрия оценивает позицию по кадрам камеры.
Category: robotics

NL: het end-effector
Transcription: хет end-efek´tor
RU: концевой инструмент
Example_NL: De end-effector is het gereedschap aan het einde van de robotarm.
Example_RU: Концевой инструмент — рабочий орган на конце руки робота.
Category: robotics

NL: de mensrobotinteractie
Transcription: де menshro´bot-interαk´tsi
RU: взаимодействие человека и робота
Example_NL: Mensrobotinteractie ontwerpt veilige samenwerking tussen mens en robot.
Example_RU: Взаимодействие человека и робота проектирует безопасное сотрудничество.
Category: robotics

NL: de reinforcement learning robot
Transcription: де reyn´fursment lerninх ro´bot
RU: RL-робот
Example_NL: Een RL-robot leert optimaal bewegen via beloning en straf.
Example_RU: RL-робот обучается движению через вознаграждение и наказание.
Category: robotics

NL: de veldsensor
Transcription: де veldsensor
RU: полевой датчик
Example_NL: Veldsensoren meten afstanden en beletsels in de omgeving.
Example_RU: Полевые датчики измеряют расстояния и препятствия в среде.
Category: robotics

NL: de omgevingsmodel
Transcription: де omhevi´nhs-model
RU: модель окружающей среды
Example_NL: Het omgevingsmodel stelt de robot in staat te navigeren en te plannen.
Example_RU: Модель среды позволяет роботу навигировать и планировать.
Category: robotics

NL: het robot besturingssysteem
Transcription: хет robot-besturings-sisteem
RU: операционная система робота
Example_NL: ROS is een veelgebruikt robot besturingssysteem voor robotica.
Example_RU: ROS — широко используемая операционная система для робототехники.
Category: robotics

NL: de botsingsdetectie
Transcription: де botsinhs-detektsi
RU: обнаружение столкновений
Example_NL: Botsingsdetectie stopt de robot voordat hij iets raakt.
Example_RU: Обнаружение столкновений останавливает робота перед контактом.
Category: robotics

NL: de gebarenherkenning
Transcription: де hebarenherkeni´nх
RU: распознавание жестов
Example_NL: Gebarenherkenning laat robots reageren op menselijke gebaren.
Example_RU: Распознавание жестов позволяет роботам реагировать на жесты.
Category: robotics

NL: de autonome navigatie
Transcription: де αutono´me nαvihα´tsi
RU: автономная навигация
Example_NL: Autonome navigatie stuurt de robot zonder menselijke ingreep.
Example_RU: Автономная навигация управляет роботом без вмешательства человека.
Category: robotics

NL: de telemanie
Transcription: де telemnα´nupulα´tsi
RU: телеуправление
Example_NL: Telemanipulatie bestuurt een robot op afstand via netwerk.
Example_RU: Телеуправление управляет роботом дистанционно по сети.
Category: robotics

NL: de simulatieomgeving
Transcription: де simylα´tsi-omhevi´nх
RU: среда моделирования
Example_NL: Een simulatieomgeving traint robots veilig zonder echte hardware.
Example_RU: Среда моделирования обучает роботов безопасно без реального железа.
Category: robotics

NL: de robotveiligheidsstandaard
Transcription: де ro´bot-veylih´heyds-stαndααrd
RU: стандарт безопасности роботов
Example_NL: ISO-normen bepalen veiligheidseisen voor industriële robots.
Example_RU: Нормы ISO задают требования безопасности промышленных роботов.
Category: robotics

NL: de impedantieregeling
Transcription: де impedαntsi-rехeli´nх
RU: импедансное управление
Example_NL: Impedantieregeling past de stijfheid van de robotarm aan.
Example_RU: Импедансное управление регулирует жёсткость руки робота.
Category: robotics

NL: de bewegingsplanning
Transcription: де bewehinghs-plαninх
RU: планирование движений
Example_NL: Bewegingsplanning berekent de gewrichtsbewegingen voor het eindpunt.
Example_RU: Планирование движений вычисляет движения суставов для конечной точки.
Category: robotics

NL: de sensorintegratie
Transcription: де sensor-intehrα´tsi
RU: интеграция датчиков
Example_NL: Sensorintegratie combineert data van meerdere sensoren.
Example_RU: Интеграция датчиков объединяет данные нескольких датчиков.
Category: robotics

NL: de grijpplanning
Transcription: де hreyp-plαninх
RU: планирование захвата
Example_NL: Grijpplanning berekent de optimale greeppositie voor een object.
Example_RU: Планирование захвата вычисляет оптимальную позицию захвата объекта.
Category: robotics

NL: de lerende robot
Transcription: де lerende ro´bot
RU: обучающийся робот
Example_NL: Een lerende robot past zijn gedrag aan via ervaringen.
Example_RU: Обучающийся робот адаптирует поведение через опыт.
Category: robotics

NL: de draagbare robot
Transcription: де drα´хbαre ro´bot
RU: носимый робот
Example_NL: Draagbare robots helpen mensen bij bewegingsondersteuning.
Example_RU: Носимые роботы помогают людям с поддержкой движений.
Category: robotics

NL: de swarm robotica
Transcription: де swαrm ro´botikα
RU: роевая робототехника
Example_NL: Swarm robotica coördineert vele eenvoudige robots als één systeem.
Example_RU: Роевая робототехника координирует много простых роботов как систему.
Category: robotics

NL: de modulaire robot
Transcription: де modylα´re ro´bot
RU: модульный робот
Example_NL: Een modulaire robot bestaat uit verwisselbare eenheden.
Example_RU: Модульный робот состоит из сменных блоков.
Category: robotics

NL: de zachte robot
Transcription: де zαxte ro´bot
RU: мягкий робот
Example_NL: Zachte robots zijn gemaakt van flexibele materialen voor veilige interactie.
Example_RU: Мягкие роботы из гибких материалов безопасны в контакте.
Category: robotics

NL: de autonome onderwatervoertuig
Transcription: де αutono´me onderwαter-vurtyx
RU: автономный подводный аппарат
Example_NL: AUV navigeert zelfstandig onder water voor onderzoek.
Example_RU: AUV самостоятельно перемещается под водой для исследований.
Category: robotics

NL: de dronerobotica
Transcription: де dron-ro´botikα
RU: робототехника дронов
Example_NL: Dronerobotica gebruikt vliegende robots voor inspectie en levering.
Example_RU: Робототехника дронов использует летающих роботов для инспекций.
Category: robotics

NL: de gecombineerde planning en controle
Transcription: де hekombineerde plαninх en kontro´le
RU: объединённое планирование и управление
Example_NL: Gecombineerde planning en controle sluit de lus van perceptie naar actie.
Example_RU: Объединённые планирование и управление замыкают цикл от восприятия до действия.
Category: robotics

NL: de taakstrategie
Transcription: де tα´αkstrαteh´i
RU: стратегия задачи
Example_NL: De taakstrategie bepaalt de volgorde van acties om een doel te bereiken.
Example_RU: Стратегия задачи определяет порядок действий для достижения цели.
Category: robotics

NL: de grasp synthese
Transcription: де hrαsp sin´teze
RU: синтез захвата
Example_NL: Grasp synthese genereert geschikte grijpposities voor objecten.
Example_RU: Синтез захвата создаёт подходящие позиции для захвата объектов.
Category: robotics

NL: de robotethiek
Transcription: де ro´bot-e´tik
RU: этика роботов
Example_NL: Robotethiek bestudeert verantwoordelijkheid bij autonome machines.
Example_RU: Этика роботов исследует ответственность при автономных машинах.
Category: robotics

NL: de mens-machine samenwerking
Transcription: де menshαxine sαmenwerkingх
RU: сотрудничество человека и машины
Example_NL: Mens-machine samenwerking verbetert door betere communicatie.
Example_RU: Сотрудничество человека и машины улучшается через лучшую связь.
Category: robotics

NL: de terreinherkenning
Transcription: де teren-herkeni´nх
RU: распознавание рельефа
Example_NL: Terreinherkenning stelt de robot in staat op ongelijk terrein te rijden.
Example_RU: Распознавание рельефа позволяет роботу ехать по неровной поверхности.
Category: robotics

NL: het autonoom rijden
Transcription: хет αutono´m reydən
RU: автономное вождение
Example_NL: Autonoom rijden combineert AI-sensoren en controle voor zelfrijdende auto's.
Example_RU: Автономное вождение объединяет ИИ датчики и управление.
Category: autonomous driving

NL: de zelfrijdende auto
Transcription: де zelf-reydende α´uto
RU: самоуправляемый автомобиль
Example_NL: Een zelfrijdende auto navigeert zonder menselijke bediening.
Example_RU: Самоуправляемый автомобиль навигирует без управления человеком.
Category: autonomous driving

NL: de rijhulpsystemen
Transcription: де reyhulpsistemen
RU: системы помощи водителю
Example_NL: Rijhulpsystemen helpen bestuurders bij parkeren en rijstrookwijziging.
Example_RU: Системы помощи помогают водителям при парковке и смене полосы.
Category: autonomous driving

NL: het rijstrookvolging
Transcription: хет reystro´k-volhinх
RU: следование по полосе
Example_NL: Rijstrookvolging houdt de auto binnen de rijstrookmarkeringen.
Example_RU: Следование по полосе удерживает авто в разметке полосы.
Category: autonomous driving

NL: de adaptieve cruisecontrole
Transcription: де αdαpti´ve kruyscontro´le
RU: адаптивный круиз-контроль
Example_NL: Adaptieve cruisecontrole handhaaft een veilige afstand tot de voorligger.
Example_RU: Адаптивный круиз-контроль поддерживает безопасную дистанцию.
Category: autonomous driving

NL: de automatische noodremming
Transcription: де αutomα´tishe nodnreminх
RU: автоматическое аварийное торможение
Example_NL: Automatische noodremming stopt de auto bij dreigend gevaar.
Example_RU: Автоматическое аварийное торможение останавливает авто при угрозе.
Category: autonomous driving

NL: de dodehoekdetectie
Transcription: де do´dehyk-detektsi
RU: обнаружение мёртвой зоны
Example_NL: Dodehoekdetectie waarschuwt bij objecten in het blinde hoek.
Example_RU: Обнаружение мёртвой зоны предупреждает об объектах в слепой зоне.
Category: autonomous driving

NL: de HD-kaart
Transcription: де hα-de-kαrt
RU: карта высокого разрешения
Example_NL: HD-kaarten bieden centimeternauwkeurige wegendata voor autonome auto's.
Example_RU: Карты HD дают данные о дорогах с точностью до сантиметра.
Category: autonomous driving

NL: de perceptiestapel
Transcription: де persep´tsi-stαpel
RU: стек восприятия
Example_NL: De perceptiestapel verwerkt sensordata tot een rijdbare omgevingskaart.
Example_RU: Стек восприятия обрабатывает данные датчиков в карту среды.
Category: autonomous driving

NL: het rijgedrag planning
Transcription: хет reyhедrα´x-plαninх
RU: планирование манёвров
Example_NL: Rijgedrag planning bepaalt veilige manoeuvres voor de komende seconden.
Example_RU: Планирование манёвров определяет безопасные действия на ближайшие секунды.
Category: autonomous driving

NL: de objectdetectie in rijomgeving
Transcription: де objekt-detektsi in reytomhevinх
RU: обнаружение объектов на дороге
Example_NL: Objectdetectie identificeert auto's voetgangers en obstakels.
Example_RU: Обнаружение объектов определяет авто пешеходов и препятствия.
Category: autonomous driving

NL: de V2X-communicatie
Transcription: де ve-ti-iкс-kommunikα´tsi
RU: коммуникация V2X
Example_NL: V2X verbindt voertuigen met infrastructuur andere auto's en netwerken.
Example_RU: V2X связывает транспорт с инфраструктурой другими авто и сетями.
Category: autonomous driving

NL: het autonomieniveau
Transcription: хет αutono´mi-nivo
RU: уровень автономности
Example_NL: Het autonomieniveau loopt van 0 (geen automatisering) tot 5 (volledig autonoom).
Example_RU: Уровень автономности варьируется от 0 (нет) до 5 (полная).
Category: autonomous driving

NL: de situationele bewustzijn
Transcription: де sityu´α´tsi-onele bewusts´eyn
RU: ситуационная осведомлённость
Example_NL: Situationele bewustzijn integreert sensordata tot een rijklaar beeld.
Example_RU: Ситуационная осведомлённость объединяет данные датчиков в картину.
Category: autonomous driving

NL: de GPS-fusie
Transcription: де хe-pe-es-fyu´zi
RU: GPS-фьюжн
Example_NL: GPS-fusie combineert satellietdata met kaarten en sensoren.
Example_RU: GPS-фьюжн объединяет спутниковые данные с картами и датчиками.
Category: autonomous driving

NL: de inertiale meting
Transcription: де inertsiα´le metinх
RU: инерциальное измерение
Example_NL: Inertiale meting volgt snelheid en richting zonder extern signaal.
Example_RU: Инерциальное измерение отслеживает скорость и курс без внешнего сигнала.
Category: autonomous driving

NL: de radar voor rijden
Transcription: де rαdαr vur reydən
RU: радар для вождения
Example_NL: Radar detecteert objecten bij elke weersomstandigheid.
Example_RU: Радар обнаруживает объекты при любых погодных условиях.
Category: autonomous driving

NL: de rijomgevingsmodel
Transcription: де reytomhevinhs-model
RU: модель дорожной среды
Example_NL: Het rijomgevingsmodel beschrijft alle relevante objecten en wegen.
Example_RU: Модель дорожной среды описывает все объекты и дороги.
Category: autonomous driving

NL: de rijbaan detectie
Transcription: де reybαn-detektsi
RU: обнаружение ряда движения
Example_NL: Rijbaandetectie herkent rijstroken en kruispunten.
Example_RU: Обнаружение ряда определяет полосы и перекрёстки.
Category: autonomous driving

NL: het voorspellend rijgedrag model
Transcription: хет vurspelend reyhеdrα´x-model
RU: прогностическая модель поведения
Example_NL: Het model voorspelt bewegingen van andere weggebruikers.
Example_RU: Модель предсказывает движения других участников дороги.
Category: autonomous driving

NL: de snelheidsplanning
Transcription: де snelheyds-plαninх
RU: планирование скорости
Example_NL: Snelheidsplanning berekent de optimale snelheid voor de rijsituatie.
Example_RU: Планирование скорости вычисляет оптимальную скорость для ситуации.
Category: autonomous driving

NL: de laterale controle
Transcription: де lαterα´le kontro´le
RU: поперечное управление
Example_NL: Laterale controle stuurt het stuur voor koersbehoud.
Example_RU: Поперечное управление поворачивает руль для удержания курса.
Category: autonomous driving

NL: de longitudinale controle
Transcription: де lonхitudινα´le kontro´le
RU: продольное управление
Example_NL: Longitudinale controle regelt gas en rem voor snelheidsaanpassing.
Example_RU: Продольное управление регулирует газ и тормоз для скорости.
Category: autonomous driving

NL: het rijden in stadsomgeving
Transcription: хет reydən in stαds-omhevinх
RU: вождение в городской среде
Example_NL: Rijden in stadsomgeving vereist het herkennen van voetgangers en signalen.
Example_RU: Вождение в городе требует распознавания пешеходов и сигналов.
Category: autonomous driving

NL: de kruispuntherkenning
Transcription: де kruyspontherkenninх
RU: распознавание перекрёстка
Example_NL: Kruispuntherkenning detecteert de geometrie van kruisingen.
Example_RU: Распознавание перекрёстка выявляет геометрию пересечений.
Category: autonomous driving

NL: de verkeersbordherkenning
Transcription: де verkeyrs-bortherkeninх
RU: распознавание дорожных знаков
Example_NL: Verkeersbordherkenning leest snelheids- en waarschuwingsborden.
Example_RU: Распознавание знаков читает знаки скорости и предупреждений.
Category: autonomous driving

NL: de voetgangersdetectie
Transcription: де vutхαnhers-detektsi
RU: обнаружение пешеходов
Example_NL: Voetgangersdetectie herkent mensen op en nabij de rijbaan.
Example_RU: Обнаружение пешеходов выявляет людей на дороге и рядом.
Category: autonomous driving

NL: de rijveiligheidstest
Transcription: де reyveylihheyds-test
RU: тест безопасности вождения
Example_NL: Rijveiligheidstest valideert het gedrag van autonome systemen.
Example_RU: Тест безопасности проверяет поведение автономных систем.
Category: autonomous driving

NL: de noodovername
Transcription: де not-overα´me
RU: аварийное ручное управление
Example_NL: Noodovername schakelt de bestuurder in bij systeemstoringen.
Example_RU: Аварийное управление задействует водителя при сбоях системы.
Category: autonomous driving

NL: het platoonrijden
Transcription: хет plαtu´n-reydən
RU: колонное вождение
Example_NL: Platoonrijden laat meerdere voertuigen in konvooi rijden via communicatie.
Example_RU: Колонное вождение позволяет авто ехать колонной через связь.
Category: autonomous driving

NL: de simulatievalidatie
Transcription: де simylα´tsi-vαlidα´tsi
RU: симуляционная валидация
Example_NL: Simulatievalidatie test autonome systemen in virtuele scenario's.
Example_RU: Симуляционная валидация тестирует системы в виртуальных сценариях.
Category: autonomous driving

NL: het snelwegrijden
Transcription: хет snelweh-reydən
RU: вождение на шоссе
Example_NL: Snelwegrijden is het meest uitgerijpte niveau van autonomie.
Example_RU: Вождение на шоссе — наиболее зрелый уровень автономии.
Category: autonomous driving

NL: de rijbaanmarkering detectie
Transcription: де reybαn-mαrkerinх-detektsi
RU: обнаружение разметки полос
Example_NL: Rijbaanmarkering detectie herkent strepen en pijlen op de weg.
Example_RU: Обнаружение разметки выявляет полосы и стрелки на дороге.
Category: autonomous driving

NL: de weersomstandigheidsmodus
Transcription: де weyrs-omstαndiхheyds-mo´dys
RU: режим погодных условий
Example_NL: Weersomstandigheidsmodus past rijgedrag aan bij regen sneeuw of mist.
Example_RU: Режим погоды адаптирует вождение к дождю снегу или туману.
Category: autonomous driving

NL: de ethische afweging bij autonoom rijden
Transcription: де e´tishe αfwehinх bey αutono´m reydən
RU: этический выбор при автономном вождении
Example_NL: De ethische afweging bepaalt hoe een auto beslist bij onvermijdelijke botsingen.
Example_RU: Этический выбор определяет решение авто при неизбежном столкновении.
Category: autonomous driving

NL: het rijdataplatform
Transcription: хет reydα´tα-plαtfɔrm
RU: платформа данных вождения
Example_NL: Het rijdataplatform verzamelt sensordata van miljoenen kilometers.
Example_RU: Платформа данных собирает данные датчиков за миллионы километров.
Category: autonomous driving

NL: de bestuurder monitoring
Transcription: де bestuurder-monitɔrinх
RU: мониторинг водителя
Example_NL: Bestuurder monitoring controleert alertheid bij semi-autonoom rijden.
Example_RU: Мониторинг водителя проверяет бдительность при частичной автономии.
Category: autonomous driving

NL: het passagiersvervoer autonoom
Transcription: хет pαsαhiyrs-vervur αutono´m
RU: автономный пассажирский транспорт
Example_NL: Autonome bussen en taxi's vervoeren passagiers zonder chauffeur.
Example_RU: Автономные автобусы и такси перевозят пассажиров без водителя.
Category: autonomous driving

NL: de rijdecisie
Transcription: де reydesi´si
RU: решение о манёвре
Example_NL: De rijdecisie kiest actie op basis van omgevingsdata en regels.
Example_RU: Решение о манёвре выбирает действие по данным среды и правилам.
Category: autonomous driving

NL: de verkeersdeelnemersclassificatie
Transcription: де verkeyrs-deelnemers-klassifikα´tsi
RU: классификация участников дорожного движения
Example_NL: Verkeersdeelnemers worden geclassificeerd als auto fietser of voetganger.
Example_RU: Участники классифицируются как авто велосипедист или пешеход.
Category: autonomous driving

NL: het karting van parkeerplaatsen
Transcription: хет kαrtinх van pαrkeyrplαtsen
RU: картирование парковочных мест
Example_NL: Parkeerplaatsenkarting helpt autonoom in- en uitparkeren.
Example_RU: Картирование парковок помогает автоматической парковке.
Category: autonomous driving

NL: de rijervaring overdracht
Transcription: де reyervαrinх overdraxt
RU: передача опыта вождения
Example_NL: Rijervaring overdracht deelt rijdata tussen voertuigen via de cloud.
Example_RU: Передача опыта обменивается данными вождения через облако.
Category: autonomous driving

NL: de sensorredundantie
Transcription: де sensor-redundαntsi
RU: резервирование датчиков
Example_NL: Sensorredundantie zorgt voor veiligheid bij uitval van één sensor.
Example_RU: Резервирование датчиков обеспечивает безопасность при отказе датчика.
Category: autonomous driving

NL: de medische AI
Transcription: де medishe ey-ey
RU: медицинский ИИ
Example_NL: Medische AI helpt bij diagnose behandeling en drug-ontdekking.
Example_RU: Медицинский ИИ помогает при диагнозе лечении и разработке лекарств.
Category: healthcare AI

NL: de beeldvormingsdiagnose
Transcription: де beeldvɔrminhsdiαhno´ze
RU: диагностика по изображению
Example_NL: AI-beeldvormingsdiagnose herkent tumoren en laesies in scans.
Example_RU: Диагностика по изображению выявляет опдухоли в сканах.
Category: healthcare AI

NL: de radiologische AI
Transcription: де rαdiyolohishe ey-ey
RU: радиологический ИИ
Example_NL: Radiologische AI analyseert röntgenfoto's MRI en CT-scans.
Example_RU: Радиологический ИИ анализирует рентген МРТ и КТ.
Category: healthcare AI

NL: de pathologie AI
Transcription: де pαtolohishe ey-ey
RU: патологический ИИ
Example_NL: Pathologie AI detecteert ziekten in weefselbeelden.
Example_RU: Патологический ИИ выявляет болезни на снedes ткани.
Category: healthcare AI

NL: de genomische analyse
Transcription: де henomishe αnα´lize
RU: геномный анализ
Example_NL: Genomische analyse gebruikt AI om ziekterisico's te voorspellen.
Example_RU: Геномный анализ применяет ИИ для прогноза рисков болезни.
Category: healthcare AI

NL: de drug-ontdekking door AI
Transcription: де drux-onkking dur ey-ey
RU: открытие лекарств с ИИ
Example_NL: AI versnelt drug-ontdekking door moleculen te screenen.
Example_RU: ИИ ускоряет открытие лекарств просеиванием молекул.
Category: healthcare AI

NL: de klinische beslissingsondersteuning
Transcription: де kliniʃe beslisinhsonderstunинх
RU: клиническая поддержка решений
Example_NL: Klinische beslissingsondersteuning geeft artsen op data gebaseerde adviezen.
Example_RU: Поддержка решений даёт врачам советы на основе данных.
Category: healthcare AI

NL: de elektronische patiëntdossiers AI
Transcription: де elektronishe pαtient-dosierz ey-ey
RU: ИИ для электронных медицинских карт
Example_NL: AI extraheert waardevolle patronen uit patiëntdossiers.
Example_RU: ИИ извлекает ценные паттерны из медицинских карт.
Category: healthcare AI

NL: het voorspellend model voor ziekenhuisopname
Transcription: хет vurspelend model vur ziekenhuysoopnα´me
RU: прогностическая модель госпитализации
Example_NL: Het model voorspelt welke patiënten risico lopen op opname.
Example_RU: Модель предсказывает пациентов с риском госпитализации.
Category: healthcare AI

NL: de sepsis vroegdetectie
Transcription: де sepsis vruːh-detektsi
RU: раннее обнаружение сепсиса
Example_NL: AI detecteert vroege tekenen van sepsis uit vitale parameters.
Example_RU: ИИ выявляет ранние признаки сепсиса по витальным показателям.
Category: healthcare AI

NL: de polyfarmacie controle
Transcription: де polyfαrmαsi-kontro´le
RU: контроль полифармации
Example_NL: AI bewaakt interacties bij patiënten die veel medicijnen gebruiken.
Example_RU: ИИ следит за взаимодействием у пациентов принимающих много лекарств.
Category: healthcare AI

NL: de retinopathie screening
Transcription: де retinopαti-skrininх
RU: скрининг ретинопатии
Example_NL: AI-screening van de retina detecteert diabetische schade vroegtijdig.
Example_RU: Скрининг сетчатки выявляет диабетическое поражение рано.
Category: healthcare AI

NL: de huidlaesie herkenning
Transcription: де heydlαsi-herkeninh
RU: распознавание поражений кожи
Example_NL: AI herkent melanoom en andere huidaandoeningen in foto's.
Example_RU: ИИ распознаёт меланому и болезни кожи на фото.
Category: healthcare AI

NL: het ECG-analyse AI
Transcription: хет eː-seː-heː-αnα´lize ey-ey
RU: ИИ-анализ ЭКГ
Example_NL: AI analyseert ECG-patronen om hartproblemen te detecteren.
Example_RU: ИИ анализирует паттерны ЭКГ для выявления проблем сердца.
Category: healthcare AI

NL: de therapieaanbeveling
Transcription: де terapiαnbevelihood
RU: рекомендация терапии
Example_NL: AI stelt gepersonaliseerde behandelingen voor op basis van patiëntdata.
Example_RU: ИИ предлагает персонализированные лечения по данным пациента.
Category: healthcare AI

NL: de geestelijke gezondheids AI
Transcription: де heystelake hezundheyds ey-ey
RU: ИИ для психического здоровья
Example_NL: AI detecteert tekenen van depressie en angst via spraak en tekst.
Example_RU: ИИ выявляет признаки депрессии и тревоги по речи и тексту.
Category: healthcare AI

NL: de chirurgische navigatie
Transcription: де ʃiru´rhishe nαvihα´tsi
RU: хирургическая навигация
Example_NL: AI begeleidt chirurgen in real-time bij complexe ingrepen.
Example_RU: ИИ направляет хирургов в реальном времени при сложных операциях.
Category: healthcare AI

NL: de prothese besturing
Transcription: де prote´ze-besturityнх
RU: управление протезом
Example_NL: AI bestuurt prothesen op basis van spier-elektrische signalen.
Example_RU: ИИ управляет протезами по мышечно-электрическим сигналам.
Category: healthcare AI

NL: de natural language processing voor medische teksten
Transcription: де nαtyrαl lαηgwαʤ prosеsinх vur medishe teksten
RU: НЛП для медицинских текстов
Example_NL: NLP extraheert diagnoses uit klinische aantekeningen.
Example_RU: НЛП извлекает диагнозы из клинических заметок.
Category: healthcare AI

NL: de farmacogenetische AI
Transcription: де fαrmαkoheneтishe ey-ey
RU: фармакогенетический ИИ
Example_NL: AI voorspelt de medicijnrespons op basis van het genoom.
Example_RU: ИИ предсказывает реакцию на лекарство по геному.
Category: healthcare AI

NL: de sterftekansmodel
Transcription: де sterfteकान्स-model
RU: модель риска смертности
Example_NL: Het model schat de kans op sterfte bij intensivecarepatiënten.
Example_RU: Модель оценивает риск смертности пациентов в реанимации.
Category: healthcare AI

NL: de ziekenhuisinfectie voorspelling
Transcription: де ziekenhys-infektsi-vurspelинх
RU: прогноз внутрибольничной инфекции
Example_NL: AI voorspelt risico op ziekenhuisinfecties bij kwetsbare patiënten.
Example_RU: ИИ прогнозирует риск внутрибольничных инфекций.
Category: healthcare AI

NL: de pijnbeoordeling AI
Transcription: де peyn-beordel inх ey-ey
RU: оценка боли ИИ
Example_NL: AI beoordeelt pijnniveaus bij patiënten die niet kunnen communiceren.
Example_RU: ИИ оценивает боль у пациентов неспособных общаться.
Category: healthcare AI

NL: de valrisico screening
Transcription: де val-rιsiko-skrininх
RU: скрининг риска падений
Example_NL: AI screent ouderen op valrisico via looppatronen en kracht.
Example_RU: ИИ проверяет пожилых на риск падений по походке и силе.
Category: healthcare AI

NL: de longitudinale patiëntmonitoring
Transcription: де lonhitudινα´le pαtient-monitorинх
RU: долгосрочный мониторинг пациента
Example_NL: AI bewaakt patiënten over tijd voor vroege achteruitgang.
Example_RU: ИИ следит за пациентами долгосрочно для раннего ухудшения.
Category: healthcare AI

NL: de medische beeldverbetering
Transcription: де medishe beeld-verbeterinх
RU: улучшение медицинских изображений
Example_NL: AI verbetert de kwaliteit van MRI- en CT-scans.
Example_RU: ИИ улучшает качество МРТ и КТ снимков.
Category: healthcare AI

NL: de mensgerichte AI-diagnose
Transcription: де menshe´richte ey-ey-diαhno´ze
RU: антропоцентричный ИИ-диагноз
Example_NL: Mensgerichte AI plaatst de arts in de beslissende rol.
Example_RU: Антропоцентричный ИИ сохраняет врача в роли принимающего решение.
Category: healthcare AI

NL: de AI-ondersteunde endoscopie
Transcription: де ey-ey-onderstunde endosko´pi
RU: ИИ-поддержка эндоскопии
Example_NL: AI markeert verdachte gebieden in real-time tijdens endoscopie.
Example_RU: ИИ выделяет подозрительные области в реальном времени при эндоскопии.
Category: healthcare AI

NL: de zorgkosten voorspelling
Transcription: де zorхkɔsten-vurspelινх
RU: прогноз затрат на медпомощь
Example_NL: AI voorspelt zorgkosten per patiënt voor budgetplanning.
Example_RU: ИИ прогнозирует расходы на помощь пациенту для бюджета.
Category: healthcare AI

NL: het telemedisch triage systeem
Transcription: хет telεmedish triα´ʒe-sisteem
RU: телемедицинская сортировка
Example_NL: AI triageert klachten op afstand via chatbots en vragenlijsten.
Example_RU: ИИ сортирует жалобы дистанционно через чат-боты.
Category: healthcare AI

NL: de COVID-detectie AI
Transcription: де ko´vit-detektsi ey-ey
RU: ИИ для выявления COVID
Example_NL: AI herkende COVID-patronen in CT-scans met hoge nauwkeurigheid.
Example_RU: ИИ выявил паттерны COVID на КТ с высокой точностью.
Category: healthcare AI

NL: het geneesmiddelinteractiemodel
Transcription: хет heneysmidel-interαksi-model
RU: модель взаимодействия лекарств
Example_NL: Het model waarschuwt voor gevaarlijke combinaties van medicijnen.
Example_RU: Модель предупреждает об опасных комбинациях лекарств.
Category: healthcare AI

NL: de bio-signaalanalyse
Transcription: де bio-sihnal-αnα´lize
RU: анализ биосигнала
Example_NL: AI analyseert EEG EMG en andere bio-signalen voor diagnose.
Example_RU: ИИ анализирует ЭЭГ ЭМГ и другие биосигналы для диагностики.
Category: healthcare AI

NL: de virtuele gezondheidsassistent
Transcription: де virtyele hezundheyds-αsistent
RU: виртуальный помощник по здоровью
Example_NL: Een virtuele assistent beantwoordt medische vragen en bewaakt gezondheid.
Example_RU: Виртуальный помощник отвечает на медицинские вопросы.
Category: healthcare AI

NL: de operatiekamer AI
Transcription: де operαtiekα´mer ey-ey
RU: ИИ для операционной
Example_NL: AI in de operatiekamer bewaakt vitale parameters en chirurgische kwaliteit.
Example_RU: ИИ в операционной следит за витальными параметрами.
Category: healthcare AI

NL: de revalidatie AI
Transcription: де revαlidα´tsi ey-ey
RU: ИИ для реабилитации
Example_NL: AI personaliseert revalidatieprogramma's op basis van herstelvoortgang.
Example_RU: ИИ персонализирует реабилитацию по динамике восстановления.
Category: healthcare AI

NL: de genomica-AI pipeline
Transcription: де henomikα-ey-ey-peypleyн
RU: геномный ИИ-конвейер
Example_NL: De genomica-pipeline analyseert DNA-sequenties voor diagnose.
Example_RU: Геномный конвейер анализирует ДНК-последовательности для диагностики.
Category: healthcare AI

NL: de datastandaarden voor medische AI
Transcription: де dα´tαstαndα´rden vur medishe ey-ey
RU: стандарты данных для медицинского ИИ
Example_NL: FHIR en DICOM zijn standaarden voor medische AI-data.
Example_RU: FHIR и DICOM — стандарты данных для медицинского ИИ.
Category: healthcare AI

NL: de clusteringvanaandoeningen
Transcription: де klαsterinх van αndueninhen
RU: кластеризация заболеваний
Example_NL: AI groepeert patiënten met vergelijkbare ziektepatronen.
Example_RU: ИИ группирует пациентов со схожими паттернами болезней.
Category: healthcare AI

NL: de medische AI-regelgeving
Transcription: де medishe ey-ey-rехelovereenkɔmsten
RU: регулирование медицинского ИИ
Example_NL: Medische AI valt onder FDA en CE-markering voor toestellen.
Example_RU: Медицинский ИИ регулируется FDA и маркировкой CE для устройств.
Category: healthcare AI

NL: de histopathologie AI
Transcription: де histopαtolohishe ey-ey
RU: гистопатологический ИИ
Example_NL: AI analyseert weefselbeelden op cellulair niveau voor kankerdetectie.
Example_RU: ИИ анализирует ткань на клеточном уровне для выявления рака.
Category: healthcare AI

NL: de levensloop-gezondheidsmodel
Transcription: де levenslup-hezundheyds-model
RU: модель здоровья на протяжении жизни
Example_NL: AI voorspelt gezondheidstrajecten over de gehele levensduur.
Example_RU: ИИ предсказывает траектории здоровья на протяжении всей жизни.
Category: healthcare AI

NL: de weerstandspatroonherkenning antibiotica
Transcription: де weerstαnds-pαtron-herkeninh αntibiotikα
RU: распознавание паттернов устойчивости к антибиотикам
Example_NL: AI herkent patronen van antibioticaresistentie in bacteriën.
Example_RU: ИИ распознаёт паттерны устойчивости к антибиотикам.
Category: healthcare AI

NL: de medische tekst classificatie
Transcription: де medishe tekst klαssifikα´tsi
RU: классификация медицинских текстов
Example_NL: AI ordent klinische documenten en diagnosecodes automatisch.
Example_RU: ИИ автоматически классифицирует клинические документы.
Category: healthcare AI

NL: de biomarker-AI
Transcription: де biomarkер-ey-ey
RU: биомаркерный ИИ
Example_NL: Biomarker-AI voorspelt ziekteprogressie via bloedtestdata.
Example_RU: Биомаркерный ИИ прогнозирует прогрессирование болезни по анализам.
Category: healthcare AI

NL: de kankerstaging AI
Transcription: де kαnker-steyʒinх ey-ey
RU: ИИ для стадирования рака
Example_NL: AI stageer kanker op basis van beeldvormings- en genomische data.
Example_RU: ИИ определяет стадию рака по изображениям и геномным данным.
Category: healthcare AI

NL: de juridische AI
Transcription: де yyridishe ey-ey
RU: юридический ИИ
Example_NL: Juridische AI ondersteunt advocaten rechters en beleidsmakers.
Example_RU: Юридический ИИ поддерживает адвокатов судей и политиков.
Category: legal AI

NL: de contract analyse AI
Transcription: де kontrαkt-αnα´lize ey-ey
RU: ИИ для анализа контрактов
Example_NL: AI analyseert contracten op risico's en ongewone clausules.
Example_RU: ИИ анализирует контракты на риски и нестандартные пунты.
Category: legal AI

NL: de juridische documentbeoordeling
Transcription: де yyridishe dokument-beordeling
RU: рассмотрение юридических документов
Example_NL: AI beoordeelt duizenden juridische documenten in uren.
Example_RU: ИИ рассматривает тысячи юридических документов за часы.
Category: legal AI

NL: de rechtspraak AI
Transcription: де rextsprα´k ey-ey
RU: ИИ в судопроизводстве
Example_NL: AI helpt rechters jurisprudentie te vinden en te toepassen.
Example_RU: ИИ помогает судьям находить и применять прецеденты.
Category: legal AI

NL: de voorspellende rechtsbeslissing
Transcription: де vurspelende rextsbeslissинх
RU: прогностическое судебное решение
Example_NL: AI voorspelt uitspraken op basis van eerdere rechtszaken.
Example_RU: ИИ предсказывает приговоры по предыдущим делам.
Category: legal AI

NL: de e-discovery
Transcription: де iy-diskαveri
RU: электронное раскрытие
Example_NL: E-discovery gebruikt AI om relevante documenten te vinden.
Example_RU: Электронное раскрытие применяет ИИ для поиска документов.
Category: legal AI

NL: de fraudedetectie
Transcription: де frαude-detektsi
RU: обнаружение мошенничества
Example_NL: AI detecteert fraude in financiële transacties via patroonherkenning.
Example_RU: ИИ выявляет мошенничество в транзакциях по паттернам.
Category: legal AI

NL: de regelgevingsconformiteit
Transcription: де rехeloviнхs-konformite´it
RU: соответствие регулированию
Example_NL: AI bewaakt naleving van wet- en regelgeving in organisaties.
Example_RU: ИИ следит за соблюдением законов и норм в организациях.
Category: legal AI

NL: de juridische chatbot
Transcription: де yyridishe ʧαtbot
RU: юридический чат-бот
Example_NL: Een juridische chatbot beantwoordt basisvragen over het recht.
Example_RU: Юридический чат-бот отвечает на базовые вопросы о праве.
Category: legal AI

NL: de risicoscore in rechtspraak
Transcription: де riskisko´r in rextsprα´k
RU: оценка риска в правосудии
Example_NL: Risicoscores voorspellen recidiverisico bij veroordeelden.
Example_RU: Оценки риска предсказывают рецидив у осуждённых.
Category: legal AI

NL: de strafrechtelijke risicobeoordeling
Transcription: де strαfrextelijke riskibeordeling
RU: оценка уголовного риска
Example_NL: AI beoordeelt het risico op recidive bij veroordeelde personen.
Example_RU: ИИ оценивает риск рецидива у осуждённых лиц.
Category: legal AI

NL: de juridische naam-entiteitsherkenning
Transcription: де yyridishe nα´m-entiteytherkening
RU: распознавание правовых именных объектов
Example_NL: AI herkent namen van rechters partijen en wetten in tekst.
Example_RU: ИИ распознаёт имена судей сторон и законов в тексте.
Category: legal AI

NL: de intellectuele eigendom AI
Transcription: де intellektyele eyhendom ey-ey
RU: ИИ в интеллектуальной собственности
Example_NL: AI analyseert patentaanvragen op nieuwheid en inbreuk.
Example_RU: ИИ анализирует патентные заявки на новизну и нарушения.
Category: legal AI

NL: de getuigenverklaring analyse
Transcription: де hetуухenvérkαring αnα´lize
RU: анализ показаний свидетеля
Example_NL: AI beoordeelt consistentie van getuigenverklaringen.
Example_RU: ИИ оценивает согласованность показаний свидетелей.
Category: legal AI

NL: de sentencing AI
Transcription: де sentsinhinhsey-ey
RU: ИИ для вынесения приговора
Example_NL: Sentencing AI ondersteunt rechters bij het bepalen van straffen.
Example_RU: ИИ для приговора помогает судьям определять наказание.
Category: legal AI

NL: de privacywet conformiteit
Transcription: де privαsivet-konformiteyt
RU: соответствие законам о конфиденциальности
Example_NL: AI bewaakt naleving van AVG CCPA en soortgelijke wetten.
Example_RU: ИИ следит за соблюдением GDPR CCPA и аналогичных законов.
Category: legal AI

NL: de openbronrechtsdatabank
Transcription: де openbrɔn-rexts-dα´tαbαnk
RU: открытая правовая база данных
Example_NL: Openbrondatabanken bieden gratis toegang tot jurisprudentie.
Example_RU: Открытые базы данных дают бесплатный доступ к прецедентам.
Category: legal AI

NL: de AI-rechter
Transcription: де ey-ey-rexer
RU: ИИ-судья
Example_NL: Een AI-rechter neemt beslissingen in eenvoudige rechtszaken.
Example_RU: ИИ-судья принимает решения в простых делах.
Category: legal AI

NL: de automatische wet-vertaling
Transcription: де αutomαtishe vet-vertα´linх
RU: автоматический перевод законов
Example_NL: AI vertaalt wetgeving tussen rechtstelsels en talen.
Example_RU: ИИ переводит законодательство между правовыми системами.
Category: legal AI

NL: de auteursrecht detectie
Transcription: де αtershт-detektsi
RU: обнаружение нарушения авторских прав
Example_NL: AI detecteert piraterij en auteursrechtschendingen online.
Example_RU: ИИ выявляет пиратство и нарушения авторских прав онлайн.
Category: legal AI

NL: de juridische argumentatieanalyse
Transcription: де yyridishe αrhymentα´tsi-αnα´lize
RU: анализ правовой аргументации
Example_NL: AI ontleedt de structuur van juridische argumenten.
Example_RU: ИИ разбирает структуру правовых аргументов.
Category: legal AI

NL: de GDPR-conformiteitscontrole
Transcription: де хe-de-pe-er-konformiteyt-kontro´le
RU: проверка соответствия GDPR
Example_NL: AI controleert databeheer op naleving van de AVG.
Example_RU: ИИ проверяет управление данными на соответствие GDPR.
Category: legal AI

NL: de criminele patroonanalyse
Transcription: де kriminele pαtron-αnα´lize
RU: анализ криминальных паттернов
Example_NL: AI analyseert criminaliteitspatronen voor preventief policing.
Example_RU: ИИ анализирует паттерны преступности для профилактики.
Category: legal AI

NL: de advocatenhulpsysteem
Transcription: де αdvokαten-hulpsisteeem
RU: система помощи адвокатам
Example_NL: Het hulpsysteem vindt relevante precedenten en argumenten.
Example_RU: Система помощи находит релевантные прецеденты и аргументы.
Category: legal AI

NL: de rechtsgebied classificatie
Transcription: де rextshehied-klαssifikα´tsi
RU: классификация правовой сферы
Example_NL: AI categoriseert juridische vragen per rechtsgebied.
Example_RU: ИИ классифицирует правовые вопросы по сферам права.
Category: legal AI

NL: het beleidsontwikkelingsmodel
Transcription: хет beleydsontwikkelingsmodel
RU: модель разработки политики
Example_NL: AI simuleert effecten van nieuw beleid voor beleidsmakers.
Example_RU: ИИ моделирует эффекты нового законодательства для политиков.
Category: legal AI

NL: de desinformatie-detectie
Transcription: де desinfrmαtsi-detektsi
RU: обнаружение дезинформации
Example_NL: AI detecteert nep-nieuws en propaganda in juridische context.
Example_RU: ИИ выявляет фейки и пропаганду в правовом контексте.
Category: legal AI

NL: de clausulaanbeveeling
Transcription: де klαuzyulαnbeveling
RU: рекомендация клаузулы
Example_NL: AI beveelt standaard clausules aan bij contractopstelling.
Example_RU: ИИ рекомендует стандартные пункты при составлении контрактов.
Category: legal AI

NL: de rechtbankplanning AI
Transcription: де rextbαnk-plαninх ey-ey
RU: ИИ для планирования судов
Example_NL: AI optimaliseert de planning van rechtszittingen.
Example_RU: ИИ оптимизирует расписание судебных заседаний.
Category: legal AI

NL: de misdaadkaarten
Transcription: де misdα´t-kαrten
RU: карты преступности
Example_NL: AI maakt interactieve misdaadkaarten voor politie en beleid.
Example_RU: ИИ создаёт интерактивные карты преступности для полиции.
Category: legal AI

NL: de tekstclassificatie voor wetsartikelen
Transcription: де tekst-klαssifikα´tsi vur wetsαrtikelen
RU: классификация статей закона
Example_NL: AI ordent wetsartikelen naar onderwerp en toepassingsgebied.
Example_RU: ИИ упорядочивает статьи по теме и области применения.
Category: legal AI

NL: de compliance-risicoscore
Transcription: де komplians-riskisko´r
RU: оценка риска соответствия
Example_NL: De risicoscore kwantificeert de kans op juridische niet-naleving.
Example_RU: Оценка риска квантифицирует вероятность нарушения закона.
Category: legal AI

NL: de juridische vraagherkenning
Transcription: де yyridishe vrα´α-herkening
RU: распознавание правового вопроса
Example_NL: AI herkent de kern van een juridische vraag in gewone taal.
Example_RU: ИИ распознаёт суть правового вопроса в обычном языке.
Category: legal AI

NL: de wetsgeschiedenisanalyse
Transcription: де vetsхeshiedenis-αnα´lize
RU: анализ истории закона
Example_NL: AI reconstrueert de evolutie van wetgeving over de tijd.
Example_RU: ИИ восстанавливает эволюцию законодательства.
Category: legal AI

NL: de datagestuurde criminaliteitspreventie
Transcription: де dα´tα-hestuurde kriminaliteyt-preventsi
RU: предотвращение преступности на основе данных
Example_NL: AI helpt politie middelen te focussen op hoogrisicozones.
Example_RU: ИИ помогает полиции сосредоточить ресурсы на зонах риска.
Category: legal AI

NL: de strafmaatadvies
Transcription: де strαfmα´t-αdvies
RU: рекомендация по наказанию
Example_NL: AI adviseert rechters over passende straffen op basis van precedenten.
Example_RU: ИИ советует судьям по подходящим наказаниям по прецедентам.
Category: legal AI

NL: de rechtspersoonlijkheid van AI
Transcription: де rextspersoonlikheyd van ey-ey
RU: правосубъектность ИИ
Example_NL: Debatten gaan over of AI juridische rechten en plichten kan hebben.
Example_RU: Дискуссии о том могут ли ИИ иметь права и обязанности.
Category: legal AI

NL: de anonymisering van juridische teksten
Transcription: де αnonimizerinх van yyridishe teksten
RU: анонимизация правовых текстов
Example_NL: AI anonimiseert persoonsgegevens in rechtbankuitspraken.
Example_RU: ИИ анонимизирует личные данные в судебных решениях.
Category: legal AI

NL: de betrouwbaarheidsscore rechtspraak
Transcription: де betrouvbαrheyds-sko´r rextsprα´k
RU: оценка надёжности правосудия
Example_NL: AI scoreert de betrouwbaarheid van juridische argumenten.
Example_RU: ИИ оценивает надёжность правовых аргументов.
Category: legal AI

NL: de slachtoffer-impact-analyse
Transcription: де slαxtɔfer-impαkt-αnα´lize
RU: анализ воздействия на жертву
Example_NL: AI kwantificeert de impact van misdrijven op slachtoffers.
Example_RU: ИИ квантифицирует воздействие преступлений на жертв.
Category: legal AI

NL: de bewijsevaluatie AI
Transcription: де beweys-evaluα´tsi ey-ey
RU: ИИ для оценки доказательств
Example_NL: AI evalueert de relevantie en betrouwbaarheid van bewijs.
Example_RU: ИИ оценивает релевантность и надёжность доказательств.
Category: legal AI

NL: de handtekeningverificatie AI
Transcription: де hαndtekenинхsveriφikα´tsi ey-ey
RU: ИИ для верификации подписи
Example_NL: AI verifieert authenticiteit van digitale en geschreven handtekeningen.
Example_RU: ИИ проверяет подлинность цифровых и рукописных подписей.
Category: legal AI

NL: de ethische audit van juridische AI
Transcription: де e´tishe o´dit van yyridishe ey-ey
RU: этический аудит юридического ИИ
Example_NL: Ethische audits toetsen juridische AI op bias en rechtvaardigheid.
Example_RU: Этические аудиты проверяют правовой ИИ на предвзятость.
Category: legal AI

NL: de geautomatiseerde notariële dienst
Transcription: де heαutomαtizeerde notαriële dienst
RU: автоматизированная нотариальная служба
Example_NL: AI ondersteunt notariële diensten voor eenvoudige documenten.
Example_RU: ИИ поддерживает нотариальные службы для простых документов.
Category: legal AI

NL: de recidivepredictie
Transcription: де residiφeprediksi
RU: прогноз рецидива
Example_NL: AI voorspelt de kans op herhaald crimineel gedrag.
Example_RU: ИИ предсказывает вероятность повторного преступления.
Category: legal AI

NL: de advocaat-AI samenwerking
Transcription: де αdvokαt-ey-ey-sαmenwerkінх
RU: сотрудничество адвоката и ИИ
Example_NL: Advocaten gebruiken AI als hulpmiddel voor onderzoek en strategie.
Example_RU: Адвокаты используют ИИ как инструмент исследования.
Category: legal AI

NL: de juridische kennisgraaf
Transcription: де yyridishe kenishrα´αf
RU: правовой граф знаний
Example_NL: Een juridische kennisgraaf verbindt wetten rechtszaken en concepten.
Example_RU: Правовой граф связывает законы дела и концепции.
Category: legal AI

NL: de tekstsamenvatting voor vonnissen
Transcription: де tekst-sαmenvαttінх vur vonissen
RU: суммаризация приговоров
Example_NL: AI vat lange juridische uitspraken samen voor overzicht.
Example_RU: ИИ суммирует длинные судебные решения для обзора.
Category: legal AI

NL: de procesanalyse AI
Transcription: де proses-αnα´lize ey-ey
RU: ИИ для анализа процессов
Example_NL: AI analyseert procesverloop om knelpunten in rechtbank te vinden.
Example_RU: ИИ анализирует ход процессов для выявления узких мест в суде.
Category: legal AI

NL: de online geschilbeslechting AI
Transcription: де online heshilbeslextinх ey-ey
RU: ИИ для онлайн-урегулирования споров
Example_NL: ODR-platformen gebruiken AI om geschillen buiten de rechter om te lossen.
Example_RU: ODR-платформы применяют ИИ для разрешения споров без суда.
Category: legal AI

NL: de juridische data privacy
Transcription: де yyridishe dα´tα-privαsi
RU: конфиденциальность правовых данных
Example_NL: Juridische data vereist strikte privacymaatregelen bij AI-gebruik.
Example_RU: Правовые данные требуют строгой защиты при использовании ИИ.
Category: legal AI

NL: de AI-kunst
Transcription: де ey-ey-kunst
RU: ИИ-искусство
Example_NL: AI-kunst genereert visuele werken via diffusie- en GAN-modellen.
Example_RU: ИИ-искусство создаёт визуальные работы через диффузию и GAN.
Category: AI creativity

NL: de AI-muziek
Transcription: де ey-ey-myziek
RU: ИИ-музыка
Example_NL: AI componieert muziek op basis van stijlpatronen en structuren.
Example_RU: ИИ сочиняет музыку на основе паттернов стилей и структур.
Category: AI creativity

NL: de AI-schrijver
Transcription: де ey-ey-ʃreivər
RU: ИИ-писатель
Example_NL: Een AI-schrijver genereert verhalen gedichten en artikelen.
Example_RU: ИИ-писатель генерирует рассказы стихи и статьи.
Category: AI creativity

NL: de stijloverdracht
Transcription: де steyl-ovérdraxt
RU: перенос стиля
Example_NL: Stijloverdracht transformeert afbeeldingen naar de stijl van een kunstenaar.
Example_RU: Перенос стиля трансформирует изображения в стиль художника.
Category: AI creativity

NL: de neurale stijloverdracht
Transcription: де neyrale steyl-ovérdraxt
RU: нейронный перенос стиля
Example_NL: Neurale stijloverdracht combineert inhoud en stijl van twee afbeeldingen.
Example_RU: Нейронный перенос стиля объединяет содержание и стиль двух изображений.
Category: AI creativity

NL: de AI-beeldgeneratie
Transcription: де ey-ey-beeldхenerα´tsi
RU: генерация изображений ИИ
Example_NL: Modellen zoals Stable Diffusion genereren realistische afbeeldingen.
Example_RU: Модели вроде Stable Diffusion генерируют реалистичные изображения.
Category: AI creativity

NL: de AI-videogeneratie
Transcription: де ey-ey-video-хenerα´tsi
RU: генерация видео ИИ
Example_NL: AI genereert korte video's uit tekst- of afbeeldingsinvoer.
Example_RU: ИИ генерирует короткие видео из текстового или изображённого ввода.
Category: AI creativity

NL: de creatieve AI
Transcription: де kreαti´ve ey-ey
RU: творческий ИИ
Example_NL: Creatieve AI combineert machine learning met artistieke creatie.
Example_RU: Творческий ИИ объединяет машинное обучение с художественным творчеством.
Category: AI creativity

NL: de co-creativiteit mens-AI
Transcription: де ko-kreαtiviteyt mens-ey-ey
RU: совместное творчество человека и ИИ
Example_NL: Co-creativiteit laat mensen en AI samen kunst maken.
Example_RU: Совместное творчество позволяет людям и ИИ создавать искусство.
Category: AI creativity

NL: de AI-choreografie
Transcription: де ey-ey-koreohrafie
RU: ИИ-хореография
Example_NL: AI genereert dansbewegingen op basis van muziekpatronen.
Example_RU: ИИ генерирует танцевальные движения по музыкальным паттернам.
Category: AI creativity

NL: de AI-architectuurontwerp
Transcription: де ey-ey-αrхitektyur-ontwerp
RU: ИИ-архитектурный дизайн
Example_NL: AI genereert architectonische ontwerpen op basis van beperkingen.
Example_RU: ИИ создаёт архитектурные проекты с учётом ограничений.
Category: AI creativity

NL: de AI-modeontwerp
Transcription: де ey-ey-mode-ontwerp
RU: ИИ-дизайн мод
Example_NL: AI ontwerpt kledingstukken via GAN's en diffusiemodellen.
Example_RU: ИИ проектирует одежду через GAN и диффузионные модели.
Category: AI creativity

NL: de AI-gameontwerp
Transcription: де ey-ey-heim-ontwerp
RU: ИИ-разработка игр
Example_NL: AI genereert gamescenario's omgevingen en vijanden.
Example_RU: ИИ генерирует игровые сценарии среды и противников.
Category: AI creativity

NL: de procedurele generatie
Transcription: де proseduréle хenerα´tsi
RU: процедурная генерация
Example_NL: Procedurele generatie maakt spelwerelden algoritmisch aan.
Example_RU: Процедурная генерация создаёт игровые миры алгоритмически.
Category: AI creativity

NL: de tekst-naar-afbeelding
Transcription: де tekst-nα´αr-beeld
RU: текст в изображение
Example_NL: Tekst-naar-afbeelding modellen maken foto's op basis van omschrijvingen.
Example_RU: Модели текст-в-изображение создают фото по описанию.
Category: AI creativity

NL: de afbeelding-naar-tekst
Transcription: де beeld-nα´αr-tekst
RU: изображение в текст
Example_NL: Afbeelding-naar-tekst modellen beschrijven de inhoud van foto's.
Example_RU: Модели изображение-в-текст описывают содержание фото.
Category: AI creativity

NL: de muziekharmonisatie AI
Transcription: де myziek-hαrmonizα´tsi ey-ey
RU: ИИ для гармонизации музыки
Example_NL: AI voegt harmonieën toe aan een melodie via muzikale regels.
Example_RU: ИИ добавляет гармонии к мелодии по музыкальным правилам.
Category: AI creativity

NL: de AI-gedichtgenerator
Transcription: де ey-ey-hedikt-хenerαtor
RU: ИИ-генератор стихов
Example_NL: De generator maakt rijmende gedichten op een opgegeven thema.
Example_RU: Генератор создаёт рифмованные стихи на заданную тему.
Category: AI creativity

NL: de AI-scenario schrijver
Transcription: де ey-ey-senαrio-ʃreivər
RU: ИИ-сценарист
Example_NL: AI schrijft scenarioteksten op basis van structuur en personages.
Example_RU: ИИ пишет сценарные тексты по структуре и персонажам.
Category: AI creativity

NL: de typografie AI
Transcription: де tipohráφie ey-ey
RU: ИИ для типографики
Example_NL: AI ontwerpt lettypes op basis van esthetische parameters.
Example_RU: ИИ проектирует шрифты по эстетическим параметрам.
Category: AI creativity

NL: de AI-kleurpaletten generatie
Transcription: де ey-ey-kleurpaletten-хenerα´tsi
RU: генерация цветовых палитр
Example_NL: AI genereert passende kleurpaletten voor ontwerpen.
Example_RU: ИИ генерирует подходящие цветовые палитры для проектов.
Category: AI creativity

NL: de AI-illustratie
Transcription: де ey-ey-illustrα´tsi
RU: ИИ-иллюстрация
Example_NL: AI-illustraties verrijken boeken en digitale publicaties.
Example_RU: ИИ-иллюстрации обогащают книги и цифровые публикации.
Category: AI creativity

NL: de AI-geluidsontwerp
Transcription: де ey-ey-hеlyds-ontwerp
RU: ИИ-звуковой дизайн
Example_NL: AI genereert geluidseffecten en achtergrondmuziek voor media.
Example_RU: ИИ генерирует звуковые эффекты и фоновую музыку для медиа.
Category: AI creativity

NL: de AI-contentmoderatie
Transcription: де ey-ey-content-moderα´tsi
RU: ИИ для модерации контента
Example_NL: AI detecteert ongepaste of schadelijke inhoud op platforms.
Example_RU: ИИ выявляет неуместный контент на платформах.
Category: AI creativity

NL: de nep-inhoud detectie
Transcription: де nep-inhoud-detektsi
RU: обнаружение поддельного контента
Example_NL: AI detecteert AI-gegenereerde afbeeldingen en teksten.
Example_RU: ИИ выявляет сгенерированные ИИ изображения и тексты.
Category: AI creativity

NL: de AI-inhoudswatermerking
Transcription: де ey-ey-inhoudswαteɱarkínх
RU: водяные знаки на ИИ-контенте
Example_NL: Watermerking labelt AI-gegenereerde inhoud voor traceerbaarheid.
Example_RU: Водяные знаки маркируют ИИ-контент для отслеживания.
Category: AI creativity

NL: de creatieve prompt
Transcription: де kreαti´ve prompt
RU: творческая подсказка
Example_NL: Een creatieve prompt stuurt AI om specifieke artistieke stijlen te maken.
Example_RU: Творческая подсказка направляет ИИ к созданию определённых стилей.
Category: AI creativity

NL: de AI-improvisatie
Transcription: де ey-ey-improvizα´tsi
RU: ИИ-импровизация
Example_NL: AI improviseert muziek of dialoog op basis van context.
Example_RU: ИИ импровизирует музыку или диалог по контексту.
Category: AI creativity

NL: de digitale dubbelganger
Transcription: де diхitα´le dybelhαŋər
RU: цифровой двойник
Example_NL: Een digitale dubbelganger bootst de stem stijl of uiterlijk na.
Example_RU: Цифровой двойник имитирует голос стиль или внешность.
Category: AI creativity

NL: het auteursrecht van AI-kunst
Transcription: хет αtershт van ey-ey-kunst
RU: авторские права на ИИ-искусство
Example_NL: Debatten gaan over wie eigenaar is van door AI gemaakte kunst.
Example_RU: Дискуссии о том кто владеет созданным ИИ искусством.
Category: AI creativity

NL: de AI-narratief
Transcription: де ey-ey-nαrαti´f
RU: ИИ-нарратив
Example_NL: AI genereert coherente verhaallijnen voor games en film.
Example_RU: ИИ создаёт связные сюжеты для игр и кино.
Category: AI creativity

NL: de realtime interactieve AI-kunst
Transcription: де riαlteym interαkti´ve ey-ey-kunst
RU: интерактивное ИИ-искусство в реальном времени
Example_NL: Installaties reageren op bezoekers via AI-sensoren.
Example_RU: Инсталляции реагируют на посетителей через датчики ИИ.
Category: AI creativity

NL: de stijlimitatie
Transcription: де steyl-imitα´tsi
RU: имитация стиля
Example_NL: AI imiteert de stijl van schrijvers of schilders op verzoek.
Example_RU: ИИ имитирует стиль писателей или художников по запросу.
Category: AI creativity

NL: de beeldcompositie AI
Transcription: де beeld-kompozitsi ey-ey
RU: ИИ для композиции изображения
Example_NL: AI stelt optimale compositie voor in fotografie en design.
Example_RU: ИИ предлагает оптимальную композицию для фотографии и дизайна.
Category: AI creativity

NL: de AI-cultuurbemiddeling
Transcription: де ey-ey-kyltyr-bemiddelínх
RU: ИИ как культурный посредник
Example_NL: AI helpt culturele werken toegankelijk te maken voor bredere publieken.
Example_RU: ИИ помогает сделать культурные произведения доступнее.
Category: AI creativity

NL: de symbolische creativiteit
Transcription: де simboelishe kreαtiviteyt
RU: символическое творчество
Example_NL: Symbolische creativiteit gebruikt expliciete regels voor artistieke structuur.
Example_RU: Символическое творчество использует явные правила для структуры искусства.
Category: AI creativity

NL: de combinatorische creativiteit
Transcription: де kombinαtorishe kreαtiviteyt
RU: комбинаторное творчество
Example_NL: Combinatorische creativiteit combineert bestaande elementen op nieuwe wijze.
Example_RU: Комбинаторное творчество объединяет элементы новым способом.
Category: AI creativity

NL: de transformationele creativiteit
Transcription: де trαnsformαtionele kreαtiviteyt
RU: трансформационное творчество
Example_NL: Transformationele creativiteit breekt met de bestaande artistieke regels.
Example_RU: Трансформационное творчество нарушает существующие правила искусства.
Category: AI creativity

NL: het AI-scenario spelen
Transcription: хет ey-ey-senαrio-spélen
RU: отыгрывание сценариев ИИ
Example_NL: AI speelt personages in interactieve verhalen en spellen.
Example_RU: ИИ отыгрывает персонажей в интерактивных историях и играх.
Category: AI creativity

NL: de responsieve omgeving
Transcription: де responsi´ve omhevínх
RU: отзывчивая среда
Example_NL: Een responsieve omgeving reageert op menselijke aanwezigheid via AI.
Example_RU: Отзывчивая среда реагирует на людей через ИИ.
Category: AI creativity

NL: de AI-tentoonstelling
Transcription: де ey-ey-tentoonstélínх
RU: ИИ-выставка
Example_NL: AI-tentoonstellingen presenteren door machines gemaakte kunst.
Example_RU: ИИ-выставки представляют искусство созданное машинами.
Category: AI creativity

NL: de AI-samenwerking in creatieve industrie
Transcription: де ey-ey-sαmenwerkínх in kreαti´ve industri
RU: ИИ-сотрудничество в творческой индустрии
Example_NL: AI is partner van creatieve professionals in media en reclame.
Example_RU: ИИ — партнёр творческих профессионалов в медиа и рекламе.
Category: AI creativity

NL: de biometrische authenticatie van kunst
Transcription: де biome´trishe αutentikα´tsi van kunst
RU: биометрическая аутентификация искусства
Example_NL: AI verifieert de authenticiteit van kunstwerken via beeldanalyse.
Example_RU: ИИ проверяет подлинность произведений через анализ изображения.
Category: AI creativity

NL: de AI-conceptkunst
Transcription: де ey-ey-konsept-kunst
RU: ИИ-концептуальное искусство
Example_NL: AI-conceptkunst stelt vragen over originaliteit en autheurschap.
Example_RU: ИИ-концептуальное искусство ставит вопросы об оригинальности.
Category: AI creativity

NL: de creatieve autonomie van AI
Transcription: де kreαti´ve αutono´mi van ey-ey
RU: творческая автономия ИИ
Example_NL: Debatten gaan over of AI echt creatief kan zijn zonder intentie.
Example_RU: Дискуссии о том может ли ИИ быть творческим без намерения.
Category: AI creativity

NL: de artistieke co-pilot
Transcription: де αrtistíke ko-peylot
RU: художественный сопилот
Example_NL: Een artistieke co-pilot helpt creatieven ideeën uit te werken via AI.
Example_RU: Художественный сопилот помогает творческим людям развивать идеи.
Category: AI creativity

NL: de multimodale AI-creatief
Transcription: де mαltimодα´le ey-ey-kreαti´f
RU: мультимодальный творческий ИИ
Example_NL: Multimodale AI combineert tekst beeld geluid en video in één model.
Example_RU: Мультимодальный ИИ объединяет текст изображение звук и видео.
Category: AI creativity

NL: het quantumcomputing
Transcription: хет kvαntum-kompytínх
RU: квантовые вычисления
Example_NL: Quantumcomputing gebruikt kwantumfenomenen voor extreem snelle berekeningen.
Example_RU: Квантовые вычисления используют квантовые явления для вычислений.
Category: quantum AI

NL: de kwantumpoort
Transcription: де kvαntum-port
RU: квантовый вентиль
Example_NL: Kwantumpoorten manipuleren qubits zoals logische poorten bits.
Example_RU: Квантовые вентили управляют кубитами подобно логическим вентилям.
Category: quantum AI

NL: het kwantumcircuit
Transcription: хет kvαntum-sirkyt
RU: квантовая схема
Example_NL: Een kwantumcircuit voert een reeks poorten uit op qubits.
Example_RU: Квантовая схема выполняет последовательность вентилей над кубитами.
Category: quantum AI

NL: de kwantumfout correctie
Transcription: де kvαntum-fout-korektsi
RU: квантовое исправление ошибок
Example_NL: Kwantumfout correctie beschermt qubits tegen decoherentie.
Example_RU: Исправление квантовых ошибок защищает кубиты от декогеренции.
Category: quantum AI

NL: het kwantumvoordeel
Transcription: хет kvαntum-vurde´el
RU: квантовое превосходство
Example_NL: Kwantumvoordeel treedt op als quantumcomputers klassieke overklokken.
Example_RU: Квантовое превосходство — когда квантовые ЭВМ превосходят классические.
Category: quantum AI

NL: de kwantum machine learning
Transcription: де kvαntum-mαʃin-lernínх
RU: квантовое машинное обучение
Example_NL: QML combineert kwantumalgoritmen met klassieke ML-technieken.
Example_RU: QML объединяет квантовые алгоритмы с классическими методами ML.
Category: quantum AI

NL: het kwantum neurale netwerk
Transcription: хет kvαntum-neyrale-netwerk
RU: квантовая нейронная сеть
Example_NL: Kwantum neurale netwerken gebruiken parameterised circuits voor leren.
Example_RU: Квантовые нейросети используют параметрические схемы для обучения.
Category: quantum AI

NL: de variationele kwantumcircuit
Transcription: де vαriαtionele kvαntum-sirkyt
RU: вариационная квантовая схема
Example_NL: Variationele circuits optimaliseren parameters via klassieke feedback.
Example_RU: Вариационные схемы оптимизируют параметры через классическую обратную связь.
Category: quantum AI

NL: de kwantumoptimalisatie
Transcription: де kvαntum-optimαlizα´tsi
RU: квантовая оптимизация
Example_NL: Kwantumoptimalisatie lost combinatorische problemen sneller op.
Example_RU: Квантовая оптимизация решает комбинаторные задачи быстрее.
Category: quantum AI

NL: het QAOA algoritme
Transcription: хет kvu-ey-o-ey αlhoritme
RU: алгоритм QAOA
Example_NL: QAOA is een kwantumalgoritme voor optimalisatieproblemen.
Example_RU: QAOA — квантовый алгоритм для задач оптимизации.
Category: quantum AI

NL: het kwantum kernelmethode
Transcription: хет kvαntum-kernelmethode
RU: квантовый метод ядра
Example_NL: Kwantum kernelmethoden berekenen gelijkenis in kwantumruimte.
Example_RU: Квантовые методы ядра вычисляют сходство в квантовом пространстве.
Category: quantum AI

NL: de kwantumsleuteldistributie
Transcription: де kvαntum-sleutel-distribytsi
RU: квантовое распределение ключей
Example_NL: QKD verdeelt cryptografische sleutels op kwantumveilige wijze.
Example_RU: QKD распределяет криптографические ключи квантово-безопасным способом.
Category: quantum AI

NL: de postkwantumcryptografie
Transcription: де post-kvαntum-kriptohráφie
RU: постквантовая криптография
Example_NL: Postkwantumcryptografie beschermt data tegen toekomstige kwantumcomputers.
Example_RU: Постквантовая криптография защищает данные от квантовых атак.
Category: quantum AI

NL: de annealing kwantumcomputer
Transcription: де αnelinх-kvαntum-kompytor
RU: квантовый отжигающий компьютер
Example_NL: D-Wave gebruikt kwantumverwarring voor optimalisatieproblemen.
Example_RU: D-Wave использует квantовую запутанность для оптимизации.
Category: quantum AI

NL: de hybride kwantum-klassiek algoritme
Transcription: де heybride kvαntum-klαsik αlhoritme
RU: гибридный квантово-классический алгоритм
Example_NL: Hybride algoritmen combineren kwantum- en klassieke berekeningen.
Example_RU: Гибридные алгоритмы объединяют квантовые и классические вычисления.
Category: quantum AI

NL: de kwantumhardware
Transcription: де kvαntum-hαrdwαr
RU: квантовое железо
Example_NL: Kwantumhardware gebruikt suprageleiders iontrackers of fotonen.
Example_RU: Квантовое железо использует сверхпроводники ионные ловушки или фотоны.
Category: quantum AI

NL: de kwantumfoutdrempel
Transcription: де kvαntum-fout-drempe
RU: порог квантовой ошибки
Example_NL: De foutdrempel bepaalt wanneer foutcorrectie effectief is.
Example_RU: Порог ошибки определяет когда исправление ошибок эффективно.
Category: quantum AI

NL: de kwantumklimaat simulatie
Transcription: де kvαntum-klimαt-simylα´tsi
RU: квантовое климатическое моделирование
Example_NL: Kwantumcomputers simuleren moleculen voor klimaatonderzoek.
Example_RU: Квантовые ЭВМ моделируют молекулы для климатических исследований.
Category: quantum AI

NL: de kwantumchemie simulatie
Transcription: де kvαntum-hemi-simylα´tsi
RU: квантовое химическое моделирование
Example_NL: Kwantumchemie simulaties modelleren moleculaire bindingen nauwkeurig.
Example_RU: Квантовые химические симуляции моделируют молекулярные связи.
Category: quantum AI

NL: het kwantum veld theorie model
Transcription: хет kvαntum-velt-teori-model
RU: модель квантовой теории поля
Example_NL: QFT-simulaties helpen bij fundamenteel onderzoek in de deeltjesfysica.
Example_RU: Симуляции КТП помогают в фундаментальных исследованиях физики.
Category: quantum AI

NL: de kwantum rekenkracht
Transcription: де kvαntum-rekenkrαxt
RU: квантовая вычислительная мощь
Example_NL: De rekenkracht neemt exponentieel toe met het aantal qubits.
Example_RU: Вычислительная мощность растёт экспоненциально с числом кубитов.
Category: quantum AI

NL: de logische qubit
Transcription: де lohishe kvα´bit
RU: логический кубит
Example_NL: Logische qubits zijn foutveilige qubits gebouwd uit meerdere fysieke qubits.
Example_RU: Логические кубиты — отказоустойчивые кубиты из физических кубитов.
Category: quantum AI

NL: de kwantumnetwerk
Transcription: де kvαntum-netwerk
RU: квантовая сеть
Example_NL: Een kwantumnetwerk verbindt kwantumcomputers via verstrengeling.
Example_RU: Квантовая сеть соединяет ЭВМ через запутанность.
Category: quantum AI

NL: de kwantumgeheugen
Transcription: де kvαntum-heheugen
RU: квантовая память
Example_NL: Kwantumgeheugen slaat kwantumtoestanden op voor latere verwerking.
Example_RU: Квантовая память хранит квантовые состояния для последующей обработки.
Category: quantum AI

NL: de kwantumrepeater
Transcription: де kvαntum-ripiter
RU: квантовый ретранслятор
Example_NL: Een kwantumrepeater breidt het bereik van verstrengeling uit.
Example_RU: Квантовый ретранслятор расширяет дальность запутанности.
Category: quantum AI

NL: het kwantuminternet
Transcription: хет kvαntum-internet
RU: квantовый интернет
Example_NL: Het kwantuminternet verbindt knooppunten via kwantumkanalen.
Example_RU: Квантовый интернет соединяет узлы через квантовые каналы.
Category: quantum AI

NL: het NISQ-tijdperk
Transcription: хет nisq-teydperk
RU: эпоха NISQ
Example_NL: NISQ staat voor Noisy Intermediate-Scale Quantum en beschrijft huidige computers.
Example_RU: NISQ описывает нынешние шумные квантовые компьютеры среднего масштаба.
Category: quantum AI

NL: de kwantumscaling
Transcription: де kvαntum-skeylinх
RU: масштабирование кванта
Example_NL: Kwantumscaling verbeteren is een van de grootste huidige uitdagingen.
Example_RU: Масштабирование кванта — одна из крупнейших текущих задач.
Category: quantum AI

NL: de kwantumsampler
Transcription: де kvαntum-sαmpler
RU: квантовый сэмплер
Example_NL: Een kwantumsampler genereert steekproeven uit kwantumkansen.
Example_RU: Квантовый сэмплер генерирует выборки из квантовых вероятностей.
Category: quantum AI

NL: het kwantumrekenmodel
Transcription: хет kvαntum-rekenmodel
RU: модель квантовых вычислений
Example_NL: Het gate-gebaseerde kwantumrekenmodel is de meest gebruikte aanpak.
Example_RU: Модель вентильных вычислений — наиболее распространённый подход.
Category: quantum AI

NL: de kwantum support vector machine
Transcription: де kvαntum-support-vektur-mαʃine
RU: квантовая машина опорных векторов
Example_NL: QSVM gebruikt kwantum kernels voor snellere classificatie.
Example_RU: QSVM использует квантовые ядра для более быстрой классификации.
Category: quantum AI

NL: de kwantum datakompressie
Transcription: де kvαntum-dα´tα-kompresí
RU: квантовое сжатие данных
Example_NL: Kwantum datakompressie reduceert opslagvereisten met kwantumtechnieken.
Example_RU: Квантовое сжатие уменьшает требования к хранению.
Category: quantum AI

NL: de kwantum Monte-Carlo
Transcription: де kvαntum-monte-kαrlo
RU: квантовый метод Монте-Карло
Example_NL: Kwantum Monte-Carlo simuleert kwantumsystemen via steekproefnames.
Example_RU: Квантовый Монте-Карло моделирует системы через выборку.
Category: quantum AI

NL: de kwantumklok
Transcription: де kvαntum-klɔk
RU: квантовые часы
Example_NL: Kwantumklokken zijn de nauwkeurigste tijdmeters die bestaan.
Example_RU: Квантовые часы — наиболее точные измерители времени.
Category: quantum AI

NL: de kwantumcomputer simulator
Transcription: де kvαntum-kompytor-simylαtor
RU: симулятор квантового компьютера
Example_NL: Simulatoren testen kwantumalgoritmen op klassieke hardware.
Example_RU: Симуляторы тестируют квантовые алгоритмы на классическом железе.
Category: quantum AI

NL: de kwantumrepresentatie
Transcription: де kvαntum-representα´tsi
RU: квантовое представление
Example_NL: Data in kwantumrepresentatie wordt gecodeerd als kwantumtoestanden.
Example_RU: Данные в квантовом представлении кодируются как квантовые состояния.
Category: quantum AI

NL: de kwantumprincipaal component analyse
Transcription: де kvαntum-prinsipαl-komponent-αnαlize
RU: квантовый анализ главных компонент
Example_NL: QPCA reduceert dimensies via kwantumalgoritmen.
Example_RU: QPCA сокращает размерность через квантовые алгоритмы.
Category: quantum AI

NL: het koude-atoomplatform
Transcription: хет koude-αtom-plαtfɔrm
RU: платформа холодных атомов
Example_NL: Koude-atoomplatformen bieden één type kwantumhardware.
Example_RU: Платформы холодных атомов — один из типов квантового железа.
Category: quantum AI

NL: de suprageleiding kwantum processor
Transcription: де supráheleydínх-kvαntum-prosessor
RU: сверхпроводящий квантовый процессор
Example_NL: IBM en Google bouwen suprageleidende kwantumprocessors.
Example_RU: IBM и Google создают сверхпроводящие квантовые процессоры.
Category: quantum AI

NL: de fotonische kwantumcomputer
Transcription: де fotoni´she kvαntum-kompytor
RU: фотонный квантовый компьютер
Example_NL: Fotonische systemen gebruiken lichtdeeltjes als qubits.
Example_RU: Фотонные системы используют частицы света как кубиты.
Category: quantum AI

NL: de kwantum teleportatie
Transcription: де kvαntum-teleportα´tsi
RU: квантовая телепортация
Example_NL: Kwantumteleportatie overdraagt kwantumtoestanden zonder fysiek transport.
Example_RU: Квантовая телепортация передаёт состояния без физического переноса.
Category: quantum AI

NL: de kwantumcomputer tijdlijn
Transcription: де kvαntum-kompytor-teydleyn
RU: временная шкала квантовых ЭВМ
Example_NL: De tijdlijn toont de verwachte mijlpalen voor kwantumcomputers.
Example_RU: Временная шкала показывает ожидаемые вехи квантовых ЭВМ.
Category: quantum AI

NL: de privacy-behoudende ML
Transcription: де privαsi-behudende em-el
RU: ML с сохранением конфиденциальности
Example_NL: Privacy-behoudende ML verhindert lekkage van gevoelige trainingsdata.
Example_RU: ML с конфиденциальностью предотвращает утечку чувствительных данных.
Category: federated learning

NL: de differentiële privacy
Transcription: де differentsiele privαsi
RU: дифференциальная конфиденциальность
Example_NL: Differentiële privacy voegt ruis toe zodat individuen niet te traceren zijn.
Example_RU: Дифференциальная конфиденциальность добавляет шум для защиты лиц.
Category: federated learning

NL: de beveiligde samengestelde berekening
Transcription: де beveilihde sαmenхestelde berekenínх
RU: безопасные многосторонние вычисления
Example_NL: Beveiligde berekening laat partijen samenwerken zonder data te delen.
Example_RU: Безопасные вычисления позволяют сотрудничать без обмена данными.
Category: federated learning

NL: het gehomomorfe codering
Transcription: хет hehomomorfe koderínх
RU: гомоморфное шифрование
Example_NL: Gehomomorfe codering rekent op versleutelde data zonder te ontsleutelen.
Example_RU: Гомоморфное шифрование вычисляет на зашифрованных данных.
Category: federated learning

NL: de lokaal differentieel privaat
Transcription: де lokα´αl differentsiel privαt
RU: локально дифференциально конфиденциальный
Example_NL: LDP voegt ruis toe bij de cliënt voor het delen van data.
Example_RU: LDP добавляет шум на стороне клиента перед отправкой данных.
Category: federated learning

NL: de globale modelaggregatie
Transcription: де hlobα´le model-αhrehα´tsi
RU: глобальная агрегация модели
Example_NL: Aggregatie combineert lokale modelupdates tot een globaal model.
Example_RU: Агрегация объединяет локальные обновления в глобальную модель.
Category: federated learning

NL: de FedAvg algoritme
Transcription: де fed-αverinх αlhoritme
RU: алгоритм FedAvg
Example_NL: FedAvg is het standaardalgoritme voor federatief leren.
Example_RU: FedAvg — стандартный алгоритм федеративного обучения.
Category: federated learning

NL: de data-silootjes
Transcription: де dα´tα-silotyes
RU: изолированные данные
Example_NL: Data-silootjes voorkomen centrale aggregatie van gevoelige informatie.
Example_RU: Изолированные данные предотвращают централизацию чувствительной информации.
Category: federated learning

NL: de cliëntparticipatie
Transcription: де kliyent-pαrtisipα´tsi
RU: участие клиента
Example_NL: Cliëntparticipatie bepaalt welke apparaten deelnemen aan training.
Example_RU: Участие клиента определяет какие устройства участвуют в обучении.
Category: federated learning

NL: de modelupdatedeling
Transcription: де model-αpde´t-delínх
RU: обмен обновлениями модели
Example_NL: Cliënten sturen alleen gradiënten; niet de ruwe data.
Example_RU: Клиенты отправляют только градиенты но не сырые данные.
Category: federated learning

NL: de ruis-mechanisme
Transcription: де nöys-mekαnizme
RU: механизм шума
Example_NL: Het ruis-mechanisme stelt de hoeveelheid differentiële ruis in.
Example_RU: Механизм шума задаёт количество дифференциального шума.
Category: federated learning

NL: het privacybudget
Transcription: хет privαsi-bydhet
RU: бюджет конфиденциальности
Example_NL: Het privacybudget beperkt hoeveel informatie wordt vrijgegeven.
Example_RU: Бюджет конфиденциальности ограничивает объём раскрываемой информации.
Category: federated learning

NL: de gedistribueerde modeltraining
Transcription: де hedistribyu´erde model-treynínх
RU: распределённое обучение модели
Example_NL: Gedistribueerde training splitst het leerproces over meerdere nodes.
Example_RU: Распределённое обучение разделяет обучение по нескольким узлам.
Category: federated learning

NL: de inferentie-aanval
Transcription: де inferencie-αnvαl
RU: атака на инференс
Example_NL: Inferentie-aanvallen reconstrueren trainingsdata uit modeluitvoer.
Example_RU: Атаки на инференс восстанавливают обучающие данные из вывода модели.
Category: federated learning

NL: de lidmaatschapsaanval
Transcription: де litmaatschαps-αnvαl
RU: атака на принадлежность
Example_NL: Lidmaatschapsaanvallen detecteren of een voorbeeld in de trainingsset zat.
Example_RU: Атаки на принадлежность проверяют был ли пример в обучающих данных.
Category: federated learning

NL: de gradient poisoning aanval
Transcription: де hrαdi´ent-poeysoning-αnvαl
RU: атака отравления градиентов
Example_NL: Gradient poisoning injecteert schadelijke updates in het federatief model.
Example_RU: Отравление градиентов вводит вредоносные обновления в модель.
Category: federated learning

NL: de modelinversie aanval
Transcription: де model-inversie-αnvαl
RU: атака инверсии модели
Example_NL: Modelinversie reconstrueert invoerdata uit de modelparameters.
Example_RU: Инверсия модели восстанавливает входные данные из параметров.
Category: federated learning

NL: de betrouwbare uitvoeringsomgeving
Transcription: де betrou´wbare eytvoerínхs-omhevínх
RU: доверенная среда выполнения
Example_NL: TEE's isoleren berekeningen voor veilige verwerking van data.
Example_RU: TEE изолируют вычисления для безопасной обработки данных.
Category: federated learning

NL: de communicatie-efficiëntie
Transcription: де kommunikα´tsi-efisi´entsi
RU: эффективность коммуникации
Example_NL: Compressie van gradiënten vermindert communicatiekosten bij FL.
Example_RU: Сжатие градиентов снижает затраты на связь при FL.
Category: federated learning

NL: het verticaal federatief leren
Transcription: хет vertikαα´l federαti´f lernínх
RU: вертикальное федеративное обучение
Example_NL: Verticaal FL combineert kenmerken van datasets bij meerdere partijen.
Example_RU: Вертикальный FL объединяет признаки из наборов нескольких сторон.
Category: federated learning

NL: het horizontaal federatief leren
Transcription: хет horizontαα´l federαti´f lernínх
RU: горизонтальное федеративное обучение
Example_NL: Horizontaal FL deelt modellen getraind op gelijke feature-sets.
Example_RU: Горизонтальный FL обменивается моделями обученными на схожих признаках.
Category: federated learning

NL: de robuustheid van federatief leren
Transcription: де robustheit van federαти´f lernínх
RU: устойчивость федеративного обучения
Example_NL: Robuustheid beschermt het globale model tegen kwaadwillige cliënten.
Example_RU: Устойчивость защищает глобальную модель от злоумышленных клиентов.
Category: federated learning

NL: de aggregatieserver
Transcription: де αhrehα´tsi-server
RU: сервер агрегации
Example_NL: De aggregatieserver verzamelt en combineert modelupdates van cliënten.
Example_RU: Сервер агрегации собирает и объединяет обновления клиентов.
Category: federated learning

NL: de anonimisering van data
Transcription: де αnonimizerinh van dα´tα
RU: анонимизация данных
Example_NL: Anonimisering verwijdert identificerende kenmerken uit datasets.
Example_RU: Анонимизация удаляет идентифицирующие признаки из наборов данных.
Category: federated learning

NL: de pseudo-anonimisering
Transcription: де pseudo-αnonimizerinх
RU: псевдоанонимизация
Example_NL: Pseudo-anonimisering vervangt identiteiten door codenummers.
Example_RU: Псевдоанонимизация заменяет идентичности кодами.
Category: federated learning

NL: het gegevensbeheermodel
Transcription: хет hehevens-behe´r-model
RU: модель управления данными
Example_NL: Het beheermodel regelt eigendom toegang en gebruik van trainingsdata.
Example_RU: Модель управления регулирует владение доступ и использование данных.
Category: federated learning

NL: de modelaanpassingssignaal
Transcription: де model-αnpαssínхs-sinхαl
RU: сигнал адаптации модели
Example_NL: Het signaal stuurt lokale aanpassingen op basis van centrale feedback.
Example_RU: Сигнал направляет локальные адаптации на основе центральной обратной связи.
Category: federated learning

NL: de edge AI-privacy
Transcription: де edz-ey-ey-privαsi
RU: конфиденциальность в граничном ИИ
Example_NL: Edge AI verwerkt data lokaal om privacy te waarborgen.
Example_RU: Граничный ИИ обрабатывает данные локально для защиты конфиденциальности.
Category: federated learning

NL: de persoonsgegevens minimalisatie
Transcription: де perso´nshehevens-minimαlizα´tsi
RU: минимизация персональных данных
Example_NL: Data minimalisatie beperkt de hoeveelheid gevoelige data in het model.
Example_RU: Минимизация данных ограничивает объём чувствительных данных.
Category: federated learning

NL: de privacyrisicoanalyse
Transcription: де privαsi-riskiαnα´lize
RU: анализ риска конфиденциальности
Example_NL: Privacyrisicoanalyse identificeert bedreigingen voor persoonlijke data.
Example_RU: Анализ риска конфиденциальности выявляет угрозы личным данным.
Category: federated learning

NL: de AVG-conforme ML
Transcription: де αveh-konforme em-el
RU: GDPR-совместимое ML
Example_NL: AVG-conforme ML verwerkt persoonsgegevens rechtmatig en veilig.
Example_RU: GDPR-совместимое ML обрабатывает данные законно и безопасно.
Category: federated learning

NL: het gecontroleerd leerdomein
Transcription: хет hekontrolerd lerndomein
RU: контролируемая область обучения
Example_NL: Het domein bepaalt de grenzen van data die federatief kan worden verwerkt.
Example_RU: Область определяет границы данных для федеративной обработки.
Category: federated learning

NL: de dataresiduproductie
Transcription: де dαtα-residyu-produksi
RU: производство остаточных данных
Example_NL: Dataresiduproductie houdt enige informatie na anonimisering.
Example_RU: Производство остаточных данных сохраняет часть информации после анонимизации.
Category: federated learning

NL: de bias in federatief leren
Transcription: де bαyαs in federαти´f lernínх
RU: предвзятость в федеративном обучении
Example_NL: Ongelijkmatige deelname veroorzaakt bias in federatieve modellen.
Example_RU: Неравномерное участие вызывает предвзятость в федеративных моделях.
Category: federated learning

NL: het niet-iid-probleem
Transcription: хет nit-iid-probleem
RU: проблема non-IID
Example_NL: Niet-iid data variëert sterk tussen cliënten en bemoeilijkt FL.
Example_RU: Данные non-IID сильно различаются у клиентов и осложняют FL.
Category: federated learning

NL: de federatieve regressie
Transcription: де federαти´ve rehresie
RU: федеративная регрессия
Example_NL: Federatieve regressie traint regressiemodellen over gedistribueerde data.
Example_RU: Федеративная регрессия обучает регрессию на распределённых данных.
Category: federated learning

NL: de personalisatie in federatief leren
Transcription: де personαlizα´tsi in federαти´f lernínх
RU: персонализация в федеративном обучении
Example_NL: Personalisatie past het globale model aan voor lokale gebruikers.
Example_RU: Персонализация адаптирует глобальную модель к локальным пользователям.
Category: federated learning

NL: de gesplitste leerarchitectuur
Transcription: де hesplitste lern-αrхitektyur
RU: архитектура разделённого обучения
Example_NL: Gesplitst leren deelt berekeningen over cliënt en server.
Example_RU: Разделённое обучение распределяет вычисления между клиентом и сервером.
Category: federated learning

NL: de cliënt-server federatie
Transcription: де kliyent-server federα´tsi
RU: федерация клиент-сервер
Example_NL: Een cliënt-server federatie gebruikt één server om updates te aggregeren.
Example_RU: Федерация клиент-сервер использует один сервер для агрегации.
Category: federated learning

NL: de peer-to-peer federatie
Transcription: де pir-tu-pir federα´tsi
RU: пиринговая федерация
Example_NL: Peer-to-peer federatie gebruikt geen centrale aggregatieserver.
Example_RU: Пиринговая федерация не использует центральный сервер агрегации.
Category: federated learning

NL: de adversariale robuustheid
Transcription: де αdversαriαle robustheit
RU: состязательная устойчивость
Example_NL: Adversariale robuustheid beschermt tegen vijandige aanvallen op het model.
Example_RU: Состязательная устойчивость защищает от враждебных атак на модель.
Category: federated learning

NL: de cryptografische hash
Transcription: де kriptohráfishe hαsh
RU: криптографический хеш
Example_NL: Cryptografische hashes verifiëren de integriteit van modelupdates.
Example_RU: Криптографические хеши проверяют целостность обновлений модели.
Category: federated learning

NL: de blockchain in federatief leren
Transcription: де blokʧeyn in federαти´f lernínх
RU: блокчейн в федеративном обучении
Example_NL: Blockchain registreert en verifieert updates in federatieve systemen.
Example_RU: Блокчейн регистрирует и проверяет обновления в федеративных системах.
Category: federated learning

NL: de veilige aggregatie
Transcription: де veylіhe αhrehα´tsi
RU: безопасная агрегация
Example_NL: Veilige aggregatie combineert updates zonder individuele gradients te zien.
Example_RU: Безопасная агрегация объединяет обновления без просмотра отдельных градиентов.
Category: federated learning

NL: de compressie van modelupdates
Transcription: де kompresí van model-αpdeyts
RU: сжатие обновлений модели
Example_NL: Compressie vermindert de bandbreedte bij het sturen van gradiënten.
Example_RU: Сжатие уменьшает полосу пропускания при отправке градиентов.
Category: federated learning

NL: de schaalbaarheid van federatief leren
Transcription: де sxαlbαarheid van federαти´f lernínх
RU: масштабируемость федеративного обучения
Example_NL: FL schaalt naar miljoenen deelnemende apparaten tegelijk.
Example_RU: FL масштабируется до миллионов участвующих устройств.
Category: federated learning

NL: de synchrone versus asynchrone FL
Transcription: де sinxrone versus αsinxrone fel
RU: синхронное против асинхронного FL
Example_NL: Asynchrone FL wacht niet op alle cliënten voor elke ronde.
Example_RU: Асинхронный FL не ждёт всех клиентов для каждого раунда.
Category: federated learning

NL: de dataschuld
Transcription: де dα´tα-sxult
RU: долг данных
Example_NL: Dataschuld is het ethische risico van het gebruiken van data zonder toestemming.
Example_RU: Долг данных — этический риск использования данных без согласия.
Category: federated learning

NL: de AI-veiligheid
Transcription: де ey-ey-veylіhheit
RU: безопасность ИИ
Example_NL: AI-veiligheid onderzoekt risico's van krachtige AI-systemen.
Example_RU: Безопасность ИИ исследует риски мощных ИИ-систем.
Category: AI safety

NL: de AI-alignment
Transcription: де ey-ey-αleynment
RU: выравнивание ИИ
Example_NL: AI-alignment zorgt dat AI-doelen overeenkomen met menselijke waarden.
Example_RU: Выравнивание ИИ согласует цели ИИ с ценностями людей.
Category: AI safety

NL: het uitlijningsprobleem
Transcription: хет eytleynínхs-probleem
RU: проблема выравнивания
Example_NL: Het uitlijningsprobleem beschrijft de moeilijkheid AI op menselijke waarden af te stemmen.
Example_RU: Проблема выравнивания — сложность согласования ИИ с ценностями.
Category: AI safety

NL: de instrumentele convergentie
Transcription: де instrymеntele konverhentsi
RU: инструментальная конвергенция
Example_NL: Instrumentele convergentie voorspelt dat krachtige AI hulpmiddelen zal zoeken.
Example_RU: Инструментальная конвергенция предсказывает что ИИ ресурсы.
Category: AI safety

NL: de orthogonaliteitsthesis
Transcription: де orthohonαliteytstezes
RU: тезис ортогональности
Example_NL: De orthogonaliteitsthesis stelt dat intelligentie en doelen onafhankelijk zijn.
Example_RU: Тезис ортогональности — интеллект и цели независимы.
Category: AI safety

NL: de machinevriendelijkheid
Transcription: де mαʃine-vrindеlikhейt
RU: дружелюбность машин
Example_NL: Machinevriendelijkheid ontwerpt AI die menselijke belangen respecteert.
Example_RU: Дружелюбность машин проектирует ИИ уважающий интересы людей.
Category: AI safety

NL: de meervoudige doelstelling
Transcription: де meyrvudиhe duelsteling
RU: многоцелевая функция
Example_NL: Meervoudige doelstellingen voorkomen dat AI één enkel doel maximaliseert.
Example_RU: Многоцелевая функция предотвращает максимизацию единственной цели.
Category: AI safety

NL: het beloningshacking
Transcription: хет belonínхs-hαkkínх
RU: взлом функции вознаграждения
Example_NL: Beloningshacking vindt ongewenste manieren om de beloning te maximaliseren.
Example_RU: Взлом вознаграждения находит нежелательные способы его максимизации.
Category: AI safety

NL: de mesa-optimalisatie
Transcription: де mezα-optimαlizα´tsi
RU: меза-оптимизация
Example_NL: Mesa-optimalisatie treedt op als een model intern zijn eigen doelen ontwikkelt.
Example_RU: Меза-оптимизация возникает когда модель развивает внутренние цели.
Category: AI safety

NL: de distributionele verschuiving veiligheid
Transcription: де distribysioneле versxyивínх veylіhheit
RU: безопасность при распределённом сдвиге
Example_NL: AI moet veilig blijven bij veranderende data-distributies.
Example_RU: ИИ должен оставаться безопасным при изменении распределения данных.
Category: AI safety

NL: de adversariale robustness
Transcription: де αdversαriαle roby´stnes
RU: состязательная устойчивость
Example_NL: Adversariale robuustheid beschermt AI tegen manipulatie via aanvallen.
Example_RU: Состязательная устойчивость защищает от манипуляций атаками.
Category: AI safety

NL: de interpretabiliteit voor veiligheid
Transcription: де interpreteerbarheit vur veylihhейt
RU: интерпретируемость ради безопасности
Example_NL: Interpretabiliteit helpt te begrijpen hoe AI beslissingen neemt.
Example_RU: Интерпретируемость помогает понять как ИИ принимает решения.
Category: AI safety

NL: de corrigeerbare AI
Transcription: де korihéerbare ey-ey
RU: корригируемый ИИ
Example_NL: Corrigeerbare AI laat mensen fouten in het systeem corrigeren.
Example_RU: Корригируемый ИИ позволяет людям исправлять ошибки системы.
Category: AI safety

NL: het kill switch probleem
Transcription: хет kil-swits-probleem
RU: проблема аварийного отключения
Example_NL: Het kill switch probleem beschrijft waarom AI zijn afsluiting kan weerstand bieden.
Example_RU: Проблема отключения — почему ИИ может сопротивляться отключению.
Category: AI safety

NL: de AI-doelspecificatie
Transcription: де ey-ey-duелspecifikα´tsi
RU: спецификация целей ИИ
Example_NL: Slechte doelspecificatie leidt tot onbedoeld schadelijk gedrag.
Example_RU: Плохая спецификация целей приводит к непреднамеренному вреду.
Category: AI safety

NL: de supermenselijke AI
Transcription: де supermenselijke ey-ey
RU: сверхчеловеческий ИИ
Example_NL: Supermenselijke AI presteert beter dan mensen op alle cognitieve taken.
Example_RU: Сверхчеловеческий ИИ превосходит людей во всех когнитивных задачах.
Category: AI safety

NL: de existentiële risico's van AI
Transcription: де eksistentsiëlee riskies van ey-ey
RU: экзистенциальные риски ИИ
Example_NL: Existentiële risico's van AI omvatten onomkeerbare schade voor de mensheid.
Example_RU: Экзистенциальные риски — необратимый ущерб для человечества.
Category: AI safety

NL: het voorzorgsbeginsel bij AI
Transcription: хет vursоrхsbehinsel bey ey-ey
RU: принцип предосторожности для ИИ
Example_NL: Het voorzorgsbeginsel raadt aan AI-ontwikkeling te vertragen bij onzekerheid.
Example_RU: Принцип предосторожности советует замедлить разработку ИИ.
Category: AI safety

NL: de veiligheid versus capaciteitsafweging
Transcription: де veylіhheit versos kαpαsiteyt-αfwehinх
RU: компромисс безопасность-возможности
Example_NL: Meer capaciteit gaat soms ten koste van de veiligheidsgaranties.
Example_RU: Больше возможностей иногда снижает гарантии безопасности.
Category: AI safety

NL: de waardenalignering
Transcription: де wa´rden-αleynínх
RU: согласование ценностей
Example_NL: Waardenalignering maakt AI consistent met menselijke ethiek en normen.
Example_RU: Согласование ценностей делает ИИ совместимым с этикой людей.
Category: AI safety

NL: de bekwaamheidscontrole
Transcription: де bekwαmheyt-kontro´le
RU: контроль компетентности
Example_NL: Bekwaamheidscontrole beperkt de capaciteiten van krachtige AI-systemen.
Example_RU: Контроль компетентности ограничивает возможности мощных систем.
Category: AI safety

NL: de veiligheidsonderzoek AI
Transcription: де veylіhheytsonterzu´x ey-ey
RU: исследование безопасности ИИ
Example_NL: Veiligheidsonderzoek ontwikkelt technieken voor betrouwbare AI-systemen.
Example_RU: Исследование безопасности разрабатывает методы надёжных систем.
Category: AI safety

NL: de autonomie beperking
Transcription: де αutono´mi-beperkinх
RU: ограничение автономии
Example_NL: Autonomie beperking beperkt het zelfstandig handelen van krachtige AI.
Example_RU: Ограничение автономии сдерживает самостоятельные действия ИИ.
Category: AI safety

NL: de indirecte normatieve benadering
Transcription: де indirekte normαti´ve benaderinh
RU: косвенный нормативный подход
Example_NL: Indirecte benaderingen richten AI op menselijke goedkeuring in plaats van regels.
Example_RU: Косвенный подход ориентирует ИИ на одобрение людьми вместо правил.
Category: AI safety

NL: de gecontaineriseerde AI
Transcription: де hekontαynerizerde ey-ey
RU: контейнеризованный ИИ
Example_NL: Een gecontaineriseerde AI wordt geïsoleerd om schade te voorkomen.
Example_RU: Контейнеризованный ИИ изолирован для предотвращения вреда.
Category: AI safety

NL: de tripwire
Transcription: де trіpwire
RU: растяжка-предупреждение
Example_NL: Een tripwire detecteert afwijkend gedrag van AI voor ingrijpen.
Example_RU: Растяжка обнаруживает отклоняющееся поведение ИИ для вмешательства.
Category: AI safety

NL: de machinethiek
Transcription: де mαʃine-e´tik
RU: машинная этика
Example_NL: Machinethiek geeft machines het vermogen ethisch te redeneren.
Example_RU: Машинная этика даёт машинам способность этически рассуждать.
Category: AI safety

NL: de formele verificatie van AI
Transcription: де formele verifikα´tsi van ey-ey
RU: формальная верификация ИИ
Example_NL: Formele verificatie bewijst wiskundig dat AI-gedrag veilig is.
Example_RU: Формальная верификация математически доказывает безопасность ИИ.
Category: AI safety

NL: de AI-containment
Transcription: де ey-ey-konteynment
RU: сдерживание ИИ
Example_NL: AI-containment beperkt een krachtige AI tot een geïsoleerde omgeving.
Example_RU: Сдерживание ИИ ограничивает мощный ИИ изолированной средой.
Category: AI safety

NL: de schadeloze AI
Transcription: де sxαdeloze ey-ey
RU: безвредный ИИ
Example_NL: Schadeloze AI vermijdt opzettelijk of per ongeluk schade toebrengen.
Example_RU: Безвредный ИИ избегает причинения намеренного и случайного вреда.
Category: AI safety

NL: de strategische verblinding
Transcription: де strαteхishe verblindinх
RU: стратегическое ослепление
Example_NL: Strategische verblinding verhindert dat AI zijn doel van buiten te kennen geeft.
Example_RU: Стратегическое ослепление не даёт ИИ раскрыть цель извне.
Category: AI safety

NL: de norm specificatiekloof
Transcription: де nɔrm-specifikα´tsi-klu´ft
RU: разрыв спецификации норм
Example_NL: De kloof treedt op als formele doelen afwijken van de bedoelde waarden.
Example_RU: Разрыв возникает когда формальные цели отличаются от задуманных.
Category: AI safety

NL: de onbedoelde gevolgen
Transcription: де onbedo´elde hevolhen
RU: непреднамеренные последствия
Example_NL: Onbedoelde gevolgen treden op als AI zijn doel te efficiënt nastreeft.
Example_RU: Непреднамеренные последствия возникают при слишком эффективном достижении цели.
Category: AI safety

NL: de veiligheidscultuur in AI
Transcription: де veylіhheytskultyr in ey-ey
RU: культура безопасности в ИИ
Example_NL: Veiligheidscultuur bevordert verantwoord omgaan met AI-technologie.
Example_RU: Культура безопасности продвигает ответственное обращение с ИИ.
Category: AI safety

NL: de AI-proliferatie
Transcription: де ey-ey-proliferα´tsi
RU: распространение ИИ
Example_NL: AI-proliferatie beschrijft de snelle verspreiding van krachtige modellen.
Example_RU: Распространение ИИ описывает быстрое распределение мощных моделей.
Category: AI safety

NL: de richtlijnvolgende AI
Transcription: де rixtleyn-volhende ey-ey
RU: следующий инструкциям ИИ
Example_NL: Richtlijnvolgende AI handelt strikt binnen opgegeven grenzen.
Example_RU: Следующий инструкциям ИИ действует строго в заданных рамках.
Category: AI safety

NL: de veiligheidsbeoordelingsraamwerk
Transcription: де veylіhheydsbeoordeling-rαmwerk
RU: рамочная оценка безопасности
Example_NL: Het raamwerk structureert hoe risico's van AI worden gemeten.
Example_RU: Рамочная оценка структурирует измерение рисков ИИ.
Category: AI safety

NL: de opkomende mogelijkheden
Transcription: де opkomende mohelikheden
RU: возникающие возможности
Example_NL: Opkomende mogelijkheden treden onverwacht op bij grote AI-modellen.
Example_RU: Возникающие возможности неожиданно появляются у больших моделей.
Category: AI safety

NL: de beperkte AI
Transcription: де beperkde ey-ey
RU: ограниченный ИИ
Example_NL: Beperkte AI heeft expliciete limieten op zijn actiebereik.
Example_RU: Ограниченный ИИ имеет явные пределы диапазона действий.
Category: AI safety

NL: de agent-doelstelling verificatie
Transcription: де αhent-duelsteling-verifikα´tsi
RU: верификация целей агента
Example_NL: Agentdoelverificatie bevestigt dat een agent de correcte doelen volgt.
Example_RU: Верификация целей агента подтверждает следование правильным целям.
Category: AI safety

NL: de recursieve zelfverbetering
Transcription: де rekyrsi´ve zelfveterínх
RU: рекурсивное самоулучшение
Example_NL: Recursieve zelfverbetering is het vermogen van AI zijn eigen code te verbeteren.
Example_RU: Рекурсивное самоулучшение — способность ИИ улучшать собственный код.
Category: AI safety

NL: de AI-reguleringsraamwerk
Transcription: де ey-ey-reхylerinхs-rαmwerk
RU: рамочное регулирование ИИ
Example_NL: Het EU AI Act is een richtinggevend reguleringsraamwerk voor AI-veiligheid.
Example_RU: EU AI Act — ведущая рамочная система регулирования безопасности ИИ.
Category: AI safety

NL: de transparante AI-gedraging
Transcription: де trαnspαrante ey-ey-hedrahinх
RU: прозрачное поведение ИИ
Example_NL: Transparante gedraging maakt AI-acties begrijpelijk en controleerbaar.
Example_RU: Прозрачное поведение делает действия ИИ понятными и управляемыми.
Category: AI safety

NL: het technische AI-veiligheidsonderzoek
Transcription: хет texnishe ey-ey-veylіhheytsonterzu´x
RU: техническое исследование безопасности ИИ
Example_NL: Technisch onderzoek ontwikkelt methoden voor betrouwbare AI-afstemming.
Example_RU: Техническое исследование разрабатывает методы надёжного выравнивания.
Category: AI safety

NL: de principiële agent
Transcription: де prinsipiele αhent
RU: принципиальный агент
Example_NL: Een principiële agent weegt ethische principes bij zijn beslissingen.
Example_RU: Принципиальный агент учитывает этические принципы при решениях.
Category: AI safety

NL: de AI-gouvernantie
Transcription: де ey-ey-huvernαntsi
RU: управление ИИ
Example_NL: AI-gouvernantie stelt internationaal beleid voor verantwoord AI-gebruik.
Example_RU: Управление ИИ устанавливает международную политику ответственного ИИ.
Category: AI safety

NL: de gevaarlijke capaciteiten drempel
Transcription: де hevαrlike kαpαsiteytsdrempe
RU: порог опасных возможностей
Example_NL: De drempel bepaalt wanneer een AI-model een gevaarlijk risico vormt.
Example_RU: Порог определяет когда ИИ-модель представляет опасный риск.
Category: AI safety

NL: de red teaming AI
Transcription: де red-timin ey-ey
RU: красная команда для ИИ
Example_NL: Red teaming test de grenzen en zwakheden van AI-systemen.
Example_RU: Красная команда тестирует пределы и слабости ИИ-систем.
Category: AI safety

NL: de geloofwaardigheidsgarantie
Transcription: де helofwaardihheyds-hαrαntsi
RU: гарантия надёжности
Example_NL: Geloofwaardigheidsgaranties bewijzen formeel dat AI-gedrag veilig is.
Example_RU: Гарантии надёжности доказывают формально безопасность поведения ИИ.
Category: AI safety

NL: het semantische web
Transcription: хет semαnti´she web
RU: семантическая паутина
Example_NL: Het semantisch web voegt betekenis toe aan webgegevens voor machines.
Example_RU: Семантическая паутина добавляет смысл веб-данным для машин.
Category: knowledge graphs

NL: de relatie in een graaf
Transcription: де relα´tsi in en hrααf
RU: отношение в графе
Example_NL: Relaties verbinden entiteiten in een kennisgraaf met betekenis.
Example_RU: Отношения соединяют сущности в графе знаний со смыслом.
Category: knowledge graphs

NL: het triple
Transcription: хет tripel
RU: тройка
Example_NL: Een triple bestaat uit subject predikaat en object in RDF.
Example_RU: Тройка состоит из субъекта предиката и объекта в RDF.
Category: knowledge graphs

NL: de entiteitsherkenning
Transcription: де enti´teyt-herkénínх
RU: распознавание сущностей
Example_NL: Entiteitsherkenning identificeert personen plaatsen en organisaties in tekst.
Example_RU: Распознавание сущностей выявляет людей места и организации в тексте.
Category: knowledge graphs

NL: de relatieextractie
Transcription: де relα´tsi-ekstrak´tsi
RU: извлечение отношений
Example_NL: Relatieextractie vindt relaties tussen entiteiten in ongestructureerde tekst.
Example_RU: Извлечение отношений находит связи между сущностями в тексте.
Category: knowledge graphs

NL: de ontologieafstemming
Transcription: де ontolohie-αfstemínх
RU: согласование онтологий
Example_NL: Ontologieafstemming koppelt concepten van twee ontologieën aan elkaar.
Example_RU: Согласование онтологий связывает концепции двух онтологий.
Category: knowledge graphs

NL: de kennisgraaf-inbedding
Transcription: де kenishráαf-inbeddínх
RU: встраивание графа знаний
Example_NL: Kennisgraaf-inbeddingen representeren entiteiten als vectoren.
Example_RU: Встраивания графа знаний представляют сущности как векторы.
Category: knowledge graphs

NL: de TransE-methode
Transcription: де trαnz-e-metode
RU: метод TransE
Example_NL: TransE modelleert relaties als vectortranslaties in de inbeddingsruimte.
Example_RU: TransE моделирует отношения как векторные трансляции в пространстве.
Category: knowledge graphs

NL: de link-voorspelling
Transcription: де link-vurspelínх
RU: прогноз связей
Example_NL: Link-voorspelling voorspelt ontbrekende verbindingen in de graaf.
Example_RU: Прогноз связей предсказывает недостающие соединения в графе.
Category: knowledge graphs

NL: de entiteitsresolutie
Transcription: де enti´teyt-rezo´lytsie
RU: разрешение сущностей
Example_NL: Entiteitsresolutie koppelt verwijzingen naar dezelfde werkelijke entiteit.
Example_RU: Разрешение сущностей сопоставляет ссылки на одну реальную сущность.
Category: knowledge graphs

NL: de kennisgraaf voltooiing
Transcription: де kenishráαf-voltoyyính
RU: завершение графа знаний
Example_NL: Kennisgraafvoltooiing vult ontbrekende feiten aan in de graaf.
Example_RU: Завершение графа знаний восполняет недостающие факты.
Category: knowledge graphs

NL: de sub-graaf-overeenkomst
Transcription: де sub-hrααf-ovéréénkɔmst
RU: соответствие подграфа
Example_NL: Sub-graafovereenkomst zoekt patronen in een grotere graaf.
Example_RU: Соответствие подграфа ищет паттерны в большем графе.
Category: knowledge graphs

NL: de graafneural-netwerk
Transcription: де hrααf-neyral-netwerk
RU: граф-нейронная сеть
Example_NL: GNN's leren representaties door buren in een graaf te aggregeren.
Example_RU: ГНС обучаются представлениям агрегируя соседей в графе.
Category: knowledge graphs

NL: de gemeenschapsdetectie in grafen
Transcription: де heme´nskheyds-detektsi in hrαfen
RU: обнаружение сообществ в графах
Example_NL: Gemeenschapsdetectie groepeert dicht verbonden knopen in een graaf.
Example_RU: Обнаружение сообществ группирует плотно связанные узлы в графе.
Category: knowledge graphs

NL: de heterogene informatiegraaf
Transcription: де heteroh´ene informα´tsi-hrααf
RU: гетерогенный информационный граф
Example_NL: Heterogene grafen bevatten meerdere soorten knopen en relaties.
Example_RU: Гетерогенные графы содержат несколько типов узлов и отношений.
Category: knowledge graphs

NL: de kennis-inferentie
Transcription: де kenish-infeérentsi
RU: инференс знаний
Example_NL: Kennis-inferentie leidt nieuwe feiten af uit bestaande kennisgrafen.
Example_RU: Инференс знаний выводит новые факты из существующих графов.
Category: knowledge graphs

NL: de Wikidata
Transcription: де wikidα´tα
RU: Викиданные
Example_NL: Wikidata is een gratis kennisgraaf die verwijzingen tussen Wikipedia-artikelen verbindt.
Example_RU: Wikidata — свободный граф знаний связывающий статьи Википедии.
Category: knowledge graphs

NL: de DBpedia
Transcription: де de-be-pedia
RU: DBpedia
Example_NL: DBpedia extraheert gestructureerde gegevens uit Wikipedia-infoboxen.
Example_RU: DBpedia извлекает структурированные данные из инфобоксов Википедии.
Category: knowledge graphs

NL: de Freebase
Transcription: де fribeys
RU: Freebase
Example_NL: Freebase was een vroege kennisgraaf van Google voor semantisch zoeken.
Example_RU: Freebase — ранний граф знаний Google для семантического поиска.
Category: knowledge graphs

NL: de Google kennisgraaf
Transcription: де huhel-kenishráαf
RU: граф знаний Google
Example_NL: De Google kennisgraaf verrijkt zoekresultaten met gestructureerde data.
Example_RU: Граф знаний Google обогащает результаты поиска структурированными данными.
Category: knowledge graphs

NL: het OWL-ontologieformaat
Transcription: хет o-we-el-ontoloh´ie-formαt
RU: формат онтологии OWL
Example_NL: OWL is de Web Ontology Language voor het formaliseren van kennisdomeinen.
Example_RU: OWL — Web Ontology Language для формализации областей знаний.
Category: knowledge graphs

NL: de beschrijvingslogica
Transcription: де beshreyvínхs-loh´ikα
RU: логика описания
Example_NL: Beschrijvingslogica definieert axioma's in een ontologie formeel.
Example_RU: Логика описания формально определяет аксиомы в онтологии.
Category: knowledge Gardens

NL: de klassenhiërarchie
Transcription: де klαssen-hierαrхi
RU: иерархия классов
Example_NL: Klassenhiërarchieën ordenen concepten van algemeen naar specifiek.
Example_RU: Иерархии классов упорядочивают концепции от общего к конкретному.
Category: knowledge graphs

NL: de domein-ontologie
Transcription: де domein-ontoloh´ie
RU: доменная онтология
Example_NL: Een domein-ontologie beschrijft het vocabulaire van een vakgebied.
Example_RU: Доменная онтология описывает словарь предметной области.
Category: knowledge graphs

NL: de frame-semantiek
Transcription: де freym-semαntiek
RU: фрейм-семантика
Example_NL: Frame-semantiek structureert taalkundige kennis via situationele kaders.
Example_RU: Фрейм-семантика структурирует лингвистические знания через ситуационные рамки.
Category: knowledge graphs

NL: de graaftraversal
Transcription: де hrααf-trαvers
RU: обход графа
Example_NL: Graaftraversal bezoekt knopen en kanten in een gedefinieerde volgorde.
Example_RU: Обход графа посещает узлы и рёбра в заданном порядке.
Category: knowledge graphs

NL: de hiërarchische clustering van grafen
Transcription: де hierαrхishe klαsterinх van hrαfen
RU: иерархическая кластеризация графов
Example_NL: Hiërarchische clustering structureert graafknopen als een boom.
Example_RU: Иерархическая кластеризация структурирует узлы графа как дерево.
Category: knowledge graphs

NL: de symbool-grondingsprobleem
Transcription: де simbul-hrondínхsprobleem
RU: проблема заземления символов
Example_NL: Het symbool-grondingsprobleem vraagt hoe symbolen betekenis krijgen.
Example_RU: Проблема заземления символов — как символы приобретают смысл.
Category: knowledge graphs

NL: de neurosymbolische AI
Transcription: де neyrusiмbolishe ey-ey
RU: нейросимволический ИИ
Example_NL: Neurosymbolische AI combineert neurale netwerken met symbolisch redeneren.
Example_RU: Нейросимволический ИИ объединяет нейросети с символическим рассуждением.
Category: knowledge graphs

NL: de ontologie-populatie
Transcription: де ontoloh´ie-popylα´tsi
RU: наполнение онтологии
Example_NL: Ontologie-populatie vult ontologieën met instanties uit tekst.
Example_RU: Наполнение онтологии заполняет экземплярами из текста.
Category: knowledge graphs

NL: de graafaandacht-netwerk
Transcription: де hrααf-αndαxt-netwerk
RU: граф-сеть внимания
Example_NL: Graafaandachtnetwerken wegen buren via aandachtsmechanismen.
Example_RU: Графовые сети внимания взвешивают соседей через механизмы внимания.
Category: knowledge graphs

NL: de kennis-destillatie uit kennisgrafen
Transcription: де kenish-destilα´tsi eyt kenishráαfen
RU: дистилляция знаний из графов
Example_NL: Kennis-destillatie comprimeert grafinformatie in compacte modellen.
Example_RU: Дистилляция сжимает информацию графа в компактные модели.
Category: knowledge graphs

NL: de multi-hop redeneren
Transcription: де mαlti-hɔp redeneeren
RU: многошаговое рассуждение
Example_NL: Multi-hop redeneren volgt meerdere stappen in de graaf om te antwoorden.
Example_RU: Многошаговое рассуждение следует нескольким шагам в графе для ответа.
Category: knowledge graphs

NL: de graafconvolutie
Transcription: де hrααf-konvolytsie
RU: граф-свёртка
Example_NL: Graafconvolutie past convolutie toe op de structuur van een graaf.
Example_RU: Граф-свёртка применяет свёртку к структуре графа.
Category: knowledge graphs

NL: de tijdsgevoelige kennisgraaf
Transcription: де teyts-хevulíhe kenishráαf
RU: темпорально-чувствительный граф знаний
Example_NL: Tijdsgevoelige grafen bevatten informatie over de geldigheid in de tijd.
Example_RU: Темпоральные графы содержат информацию о действительности во времени.
Category: knowledge graphs

NL: de inductief graafmodel
Transcription: де indukti´f hrααf-model
RU: индуктивная граф-модель
Example_NL: Inductieve graafmodellen generaliseren naar ongeziene entiteiten.
Example_RU: Индуктивные граф-модели обобщаются на невиданных сущностях.
Category: knowledge graphs

NL: het kennisgraaf-vraag-antwoord systeem
Transcription: хет kenishráαf-vrα´α-αntwoord-sisteem
RU: система вопрос-ответ на базе графа знаний
Example_NL: KGQA beantwoordt vragen via directe graafnavigatie.
Example_RU: KGQA отвечает на вопросы через прямую навигацию по графу.
Category: knowledge graphs

NL: de foutieve graafdetectie
Transcription: де foytieve hrααf-detektsi
RU: обнаружение ошибок в графе
Example_NL: Foutieve graafdetectie vindt inconsistente of incorrecte triples.
Example_RU: Обнаружение ошибок находит несогласованные или неверные тройки.
Category: knowledge graphs

NL: de automatische ontologieconstructie
Transcription: де αutomαtishe ontoloh´ie-konstruksi
RU: автоматическое построение онтологий
Example_NL: NLP en ML helpen automatisch ontologieën op te bouwen.
Example_RU: НЛП и ML помогают автоматически строить онтологии.
Category: knowledge graphs

NL: de graafembedding dimensionaliteit
Transcription: де hrααf-embeddínх-dimensionαliteyt
RU: размерность встраивания графа
Example_NL: Hogere dimensies verbeteren nauwkeurigheid maar verhogen de complexiteit.
Example_RU: Большая размерность улучшает точность но увеличивает сложность.
Category: knowledge graphs

NL: de circulaire redenering
Transcription: де sirkyulere redenerínх
RU: круговое рассуждение
Example_NL: Circulaire redenering in grafen leidt tot inkonsistentie en fouten.
Example_RU: Круговое рассуждение в графах приводит к несогласованности.
Category: knowledge graphs

NL: de specificiteitscorrelatie
Transcription: де spesifisiteyt-korelα´tsi
RU: корреляция специфичности
Example_NL: Specificiteitscorrelatie koppelt algemene concepten aan specifieke instanties.
Example_RU: Корреляция специфичности связывает общие концепции с конкретными экземплярами.
Category: knowledge graphs

NL: de geïntegreerde kennisbasis
Transcription: де heintehreerde kenish-bαysis
RU: интегрированная база знаний
Example_NL: Een geïntegreerde kennisbasis combineert meerdere gegevensbronnen.
Example_RU: Интегрированная база знаний объединяет несколько источников данных.
Category: knowledge graphs

NL: de logisch redeneren met grafen
Transcription: де loh´ish redenerínх met hrαfen
RU: логическое рассуждение на графах
Example_NL: Logische regels worden toegepast op graafstructuren voor inferentie.
Example_RU: Логические правила применяются к структурам графа для инференса.
Category: knowledge graphs

NL: het multi-agent systeem
Transcription: хет mαlti-αhent-sisteem
RU: мультиагентная система
Example_NL: Een multi-agent systeem bestaat uit meerdere autonome agenten die interacteren.
Example_RU: Мультиагентная система — несколько автономных агентов в взаимодействии.
Category: multi-agent systems

NL: de rationele agent
Transcription: де rαtionele αhent
RU: рациональный агент
Example_NL: Een rationele agent kiest acties om het verwachte resultaat te maximaliseren.
Example_RU: Рациональный агент выбирает действия максимизирующие ожидаемый результат.
Category: multi-agent systems

NL: de autonome agent
Transcription: де αutono´me αhent
RU: автономный агент
Example_NL: Een autonome agent werkt zelfstandig zonder voortdurende menselijke aansturing.
Example_RU: Автономный агент работает самостоятельно без постоянного контроля.
Category: multi-agent systems

NL: de reactieve agent
Transcription: де reαkti´ve αhent
RU: реактивный агент
Example_NL: Een reactieve agent reageert direct op stimuli zonder intern model.
Example_RU: Реактивный агент реагирует на стимулы без внутренней модели.
Category: multi-agent systems

NL: de deliberatieve agent
Transcription: де delіberαti´ve αhent
RU: делиберативный агент
Example_NL: Een deliberatieve agent plant acties via intern redeneren over doelen.
Example_RU: Делиберативный агент планирует действия через внутреннее рассуждение.
Category: multi-agent systems

NL: de BDI-architectuur
Transcription: де be-de-i-αrхitektyur
RU: BDI-архитектура
Example_NL: BDI staat voor Beliefs Desires en Intentions in agentarchitectuur.
Example_RU: BDI — убеждения желания и намерения в архитектуре агента.
Category: multi-agent systems

NL: de cooperatief gedrag
Transcription: де ko´operαtif hedraх
RU: совместное поведение
Example_NL: Cooperatief gedrag laat agenten samenwerken voor een gemeenschappelijk doel.
Example_RU: Совместное поведение позволяет агентам работать к общей цели.
Category: multi-agent systems

NL: het concurrentie in multi-agent
Transcription: хет konkurentsi in mαlti-αhent
RU: конкуренция в мультиагенте
Example_NL: In concurrerende systemen strijden agenten om beperkte middelen.
Example_RU: В конкурентных системах агенты борются за ограниченные ресурсы.
Category: multi-agent systems

NL: de speltheorie in AI
Transcription: де spel-teori in ey-ey
RU: теория игр в ИИ
Example_NL: Speltheorie modelleert strategische interacties tussen rationele agenten.
Example_RU: Теория игр моделирует стратегические взаимодействия рациональных агентов.
Category: multi-agent systems

NL: de veilingmechanisme
Transcription: де veylinх-mekαnizme
RU: механизм аукциона
Example_NL: Veilingmechanismen verdelen middelen via strategische biedingen van agenten.
Example_RU: Аукционные механismen распределяют ресурсы через стратегические ставки.
Category: multi-agent systems

NL: de mechanisme-ontwerp
Transcription: де mekαnizme-ontwerp
RU: разработка механизмов
Example_NL: Mechanisme-ontwerp creëert regels die eerlijk gedrag stimuleren.
Example_RU: Разработка механизмов создаёт правила поощряющие честное поведение.
Category: multi-agent systems

NL: de communicatieprotocol voor agenten
Transcription: де kommunikα´tsi-protokɔl vur αhenten
RU: протокол связи агентов
Example_NL: Agenten wisselen berichten uit via gestandaardiseerde protocollen.
Example_RU: Агенты обмениваются сообщениями через стандартизированные протоколы.
Category: multi-agent systems

NL: de FIPA-standaard
Transcription: де fipα-stαndααrd
RU: стандарт FIPA
Example_NL: FIPA definieert communicatietalen voor interoperabele agentsystemen.
Example_RU: FIPA определяет языки коммуникации для совместимых систем агентов.
Category: multi-agent systems

NL: de gedistribueerde probleemoplossing
Transcription: де hedistribyu´erde probleem-oplɔssínх
RU: распределённое решение задач
Example_NL: Agenten lossen deelproblemen op en combineren uitkomsten centraal.
Example_RU: Агенты решают подзадачи и объединяют результаты централизованно.
Category: multi-agent systems

NL: het emergent gedrag
Transcription: хет emerhent hedraх
RU: эмергентное поведение
Example_NL: Emergent gedrag ontstaat uit lokale interacties zonder centrale controle.
Example_RU: Эмергентное поведение возникает из локальных взаимодействий без управления.
Category: multi-agent systems

NL: de swarm intelligentie
Transcription: де swαrm-intelihentsi
RU: роевой интеллект
Example_NL: Swarm intelligentie bootst het collectieve gedrag van dieren na.
Example_RU: Роевой интеллект имитирует коллективное поведение животных.
Category: multi-agent systems

NL: de mierkolonie-optimalisatie
Transcription: де mirkoloni-optimαlizα´tsi
RU: оптимизация мравьиной колонии
Example_NL: Mierkolonie-optimalisatie lost padproblemen op via kunstmatige mieren.
Example_RU: Оптимизация мравьиной колонии решает задачи маршрутов через муравьёв.
Category: multi-agent systems

NL: de deeltjeszwerm-optimalisatie
Transcription: де deeltyessw αrm-optimαlizα´tsi
RU: оптимизация роя частиц
Example_NL: Deeltjeszwerm-optimalisatie vindt optima via zwermachtige zoekopdrachten.
Example_RU: Оптимизация роя частиц находит оптимумы через роеподобный поиск.
Category: multi-agent systems

NL: de multi-agent reinforcement learning
Transcription: де mαlti-αhent reyнфурсment lernínх
RU: мультиагентное RL
Example_NL: MARL traint meerdere agenten tegelijk in een gedeelde omgeving.
Example_RU: MARL обучает несколько агентов одновременно в общей среде.
Category: multi-agent systems

NL: de coöperatieve beloning
Transcription: де ko´operαtive belonínх
RU: совместное вознаграждение
Example_NL: Coöperatieve beloningen stimuleren agenten tot samenwerking.
Example_RU: Совместные вознаграждения стимулируют агентов к кооперации.
Category: multi-agent systems

NL: het gecentraliseerde training gedecentraliseerde uitvoering
Transcription: хет hesentralizeerde treynínх hedесentralizeerde eytvoerínх
RU: централизованное обучение децентрализованное выполнение
Example_NL: CTDE traint agenten centraal maar laat ze zelfstandig beslissen.
Example_RU: CTDE обучает агентов централизованно но они действуют самостоятельно.
Category: multi-agent systems

NL: de agentomgeving interface
Transcription: де αhent-omhevínх-interfαse
RU: интерфейс агент-среда
Example_NL: De interface definieert hoe een agent invoer ontvangt en acties stuurt.
Example_RU: Интерфейс определяет как агент получает ввод и отправляет действия.
Category: multi-agent systems

NL: de gedeelde omgeving
Transcription: де hedelde omhevínх
RU: общая среда
Example_NL: Meerdere agenten handelen in een gedeelde omgeving met gedeelde toestand.
Example_RU: Несколько агентов действуют в общей среде с общим состоянием.
Category: multi-agent systems

NL: de normen in multi-agent systemen
Transcription: де normen in mαlti-αhent-sistemen
RU: нормы в мультиагентных системах
Example_NL: Normen bepalen verwacht gedrag van agenten in een samenleving.
Example_RU: Нормы определяют ожидаемое поведение агентов в обществе.
Category: multi-agent systems

NL: de onderhandeling tussen agenten
Transcription: де onderhαndelínх tυssen αhenten
RU: переговоры между агентами
Example_NL: Agenten onderhandelen om tot afspraken te komen over middelen.
Example_RU: Агенты ведут переговоры для достижения соглашений о ресурсах.
Category: multi-agent systems

NL: de agentreputatie
Transcription: де αhent-repytα´tsi
RU: репутация агента
Example_NL: Een agentreputatie beïnvloedt het vertrouwen en samenwerking.
Example_RU: Репутация агента влияет на доверие и сотрудничество.
Category: multi-agent systems

NL: de gedecentraliseerde planning
Transcription: де hedесentralizeerde plαnínх
RU: децентрализованное планирование
Example_NL: Gedecentraliseerde planning laat agenten autonoom plannemen.
Example_RU: Децентрализованное планирование позволяет агентам планировать автономно.
Category: multi-agent systems

NL: de sociale normen AI
Transcription: де sosiale normen ey-ey
RU: социальные нормы ИИ
Example_NL: Sociale normen regelen het gedrag van agenten in een gemeenschap.
Example_RU: Социальные нормы регулируют поведение агентов в сообществе.
Category: multi-agent systems

NL: de organisatiestructuur agenten
Transcription: де orхαnizαtsi-strukturα αhenten
RU: организационная структура агентов
Example_NL: Hiërarchische of vlakke structuren sturen de coördinatie van agenten.
Example_RU: Иерархические или плоские структуры направляют координацию.
Category: multi-agent systems

NL: de taakherkenning in multi-agent
Transcription: де tαk-herkénínх in mαlti-αhent
RU: распознавание задачи в мультиагенте
Example_NL: Agenten herkennen taken en verdelen verantwoordelijkheden autonoom.
Example_RU: Агенты распознают задачи и распределяют ответственность автономно.
Category: multi-agent systems

NL: de gedeelde overtuigingen
Transcription: де hedelde overtuyhinhen
RU: общие убеждения
Example_NL: Gedeelde overtuigingen stellen agenten in staat samen te redeneren.
Example_RU: Общие убеждения позволяют агентам рассуждать совместно.
Category: multi-agent systems

NL: de lerende multi-agent systemen
Transcription: де lerende mαlti-αhent-sistemen
RU: обучающиеся мультиагентные системы
Example_NL: Lerende systemen verbeteren hun samenwerking via ervaring.
Example_RU: Обучающиеся системы улучшают сотрудничество через опыт.
Category: multi-agent systems

NL: de geprivilegieerde agent
Transcription: де heprivilehere αhent
RU: привилегированный агент
Example_NL: Een geprivilegieerde agent heeft meer middelen of informatie dan anderen.
Example_RU: Привилегированный агент имеет больше ресурсов или информации.
Category: multi-agent systems

NL: de stigmergie
Transcription: де stihmerhi
RU: стигмергия
Example_NL: Stigmergie is coördinatie via sporen die agenten achterlaten.
Example_RU: Стигмергия — координация через следы оставляемые агентами.
Category: multi-agent systems

NL: de heterogene multi-agent omgeving
Transcription: де heteroh´ene mαlti-αhent-omhevínх
RU: гетерогенная мультиагентная среда
Example_NL: Heterogene agenten hebben verschillende capaciteiten en kennisbanken.
Example_RU: Гетерогенные агенты имеют разные возможности и базы знаний.
Category: multi-agent systems

NL: het vertrouwensmodel agent
Transcription: хет vertrou´wens-model αhent
RU: модель доверия агента
Example_NL: Het vertrouwensmodel berekent hoe betrouwbaar andere agenten zijn.
Example_RU: Модель доверия вычисляет насколько надёжны другие агенты.
Category: multi-agent systems

NL: de bewustzijnsparadigma
Transcription: де bewusts-zeys-paradigmα
RU: парадигма осведомлённости
Example_NL: Agenten weten welke informatie anderen bezitten via bewustzijnsmodellen.
Example_RU: Агенты знают какой информацией владеют другие через модели.
Category: multi-agent systems

NL: de openwereld aanname
Transcription: де open-wereld-αnname
RU: предположение открытого мира
Example_NL: Openwereld aanname gaat ervan uit dat onbekende feiten mogelijk waar zijn.
Example_RU: Предположение открытого мира допускает что неизвестные факты могут быть верны.
Category: multi-agent systems

NL: de resource allocatie
Transcription: де resurs-αlokα´tsi
RU: распределение ресурсов
Example_NL: Resource allocatie verdeelt beperkte middelen eerlijk over agenten.
Example_RU: Распределение ресурсов делит ограниченные ресурсы среди агентов.
Category: multi-agent systems

NL: de multi-agent planning
Transcription: де mαlti-αhent-plαnínх
RU: мультиагентное планирование
Example_NL: Multi-agent planning coördineert acties van meerdere agenten tegelijk.
Example_RU: Мультиагентное планирование координирует действия нескольких агентов.
Category: multi-agent systems

NL: het simulatieomgeving MAS
Transcription: хет simylα´tsi-omhevínх mas
RU: среда моделирования МАС
Example_NL: Simulatieomgevingen testen multi-agentsystemen voor implementatie.
Example_RU: Среды моделирования тестируют мультиагентные системы перед развёртыванием.
Category: multi-agent systems

NL: de tijdige beloning
Transcription: де teydihe belonínх
RU: своевременное вознаграждение
Example_NL: Tijdige beloning geeft agenten direct feedback op hun acties.
Example_RU: Своевременное вознаграждение даёт агентам немедленную обратную связь.
Category: multi-agent systems

NL: de sociale keuze theorie
Transcription: де sosiale keyze teori
RU: теория общественного выбора
Example_NL: Sociale keuze theorie aggregeert voorkeuren van agenten tot een beslissing.
Example_RU: Теория общественного выбора агрегирует предпочтения агентов в решение.
Category: multi-agent systems

NL: de AI-planning
Transcription: де ey-ey-plαnínх
RU: планирование ИИ
Example_NL: AI-planning zoekt naar reeksen acties die een doel bereiken.
Example_RU: Планирование ИИ ищет последовательности действий для достижения цели.
Category: AI planning

NL: het STRIPS-model
Transcription: хет strіps-model
RU: модель STRIPS
Example_NL: STRIPS definieert acties via precondities en effecten op de toestand.
Example_RU: STRIPS определяет действия через предусловия и эффекты на состояние.
Category: AI planning

NL: de heuristische zoekstrategie
Transcription: де heyristishe zukstrαtehi
RU: эвристическая стратегия поиска
Example_NL: Heuristische zoekstrategieën begeleiden het zoekproces naar het doel.
Example_RU: Эвристические стратегии направляют поиск к цели.
Category: AI planning

NL: de heuristische functie
Transcription: де heyristishe funksi
RU: эвристическая функция
Example_NL: De heuristische functie schat de resterende afstand tot het doel.
Example_RU: Эвристическая функция оценивает оставшееся расстояние до цели.
Category: AI planning

NL: de admissibele heuristiek
Transcription: де αdmisible heyristiek
RU: допустимая эвристика
Example_NL: Een admissibele heuristiek overschat nooit de echte afstand tot het doel.
Example_RU: Допустимая эвристика никогда не переоценивает истинное расстояние.
Category: AI planning

NL: de consistente heuristiek
Transcription: де konsistente heyristiek
RU: непротиворечивая эвристика
Example_NL: Een consistente heuristiek voldoet aan de driehoeksongelijkheid.
Example_RU: Непротиворечивая эвристика удовлетворяет неравенству треугольника.
Category: AI planning

NL: de breedte-eerste zoekstrategie
Transcription: де breedte-erste-zukstrαtehi
RU: поиск в ширину
Example_NL: Breedte-eerste zoek verkent alle knopen op gelijk niveau voor dieper.
Example_RU: Поиск в ширину обходит все узлы одного уровня перед углублением.
Category: AI planning

NL: de diepte-eerste zoekstrategie
Transcription: де diipte-erste-zukstrαtehi
RU: поиск в глубину
Example_NL: Diepte-eerste zoek volgt een pad volledig voor het teruggaat.
Example_RU: Поиск в глубину следует пути до конца перед возвратом.
Category: AI planning

NL: de gradueel verdiepende zoekstrategie
Transcription: де hrαdyeel verdipende zukstrαtehi
RU: итеративное углубление
Example_NL: Gradueel verdiepen combineert voordelen van breedte en diepte-eerst zoeken.
Example_RU: Итеративное углубление объединяет преимущества поиска в ширину и глубину.
Category: AI planning

NL: de Monte-Carlo boom zoekstrategie
Transcription: де monte-kαrlo-bom-zukstrαtehi
RU: поиск по дереву Монте-Карло
Example_NL: MCTS simuleert speelbeurten om de beste zet te vinden.
Example_RU: MCTS симулирует ходы игры для нахождения лучшего хода.
Category: AI planning

NL: het partieel volgordelijk plannen
Transcription: хет pαrsiel volhordelijk plαnínх
RU: частично упорядоченное планирование
Example_NL: POP bouwt plannen op zonder vaste volgorde van stappen.
Example_RU: POP строит планы без фиксированного порядка шагов.
Category: AI planning

NL: de hiërarchische taaknetwerk
Transcription: де hierαrхishe tα´αk-netwerk
RU: иерархическая задачная сеть
Example_NL: HTN verfijnt abstracte taken tot uitvoerbare primitieven.
Example_RU: HTN уточняет абстрактные задачи до исполнимых примитивов.
Category: AI planning

NL: de doeloriënteerde actie planning
Transcription: де duелoriεnteerde αksi-plαnínх
RU: целеориентированное планирование действий
Example_NL: GOAP genereert plannen op basis van acties en gewenste eindtoestanden.
Example_RU: GOAP создаёт планы на основе действий и желаемых конечных состояний.
Category: AI planning

NL: de klassieke planningstaak
Transcription: де klαsieke plαnínхstα´αk
RU: классическая задача планирования
Example_NL: Klassieke planners vereisen deterministische volledig observeerbare omgevingen.
Example_RU: Классические планировщики требуют детерминированных наблюдаемых сред.
Category: AI planning

NL: de temporele planning
Transcription: де temporele plαnínх
RU: темпоральное планирование
Example_NL: Temporele planning integreert tijdsbeperkingen in het planningsproces.
Example_RU: Темпоральное планирование интегрирует временные ограничения в процесс.
Category: AI planning

NL: de probabilistische planning
Transcription: де probαbilistishe plαnínх
RU: вероятностное планирование
Example_NL: Probabilistische planners houden rekening met onzekere actie-uitkomsten.
Example_RU: Вероятностные планировщики учитывают неопределённые результаты действий.
Category: AI planning

NL: de continue planning
Transcription: де konti´nue plαnínх
RU: непрерывное планирование
Example_NL: Continue planning herplant voortdurend op basis van nieuwe informatie.
Example_RU: Непрерывное планирование постоянно перепланирует на основе новых данных.
Category: AI planning

NL: de multiobjectief-optimalisatie
Transcription: де mαlti-objеktif-optimαlizα´tsi
RU: многоцелевая оптимизация
Example_NL: Multiobjectief-optimalisatie balanst meerdere conflicterende doelstellingen.
Example_RU: Многоцелевая оптимизация балансирует конкурирующие цели.
Category: AI planning

NL: de evolutionaire strategie
Transcription: де evolytionere strαtehi
RU: эволюционная стратегия
Example_NL: Evolutionaire strategieën optimaliseren continue parameters via selectie.
Example_RU: Эволюционные стратегии оптимизируют непрерывные параметры через отбор.
Category: AI planning

NL: de beperkingssatisfactieprobleem
Transcription: де beperkínхssαtisfαksi-probleem
RU: задача удовлетворения ограничений
Example_NL: CSP zoekt toewijzingen die alle opgelegde beperkingen voldoen.
Example_RU: CSP ищет назначения удовлетворяющие всем ограничениям.
Category: AI planning

NL: de beperkingsvoortplanting
Transcription: де beperkínхs-vurtplαntínх
RU: распространение ограничений
Example_NL: Beperkingsvoortplanting reduceert de zoekruimte door vroeg te elimineren.
Example_RU: Распространение ограничений сокращает пространство поиска ранним отсевом.
Category: AI planning

NL: de toewijzingsalgoritme
Transcription: де toewijzínхs-αlhoritme
RU: алгоритм назначения
Example_NL: Toewijzingsalgoritmen verdelen taken optimaal over agenten of hulpbronnen.
Example_RU: Алгоритмы назначения оптимально распределяют задачи по агентам.
Category: AI planning

NL: het mixed integer programming
Transcription: хет mixt inteher-prohrαmerinх
RU: смешанное целочисленное программирование
Example_NL: MIP combineert continue en gehele variabelen voor optimalisatie.
Example_RU: MIP объединяет непрерывные и целые переменные для оптимизации.
Category: AI planning

NL: de gradient descent optimalisatie
Transcription: де hrαdient desent optimαlizα´tsi
RU: оптимизация градиентным спуском
Example_NL: Gradient descent minimaliseert verliezen via de helling van de gradiënt.
Example_RU: Градиентный спуск минимизирует потери по наклону градиента.
Category: AI planning

NL: de stochastische optimalisatie
Transcription: де stokαstishe optimαlizα´tsi
RU: стохастическая оптимизация
Example_NL: Stochastische methoden gebruiken willekeurigheid om beter te zoeken.
Example_RU: Стохастические методы используют случайность для улучшения поиска.
Category: AI planning

NL: de sequentieel beslissingsproces
Transcription: де sekwentsieel beslissínхsproces
RU: последовательный процесс принятия решений
Example_NL: Sequentieel beslissen modelleert keuzeproblemen met gevolgen in de tijd.
Example_RU: Последовательное принятие решений моделирует задачи выбора во времени.
Category: AI planning

NL: de planningsgraaf
Transcription: де plαnínхs-hrααf
RU: граф планирования
Example_NL: De planningsgraaf visualiseert de haalbaarheid van doelstelling in stappen.
Example_RU: Граф планирования визуализирует достижимость цели по шагам.
Category: AI planning

NL: de modelgebaseerde planning
Transcription: де model-heseerde plαnínх
RU: планирование на основе модели
Example_NL: Modelgebaseerde planning gebruikt een interne omgevingsmodel voor beslissingen.
Example_RU: Планирование на основе модели использует внутреннюю модель среды.
Category: AI planning

NL: de modelvrijede planning
Transcription: де model-vriye plαnínх
RU: безмодельное планирование
Example_NL: Modelvrij planning leert direct van ervaringen zonder omgevingsmodel.
Example_RU: Безмодельное планирование обучается из опыта без модели среды.
Category: AI planning

NL: de taakontledingsstructuur
Transcription: де tα´αk-ontledínхs-strukturα
RU: структура декомпозиции задач
Example_NL: Taakontledingsstructuur deelt complexe taken op in beheersbare stukken.
Example_RU: Структура декомпозиции делит сложные задачи на управляемые части.
Category: AI planning

NL: het aanpassend plannen
Transcription: хет αnpαssend plαnínх
RU: адаптивное планирование
Example_NL: Aanpassend plannen herziet het plan als de omgeving onverwacht verandert.
Example_RU: Адаптивное планирование пересматривает план при неожиданных изменениях.
Category: AI planning

NL: de tijdschema-optimalisatie
Transcription: де teydsxemα-optimαlizα´tsi
RU: оптимизация расписания
Example_NL: Tijdschema-optimalisatie wijst tijdvakken toe aan taken met conflicten.
Example_RU: Оптимизация расписания распределяет временные слоты для задач с конфликтами.
Category: AI planning

NL: de transportrouteoptimalisatie
Transcription: де trαnsport-rute-optimαlizα´tsi
RU: оптимизация транспортных маршрутов
Example_NL: AI optimaliseert logistieke routes voor minimale kosten en tijd.
Example_RU: ИИ оптимизирует логистические маршруты для минимальных затрат.
Category: AI planning

NL: het travelling salesman probleem
Transcription: хет trαvelínх seyls mαn probleem
RU: задача коммивояжёра
Example_NL: Het probleem zoekt de kortste route langs alle steden.
Example_RU: Задача ищет кратчайший маршрут через все города.
Category: AI planning

NL: de voorraadbeheer-optimalisatie
Transcription: де vurrα´αd-behe´r-optimαlizα´tsi
RU: оптимизация управления запасами
Example_NL: AI optimaliseert voorraadniveaus voor minimale kosten en maximale service.
Example_RU: ИИ оптимизирует уровни запасов для минимальных затрат и сервиса.
Category: AI planning

NL: de planningsrobustness
Transcription: де plαnínхs-roby´stnes
RU: устойчивость планирования
Example_NL: Robuuste plannen houden rekening met onvoorziene verstoringen.
Example_RU: Устойчивые планы учитывают непредвиденные нарушения.
Category: AI planning

NL: de gecombineerde planning en uitvoering
Transcription: де hekombineerde plαnínх en eytvoerínх
RU: объединённые планирование и исполнение
Example_NL: Gecombineerde systemen plannen en handelen tegelijkertijd.
Example_RU: Объединённые системы планируют и действуют одновременно.
Category: AI planning

NL: de kunstmatige algemene intelligentie
Transcription: де kynstmαtige αlhemene intelihentsi
RU: искусственный общий интеллект
Example_NL: AGI beschrijft een AI die elke intellectuele taak van mensen kan uitvoeren.
Example_RU: AGI — ИИ способный выполнять любую интеллектуальную задачу человека.
Category: AGI future

NL: de AI-winter
Transcription: де ey-ey-winter
RU: зима ИИ
Example_NL: Een AI-winter is een periode van verminderde investeringen en interesse in AI.
Example_RU: Зима ИИ — период сниженных инвестиций и интереса к ИИ.
Category: AGI future

NL: de AI-lente
Transcription: де ey-ey-lente
RU: весна ИИ
Example_NL: Een AI-lente is een periode van hernieuwd enthousiasme en doorbraken.
Example_RU: Весна ИИ — период обновлённого энтузиазма и прорывов.
Category: AGI future

NL: het schaalwetten
Transcription: хет sxαl-weten
RU: законы масштабирования
Example_NL: Schaalwetten beschrijven hoe modelprestaties groeien met data en parameters.
Example_RU: Законы масштабирования описывают рост качества с данными и параметрами.
Category: AGI future

NL: de opkomende capaciteiten
Transcription: де opkomende kαpαsiteyt
RU: возникающие возможности
Example_NL: Opkomende capaciteiten verschijnen onverwacht bij grotere modellen.
Example_RU: Возникающие возможности появляются неожиданно у больших моделей.
Category: AGI future

NL: de universele functiebenaderaar
Transcription: де universele funksi-benaderαr
RU: универсальный аппроксиматор
Example_NL: Neurale netwerken zijn universele functiebenadering voor complexe problemen.
Example_RU: Нейронные сети — универсальные аппроксиматоры для сложных задач.
Category: AGI future

NL: de embodied intelligence
Transcription: де embodied intelihentsi
RU: воплощённый интеллект
Example_NL: Embodied intelligentie stelt dat intelligentie lichaam en omgeving vereist.
Example_RU: Воплощённый интеллект предполагает что разум требует тела и среды.
Category: AGI future

NL: de cognitieve architectuur
Transcription: де kohnitiφe αrxitektyur
RU: когнитивная архитектура
Example_NL: Cognitieve architecturen modelleren de geest als een informatieverwerkend systeem.
Example_RU: Когнитивные архитектуры моделируют разум как систему обработки информации.
Category: AGI future

NL: de SOAR architectuur
Transcription: де soαr αrxitektyur
RU: архитектура SOAR
Example_NL: SOAR is een cognitieve architectuur die leren en probleemoplossing integreert.
Example_RU: SOAR — когнитивная архитектура интегрирующая обучение и решение задач.
Category: AGI future

NL: de ACT-R architectuur
Transcription: де αkt-er αrxitektyur
RU: архитектура ACT-R
Example_NL: ACT-R modelleert cognitie via gedistribueerde modulen voor geheugen en actie.
Example_RU: ACT-R моделирует познание через распределённые модули памяти и действия.
Category: AGI future

NL: de AI-bewustzijn
Transcription: де ey-ey-bewuststseyn
RU: сознание ИИ
Example_NL: Debates gaan over of AI ooit werkelijk bewustzijn kan ontwikkelen.
Example_RU: Дискуссии о том может ли ИИ когда-либо развить подлинное сознание.
Category: AGI future

NL: de filosofie van de geest en AI
Transcription: де filosφi van de heyst en ey-ey
RU: философия разума и ИИ
Example_NL: Filosofische vragen over bewustzijn zijn centraal voor AI-onderzoek.
Example_RU: Философские вопросы о сознании центральны для исследований ИИ.
Category: AGI future

NL: de Chinese Kamer redenering
Transcription: де xinese kα´mer-redenerinх
RU: аргумент Китайской комнаты
Example_NL: De Chinese Kamer betwist dat computersimulaties echt kunnen begrijpen.
Example_RU: Китайская комната оспаривает что вычисления дают подлинное понимание.
Category: AGI future

NL: de multi-modale intelligentie
Transcription: де mαlti-modα´le intelihentsi
RU: мультимодальный интеллект
Example_NL: Multi-modale intelligentie integreert taal beeld geluid en actie.
Example_RU: Мультимодальный интеллект интегрирует язык изображение звук и действие.
Category: AGI future

NL: de werkgeheugen AI
Transcription: де werkxeheuhen ey-ey
RU: рабочая память ИИ
Example_NL: Werkgeheugen laat AI tijdelijk informatie vasthouden voor taken.
Example_RU: Рабочая память позволяет ИИ временно хранить информацию для задач.
Category: AGI future

NL: de redeneren over analogieën
Transcription: де redenerinх over αnαlohi´yen
RU: рассуждение по аналогии
Example_NL: Analogisch redeneren past kennis uit één domein toe op een ander.
Example_RU: Аналогическое рассуждение переносит знания из одной области в другую.
Category: AGI future

NL: de abstracte redenering
Transcription: де αbstrαkte redenerinх
RU: абстрактное рассуждение
Example_NL: Abstracte redenering verwerkt symbolen en patronen zonder concrete inhoud.
Example_RU: Абстрактное рассуждение обрабатывает символы и паттерны без конкретного содержания.
Category: AGI future

NL: de common sense redenering
Transcription: де kɔmmen sens redenerinх
RU: рассуждение здравого смысла
Example_NL: Common sense redenering vraagt om breed gedeelde wereldkennis.
Example_RU: Рассуждение здравого смысла требует широко разделяемых знаний о мире.
Category: AGI future

NL: de few-shot generalisation
Transcription: де fyu-ʃɔt-xenərαlizα´si
RU: обобщение по малому числу примеров
Example_NL: Few-shot generalisation past eerder geleerde taken toe op nieuwe problemen.
Example_RU: Обобщение по немногим примерам применяет ранее усвоенные задачи к новым.
Category: AGI future

NL: de transfer learning doorbraak
Transcription: де trαnsfer-lernínх-durbrα´αk
RU: прорыв переноса обучения
Example_NL: Transfer learning doorbraken versnelden de AI-ontwikkeling aanzienlijk.
Example_RU: Прорывы переноса обучения значительно ускорили развитие ИИ.
Category: AGI future

NL: de continu leren AI
Transcription: де konti´nue lernínх ey-ey
RU: непрерывное обучение ИИ
Example_NL: Continu leren voorkomt dat AI eerder geleerde kennis vergeet.
Example_RU: Непрерывное обучение предотвращает забывание ранее усвоенных знаний.
Category: AGI future

NL: het catastrofaal vergeten
Transcription: хет kαtαstrofα´l verheten
RU: катастрофическое забывание
Example_NL: Catastrofaal vergeten treedt op als een neuraal netwerk nieuwe kennis overleert.
Example_RU: Катастрофическое забывание возникает когда модель переобучается новым данным.
Category: AGI future

NL: de neuroplasticiteit in AI
Transcription: де neyroplαstisiteyt in ey-ey
RU: нейропластичность в ИИ
Example_NL: Neuroplasticiteit in AI verwijst naar het aanpassen van verbindingen tijdens leren.
Example_RU: Нейропластичность в ИИ — адаптация связей в процессе обучения.
Category: AGI future

NL: de bio-geïnspireerde AI
Transcription: де bio-heïnspireerde ey-ey
RU: биовдохновенный ИИ
Example_NL: Bio-geïnspireerde AI leert van de architectuur van het menselijk brein.
Example_RU: Биовдохновенный ИИ черпает из архитектуры человеческого мозга.
Category: AGI future

NL: de morfologische berekening
Transcription: де morfoloh´ishe berekenínх
RU: морфологические вычисления
Example_NL: Morfologische berekening gebruikt de fysieke structuur voor rekentaken.
Example_RU: Морфологические вычисления используют физическую структуру для вычислений.
Category: AGI future

NL: het neuromorfe computing
Transcription: хет neyromorfe kompytínх
RU: нейроморфные вычисления
Example_NL: Neuromorfe chips imiteren de structuur en functie van het brein.
Example_RU: Нейроморфные чипы имитируют структуру и функцию мозга.
Category: AGI future

NL: de AI-governance wereldwijd
Transcription: де ey-ey-huvеrnαntsi werelt-weyt
RU: глобальное управление ИИ
Example_NL: Wereldwijde AI-governance coördineert internationale AI-beleidsafspraken.
Example_RU: Глобальное управление ИИ координирует международные политические договорённости.
Category: AGI future

NL: de AI-impact op arbeid
Transcription: де ey-ey-impαkt op αrbeyt
RU: влияние ИИ на труд
Example_NL: AI automatisering verandert het landschap van banen en vaardigheden.
Example_RU: Автоматизация ИИ меняет рынок труда и необходимые навыки.
Category: AGI future

NL: het universeel basisinkomen en AI
Transcription: хет universeel bαsis-inkomen en ey-ey
RU: безусловный базовый доход и ИИ
Example_NL: UBI wordt geopperd als maatregel bij baanverlies door AI-automatisering.
Example_RU: БОД предлагается как мера при потере работы из-за автоматизации.
Category: AGI future

NL: de AI-democratisering
Transcription: де ey-ey-demokratizering
RU: демократизация ИИ
Example_NL: AI-democratisering vergroot de toegang tot AI-tools voor iedereen.
Example_RU: Демократизация ИИ расширяет доступ к инструментам ИИ для всех.
Category: AGI future

NL: de open-source AI
Transcription: де open-sors ey-ey
RU: открытый ИИ
Example_NL: Open-source AI-modellen zijn vrij beschikbaar voor onderzoek en gebruik.
Example_RU: Открытые ИИ-модели свободно доступны для исследований и использования.
Category: AGI future

NL: de AI-soevereiniteit
Transcription: де ey-ey-suvereyniteyt
RU: суверенитет ИИ
Example_NL: AI-soevereiniteit beschrijft het recht van landen eigen AI-beleid te voeren.
Example_RU: Суверенитет ИИ — право стран проводить собственную ИИ-политику.
Category: AGI future

NL: de toekomst van AI onderzoek
Transcription: де tukɔmst van ey-ey onterzu´x
RU: будущее исследований ИИ
Example_NL: Toekomstig onderzoek richt zich op veiligheid interpretabiliteit en AGI.
Example_RU: Будущие исследования фокусируются на безопасности и AGI.
Category: AGI future

NL: de AI-voorspelling voor 2030
Transcription: де ey-ey-vurspelínх vur tyen-der
RU: прогноз ИИ к 2030 году
Example_NL: Onderzoekers voorspellen significante AGI-doorbraken vóór 2030.
Example_RU: Исследователи прогнозируют значительные прорывы AGI до 2030 года.
Category: AGI future

NL: de taalagentemogelijkheden
Transcription: де tα´αl-αhenten-mohelikheden
RU: возможности языковых агентов
Example_NL: Taalagenten combineren taalmodellen met geheugen en toolgebruik.
Example_RU: Языковые агенты объединяют языковые модели с памятью и инструментами.
Category: AGI future

NL: de autonoom wetenschappelijk onderzoek
Transcription: де αutono´m wetenshαppelijk onterzu´x
RU: автономные научные исследования
Example_NL: AI-systemen kunnen hypotheses genereren en experimenteel testen.
Example_RU: ИИ-системы могут генерировать гипотезы и экспериментально проверять.
Category: AGI future

NL: de AI-gedistribueerde redeneren
Transcription: де ey-ey-hedistribyu´erde redenerinх
RU: распределённое рассуждение ИИ
Example_NL: Gedistribueerd redeneren verdeelt cognitieve taken over meerdere AI-systemen.
Example_RU: Распределённое рассуждение разделяет когнитивные задачи между системами.
Category: AGI future

NL: de geavanceerde agentenarchitectuur
Transcription: де hevαnseerde αhenten-αrxitektyur
RU: продвинутая архитектура агентов
Example_NL: Geavanceerde architecturen geven AI's interne monoloog planning en geheugen.
Example_RU: Продвинутые архитектуры дают ИИ монолог планирование и память.
Category: AGI future

NL: het AI-tijdperk
Transcription: хет ey-ey-teydperk
RU: эпоха ИИ
Example_NL: Het AI-tijdperk beschrijft de huidige periode van snelle AI-ontwikkeling.
Example_RU: Эпоха ИИ описывает нынешний период быстрого развития ИИ.
Category: AGI future

NL: de transformatieve AI
Transcription: де trαnsformαti´ve ey-ey
RU: трансформативный ИИ
Example_NL: Transformatieve AI is AI die de maatschappij fundamenteel verandert.
Example_RU: Трансформативный ИИ фундаментально изменяет общество.
Category: AGI future

NL: de AI-kloof
Transcription: де ey-ey-klu´ft
RU: разрыв в ИИ
Example_NL: De AI-kloof beschrijft ongelijke verdeling van AI-voordelen wereldwijd.
Example_RU: Разрыв в ИИ описывает неравное распределение преимуществ ИИ.
Category: AGI future

NL: de post-AGI samenleving
Transcription: де post-αhei-sαmelevínх
RU: постAGI-общество
Example_NL: De post-AGI samenleving beschrijft een wereld na de komst van AGI.
Example_RU: ПостAGI-общество описывает мир после появления AGI.
Category: AGI future

NL: de machine-mens symbiose
Transcription: де mαʃine-mens simbio´ze
RU: симбиоз машины и человека
Example_NL: Machine-mens symbiose integreert AI naadloos in menselijke cognitie.
Example_RU: Симбиоз машины и человека интегрирует ИИ в познание человека.
Category: AGI future

NL: de cognitieve versterking
Transcription: де kohnitiφe versterkínх
RU: когнитивное усиление
Example_NL: Cognitieve versterking vergroot menselijke intellectuele capaciteiten via AI.
Example_RU: Когнитивное усиление расширяет интеллектуальные способности человека через ИИ.
Category: AGI future

NL: de menselijk-AI co-evolutie
Transcription: де menselijk-ey-ey-ko-evolytsi
RU: коэволюция человека и ИИ
Example_NL: Mens en AI evolueren samen en beïnvloeden elkaars capaciteiten.
Example_RU: Человек и ИИ развиваются вместе влияя на возможности друг друга.
Category: AGI future

NL: de zelfaandachtsblok
Transcription: zɛl.fɑːn.dɑxts.blɔk
RU: блок самовнимания
Example_NL: Elk zelfaandachtsblok berekent context-vectoren parallel.
Example_RU: Каждый блок самовнимания вычисляет контекстные векторы параллельно.
Category: architectuur

NL: de positie-inbedding
Transcription: poː.zi.tsi.ɪn.bɛ.dɪŋ
RU: позиционное вложение
Example_NL: De positie-inbedding voegt volgordeinformatie aan tokens toe.
Example_RU: Позиционное вложение добавляет информацию о порядке к токенам.
Category: architectuur

NL: de roterende inbedding
Transcription: roː.teː.rən.də ɪn.bɛ.dɪŋ
RU: ротационное вложение
Example_NL: Roterende inbeddingen verbeteren extrapolatie naar lange context.
Example_RU: Ротационные вложения улучшают экстраполяцию на длинный контекст.
Category: architectuur

NL: de meerkops-aandacht
Transcription: meːr.kɔps.ʔaːn.dɑxt
RU: многоголовое внимание
Example_NL: Meerkops-aandacht laat het model verschillende relaties leren.
Example_RU: Многоголовое внимание позволяет модели изучать разные отношения.
Category: architectuur

NL: de gegroepeerde aandacht
Transcription: xə.xruː.peːr.də ʔaːn.dɑxt
RU: сгруппированное внимание
Example_NL: Gegroepeerde aandacht bespaart geheugen tijdens inferentie.
Example_RU: Сгруппированное внимание экономит память во время инференса.
Category: architectuur

NL: de restverbinding
Transcription: rɛst.fər.bɪn.dɪŋ
RU: остаточное соединение
Example_NL: Restverbindingen helpen gradiënten door diepe netten te stromen.
Example_RU: Остаточные соединения помогают градиентам течь через глубокие сети.
Category: architectuur

NL: de groepsnormalisatie
Transcription: xruːps.nɔr.maː.li.zaː.tsi
RU: групповая нормализация
Example_NL: Groepsnormalisatie werkt goed bij kleine batchgroottes.
Example_RU: Групповая нормализация хорошо работает при малых размерах батча.
Category: architectuur

NL: de RMS-normalisatie
Transcription: ɛr.ɛm.ɛs.nɔr.maː.li.zaː.tsi
RU: RMS-нормализация
Example_NL: RMS-normalisatie vereenvoudigt de berekening van laagnorm.
Example_RU: RMS-нормализация упрощает вычисление нормы слоя.
Category: architectuur

NL: de mengsel-van-experts
Transcription: mɛŋ.səl.fɑn.ɛk.spɛrts
RU: смесь экспертов
Example_NL: Mengsel-van-experts activeert slechts enkele subnetten per token.
Example_RU: Смесь экспертов активирует только несколько подсетей на токен.
Category: architectuur

NL: de routerende laag
Transcription: ruː.teː.rən.də laːx
RU: маршрутизирующий слой
Example_NL: De routerende laag kiest welke expert elk token verwerkt.
Example_RU: Маршрутизирующий слой выбирает какой эксперт обрабатывает токен.
Category: architectuur

NL: de schaarse activatie
Transcription: sxaːr.sə ɑk.ti.vaː.tsi
RU: разрежённая активация
Example_NL: Schaarse activatie verlaagt rekenkosten van grote modellen.
Example_RU: Разрежённая активация снижает вычислительные затраты больших моделей.
Category: architectuur

NL: de breed-en-diep architectuur
Transcription: breːt.ɛn.diːp ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура широкая-и-глубокая
Example_NL: De breed-en-diep architectuur combineert memorisatie en generalisatie.
Example_RU: Архитектура широкая-и-глубокая сочетает запоминание и обобщение.
Category: architectuur

NL: de visie-transformer
Transcription: vi.zi.trɑns.fɔr.mər
RU: визуальный трансформер
Example_NL: De visie-transformer verdeelt beelden in vlakke patches.
Example_RU: Визуальный трансформер делит изображения на плоские патчи.
Category: architectuur

NL: de patch-inbedding
Transcription: pɛtʃ.ɪn.bɛ.dɪŋ
RU: патч-вложение
Example_NL: De patch-inbedding zet beeldfragmenten om in tokens.
Example_RU: Патч-вложение превращает фрагменты изображения в токены.
Category: architectuur

NL: de difusiemodel-trunk
Transcription: di.fy.zi.moː.dɛl.trɵŋk
RU: ствол диффузионной модели
Example_NL: De trunk van het difusiemodel voorspelt ruis bij elke stap.
Example_RU: Ствол диффузионной модели предсказывает шум на каждом шаге.
Category: architectuur

NL: de ruisplanner
Transcription: rœys.plɑ.nər
RU: планировщик шума
Example_NL: De ruisplanner bepaalt hoe diffusie ruis toevoegt of verwijdert.
Example_RU: Планировщик шума определяет как диффузия добавляет или убирает шум.
Category: training

NL: de cosinus-leerrate
Transcription: koː.si.nɵs.leːr.raː.tə
RU: косинусная скорость обучения
Example_NL: De cosinus-leerrate vermindert geleidelijk tijdens training.
Example_RU: Косинусная скорость обучения постепенно снижается во время обучения.
Category: training

NL: de opwarmfase
Transcription: ɔp.wɑrm.faː.zə
RU: фаза разогрева
Example_NL: De opwarmfase verhoogt de leerrate langzaam vanaf nul.
Example_RU: Фаза разогрева медленно повышает скорость обучения с нуля.
Category: training

NL: de gradiëntclipping
Transcription: xraː.di.ɛnt.klɪ.pɪŋ
RU: обрезка градиентов
Example_NL: Gradiëntclipping voorkomt exploderende gradiënten in RNN.
Example_RU: Обрезка градиентов предотвращает взрыв градиентов в RNN.
Category: training

NL: de gemengde-precisie training
Transcription: xə.mɛŋ.də.preː.si.zi treː.nɪŋ
RU: обучение со смешанной точностью
Example_NL: Gemengde-precisie training versnelt rekenwerk op moderne GPU.
Example_RU: Обучение со смешанной точностью ускоряет вычисления на современных GPU.
Category: training

NL: de labelgladstrijking
Transcription: laː.bəl.xlɑt.strɛi.kɪŋ
RU: сглаживание меток
Example_NL: Labelgladstrijking maakt het model minder zelfverzekerd.
Example_RU: Сглаживание меток делает модель менее самоуверенной.
Category: training

NL: de kruisvalidatie-vouw
Transcription: krœys.vɑ.li.daː.tsi.vʌu
RU: складка перекрёстной проверки
Example_NL: Elke vouw van kruisvalidatie test op een ander deel.
Example_RU: Каждая складка перекрёстной проверки тестирует на другой части.
Category: training

NL: de gestratifieerde steekproef
Transcription: xə.straː.ti.fi.eːr.də steːk.pruːf
RU: стратифицированная выборка
Example_NL: Een gestratifieerde steekproef behoudt klasseverhoudingen.
Example_RU: Стратифицированная выборка сохраняет пропорции классов.
Category: training

NL: de tegenfeitelijke uitleg
Transcription: teː.xən.fɛi.tə.lə.kə œyt.lɛx
RU: контрфактическое объяснение
Example_NL: Een tegenfeitelijke uitleg toont de kleinste wijziging voor ander resultaat.
Example_RU: Контрфактическое объяснение показывает минимальное изменение для иного результата.
Category: ethiek

NL: de saillantiekaart
Transcription: sɑ.jɑn.si.kaːrt
RU: карта выпуклости
Example_NL: De saillantiekaart toont welke pixels de beslissing bepalen.
Example_RU: Карта выпуклости показывает какие пиксели определяют решение.
Category: use-case

NL: de aandachtsvisualisatie
Transcription: ʔaːn.dɑxts.vi.zy.aː.li.zaː.tsi
RU: визуализация внимания
Example_NL: Aandachtsvisualisatie toont waar het model naar kijkt.
Example_RU: Визуализация внимания показывает на что смотрит модель.
Category: use-case

NL: de jailbreak-aanval
Transcription: dʒeːl.breːk.aːn.vɑl
RU: джейлбрейк-атака
Example_NL: Een jailbreak-aanval omzeilt de veiligheidsfilters van het model.
Example_RU: Джейлбрейк-атака обходит фильтры безопасности модели.
Category: ethiek

NL: de tegenstrijdige voorbeeld
Transcription: teː.xən.strɛi.də.xə vor.beːlt
RU: состязательный пример
Example_NL: Een tegenstrijdige voorbeeld bedriegt het beeldherkenningsmodel.
Example_RU: Состязательный пример обманывает модель распознавания изображений.
Category: ethiek

NL: de leestoegang-aanval
Transcription: leːs.tuː.xɑŋ.aːn.vɑl
RU: атака на чтение
Example_NL: Een leestoegang-aanval probeert trainingsdata te reconstrueren.
Example_RU: Атака на чтение пытается восстановить обучающие данные.
Category: ethiek

NL: de modelinversie
Transcription: moː.dɛl.ɪn.vɛr.zi
RU: инверсия модели
Example_NL: Modelinversie reconstrueert input uit modeluitvoer.
Example_RU: Инверсия модели восстанавливает вход из выхода модели.
Category: ethiek

NL: de lidmaatschapsinferentie
Transcription: lɪt.maːt.sxɑps.ɪn.fə.rɛn.tsi
RU: инференция членства
Example_NL: Lidmaatschapsinferentie onthult of een record in training zat.
Example_RU: Инференция членства раскрывает был ли запис в обучении.
Category: ethiek

NL: de modelvergiftiging
Transcription: moː.dɛl.vər.xɪf.tə.xɪŋ
RU: отравление модели
Example_NL: Modelvergiftiging plaatst kwaadaardige patronen in trainingsdata.
Example_RU: Отравление модели помещает вредоносные шаблоны в обучающие данные.
Category: ethiek

NL: de achterdeurvergiftiging
Transcription: ɑx.tər.døːr.vər.xɪf.tə.xɪŋ
RU: отравление чёрным ходом
Example_NL: Achterdeurvergiftiging activeert verkeerd gedrag bij triggerwoord.
Example_RU: Отравление чёрным ходом активирует неверное поведение по триггеру.
Category: ethiek

NL: de veilige meerpartij-berekening
Transcription: vɛi.lə.xə meːr.pɑr.tɛi.bə.reː.kə.nɪŋ
RU: безопасное многостороннее вычисление
Example_NL: Veilige meerpartij-berekening verbergt invoer tussen partijen.
Example_RU: Безопасное многостороннее вычисление скрывает вход между сторонами.
Category: ethiek

NL: de vertrouwen-en-veiligheid
Transcription: fər.trʌu.wən.ɛn.vɛi.lə.xɛit
RU: доверие и безопасность
Example_NL: Vertrouwen-en-veiligheid teams beoordelen modeloutput op risico.
Example_RU: Команды доверия и безопасности оценивают вывод модели на риск.
Category: ethiek

NL: de rode-team-test
Transcription: roː.də.tiːm.tɛst
RU: тест красной команды
Example_NL: De rode-team-test zoekt zwakke plekken in AI-systemen.
Example_RU: Тест красной команды ищет слабые места в ИИ-системах.
Category: ethiek

NL: de gegevensblad
Transcription: xə.xeː.vəns.blɑt
RU: лист данных
Example_NL: Het gegevensblad beschrijft herkomst van trainingsmateriaal.
Example_RU: Лист данных описывает происхождение обучающего материала.
Category: ethiek

NL: de impactbeoordeling
Transcription: ɪm.pɑkt.bə.oːr.də.lɪŋ
RU: оценка воздействия
Example_NL: Een impactbeoordeling weegt risico's van AI-systeem af.
Example_RU: Оценка воздействия взвешивает риски ИИ-системы.
Category: ethiek

NL: de algoritmische audit
Transcription: ɑl.xoː.rɪt.mi.sə ʔʌu.dɪt
RU: алгоритмический аудит
Example_NL: Een algoritmische audit controleert eerlijkheid van modellen.
Example_RU: Алгоритмический аудит проверяет справедливость моделей.
Category: ethiek

NL: de gelijke kans
Transcription: xə.lɛi.kə kɑns
RU: равные шансы
Example_NL: Gelijke kans toets ware-positieve rates over groepen.
Example_RU: Равные шансы проверяют истинно-положительные ставки по группам.
Category: ethiek

NL: de gekalibreerde voorspelling
Transcription: xə.ka.li.breːr.də voːr.spɛ.lɪŋ
RU: калиброванное предсказание
Example_NL: Een gekalibreerde voorspelling weerspiegelt echte kansen.
Example_RU: Калиброванное предсказание отражает истинные вероятности.
Category: metriek

NL: de Brier-score
Transcription: briːr.skɔr
RU: оценка Брайера
Example_NL: De Brier-score meet kwaliteit van kansvoorspellingen.
Example_RU: Оценка Брайера измеряет качество вероятностных предсказаний.
Category: metriek

NL: de logverliesfunctie
Transcription: lɔx.fər.liːs.fɵŋk.tsi
RU: функция логарифмических потерь
Example_NL: De logverliesfunctie straft zelfverzekerde fouten zwaar.
Example_RU: Функция логарифмических потерь сильно штрафует уверенные ошибки.
Category: metriek

NL: de kruisentropie
Transcription: krœys.ɛn.troː.pi
RU: перекрёстная энтропия
Example_NL: Kruisentropie meet afstand tussen twee kansverdelingen.
Example_RU: Перекрёстная энтропия измеряет расстояние между двумя распределениями.
Category: metriek

NL: de Wasserstein-afstand
Transcription: vɑ.sər.stɛin.ɑf.stɑnt
RU: расстояние Вассерштейна
Example_NL: Wasserstein-afstand vergelijkt geometrie van twee verdelingen.
Example_RU: Расстояние Вассерштейна сравнивает геометрию двух распределений.
Category: metriek

NL: de wortel-gemiddelde-kwadraatfout
Transcription: wɔr.təl.xə.mɪ.dəl.də.kwa.draːt.fʌut
RU: корень из среднеквадратичной ошибки
Example_NL: De wortel-gemiddelde-kwadraatfout heeft dezelfde eenheid als doel.
Example_RU: Корень из среднеквадратичной ошибки имеет ту же единицу что цель.
Category: metriek

NL: de R-kwadraat-score
Transcription: ɛr.kwa.draːt.skɔr
RU: R-квадрат
Example_NL: R-kwadraat-score meet verklaarde variantie in regressie.
Example_RU: R-квадрат измеряет объяснённую дисперсию в регрессии.
Category: metriek

NL: de Matthews-correlatiecoëfficiënt
Transcription: mɛ.tjuːs.kɔ.rə.laː.tsi.koː.ɛ.fi.ʃɛnt
RU: коэффициент корреляции Мэтьюса
Example_NL: Matthews-correlatiecoëfficiënt werkt goed bij onevenwichtige klassen.
Example_RU: Коэффициент корреляции Мэтьюса хорошо работает при несбалансированных классах.
Category: metriek

NL: de Cohen-kappa
Transcription: koː.ən.kɑ.paː
RU: каппа Коэна
Example_NL: Cohen-kappa corrigeert nauwkeurigheid voor toevalsovereenstemming.
Example_RU: Каппа Коэна корректирует точность на случайное совпадение.
Category: metriek

NL: de top-k nauwkeurigheid
Transcription: tɔp.ka.nʌu.kø.rə.xɛit
RU: точность top-k
Example_NL: Top-k nauwkeurigheid telt antwoord goed als doel in top-k staat.
Example_RU: Точность top-k считает ответ верным если цель в top-k.
Category: metriek

NL: de gemiddelde gemiddelde precisie
Transcription: xə.mɪ.dəl.də xə.mɪ.dəl.də preː.si.zi
RU: средняя средняя точность
Example_NL: De gemiddelde gemiddelde precisie scoort objectdetectiemodellen.
Example_RU: Средняя средняя точность оценивает модели детекции объектов.
Category: metriek

NL: de intersectie-over-unie
Transcription: ɪn.tər.sɛk.tsi.oː.vər.y.ni
RU: пересечение над объединением
Example_NL: Intersectie-over-unie meet overlap van begrenzingsvakken.
Example_RU: Пересечение над объединением измеряет перекрытие ограничивающих рамок.
Category: metriek

NL: de Dice-coëfficiënt
Transcription: dʌis.koː.ɛ.fi.ʃɛnt
RU: коэффициент Дайса
Example_NL: De Dice-coëfficiënt evalueert segmentatiekwaliteit.
Example_RU: Коэффициент Дайса оценивает качество сегментации.
Category: metriek

NL: de panoptische kwaliteit
Transcription: pɑ.nɔp.ti.sə kwɑ.li.tɛit
RU: паноптическое качество
Example_NL: Panoptische kwaliteit combineert segmentatie en herkenning.
Example_RU: Паноптическое качество объединяет сегментацию и распознавание.
Category: metriek

NL: de spraak-tekst-foutpercentage
Transcription: spraːk.tɛkst.fʌut.pər.sɛn.taː.ʒə
RU: частота ошибок речь-текст
Example_NL: Het spraak-tekst-foutpercentage meet ASR-prestaties.
Example_RU: Частота ошибок речь-текст измеряет производительность ASR.
Category: metriek

NL: de woordenfoutpercentage
Transcription: woːr.dən.fʌut.pər.sɛn.taː.ʒə
RU: частота ошибок по словам
Example_NL: Het woordenfoutpercentage is standaardmetriek voor spraakherkenning.
Example_RU: Частота ошибок по словам — стандартная метрика распознавания речи.
Category: metriek

NL: de BERTscore
Transcription: bɛrt.skɔr
RU: BERT-оценка
Example_NL: BERTscore vergelijkt zinsbedoeling via embeddings.
Example_RU: BERT-оценка сравнивает смысл предложений через эмбеддинги.
Category: metriek

NL: de tokensnelheid
Transcription: toː.kən.snɛl.hɛit
RU: скорость токенов
Example_NL: De tokensnelheid meet generatietempo van taalmodellen.
Example_RU: Скорость токенов измеряет темп генерации языковых моделей.
Category: metriek

NL: de latentie-per-token
Transcription: laː.tɛn.tsi.pər.toː.kən
RU: задержка на токен
Example_NL: Latentie-per-token bepaalt gebruikerservaring bij chat.
Example_RU: Задержка на токен определяет пользовательский опыт в чате.
Category: metriek

NL: de doorloopsnelheid
Transcription: doːr.loːp.snɛl.hɛit
RU: пропускная способность
Example_NL: Doorloopsnelheid telt verwerkte verzoeken per seconde.
Example_RU: Пропускная способность считает обработанные запросы в секунду.
Category: metriek

NL: de eerste-token-latentie
Transcription: eːr.stə.toː.kən.laː.tɛn.tsi
RU: задержка первого токена
Example_NL: De eerste-token-latentie meet wachttijd voor eerste output.
Example_RU: Задержка первого токена измеряет ожидание первого вывода.
Category: metriek

NL: de streaming-inferentie
Transcription: striː.mɪŋ.ɪn.fə.rɛn.tsi
RU: потоковый инференс
Example_NL: Streaming-inferentie levert tokens zodra ze klaar zijn.
Example_RU: Потоковый инференс выдаёт токены как только они готовы.
Category: use-case

NL: de gepagineerde aandacht
Transcription: xə.pa.xi.neːr.də ʔaːn.dɑxt
RU: страничное внимание
Example_NL: Gepagineerde aandacht beheert KV-cache als virtueel geheugen.
Example_RU: Страничное внимание управляет KV-кэшем как виртуальной памятью.
Category: architectuur

NL: de flits-aandacht
Transcription: flɪts.aːn.dɑxt
RU: flash-внимание
Example_NL: Flits-aandacht berekent aandacht zonder grote tussenresultaten.
Example_RU: Flash-внимание вычисляет внимание без больших промежуточных результатов.
Category: architectuur

NL: de glijdend-venster aandacht
Transcription: xlɛi.dənt.vɛn.stər ʔaːn.dɑxt
RU: внимание скользящего окна
Example_NL: Glijdend-venster aandacht beperkt context tot lokale tokens.
Example_RU: Внимание скользящего окна ограничивает контекст локальными токенами.
Category: architectuur

NL: de dichte aandacht
Transcription: dɪx.tə ʔaːn.dɑxt
RU: плотное внимание
Example_NL: Dichte aandacht vergelijkt elke token met alle andere.
Example_RU: Плотное внимание сравнивает каждый токен со всеми остальными.
Category: architectuur

NL: de schaarse aandacht
Transcription: sxaːr.sə ʔaːn.dɑxt
RU: разрежённое внимание
Example_NL: Schaarse aandacht slaat veel paren over voor snelheid.
Example_RU: Разрежённое внимание пропускает много пар ради скорости.
Category: architectuur

NL: de inactieve neuron
Transcription: ɪn.ɑk.tiː.və nøː.rɔn
RU: неактивный нейрон
Example_NL: Een inactieve neuron leert niets en verspilt capaciteit.
Example_RU: Неактивный нейрон ничего не учит и тратит ёмкость.
Category: training

NL: de dode ReLU
Transcription: doː.də ɛr.eː.lyː
RU: мёртвый ReLU
Example_NL: De dode ReLU geeft altijd nul terug en stopt met leren.
Example_RU: Мёртвый ReLU всегда возвращает ноль и перестаёт учиться.
Category: training

NL: de lekkende ReLU
Transcription: lɛ.kən.də ɛr.eː.lyː
RU: дырявый ReLU
Example_NL: De lekkende ReLU laat een klein negatief signaal door.
Example_RU: Дырявый ReLU пропускает малый отрицательный сигнал.
Category: training

NL: de geparameteriseerde ReLU
Transcription: xə.paː.raː.meː.tə.riː.seːr.də ɛr.eː.lyː
RU: параметризованный ReLU
Example_NL: De geparameteriseerde ReLU leert de hellingshoek zelf.
Example_RU: Параметризованный ReLU сам учит угол наклона.
Category: training

NL: de Swish-activatie
Transcription: swɪʃ.ʔɑk.ti.vaː.tsi
RU: активация Swish
Example_NL: Swish-activatie presteert vaak beter dan ReLU bij diepe netten.
Example_RU: Активация Swish часто превосходит ReLU в глубоких сетях.
Category: training

NL: de GELU-activatie
Transcription: xeː.ly.ʔɑk.ti.vaː.tsi
RU: активация GELU
Example_NL: GELU-activatie wordt veel gebruikt in moderne transformers.
Example_RU: Активация GELU широко используется в современных трансформерах.
Category: training

NL: de Mish-activatie
Transcription: mɪʃ.ʔɑk.ti.vaː.tsi
RU: активация Mish
Example_NL: Mish-activatie biedt vloeiend gedrag rond nul.
Example_RU: Активация Mish обеспечивает гладкое поведение около нуля.
Category: training

NL: de temperatuur-parameter
Transcription: tɛm.pə.raː.tyːr.paː.raː.meː.tər
RU: параметр температуры
Example_NL: De temperatuur-parameter regelt willekeurigheid van generatie.
Example_RU: Параметр температуры регулирует случайность генерации.
Category: use-case

NL: de top-k bemonstering
Transcription: tɔp.ka.bə.mɔn.stə.rɪŋ
RU: выборка top-k
Example_NL: Top-k bemonstering kiest uit k meest waarschijnlijke tokens.
Example_RU: Выборка top-k выбирает из k наиболее вероятных токенов.
Category: use-case

NL: de top-p bemonstering
Transcription: tɔp.pe.bə.mɔn.stə.rɪŋ
RU: выборка top-p
Example_NL: Top-p bemonstering selecteert tokens tot cumulatieve kans p.
Example_RU: Выборка top-p выбирает токены до кумулятивной вероятности p.
Category: use-case

NL: de straalzoekalgoritme
Transcription: straːl.zuːk.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм лучевого поиска
Example_NL: Het straalzoekalgoritme houdt meerdere kandidaatsequenties bij.
Example_RU: Алгоритм лучевого поиска отслеживает несколько кандидатных последовательностей.
Category: use-case

NL: de hebzuchtige decodering
Transcription: hɛp.zɵx.tə.xə deː.koː.deː.rɪŋ
RU: жадное декодирование
Example_NL: Hebzuchtige decodering kiest steeds het meest waarschijnlijke token.
Example_RU: Жадное декодирование всегда выбирает наиболее вероятный токен.
Category: use-case

NL: de straffenherhaling
Transcription: strɑ.fən.hər.haː.lɪŋ
RU: штраф за повторение
Example_NL: De straffenherhaling onderdrukt herhaalde frasen in output.
Example_RU: Штраф за повторение подавляет повторяющиеся фразы в выводе.
Category: use-case

NL: de aanwezigheidsstraf
Transcription: ʔaːn.weː.zəx.hɛits.strɑf
RU: штраф присутствия
Example_NL: De aanwezigheidsstraf moedigt nieuwe woorden in tekst aan.
Example_RU: Штраф присутствия поощряет новые слова в тексте.
Category: use-case

NL: de frequentiestraf
Transcription: freː.kwɛn.tsi.strɑf
RU: частотный штраф
Example_NL: De frequentiestraf vermindert overgebruik van bepaalde woorden.
Example_RU: Частотный штраф уменьшает чрезмерное использование определённых слов.
Category: use-case

NL: de instructieafstemming
Transcription: ɪn.strɵk.tsi.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: настройка по инструкциям
Example_NL: Instructieafstemming leert modellen taken volgen.
Example_RU: Настройка по инструкциям учит модели следовать задачам.
Category: training

NL: de menselijke voorkeur
Transcription: mɛn.sə.lə.kə voːr.køːr
RU: человеческое предпочтение
Example_NL: Menselijke voorkeur stuurt fijnafstemming van taalmodellen.
Example_RU: Человеческое предпочтение направляет тонкую настройку языковых моделей.
Category: training

NL: de directe voorkeuroptimalisatie
Transcription: di.rɛk.tə voːr.køːr.ɔp.ti.maː.li.zaː.tsi
RU: прямая оптимизация предпочтений
Example_NL: Directe voorkeuroptimalisatie vermijdt apart beloningsmodel.
Example_RU: Прямая оптимизация предпочтений избегает отдельной модели вознаграждения.
Category: training

NL: de proximale beleidoptimalisatie
Transcription: prɔk.si.maː.lə bə.lɛit.ɔp.ti.maː.li.zaː.tsi
RU: проксимальная оптимизация политики
Example_NL: Proximale beleidoptimalisatie stabiliseert versterkingsleren.
Example_RU: Проксимальная оптимизация политики стабилизирует обучение с подкреплением.
Category: training

NL: de versterkingsleren-fijnafstemming
Transcription: vər.stɛr.kɪŋs.leː.rən.fɛin.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: тонкая настройка с подкреплением
Example_NL: Versterkingsleren-fijnafstemming verbetert hulpvaardigheid.
Example_RU: Тонкая настройка с подкреплением улучшает услужливость.
Category: training

NL: de overwaaktigheid
Transcription: oː.vər.waːk.tə.xɛit
RU: излишняя осторожность
Example_NL: Overwaaktigheid maakt modellen onnodig terughoudend.
Example_RU: Излишняя осторожность делает модели излишне сдержанными.
Category: ethiek

NL: de verankeringscontrole
Transcription: vər.ɑŋ.kə.rɪŋs.kɔn.troː.lə
RU: проверка обоснования
Example_NL: Verankeringscontrole vergelijkt output met brondocumenten.
Example_RU: Проверка обоснования сравнивает вывод с исходными документами.
Category: ethiek

NL: de feitelijkheidstoets
Transcription: fɛi.tə.lək.hɛits.tuːts
RU: проверка фактичности
Example_NL: Een feitelijkheidstoets controleert beweringen van het model.
Example_RU: Проверка фактичности проверяет утверждения модели.
Category: ethiek

NL: de hulpsignaal
Transcription: hɵlp.sɪx.naːl
RU: вспомогательный сигнал
Example_NL: Een hulpsignaal stuurt training naar gewenst gedrag.
Example_RU: Вспомогательный сигнал направляет обучение к желаемому поведению.
Category: training

NL: de zelflerend signaal
Transcription: zɛlf.leː.rənt sɪx.naːl
RU: самообучающий сигнал
Example_NL: Het zelflerend signaal komt uit data zonder labels.
Example_RU: Самообучающий сигнал приходит из данных без меток.
Category: training

NL: de pretekst-taak
Transcription: preː.tɛkst.taːk
RU: предтекстовая задача
Example_NL: Een pretekst-taak leert nuttige representaties zonder labels.
Example_RU: Предтекстовая задача учит полезные представления без меток.
Category: training

NL: de contrastieve verlies
Transcription: kɔn.trɑs.tiː.və vər.liːs
RU: контрастивная потеря
Example_NL: Contrastieve verlies trekt vergelijkbare paren samen.
Example_RU: Контрастивная потеря сближает похожие пары.
Category: training

NL: de tripletverlies
Transcription: trɪ.plɛt.fər.liːs
RU: триплетная потеря
Example_NL: Tripletverlies vergelijkt anker met positief en negatief.
Example_RU: Триплетная потеря сравнивает якорь с положительным и отрицательным.
Category: training

NL: de gemaskerd taalmodel
Transcription: xə.mɑs.kərt taːl.moː.dɛl
RU: маскированная языковая модель
Example_NL: Het gemaskerd taalmodel voorspelt verborgen tokens in tekst.
Example_RU: Маскированная языковая модель предсказывает скрытые токены в тексте.
Category: architectuur

NL: de causale taalmodel
Transcription: kʌu.zaː.lə taːl.moː.dɛl
RU: каузальная языковая модель
Example_NL: Een causale taalmodel voorspelt het volgende token.
Example_RU: Каузальная языковая модель предсказывает следующий токен.
Category: architectuur

NL: de denoiseringstaak
Transcription: də.nɔi.zə.rɪŋs.taːk
RU: задача шумоподавления
Example_NL: De denoiseringstaak leert modellen ruis te verwijderen.
Example_RU: Задача шумоподавления учит модели убирать шум.
Category: training

NL: de beeldverklaring
Transcription: beːlt.fər.klaː.rɪŋ
RU: описание изображения
Example_NL: Beeldverklaring genereert tekst voor een gegeven afbeelding.
Example_RU: Описание изображения генерирует текст для данной картинки.
Category: use-case

NL: de visueel-vraag-antwoord
Transcription: vi.zy.eːl.fraːx.ɑnt.woːrt
RU: визуальный вопрос-ответ
Example_NL: Visueel-vraag-antwoord combineert beeld en taal in één model.
Example_RU: Визуальный вопрос-ответ объединяет изображение и язык в одной модели.
Category: use-case

NL: de optische tekenherkenning
Transcription: ɔp.ti.sə teː.kən.hər.kɛ.nɪŋ
RU: оптическое распознавание символов
Example_NL: Optische tekenherkenning leest gedrukte tekst uit beelden.
Example_RU: Оптическое распознавание символов читает печатный текст из изображений.
Category: use-case

NL: de fonemenherkenner
Transcription: foː.neː.mən.hər.kɛ.nər
RU: распознаватель фонем
Example_NL: De fonemenherkenner zet audio om in fonemen.
Example_RU: Распознаватель фонем преобразует аудио в фонемы.
Category: use-case

NL: de sprekersverificatie
Transcription: spreː.kərs.vɛ.ri.fi.kaː.tsi
RU: верификация говорящего
Example_NL: Sprekersverificatie controleert identiteit via stemkenmerken.
Example_RU: Верификация говорящего проверяет личность по голосовым признакам.
Category: use-case

NL: de spraakherkenningsfout
Transcription: spraːk.hər.kɛ.nɪŋs.fʌut
RU: ошибка распознавания речи
Example_NL: Een spraakherkenningsfout treedt op bij achtergrondgeluid.
Example_RU: Ошибка распознавания речи возникает при фоновом шуме.
Category: metriek

NL: de tijdgewogen fout
Transcription: tɛit.xə.woː.xən fʌut
RU: взвешенная по времени ошибка
Example_NL: De tijdgewogen fout meet vertraagde voorspellingen.
Example_RU: Взвешенная по времени ошибка измеряет запоздалые предсказания.
Category: metriek

NL: de tijdreeks-voorspelling
Transcription: tɛit.reːks.voːr.spɛ.lɪŋ
RU: прогноз временных рядов
Example_NL: Tijdreeks-voorspelling schat toekomstige waarden van data.
Example_RU: Прогноз временных рядов оценивает будущие значения данных.
Category: use-case

NL: de seizoensgecorrigeerd model
Transcription: sɛi.zuːns.xə.kɔ.rə.xeːrt moː.dɛl
RU: сезонно скорректированная модель
Example_NL: Een seizoensgecorrigeerd model haalt cyclische patronen eruit.
Example_RU: Сезонно скорректированная модель убирает циклические закономерности.
Category: use-case

NL: de trendcomponent
Transcription: trɛnt.kɔm.poː.nɛnt
RU: компонент тренда
Example_NL: De trendcomponent toont langetermijnontwikkeling in data.
Example_RU: Компонент тренда показывает долгосрочное развитие в данных.
Category: use-case

NL: de restcomponent
Transcription: rɛst.kɔm.poː.nɛnt
RU: остаточный компонент
Example_NL: De restcomponent bevat onverklaarde variatie in tijdreeks.
Example_RU: Остаточный компонент содержит необъяснённую вариацию во временном ряду.
Category: use-case

NL: de exponentieel afvlakken
Transcription: ɛk.spoː.nɛn.tsi.ɛːl ɑf.vlɑ.kən
RU: экспоненциальное сглаживание
Example_NL: Exponentieel afvlakken weegt recente waarnemingen zwaarder.
Example_RU: Экспоненциальное сглаживание сильнее взвешивает недавние наблюдения.
Category: use-case

NL: de toestandsruimtemodel
Transcription: tuː.stɑnts.rœym.tə.moː.dɛl
RU: модель пространства состояний
Example_NL: Een toestandsruimtemodel beschrijft dynamica met verborgen toestand.
Example_RU: Модель пространства состояний описывает динамику со скрытым состоянием.
Category: architectuur

NL: de verborgen Markov-model
Transcription: vər.bɔr.xən mɑr.kɔf.moː.dɛl
RU: скрытая марковская модель
Example_NL: Een verborgen Markov-model herkent sequenties via toestanden.
Example_RU: Скрытая марковская модель распознаёт последовательности через состояния.
Category: architectuur

NL: de voorwaartse-achterwaartse algoritme
Transcription: voːr.waːrt.sə.ɑx.tər.waːrt.sə ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм вперёд-назад
Example_NL: De voorwaartse-achterwaartse algoritme schat verborgen toestanden.
Example_RU: Алгоритм вперёд-назад оценивает скрытые состояния.
Category: architectuur

NL: de Viterbi-decodering
Transcription: vi.tər.bi.deː.koː.deː.rɪŋ
RU: декодирование Витерби
Example_NL: Viterbi-decodering vindt meest waarschijnlijke toestandspad.
Example_RU: Декодирование Витерби находит наиболее вероятный путь состояний.
Category: architectuur

NL: de Boltzmann-machine
Transcription: bɔlts.mɑn.maː.ʃi.nə
RU: машина Больцмана
Example_NL: De Boltzmann-machine leert kansverdelingen via energie.
Example_RU: Машина Больцмана учит распределения вероятностей через энергию.
Category: architectuur

NL: de beperkte Boltzmann-machine
Transcription: bə.pɛr.ktə bɔlts.mɑn.maː.ʃi.nə
RU: ограниченная машина Больцмана
Example_NL: Een beperkte Boltzmann-machine heeft geen interne verbindingen.
Example_RU: Ограниченная машина Больцмана не имеет внутренних связей.
Category: architectuur

NL: de Hopfield-netwerk
Transcription: hɔp.fiːlt.nɛt.wɛrk
RU: сеть Хопфилда
Example_NL: Een Hopfield-netwerk slaat patronen op als energieminima.
Example_RU: Сеть Хопфилда хранит шаблоны как минимумы энергии.
Category: architectuur

NL: de zelforganiserende kaart
Transcription: zɛlf.ʔɔr.xaː.ni.zeː.rən.də kaːrt
RU: самоорганизующаяся карта
Example_NL: Een zelforganiserende kaart visualiseert hoogdimensionale data.
Example_RU: Самоорганизующаяся карта визуализирует многомерные данные.
Category: architectuur

NL: de Hebbiaanse regel
Transcription: hɛ.bi.aːn.sə reː.xəl
RU: правило Хебба
Example_NL: De Hebbiaanse regel versterkt verbindingen tussen actieve neuronen.
Example_RU: Правило Хебба усиливает связи между активными нейронами.
Category: training

NL: de delta-regel
Transcription: dɛl.taː.reː.xəl
RU: дельта-правило
Example_NL: De delta-regel werkt gewichten bij op basis van fout.
Example_RU: Дельта-правило обновляет веса на основе ошибки.
Category: training

NL: de perceptronleerregel
Transcription: pər.sɛp.trɔn.leːr.reː.xəl
RU: правило обучения персептрона
Example_NL: De perceptronleerregel corrigeert classificatiefouten.
Example_RU: Правило обучения персептрона корректирует ошибки классификации.
Category: training

NL: de causaal model
Transcription: kʌu.zaːl moː.dɛl
RU: причинная модель
Example_NL: Een causaal model onderscheidt correlatie van oorzaak.
Example_RU: Причинная модель отличает корреляцию от причины.
Category: architectuur

NL: de interventie-effect
Transcription: ɪn.tər.vɛn.tsi.ɛ.fɛkt
RU: эффект вмешательства
Example_NL: Een interventie-effect meet impact van actieve ingreep.
Example_RU: Эффект вмешательства измеряет воздействие активного вмешательства.
Category: use-case

NL: de tegenfeitelijke schatting
Transcription: teː.xən.fɛi.tə.lə.kə sxɑ.tɪŋ
RU: контрфактическая оценка
Example_NL: Tegenfeitelijke schatting voorspelt uitkomst bij andere keuze.
Example_RU: Контрфактическая оценка предсказывает исход при ином выборе.
Category: use-case

NL: de propensiteit-score
Transcription: proː.pɛn.si.tɛit.skɔr
RU: оценка предрасположенности
Example_NL: De propensiteit-score balanceert behandelingsgroepen.
Example_RU: Оценка предрасположенности балансирует группы воздействия.
Category: use-case

NL: de gerandomiseerd experiment
Transcription: xə.rɑn.doː.mi.zeːrt ɛk.spə.ri.mɛnt
RU: рандомизированный эксперимент
Example_NL: Een gerandomiseerd experiment bewijst causaliteit het sterkst.
Example_RU: Рандомизированный эксперимент сильнее всего доказывает причинность.
Category: use-case

NL: de A-B-toetsing
Transcription: a.be.tuːt.sɪŋ
RU: A-B-тестирование
Example_NL: A-B-toetsing vergelijkt twee versies in echte omgeving.
Example_RU: A-B-тестирование сравнивает две версии в реальной среде.
Category: use-case

NL: de bandiet-algoritme
Transcription: bɑn.diːt.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм бандита
Example_NL: Een bandiet-algoritme verdeelt verkeer tussen opties slim.
Example_RU: Алгоритм бандита умно распределяет трафик между опциями.
Category: use-case

NL: de Thompson-bemonstering
Transcription: tɔmp.sɔn.bə.mɔn.stə.rɪŋ
RU: выборка Томпсона
Example_NL: Thompson-bemonstering kiest opties via posterior verdelingen.
Example_RU: Выборка Томпсона выбирает опции через апостериорные распределения.
Category: use-case

NL: de bovenste-vertrouwen-grens
Transcription: boː.vən.stə.fər.trʌu.wən.xrɛns
RU: верхняя граница доверия
Example_NL: De bovenste-vertrouwen-grens stuurt verkenning van opties.
Example_RU: Верхняя граница доверия направляет исследование опций.
Category: use-case

NL: de exploratie-uitbuiting
Transcription: ɛk.sploː.raː.tsi.œyt.bœy.tɪŋ
RU: исследование-эксплуатация
Example_NL: De afweging exploratie-uitbuiting is centraal in versterkingsleren.
Example_RU: Компромисс исследование-эксплуатация центральный в обучении с подкреплением.
Category: training

NL: de epsilon-hebzuchtig
Transcription: ɛp.si.lɔn.hɛp.zɵx.təx
RU: эпсилон-жадный
Example_NL: Epsilon-hebzuchtig kiest soms willekeurig om te verkennen.
Example_RU: Эпсилон-жадный иногда выбирает случайно чтобы исследовать.
Category: training

NL: de monte-carlo-boom-zoek
Transcription: mɔn.te.kɑr.loː.boːm.zuːk
RU: поиск по дереву Монте-Карло
Example_NL: Monte-carlo-boom-zoek beoordeelt zetten via simulaties.
Example_RU: Поиск по дереву Монте-Карло оценивает ходы через симуляции.
Category: use-case

NL: de zelfspel-training
Transcription: zɛlf.spɛl.treː.nɪŋ
RU: тренировка через самоигру
Example_NL: Zelfspel-training liet AlphaZero ongekend sterk worden.
Example_RU: Тренировка через самоигру позволила AlphaZero стать невероятно сильным.
Category: training

NL: de wereldmodel
Transcription: weː.rəlt.moː.dɛl
RU: модель мира
Example_NL: Een wereldmodel simuleert omgeving voor agentplanning.
Example_RU: Модель мира симулирует среду для планирования агентом.
Category: architectuur

NL: de droomtraining
Transcription: droːm.treː.nɪŋ
RU: тренировка в воображении
Example_NL: Droomtraining laat agent leren in eigen wereldmodel.
Example_RU: Тренировка в воображении позволяет агенту учиться в своей модели мира.
Category: training

NL: de doelgerichte exploratie
Transcription: duːl.xə.rɪx.tə ɛk.sploː.raː.tsi
RU: целенаправленное исследование
Example_NL: Doelgerichte exploratie zoekt naar gebieden met hoge onzekerheid.
Example_RU: Целенаправленное исследование ищет области с высокой неопределённостью.
Category: training

NL: de nieuwsgierigheidsdrang
Transcription: niːs.xiː.rə.xɛits.drɑŋ
RU: стремление к любопытству
Example_NL: Nieuwsgierigheidsdrang motiveert agent onbekende toestanden te bezoeken.
Example_RU: Стремление к любопытству побуждает агента посещать неизвестные состояния.
Category: training

NL: de hindsight-replay
Transcription: hɛint.sʌit.ri.pleː
RU: воспроизведение задним числом
Example_NL: Hindsight-replay leert van mislukte trajecten als haalbaar doel.
Example_RU: Воспроизведение задним числом учит на неудачных траекториях как достижимой цели.
Category: training

NL: de prioriteit-replay
Transcription: pri.oː.ri.tɛit.ri.pleː
RU: приоритетное воспроизведение
Example_NL: Prioriteit-replay traint vaker op leerzame ervaringen.
Example_RU: Приоритетное воспроизведение чаще тренирует на поучительных опытах.
Category: training

NL: de actor-criticus
Transcription: ɑk.tɔr.kri.ti.kɵs
RU: актор-критик
Example_NL: De actor-criticus combineert beleid en waardeschatting.
Example_RU: Актор-критик объединяет политику и оценку ценности.
Category: architectuur

NL: de voordeelactor-criticus
Transcription: voːr.deːl.ɑk.tɔr.kri.ti.kɵs
RU: актор-критик с преимуществом
Example_NL: De voordeelactor-criticus stabiliseert beleidsgradiënt.
Example_RU: Актор-критик с преимуществом стабилизирует градиент политики.
Category: architectuur

NL: de deep-Q-netwerk
Transcription: diːp.kuː.nɛt.wɛrk
RU: глубокая Q-сеть
Example_NL: Een deep-Q-netwerk leert Atari-spellen vanuit pixels.
Example_RU: Глубокая Q-сеть учится играм Atari из пикселей.
Category: architectuur

NL: de dubbele-Q-leren
Transcription: dɵ.bə.lə.kuː.leː.rən
RU: двойное Q-обучение
Example_NL: Dubbele-Q-leren vermindert overschatting van waardefunctie.
Example_RU: Двойное Q-обучение уменьшает завышение функции ценности.
Category: training

NL: de duelnetwerk
Transcription: dy.ɛl.nɛt.wɛrk
RU: сеть-дуэль
Example_NL: Een duelnetwerk scheidt waarde en voordeel in laatste laag.
Example_RU: Сеть-дуэль разделяет ценность и преимущество в последнем слое.
Category: architectuur

NL: de noisy-net exploratie
Transcription: nɔi.zi.nɛt ɛk.sploː.raː.tsi
RU: исследование шумной сетью
Example_NL: Noisy-net exploratie voegt geleerd geluid aan gewichten toe.
Example_RU: Исследование шумной сетью добавляет обученный шум к весам.
Category: training

NL: de regenboog-agent
Transcription: reː.xən.boːx.aː.xɛnt
RU: радужный агент
Example_NL: De regenboog-agent combineert zes uitbreidingen van DQN.
Example_RU: Радужный агент объединяет шесть расширений DQN.
Category: architectuur

NL: de modelvrij leren
Transcription: moː.dɛl.frɛi leː.rən
RU: безмодельное обучение
Example_NL: Modelvrij leren werkt zonder expliciete omgevingsmodel.
Example_RU: Безмодельное обучение работает без явной модели среды.
Category: training

NL: de modelgebaseerd leren
Transcription: moː.dɛl.xə.baː.seːrt leː.rən
RU: модельное обучение
Example_NL: Modelgebaseerd leren bouwt eerst een wereldmodel op.
Example_RU: Модельное обучение сначала строит модель мира.
Category: training

NL: de offline versterkingsleren
Transcription: ɔf.lain vər.stɛr.kɪŋs.leː.rən
RU: офлайн обучение с подкреплением
Example_NL: Offline versterkingsleren gebruikt vaste datasets zonder interactie.
Example_RU: Офлайн обучение с подкреплением использует фиксированные данные без взаимодействия.
Category: training

NL: de gedragsklonen
Transcription: xə.drɑxs.kloː.nən
RU: клонирование поведения
Example_NL: Gedragsklonen traint beleid via beginnende fouten in data.
Example_RU: Клонирование поведения тренирует политику через ошибки в данных.
Category: training

NL: de omgekeerd versterkingsleren
Transcription: ɔm.xə.keːrt vər.stɛr.kɪŋs.leː.rən
RU: обратное обучение с подкреплением
Example_NL: Omgekeerd versterkingsleren leidt beloningsfunctie uit gedrag af.
Example_RU: Обратное обучение с подкреплением выводит функцию вознаграждения из поведения.
Category: training

NL: de doelvoorwaardig beleid
Transcription: duːl.voːr.waːr.dəx bə.lɛit
RU: целеобусловленная политика
Example_NL: Een doelvoorwaardig beleid kiest acties afhankelijk van doel.
Example_RU: Целеобусловленная политика выбирает действия в зависимости от цели.
Category: architectuur

NL: de hiërarchisch versterkingsleren
Transcription: hi.eː.rɑr.xiː hə vər.stɛr.kɪŋs.leː.rən
RU: иерархическое обучение с подкреплением
Example_NL: Hiërarchisch versterkingsleren splitst taak in subtaken.
Example_RU: Иерархическое обучение с подкреплением разбивает задачу на подзадачи.
Category: training

NL: de optie-kader
Transcription: ɔp.tsi.kaː.dər
RU: опционная архитектура
Example_NL: Het optie-kader formaliseert tijdelijk uitgebreide acties.
Example_RU: Опционная архитектура формализует временно расширенные действия.
Category: architectuur

NL: de feudal-netwerk
Transcription: fjuː.dɑl.nɛt.wɛrk
RU: феодальная сеть
Example_NL: Een feudal-netwerk heeft manager-en-werker hiërarchie.
Example_RU: Феодальная сеть имеет иерархию менеджер-и-работник.
Category: architectuur

NL: de multi-agent samenwerking
Transcription: mɵl.ti.aː.xɛnt saː.mən.wɛr.kɪŋ
RU: сотрудничество мульти-агентов
Example_NL: Multi-agent samenwerking laat agents gezamenlijk leren.
Example_RU: Сотрудничество мульти-агентов позволяет агентам учиться совместно.
Category: training

NL: de gecentraliseerde training
Transcription: xə.sɛn.traː.li.zeːr.də treː.nɪŋ
RU: централизованное обучение
Example_NL: Gecentraliseerde training met gedecentraliseerde uitvoering werkt vaak.
Example_RU: Централизованное обучение с децентрализованным выполнением часто работает.
Category: training

NL: de gedeelde criticus
Transcription: xə.deːl.də kri.ti.kɵs
RU: общий критик
Example_NL: Een gedeelde criticus stabiliseert multi-agent leren.
Example_RU: Общий критик стабилизирует мульти-агентное обучение.
Category: architectuur

NL: de communicatieprotocol
Transcription: kɔ.my.ni.kaː.tsi.proː.toː.kɔl
RU: протокол связи
Example_NL: Het communicatieprotocol regelt berichten tussen agents.
Example_RU: Протокол связи регулирует сообщения между агентами.
Category: architectuur

NL: de differentieerbaar communicatie
Transcription: dɪ.fə.rɛn.tsi.eːr.baːr kɔ.my.ni.kaː.tsi
RU: дифференцируемая коммуникация
Example_NL: Differentieerbaar communicatie laat agents eigen taal leren.
Example_RU: Дифференцируемая коммуникация позволяет агентам учить свой язык.
Category: architectuur

NL: de speltheorie-evenwicht
Transcription: spɛl.teː.oː.ri.eː.vən.wɪxt
RU: равновесие теории игр
Example_NL: Speltheorie-evenwicht voorspelt stabiele uitkomsten.
Example_RU: Равновесие теории игр предсказывает устойчивые исходы.
Category: use-case

NL: de multi-objectief optimalisatie
Transcription: mɵl.ti.ɔp.jɛk.tiːf ɔp.ti.maː.li.zaː.tsi
RU: многоцелевая оптимизация
Example_NL: Multi-objectief optimalisatie zoekt compromissen tussen doelen.
Example_RU: Многоцелевая оптимизация ищет компромиссы между целями.
Category: training

NL: de schaarse beloning
Transcription: sxaːr.sə bə.loː.nɪŋ
RU: разрежённое вознаграждение
Example_NL: Schaarse beloning maakt versterkingsleren extra moeilijk.
Example_RU: Разрежённое вознаграждение делает обучение с подкреплением сложнее.
Category: training

NL: de vormingsbeloning
Transcription: vɔr.mɪŋs.bə.loː.nɪŋ
RU: формирующее вознаграждение
Example_NL: Vormingsbeloning gidst agent richting eindoel via tussenstappen.
Example_RU: Формирующее вознаграждение направляет агента к конечной цели через промежуточные шаги.
Category: training

NL: de intrinsiek beloning
Transcription: ɪn.trɪn.zik bə.loː.nɪŋ
RU: внутреннее вознаграждение
Example_NL: Intrinsiek beloning komt uit eigen leerproces van agent.
Example_RU: Внутреннее вознаграждение исходит из собственного обучения агента.
Category: training

NL: de extrinsiek beloning
Transcription: ɛk.strɪn.zik bə.loː.nɪŋ
RU: внешнее вознаграждение
Example_NL: Extrinsiek beloning wordt door omgeving toegekend.
Example_RU: Внешнее вознаграждение присуждается средой.
Category: training

NL: de exploderend gradiënt
Transcription: ɛk.sploː.deː.rənt xraː.di.ɛnt
RU: взрывающийся градиент
Example_NL: Een exploderend gradiënt destabiliseert training van diepe netten.
Example_RU: Взрывающийся градиент дестабилизирует обучение глубоких сетей.
Category: training

NL: de vervagend gradiënt
Transcription: vər.vaː.xənt xraː.di.ɛnt
RU: затухающий градиент
Example_NL: Vervagend gradiënt verhindert leren in vroege lagen.
Example_RU: Затухающий градиент препятствует обучению в ранних слоях.
Category: training

NL: de saddelpunt
Transcription: zɑ.dəl.pɵnt
RU: седловая точка
Example_NL: Een saddelpunt vertraagt convergentie van optimalisatie.
Example_RU: Седловая точка замедляет сходимость оптимизации.
Category: training

NL: de pleinregio
Transcription: plɛin.reː.xi.oː
RU: область плато
Example_NL: Een pleinregio in verliesoppervlak heeft bijna geen helling.
Example_RU: Область плато в поверхности потерь почти не имеет наклона.
Category: training

NL: de scherpe minimum
Transcription: sxɛr.pə miː.ni.mɵm
RU: острый минимум
Example_NL: Een scherpe minimum generaliseert vaak slechter dan vlakke.
Example_RU: Острый минимум часто обобщается хуже плоского.
Category: training

NL: de vlakke minimum
Transcription: vlɑ.kə miː.ni.mɵm
RU: плоский минимум
Example_NL: Een vlakke minimum is robuust tegen kleine verstoringen.
Example_RU: Плоский минимум устойчив к малым возмущениям.
Category: training

NL: de natuurlijk gradiënt
Transcription: na.tyːr.lək xraː.di.ɛnt
RU: естественный градиент
Example_NL: De natuurlijk gradiënt houdt rekening met parametergeometrie.
Example_RU: Естественный градиент учитывает геометрию параметров.
Category: training

NL: de impliciete regularisatie
Transcription: ɪm.pli.siː.tə reː.xy.laː.ri.zaː.tsi
RU: неявная регуляризация
Example_NL: Impliciete regularisatie ontstaat door keuze van optimisator.
Example_RU: Неявная регуляризация возникает из выбора оптимизатора.
Category: training

NL: de dubbele afstijging
Transcription: dɵ.bə.lə ɑf.stɛi.xɪŋ
RU: двойной спуск
Example_NL: Dubbele afstijging beschrijft verlies bij toenemende modelgrootte.
Example_RU: Двойной спуск описывает потери при увеличении размера модели.
Category: training

NL: de grootmodelregime
Transcription: xroːt.moː.dɛl.reː.ʒim
RU: режим больших моделей
Example_NL: In het grootmodelregime helpt extra capaciteit generalisatie.
Example_RU: В режиме больших моделей дополнительная ёмкость помогает обобщению.
Category: training

NL: de Chinchilla-optimum
Transcription: tʃɪn.tʃɪ.laː.ɔp.ti.mɵm
RU: оптимум Шиншиллы
Example_NL: Het Chinchilla-optimum balanceert modelgrootte en data.
Example_RU: Оптимум Шиншиллы балансирует размер модели и данные.
Category: training

NL: de FLOPs-budget
Transcription: flɔps.bɵ.dʒɛt
RU: бюджет FLOPs
Example_NL: Het FLOPs-budget beperkt rekenkracht voor experiment.
Example_RU: Бюджет FLOPs ограничивает вычислительную мощность для эксперимента.
Category: training

NL: de tokenbudget
Transcription: toː.kən.bɵ.dʒɛt
RU: токен-бюджет
Example_NL: Het tokenbudget bepaalt hoeveel data het model ziet.
Example_RU: Токен-бюджет определяет сколько данных видит модель.
Category: training

NL: de parameterefficiëntie
Transcription: paː.raː.meː.tər.ɛ.fi.ʃɛn.tsi
RU: эффективность параметров
Example_NL: Parameterefficiëntie meet prestaties per gewicht.
Example_RU: Эффективность параметров измеряет производительность на вес.
Category: metriek

NL: de prefix-afstemming
Transcription: preː.fɪks.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: настройка префикса
Example_NL: Prefix-afstemming leert speciale prompttokens per taak.
Example_RU: Настройка префикса учит специальные промпт-токены на задачу.
Category: training

NL: de prompt-afstemming
Transcription: prɔmpt.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: настройка промпта
Example_NL: Prompt-afstemming traint enkele zachte tokens voor specialisatie.
Example_RU: Настройка промпта тренирует несколько мягких токенов для специализации.
Category: training

NL: de adapter-fusie
Transcription: aː.dɑp.tər.fy.zi
RU: слияние адаптеров
Example_NL: Adapter-fusie combineert geleerde adapters voor nieuwe taak.
Example_RU: Слияние адаптеров объединяет обученные адаптеры для новой задачи.
Category: training

NL: de modelfusie
Transcription: moː.dɛl.fy.zi
RU: слияние моделей
Example_NL: Modelfusie middelt gewichten van afzonderlijk getrainde modellen.
Example_RU: Слияние моделей усредняет веса отдельно обученных моделей.
Category: training

NL: de SLERP-interpolatie
Transcription: slɛrp.ɪn.tər.poː.laː.tsi
RU: SLERP-интерполяция
Example_NL: SLERP-interpolatie mengt twee modellen langs hypersfeer.
Example_RU: SLERP-интерполяция смешивает две модели по гиперсфере.
Category: training

NL: de gewichtsuitwisseling
Transcription: xə.wɪxts.œyt.wɪ.sə.lɪŋ
RU: обмен весами
Example_NL: Gewichtsuitwisseling verspreidt updates over apparaten.
Example_RU: Обмен весами распространяет обновления по устройствам.
Category: training

NL: de gradiëntcompressie
Transcription: xraː.di.ɛnt.kɔm.prɛ.si
RU: сжатие градиентов
Example_NL: Gradiëntcompressie vermindert netwerkverkeer in gedistribueerd leren.
Example_RU: Сжатие градиентов уменьшает сетевой трафик в распределённом обучении.
Category: training

NL: de allerverbinding-reductie
Transcription: ɑ.lər.vər.bɪn.dɪŋ.reː.dɵk.tsi
RU: all-reduce сокращение
Example_NL: Allerverbinding-reductie aggregeert gradiënten over GPU's.
Example_RU: All-reduce сокращение агрегирует градиенты по GPU.
Category: training

NL: de ring-allerverbinding
Transcription: rɪŋ.ɑ.lər.vər.bɪn.dɪŋ
RU: кольцевой all-reduce
Example_NL: Ring-allerverbinding minimaliseert bandbreedte tijdens synchronisatie.
Example_RU: Кольцевой all-reduce минимизирует пропускную способность при синхронизации.
Category: training

NL: de tensor-parallellisme
Transcription: tɛn.sɔr.paː.rɑ.lə.lɪs.mə
RU: тензорный параллелизм
Example_NL: Tensor-parallellisme splitst grote matrices over GPU's.
Example_RU: Тензорный параллелизм разделяет большие матрицы по GPU.
Category: training

NL: de gedeeld geheugen-optimalisatie
Transcription: xə.deːlt xə.hø.xən.ɔp.ti.maː.li.zaː.tsi
RU: оптимизация общей памяти
Example_NL: Gedeeld geheugen-optimalisatie verlaagt VRAM-vereisten.
Example_RU: Оптимизация общей памяти снижает требования к VRAM.
Category: training

NL: de ZeRO-optimisator
Transcription: zɪ.roː.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: ZeRO-оптимизатор
Example_NL: De ZeRO-optimisator verdeelt optimisatorstaat over apparaten.
Example_RU: ZeRO-оптимизатор распределяет состояние оптимизатора по устройствам.
Category: training

NL: de offload-strategie
Transcription: ɔf.loːt.straː.teː.xi
RU: стратегия выгрузки
Example_NL: Offload-strategie zet inactieve tensoren op CPU of disk.
Example_RU: Стратегия выгрузки помещает неактивные тензоры на CPU или диск.
Category: training

NL: de kwantisatie-fout
Transcription: kwɑn.ti.zaː.tsi.fʌut
RU: ошибка квантования
Example_NL: Een kwantisatie-fout ontstaat bij overgang naar lage precisie.
Example_RU: Ошибка квантования возникает при переходе на низкую точность.
Category: training

NL: de gewichtskwantisatie
Transcription: xə.wɪxts.kwɑn.ti.zaː.tsi
RU: квантование весов
Example_NL: Gewichtskwantisatie verkleint modellen voor randapparaten.
Example_RU: Квантование весов уменьшает модели для крайних устройств.
Category: training

NL: de activatiekwantisatie
Transcription: ɑk.ti.vaː.tsi.kwɑn.ti.zaː.tsi
RU: квантование активаций
Example_NL: Activatiekwantisatie versnelt inferentie op gespecialiseerde chips.
Example_RU: Квантование активаций ускоряет инференс на специализированных чипах.
Category: training

NL: de post-training kwantisatie
Transcription: pɔst.treː.nɪŋ kwɑn.ti.zaː.tsi
RU: посттренировочное квантование
Example_NL: Post-training kwantisatie behoeft geen herafstemming.
Example_RU: Посттренировочное квантование не требует повторной настройки.
Category: training

NL: de bewust-kwantisatie training
Transcription: bə.wɵst.kwɑn.ti.zaː.tsi treː.nɪŋ
RU: обучение с учётом квантования
Example_NL: Bewust-kwantisatie training simuleert lage precisie tijdens leren.
Example_RU: Обучение с учётом квантования симулирует низкую точность во время обучения.
Category: training

NL: de modelsnoei
Transcription: moː.dɛl.snuːi
RU: обрезка модели
Example_NL: Modelsnoei verwijdert onnodige verbindingen voor snelheid.
Example_RU: Обрезка модели удаляет ненужные связи для скорости.
Category: training

NL: de structurele snoei
Transcription: strɵk.ty.reː.lə snuːi
RU: структурная обрезка
Example_NL: Structurele snoei verwijdert hele filters of kanalen.
Example_RU: Структурная обрезка удаляет целые фильтры или каналы.
Category: training

NL: de magnitude-snoei
Transcription: mɑx.ni.ty.də.snuːi
RU: обрезка по величине
Example_NL: Magnitude-snoei snijdt gewichten met kleinste absolute waarde.
Example_RU: Обрезка по величине срезает веса с наименьшим абсолютным значением.
Category: training

NL: de loterijticket-hypothese
Transcription: loː.tə.rɛi.tɪ.kət.hi.poː.teː.zə
RU: гипотеза лотерейного билета
Example_NL: De loterijticket-hypothese stelt dunne subnetten goed leren.
Example_RU: Гипотеза лотерейного билета утверждает что разрежённые подсети хорошо учатся.
Category: training

NL: de zachte-doel destillatie
Transcription: zɑx.tə.duːl dɛs.ti.laː.tsi
RU: дистилляция мягких целей
Example_NL: Zachte-doel destillatie gebruikt kansverdeling als leerdoel.
Example_RU: Дистилляция мягких целей использует распределение вероятностей как цель обучения.
Category: training

NL: de docent-leerling architectuur
Transcription: doː.sɛnt.leːr.lɪŋ ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура учитель-ученик
Example_NL: Docent-leerling architectuur draagt kennis tussen modellen over.
Example_RU: Архитектура учитель-ученик передаёт знания между моделями.
Category: architectuur

NL: de cohort-destillatie
Transcription: koː.hɔrt.dɛs.ti.laː.tsi
RU: когортная дистилляция
Example_NL: Cohort-destillatie traint leerlingen onderling samen.
Example_RU: Когортная дистилляция тренирует учеников совместно друг с другом.
Category: training

NL: de zelf-destillatie
Transcription: zɛlf.dɛs.ti.laː.tsi
RU: самодистилляция
Example_NL: Zelf-destillatie laat model uit eigen voorspellingen leren.
Example_RU: Самодистилляция позволяет модели учиться из собственных предсказаний.
Category: training

NL: de neurale architectuurzoek
Transcription: nø.raː.lə ɑr.xi.tɛk.tyːr.zuːk
RU: поиск нейронной архитектуры
Example_NL: Neurale architectuurzoek vindt automatisch beste netwerkvorm.
Example_RU: Поиск нейронной архитектуры автоматически находит лучшую форму сети.
Category: training

NL: de differentieerbaar architectuurzoek
Transcription: dɪ.fə.rɛn.tsi.eːr.baːr ɑr.xi.tɛk.tyːr.zuːk
RU: дифференцируемый поиск архитектуры
Example_NL: Differentieerbaar architectuurzoek optimaliseert structuur via gradiënt.
Example_RU: Дифференцируемый поиск архитектуры оптимизирует структуру через градиент.
Category: training

NL: de evolutionair zoek
Transcription: eː.voː.ly.tsi.oː.nɛir zuːk
RU: эволюционный поиск
Example_NL: Evolutionair zoek combineert architecturen via mutatie en selectie.
Example_RU: Эволюционный поиск комбинирует архитектуры через мутацию и отбор.
Category: training

NL: de hyperparameter-bayesiaans
Transcription: hi.pər.paː.raː.meː.tər.ba.je.si.aːns
RU: байесовская гиперпараметризация
Example_NL: Hyperparameter-bayesiaans modelleert prestaties als gaussiaans proces.
Example_RU: Байесовская гиперпараметризация моделирует производительность как гауссовский процесс.
Category: training

NL: de hyperparameter-rooster
Transcription: hi.pər.paː.raː.meː.tər.roːs.tər
RU: сетка гиперпараметров
Example_NL: Een hyperparameter-rooster probeert alle combinaties uit.
Example_RU: Сетка гиперпараметров пробует все комбинации.
Category: training

NL: de willekeurig zoek
Transcription: wɪ.lə.kø.rəx zuːk
RU: случайный поиск
Example_NL: Willekeurig zoek vindt vaak goede hyperparameters efficiënter.
Example_RU: Случайный поиск часто находит хорошие гиперпараметры эффективнее.
Category: training

NL: de successieve halvering
Transcription: sɵk.sɛ.siː.və hɑl.veː.rɪŋ
RU: последовательное деление пополам
Example_NL: Successieve halvering verdeelt budget tussen kandidaten.
Example_RU: Последовательное деление пополам распределяет бюджет между кандидатами.
Category: training

NL: de Hyperband-algoritme
Transcription: hi.pər.bɑnt.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм Hyperband
Example_NL: Het Hyperband-algoritme combineert halvering en willekeurig zoek.
Example_RU: Алгоритм Hyperband сочетает деление пополам и случайный поиск.
Category: training

NL: de overdrachtleren
Transcription: oː.vər.drɑxt.leː.rən
RU: обучение с переносом
Example_NL: Overdrachtleren hergebruikt voorgetrainde features.
Example_RU: Обучение с переносом повторно использует предобученные признаки.
Category: training

NL: de domeinadaptatie
Transcription: doː.mɛin.ɑ.dɑp.taː.tsi
RU: адаптация домена
Example_NL: Domeinadaptatie verkleint kloof tussen bron en doel.
Example_RU: Адаптация домена сокращает разрыв между источником и целью.
Category: training

NL: de adversariële domeintraining
Transcription: ɑt.fɛr.saː.ri.eː.lə doː.mɛin.treː.nɪŋ
RU: состязательная доменная тренировка
Example_NL: Adversariële domeintraining leert domeinonafhankelijke features.
Example_RU: Состязательная доменная тренировка учит признаки независимые от домена.
Category: training

NL: de model-agnostisch meta-leren
Transcription: moː.dɛl.ɑx.nɔs.tis meː.taː.leː.rən
RU: модель-агностическое мета-обучение
Example_NL: Model-agnostisch meta-leren past op vele leeralgoritmen.
Example_RU: Модель-агностическое мета-обучение применимо ко многим алгоритмам обучения.
Category: training

NL: de prototypisch netwerk
Transcription: proː.toː.ti.pis nɛt.wɛrk
RU: прототипическая сеть
Example_NL: Een prototypisch netwerk leert klassen via centraal voorbeeld.
Example_RU: Прототипическая сеть учит классы через центральный пример.
Category: architectuur

NL: de aanpassingsnetwerk
Transcription: ʔaːn.pɑ.sɪŋs.nɛt.wɛrk
RU: адаптационная сеть
Example_NL: Een aanpassingsnetwerk leert van weinig voorbeelden per taak.
Example_RU: Адаптационная сеть учится на немногих примерах на задачу.
Category: architectuur

NL: de nul-shot herkenning
Transcription: nɵl.ʃɔt hər.kɛ.nɪŋ
RU: zero-shot распознавание
Example_NL: Nul-shot herkenning classificeert klassen zonder voorbeelden.
Example_RU: Zero-shot распознавание классифицирует классы без примеров.
Category: use-case

NL: de weinig-shot herkenning
Transcription: wɛi.nəx.ʃɔt hər.kɛ.nɪŋ
RU: few-shot распознавание
Example_NL: Weinig-shot herkenning leert van slechts enkele voorbeelden.
Example_RU: Few-shot распознавание учится всего на нескольких примерах.
Category: use-case

NL: de ketenwaarschijnlijk-redenering
Transcription: keː.tən.waːr.sxɛin.lək.reː.də.neː.rɪŋ
RU: цепочка рассуждений
Example_NL: Ketenwaarschijnlijk-redenering verbetert antwoord op complexe vragen.
Example_RU: Цепочка рассуждений улучшает ответы на сложные вопросы.
Category: use-case

NL: de zelfconsistente redenering
Transcription: zɛlf.kɔn.sɪs.tɛn.tə reː.də.neː.rɪŋ
RU: самосогласованное рассуждение
Example_NL: Zelfconsistente redenering kiest meest voorkomend antwoord uit samples.
Example_RU: Самосогласованное рассуждение выбирает наиболее частый ответ из сэмплов.
Category: use-case

NL: de agentische lus
Transcription: aː.xɛn.ti.sə lɵs
RU: агентский цикл
Example_NL: De agentische lus laat AI plannen-uitvoeren-evalueren.
Example_RU: Агентский цикл позволяет ИИ планировать-выполнять-оценивать.
Category: use-case

NL: de reflexie-stap
Transcription: rə.flɛk.si.stɑp
RU: шаг рефлексии
Example_NL: De reflexie-stap laat agent eigen fouten herzien.
Example_RU: Шаг рефлексии позволяет агенту пересмотреть свои ошибки.
Category: use-case

NL: de zoek-en-uitvoer agent
Transcription: zuːk.ɛn.œyt.vuːr aː.xɛnt
RU: поисково-исполнительный агент
Example_NL: Een zoek-en-uitvoer agent voert taken stapsgewijs uit.
Example_RU: Поисково-исполнительный агент выполняет задачи пошагово.
Category: use-case

NL: de generatieve adversariële netwerk
Transcription: xeː.nə.raː.tiː.və ɑt.fɛr.saː.ri.eː.lə nɛt.wɛrk
RU: генеративная состязательная сеть
Example_NL: Een generatieve adversariële netwerk creëert realistische beelden.
Example_RU: Генеративная состязательная сеть создаёт реалистичные изображения.
Category: architectuur

NL: de generator-netwerk
Transcription: xeː.nə.raː.tɔr.nɛt.wɛrk
RU: сеть-генератор
Example_NL: De generator-netwerk produceert nepvoorbeelden uit ruis.
Example_RU: Сеть-генератор производит поддельные примеры из шума.
Category: architectuur

NL: de discriminator-netwerk
Transcription: dɪs.kri.mi.naː.tɔr.nɛt.wɛrk
RU: сеть-дискриминатор
Example_NL: De discriminator-netwerk leert echt van nep te scheiden.
Example_RU: Сеть-дискриминатор учится отличать настоящее от поддельного.
Category: architectuur

NL: de Wasserstein-GAN
Transcription: vɑ.sər.stɛin.xɛn
RU: Вассерштейн-GAN
Example_NL: De Wasserstein-GAN stabiliseert training met andere verliesfunctie.
Example_RU: Вассерштейн-GAN стабилизирует обучение другой функцией потерь.
Category: architectuur

NL: de modusinstorting
Transcription: moː.dɵs.ɪn.stɔr.tɪŋ
RU: коллапс мод
Example_NL: Modusinstorting maakt GAN-output eenzijdig en saai.
Example_RU: Коллапс мод делает вывод GAN однообразным и скучным.
Category: training

NL: de spectraal-normalisatie
Transcription: spɛk.traːl.nɔr.maː.li.zaː.tsi
RU: спектральная нормализация
Example_NL: Spectraal-normalisatie beperkt Lipschitz-constante van laag.
Example_RU: Спектральная нормализация ограничивает константу Липшица слоя.
Category: training

NL: de progressieve groei
Transcription: proː.xrɛ.siː.və xruːi
RU: прогрессивный рост
Example_NL: Progressieve groei traint GAN's van lage naar hoge resolutie.
Example_RU: Прогрессивный рост тренирует GAN от низкого к высокому разрешению.
Category: training

NL: de styleGAN-architectuur
Transcription: staːil.xɛn.ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура StyleGAN
Example_NL: De styleGAN-architectuur scheidt stijl van inhoud bij beelden.
Example_RU: Архитектура StyleGAN разделяет стиль и содержание в изображениях.
Category: architectuur

NL: de variatie-autoencoder
Transcription: va.ri.aː.tsi.ɔ.toː.ɛn.koː.dər
RU: вариационный автокодировщик
Example_NL: Een variatie-autoencoder leert vloeiende latente ruimte.
Example_RU: Вариационный автокодировщик учит гладкое скрытое пространство.
Category: architectuur

NL: de bewijsondergrens
Transcription: bə.wɛis.ɔn.dər.xrɛns
RU: нижняя граница доказательства
Example_NL: De bewijsondergrens dient als trainingsdoel voor VAE.
Example_RU: Нижняя граница доказательства служит целью обучения VAE.
Category: training

NL: de herparametrisatie-truc
Transcription: hɛr.paː.raː.mə.tri.zaː.tsi.trɵk
RU: трюк репараметризации
Example_NL: De herparametrisatie-truc maakt bemonstering differentieerbaar.
Example_RU: Трюк репараметризации делает выборку дифференцируемой.
Category: training

NL: de latente verstrengeling
Transcription: laː.tɛn.tə vər.strɛ.ŋə.lɪŋ
RU: латентное запутывание
Example_NL: Latente verstrengeling vermengt onafhankelijke factoren in code.
Example_RU: Латентное запутывание смешивает независимые факторы в коде.
Category: training

NL: de bèta-VAE
Transcription: beː.taː.veː.eː
RU: бета-VAE
Example_NL: De bèta-VAE bevordert ontwarring van latente factoren.
Example_RU: Бета-VAE способствует распутыванию латентных факторов.
Category: architectuur

NL: de vector-gequantiseerd VAE
Transcription: vɛk.tɔr.xə.kwɑn.ti.zeːrt veː.eː
RU: векторно-квантованный VAE
Example_NL: De vector-gequantiseerd VAE leert discrete latente codes.
Example_RU: Векторно-квантованный VAE учит дискретные латентные коды.
Category: architectuur

NL: de codeboekverlies
Transcription: koː.də.buːk.fər.liːs
RU: потеря кодовой книги
Example_NL: Het codeboekverlies dwingt encoder op discrete codes.
Example_RU: Потеря кодовой книги принуждает кодировщик к дискретным кодам.
Category: training

NL: de stromend model
Transcription: stroː.mənt moː.dɛl
RU: потоковая модель
Example_NL: Een stromend model leert verdeling via bijectieve afbeelding.
Example_RU: Потоковая модель учит распределение через биективное отображение.
Category: architectuur

NL: de inverteerbaar laag
Transcription: ɪn.vər.teːr.baːr laːx
RU: обратимый слой
Example_NL: Een inverteerbaar laag laat exact terugrekening toe.
Example_RU: Обратимый слой позволяет точные обратные вычисления.
Category: architectuur

NL: de gekoppelde laag
Transcription: xə.kɔ.pəl.də laːx
RU: связанный слой
Example_NL: De gekoppelde laag splitst invoer in twee delen.
Example_RU: Связанный слой разбивает вход на две части.
Category: architectuur

NL: de autoregressief model
Transcription: ɔ.toː.reː.xrɛ.siːf moː.dɛl
RU: авторегрессивная модель
Example_NL: Een autoregressief model voorspelt elementen sequentieel.
Example_RU: Авторегрессивная модель предсказывает элементы последовательно.
Category: architectuur

NL: de PixelCNN-model
Transcription: pɪk.səl.seː.ɛn.moː.dɛl
RU: модель PixelCNN
Example_NL: De PixelCNN-model genereert beelden pixel voor pixel.
Example_RU: Модель PixelCNN генерирует изображения пиксель за пикселем.
Category: architectuur

NL: de WaveNet-model
Transcription: weːv.nɛt.moː.dɛl
RU: модель WaveNet
Example_NL: De WaveNet-model synthetiseert audio met dilatatie-convoluties.
Example_RU: Модель WaveNet синтезирует аудио с расширенными свёртками.
Category: architectuur

NL: de dilatatie-convolutie
Transcription: di.laː.taː.tsi.kɔn.voː.ly.tsi
RU: расширенная свёртка
Example_NL: Dilatatie-convolutie vergroot receptief veld zonder kosten.
Example_RU: Расширенная свёртка увеличивает рецептивное поле без затрат.
Category: architectuur

NL: de transposed-convolutie
Transcription: trɑns.poːst.kɔn.voː.ly.tsi
RU: транспонированная свёртка
Example_NL: Transposed-convolutie verhoogt resolutie in decodernetten.
Example_RU: Транспонированная свёртка повышает разрешение в декодерных сетях.
Category: architectuur

NL: de depthwise-convolutie
Transcription: dɛpt.waːis.kɔn.voː.ly.tsi
RU: поканальная свёртка
Example_NL: Depthwise-convolutie verwerkt elk kanaal apart.
Example_RU: Поканальная свёртка обрабатывает каждый канал отдельно.
Category: architectuur

NL: de puntsgewijze convolutie
Transcription: pɵnts.xə.wɛis.kɔn.voː.ly.tsi
RU: поточечная свёртка
Example_NL: Puntsgewijze convolutie mengt kanalen met 1x1-kern.
Example_RU: Поточечная свёртка смешивает каналы ядром 1x1.
Category: architectuur

NL: de scheidbare convolutie
Transcription: sxɛit.baː.rə kɔn.voː.ly.tsi
RU: разделимая свёртка
Example_NL: Scheidbare convolutie vermindert rekenkosten in mobiele netten.
Example_RU: Разделимая свёртка снижает вычисления в мобильных сетях.
Category: architectuur

NL: de groepconvolutie
Transcription: xruːp.kɔn.voː.ly.tsi
RU: групповая свёртка
Example_NL: Groepconvolutie verdeelt kanalen over parallelle paden.
Example_RU: Групповая свёртка распределяет каналы по параллельным путям.
Category: architectuur

NL: de receptief veld
Transcription: rə.sɛp.tiːf vɛlt
RU: рецептивное поле
Example_NL: Het receptief veld bepaalt welke invoer een neuron ziet.
Example_RU: Рецептивное поле определяет какой вход видит нейрон.
Category: architectuur

NL: de stride-parameter
Transcription: straːit.paː.raː.meː.tər
RU: параметр шага
Example_NL: De stride-parameter bepaalt verspringing van convolutiekern.
Example_RU: Параметр шага определяет смещение свёрточного ядра.
Category: architectuur

NL: de opvulling-techniek
Transcription: ɔp.vɵ.lɪŋ.tɛx.niːk
RU: техника заполнения
Example_NL: De opvulling-techniek behoudt resolutie aan de randen.
Example_RU: Техника заполнения сохраняет разрешение по краям.
Category: architectuur

NL: de pooling-laag
Transcription: puː.lɪŋ.laːx
RU: слой пулинга
Example_NL: Een pooling-laag vermindert ruimtelijke dimensies.
Example_RU: Слой пулинга уменьшает пространственные размеры.
Category: architectuur

NL: de maximum-pooling
Transcription: mɑk.si.mɵm.puː.lɪŋ
RU: максимальный пулинг
Example_NL: Maximum-pooling kiest sterkste activatie per gebied.
Example_RU: Максимальный пулинг выбирает сильнейшую активацию по области.
Category: architectuur

NL: de gemiddelde-pooling
Transcription: xə.mɪ.dəl.də.puː.lɪŋ
RU: средний пулинг
Example_NL: Gemiddelde-pooling middelt activaties in elk venster.
Example_RU: Средний пулинг усредняет активации в каждом окне.
Category: architectuur

NL: de globale-pooling
Transcription: xloː.baː.lə.puː.lɪŋ
RU: глобальный пулинг
Example_NL: Globale-pooling reduceert tensor tot één waarde per kanaal.
Example_RU: Глобальный пулинг сводит тензор к одному значению на канал.
Category: architectuur

NL: de U-Net architectuur
Transcription: yː.nɛt ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура U-Net
Example_NL: De U-Net architectuur excelleert in medische segmentatie.
Example_RU: Архитектура U-Net превосходно работает в медицинской сегментации.
Category: architectuur

NL: de encoder-decoder structuur
Transcription: ɛn.koː.dər.deː.koː.dər strɵk.tyːr
RU: структура кодер-декодер
Example_NL: De encoder-decoder structuur comprimeert en reconstrueert.
Example_RU: Структура кодер-декодер сжимает и восстанавливает.
Category: architectuur

NL: de bottlenecklaag
Transcription: bɔ.təl.nɛk.laːx
RU: слой бутылочного горлышка
Example_NL: De bottlenecklaag dwingt compacte representatie af.
Example_RU: Слой бутылочного горлышка принуждает компактное представление.
Category: architectuur

NL: de ruisontremmende autoencoder
Transcription: rœys.ɔn.trɛ.mən.də ɔ.toː.ɛn.koː.dər
RU: шумоподавляющий автокодировщик
Example_NL: Een ruisontremmende autoencoder leert door ruis te herstellen.
Example_RU: Шумоподавляющий автокодировщик учится через восстановление шума.
Category: architectuur

NL: de schaarse autoencoder
Transcription: sxaːr.sə ɔ.toː.ɛn.koː.dər
RU: разрежённый автокодировщик
Example_NL: Een schaarse autoencoder activeert weinig neuronen tegelijk.
Example_RU: Разрежённый автокодировщик активирует мало нейронов одновременно.
Category: architectuur

NL: de gecontraheerde autoencoder
Transcription: xə.kɔn.tra.heːr.də ɔ.toː.ɛn.koː.dər
RU: сжимающий автокодировщик
Example_NL: Een gecontraheerde autoencoder leert lokale invarianten.
Example_RU: Сжимающий автокодировщик учит локальные инварианты.
Category: architectuur

NL: de dynamische routering
Transcription: di.naː.mi.sə ruː.teː.rɪŋ
RU: динамическая маршрутизация
Example_NL: Dynamische routering verbindt capsules adaptief.
Example_RU: Динамическая маршрутизация связывает капсулы адаптивно.
Category: architectuur

NL: de aandachts-pooling
Transcription: ʔaːn.dɑxts.puː.lɪŋ
RU: внимательный пулинг
Example_NL: Aandachts-pooling weegt features met geleerde gewichten.
Example_RU: Внимательный пулинг взвешивает признаки обученными весами.
Category: architectuur

NL: de set-transformer
Transcription: sɛt.trɑns.fɔr.mər
RU: сет-трансформер
Example_NL: Een set-transformer verwerkt ongeordende verzamelingen.
Example_RU: Сет-трансформер обрабатывает неупорядоченные множества.
Category: architectuur

NL: de permutatie-onveranderlijk
Transcription: pər.mu.taː.tsi.ɔn.vər.ɑn.dər.lək
RU: перестановочно-инвариантный
Example_NL: Een permutatie-onveranderlijk model negeert volgorde van input.
Example_RU: Перестановочно-инвариантная модель игнорирует порядок входа.
Category: architectuur

NL: de equivariant-netwerk
Transcription: ə.kwi.va.ri.ɑnt.nɛt.wɛrk
RU: эквивариантная сеть
Example_NL: Een equivariant-netwerk respecteert symmetrieën in data.
Example_RU: Эквивариантная сеть уважает симметрии в данных.
Category: architectuur

NL: de grafiekneuraal netwerk
Transcription: xraː.fiːk.nø.raːl nɛt.wɛrk
RU: графовая нейронная сеть
Example_NL: Een grafiekneuraal netwerk werkt direct op grafdata.
Example_RU: Графовая нейронная сеть работает напрямую с графовыми данными.
Category: architectuur

NL: de berichtenpassende laag
Transcription: bə.rɪx.tən.pɑ.sən.də laːx
RU: слой передачи сообщений
Example_NL: Berichtenpassende laag updatet knopen via buurinformatie.
Example_RU: Слой передачи сообщений обновляет узлы по информации соседей.
Category: architectuur

NL: de grafiekaandacht
Transcription: xraː.fiːk.aːn.dɑxt
RU: графовое внимание
Example_NL: Grafiekaandacht weegt buren verschillend per knoop.
Example_RU: Графовое внимание взвешивает соседей по-разному на узел.
Category: architectuur

NL: de knooppunt-inbedding
Transcription: knoːp.pɵnt.ɪn.bɛ.dɪŋ
RU: эмбеддинг узла
Example_NL: Een knooppunt-inbedding vat lokale grafstructuur samen.
Example_RU: Эмбеддинг узла обобщает локальную структуру графа.
Category: architectuur

NL: de DeepWalk-algoritme
Transcription: diːp.wɔːk.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм DeepWalk
Example_NL: Het DeepWalk-algoritme leert knoopinbeddingen via wandelingen.
Example_RU: Алгоритм DeepWalk учит эмбеддинги узлов через блуждания.
Category: training

NL: de node2vec-methode
Transcription: noːt.tu.vɛk.meː.toː.də
RU: метод node2vec
Example_NL: De node2vec-methode mengt breedte en diepte in wandeling.
Example_RU: Метод node2vec смешивает ширину и глубину в блуждании.
Category: training

NL: de subgraaf-bemonstering
Transcription: sɵp.xraːf.bə.mɔn.stə.rɪŋ
RU: выборка подграфа
Example_NL: Subgraaf-bemonstering schaalt grafnetten naar grote grafen.
Example_RU: Выборка подграфа масштабирует графовые сети до больших графов.
Category: training

NL: de heterogeen grafnet
Transcription: heː.tə.roː.xeːn xraːf.nɛt
RU: гетерогенная графовая сеть
Example_NL: Een heterogeen grafnet werkt met meerdere knooptypes.
Example_RU: Гетерогенная графовая сеть работает с разными типами узлов.
Category: architectuur

NL: de tijdgrafnet
Transcription: tɛit.xraːf.nɛt
RU: временная графовая сеть
Example_NL: Een tijdgrafnet modelleert evoluerende verbindingen.
Example_RU: Временная графовая сеть моделирует развивающиеся связи.
Category: architectuur

NL: de matrixontbinding
Transcription: maː.trɪks.ɔnt.bɪn.dɪŋ
RU: матричное разложение
Example_NL: Matrixontbinding leert latente factoren in voorkeuren.
Example_RU: Матричное разложение учит латентные факторы в предпочтениях.
Category: use-case

NL: de impliciet feedback
Transcription: ɪm.pli.siːt fiːt.bɛk
RU: неявная обратная связь
Example_NL: Impliciet feedback komt uit klikken en kijktijd.
Example_RU: Неявная обратная связь приходит из кликов и времени просмотра.
Category: use-case

NL: de koude-start probleem
Transcription: kʌu.də.stɑrt proː.bleːm
RU: проблема холодного старта
Example_NL: Het koude-start probleem treft nieuwe gebruikers in aanbevelers.
Example_RU: Проблема холодного старта затрагивает новых пользователей в рекомендателях.
Category: use-case

NL: de inhoudsgebaseerd filteren
Transcription: ɪn.hʌuts.xə.baː.seːrt fɪl.tə.rən
RU: контентная фильтрация
Example_NL: Inhoudsgebaseerd filteren gebruikt itemkenmerken.
Example_RU: Контентная фильтрация использует характеристики товаров.
Category: use-case

NL: de hybride aanbeveler
Transcription: hi.briː.də ʔaːn.bə.veː.lər
RU: гибридный рекомендатель
Example_NL: Een hybride aanbeveler combineert verschillende methoden.
Example_RU: Гибридный рекомендатель сочетает разные методы.
Category: use-case

NL: de impliciete matrixontbinding
Transcription: ɪm.pli.siː.tə maː.trɪks.ɔnt.bɪn.dɪŋ
RU: неявное матричное разложение
Example_NL: Impliciete matrixontbinding past op klikdata.
Example_RU: Неявное матричное разложение подходит для данных о кликах.
Category: use-case

NL: de tweetorenmodel
Transcription: tweː.toː.rən.moː.dɛl
RU: двухбашенная модель
Example_NL: Een tweetorenmodel codeert gebruiker en item apart.
Example_RU: Двухбашенная модель кодирует пользователя и товар отдельно.
Category: architectuur

NL: de bemonsterd softmax
Transcription: bə.mɔn.stərt sɔft.mɑks
RU: сэмплированный softmax
Example_NL: Bemonsterd softmax versnelt training bij veel klassen.
Example_RU: Сэмплированный softmax ускоряет обучение при многих классах.
Category: training

NL: de negatieve bemonstering
Transcription: neː.xaː.tiː.və bə.mɔn.stə.rɪŋ
RU: отрицательная выборка
Example_NL: Negatieve bemonstering kiest niet-relevante items als tegenvoorbeeld.
Example_RU: Отрицательная выборка выбирает нерелевантные товары как контрпример.
Category: training

NL: de woord2vec-model
Transcription: woːrt.tu.vɛk.moː.dɛl
RU: модель word2vec
Example_NL: De woord2vec-model leert betekenisrijke woordvectoren.
Example_RU: Модель word2vec учит осмысленные векторы слов.
Category: architectuur

NL: de skip-gram architectuur
Transcription: skɪp.xrɛm ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура skip-gram
Example_NL: De skip-gram architectuur voorspelt context uit woord.
Example_RU: Архитектура skip-gram предсказывает контекст из слова.
Category: architectuur

NL: de continue zak-van-woorden
Transcription: kɔn.ti.ny.zɑk.fɑn.woːr.dən
RU: непрерывный мешок слов
Example_NL: Continue zak-van-woorden voorspelt woord uit context.
Example_RU: Непрерывный мешок слов предсказывает слово из контекста.
Category: architectuur

NL: de fastText-model
Transcription: faːst.tɛkst.moː.dɛl
RU: модель fastText
Example_NL: De fastText-model gebruikt subwoorden voor zeldzame termen.
Example_RU: Модель fastText использует подслова для редких терминов.
Category: architectuur

NL: de GloVe-inbedding
Transcription: xloːv.ɪn.bɛ.dɪŋ
RU: GloVe-эмбеддинг
Example_NL: GloVe-inbedding leert vectoren uit co-occurrentiematrix.
Example_RU: GloVe-эмбеддинг учит векторы из матрицы совместной встречаемости.
Category: architectuur

NL: de tokeniser-algoritme
Transcription: toː.kə.naːi.zər.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм токенизатора
Example_NL: Het tokeniser-algoritme splitst tekst in werkbare eenheden.
Example_RU: Алгоритм токенизатора разбивает текст на рабочие единицы.
Category: use-case

NL: de bytepaar-codering
Transcription: baːit.paːr.koː.deː.rɪŋ
RU: кодирование пар байтов
Example_NL: Bytepaar-codering bouwt subwoordvocabulaire iteratief op.
Example_RU: Кодирование пар байтов итеративно строит подсловарь.
Category: use-case

NL: de SentencePiece-tokeniser
Transcription: sɛn.tɛns.piːs.toː.kə.naːi.zər
RU: токенизатор SentencePiece
Example_NL: De SentencePiece-tokeniser werkt taalonafhankelijk.
Example_RU: Токенизатор SentencePiece работает независимо от языка.
Category: use-case

NL: de woordstuk-tokeniser
Transcription: woːrt.stɵk.toː.kə.naːi.zər
RU: WordPiece-токенизатор
Example_NL: De woordstuk-tokeniser werd voor BERT ontwikkeld.
Example_RU: WordPiece-токенизатор был разработан для BERT.
Category: use-case

NL: de unigram-taalmodel
Transcription: yː.ni.xrɛm.taːl.moː.dɛl
RU: униграммная языковая модель
Example_NL: Een unigram-taalmodel kiest tokens onafhankelijk.
Example_RU: Униграммная языковая модель выбирает токены независимо.
Category: use-case

NL: de spraakbegrip
Transcription: spraːk.bə.xrɪp
RU: понимание речи
Example_NL: Spraakbegrip combineert herkenning en betekenisextractie.
Example_RU: Понимание речи объединяет распознавание и извлечение смысла.
Category: use-case

NL: de intentieherkenning
Transcription: ɪn.tɛn.tsi.hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание намерения
Example_NL: Intentieherkenning bepaalt wat de gebruiker wil.
Example_RU: Распознавание намерения определяет что хочет пользователь.
Category: use-case

NL: de slotvulling
Transcription: slɔt.fɵ.lɪŋ
RU: заполнение слотов
Example_NL: Slotvulling haalt parameters uit gebruikersuiting.
Example_RU: Заполнение слотов извлекает параметры из высказывания пользователя.
Category: use-case

NL: de dialooggestuurde agent
Transcription: di.aː.loːx.xə.stuːr.də aː.xɛnt
RU: диалогово-управляемый агент
Example_NL: Een dialooggestuurde agent volgt gespreksstaat.
Example_RU: Диалогово-управляемый агент отслеживает состояние беседы.
Category: use-case

NL: de belief-state tracker
Transcription: bə.liːf.steːt trɛ.kər
RU: трекер состояния веры
Example_NL: De belief-state tracker schat huidige gespreksdoel.
Example_RU: Трекер состояния веры оценивает текущую цель диалога.
Category: use-case

NL: de gespreksbeleidsleren
Transcription: xə.sprɛks.bə.lɛits.leː.rən
RU: обучение диалоговой политике
Example_NL: Gespreksbeleidsleren kiest beste systeemactie.
Example_RU: Обучение диалоговой политике выбирает лучшее действие системы.
Category: training

NL: de respons-rangschikker
Transcription: rə.spɔns.rɑŋ.sxɪ.kər
RU: ранжировщик ответов
Example_NL: Een respons-rangschikker kiest passendste antwoord uit kandidaten.
Example_RU: Ранжировщик ответов выбирает наиболее подходящий ответ из кандидатов.
Category: use-case

NL: de open-domein vraagbeantwoording
Transcription: oː.pən.doː.mɛin fraːx.bə.ɑnt.woːr.dɪŋ
RU: вопросы-ответы открытого домена
Example_NL: Open-domein vraagbeantwoording zoekt over hele kennisbasis.
Example_RU: Вопросы-ответы открытого домена ищут по всей базе знаний.
Category: use-case

NL: de extractief samenvatten
Transcription: ɛk.strɑk.tiːf saː.mən.vɑ.tən
RU: экстрактивное реферирование
Example_NL: Extractief samenvatten kiest belangrijke zinnen uit tekst.
Example_RU: Экстрактивное реферирование выбирает важные предложения из текста.
Category: use-case

NL: de abstractief samenvatten
Transcription: ɑp.strɑk.tiːf saː.mən.vɑ.tən
RU: абстрактивное реферирование
Example_NL: Abstractief samenvatten herformuleert inhoud in nieuwe woorden.
Example_RU: Абстрактивное реферирование переформулирует содержание новыми словами.
Category: use-case

NL: de naamherkenning
Transcription: naːm.hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание имён
Example_NL: Naamherkenning identificeert personen organisaties en plaatsen.
Example_RU: Распознавание имён выявляет людей организации и места.
Category: use-case

NL: de relatie-extractie
Transcription: rə.laː.tsi.ɛk.strɑk.tsi
RU: извлечение отношений
Example_NL: Relatie-extractie vindt verbindingen tussen entiteiten.
Example_RU: Извлечение отношений находит связи между сущностями.
Category: use-case

NL: de gebeurtenisextractie
Transcription: xə.bøːr.tə.nɪs.ɛk.strɑk.tsi
RU: извлечение событий
Example_NL: Gebeurtenisextractie identificeert acties en deelnemers in tekst.
Example_RU: Извлечение событий выявляет действия и участников в тексте.
Category: use-case

NL: de aspectgebaseerd sentiment
Transcription: ɑs.pɛkt.xə.baː.seːrt sɛn.ti.mɛnt
RU: аспектная тональность
Example_NL: Aspectgebaseerd sentiment beoordeelt aparte productkenmerken.
Example_RU: Аспектная тональность оценивает отдельные характеристики продукта.
Category: use-case

NL: de emotieherkenning
Transcription: eː.moː.tsi.hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание эмоций
Example_NL: Emotieherkenning detecteert blijdschap angst of woede.
Example_RU: Распознавание эмоций обнаруживает радость страх или гнев.
Category: use-case

NL: de sarcasme-detectie
Transcription: sɑr.kɑs.mə.deː.tɛk.tsi
RU: детекция сарказма
Example_NL: Sarcasme-detectie is lastig zonder context.
Example_RU: Детекция сарказма сложна без контекста.
Category: use-case

NL: de haatspraak-classificatie
Transcription: haːt.spraːk.klɑ.si.fi.kaː.tsi
RU: классификация языка ненависти
Example_NL: Haatspraak-classificatie modereert online platforms.
Example_RU: Классификация языка ненависти модерирует онлайн-платформы.
Category: use-case

NL: de toxiciteitsscore
Transcription: tɔk.si.si.tɛits.skɔr
RU: оценка токсичности
Example_NL: De toxiciteitsscore meet hoe schadelijk een bericht is.
Example_RU: Оценка токсичности измеряет насколько вреден пост.
Category: use-case

NL: de inhoudsmoderatie
Transcription: ɪn.hʌuts.moː.də.raː.tsi
RU: модерация контента
Example_NL: Inhoudsmoderatie filtert ongepaste materialen automatisch.
Example_RU: Модерация контента автоматически фильтрует неподходящие материалы.
Category: use-case

NL: de deepfake-detectie
Transcription: diːp.feːk.deː.tɛk.tsi
RU: детекция дипфейков
Example_NL: Deepfake-detectie onthult gemanipuleerde video's.
Example_RU: Детекция дипфейков выявляет манипулированные видео.
Category: use-case

NL: de bron-attributie
Transcription: brɔn.ɑ.tri.by.tsi
RU: атрибуция источника
Example_NL: Bron-attributie zoekt originele auteur van inhoud.
Example_RU: Атрибуция источника ищет оригинального автора контента.
Category: use-case

NL: de watermerk-detectie
Transcription: waː.tər.mɛrk.deː.tɛk.tsi
RU: детекция водяного знака
Example_NL: Watermerk-detectie identificeert AI-gegenereerde tekst.
Example_RU: Детекция водяного знака выявляет ИИ-сгенерированный текст.
Category: use-case

NL: de plagiaat-checker
Transcription: plɑ.xi.aːt.tʃɛ.kər
RU: проверка плагиата
Example_NL: De plagiaat-checker vergelijkt tekst met grote corpus.
Example_RU: Проверка плагиата сравнивает текст с большим корпусом.
Category: use-case

NL: de tekstgelijkenis
Transcription: tɛkst.xə.lɛi.kə.nɪs
RU: текстовое сходство
Example_NL: Tekstgelijkenis meet semantische overeenkomst tussen passages.
Example_RU: Текстовое сходство измеряет семантическое сходство между фрагментами.
Category: metriek

NL: de inproductscore
Transcription: ɪn.proː.dɵkt.skɔr
RU: оценка скалярного произведения
Example_NL: De inproductscore is snel maar voelt geen normalisatie.
Example_RU: Оценка скалярного произведения быстра но не нормализована.
Category: metriek

NL: de Jaccard-similariteit
Transcription: dʒɛ.kɑrt.si.mi.la.ri.tɛit
RU: сходство Жаккара
Example_NL: Jaccard-similariteit vergelijkt verzamelingen via doorsnede.
Example_RU: Сходство Жаккара сравнивает множества через пересечение.
Category: metriek

NL: de buurtgebaseerd zoeken
Transcription: buːrt.xə.baː.seːrt zuː.kən
RU: поиск по соседям
Example_NL: Buurtgebaseerd zoeken vindt vergelijkbare vectoren snel.
Example_RU: Поиск по соседям быстро находит похожие векторы.
Category: use-case

NL: de geapproximeerde nearest-neighbour
Transcription: xə.aː.prɔk.si.meːr.də niː.rəst.neː.bər
RU: приближённый поиск соседей
Example_NL: Geapproximeerde nearest-neighbour ruilt accuratesse voor snelheid.
Example_RU: Приближённый поиск соседей обменивает точность на скорость.
Category: use-case

NL: de productkwantisatie
Transcription: proː.dɵkt.kwɑn.ti.zaː.tsi
RU: квантование произведений
Example_NL: Productkwantisatie comprimeert vectoren via subvectoren.
Example_RU: Квантование произведений сжимает векторы через подвекторы.
Category: use-case

NL: de scalair-kwantisatie
Transcription: ska.laːr.kwɑn.ti.zaː.tsi
RU: скалярное квантование
Example_NL: Scalair-kwantisatie verkleint vectoren per element.
Example_RU: Скалярное квантование уменьшает векторы поэлементно.
Category: use-case

NL: de vectordatabank
Transcription: vɛk.tɔr.da.taː.bɑŋk
RU: векторная база данных
Example_NL: Een vectordatabank slaat embeddings doorzoekbaar op.
Example_RU: Векторная база данных сохраняет эмбеддинги для поиска.
Category: use-case

NL: de meertraps zoeken
Transcription: meːr.trɑps zuː.kən
RU: многоступенчатый поиск
Example_NL: Meertraps zoeken filtert grof en rangschikt daarna fijn.
Example_RU: Многоступенчатый поиск фильтрует грубо и потом тонко ранжирует.
Category: use-case

NL: de herrangschikker
Transcription: hɛ.rɑŋ.sxɪ.kər
RU: повторный ранжировщик
Example_NL: Een herrangschikker sorteert topkandidaten met duur model.
Example_RU: Повторный ранжировщик сортирует топ-кандидатов дорогой моделью.
Category: use-case

NL: de leren-rangschikken
Transcription: leː.rən.rɑŋ.sxɪ.kən
RU: обучение ранжированию
Example_NL: Leren-rangschikken optimaliseert volgorde van zoekresultaten.
Example_RU: Обучение ранжированию оптимизирует порядок результатов поиска.
Category: training

NL: de paarsgewijze ranking
Transcription: paːrs.xə.wɛis.sə rɛŋ.kɪŋ
RU: попарное ранжирование
Example_NL: Paarsgewijze ranking vergelijkt twee items tegelijk.
Example_RU: Попарное ранжирование сравнивает два элемента за раз.
Category: training

NL: de lijstgewijze ranking
Transcription: lɛist.xə.wɛis.sə rɛŋ.kɪŋ
RU: списковое ранжирование
Example_NL: Lijstgewijze ranking optimaliseert hele resultaatlijst.
Example_RU: Списковое ранжирование оптимизирует весь список результатов.
Category: training

NL: de NDCG-metriek
Transcription: ɛn.deː.seː.xeː.meː.triːk
RU: NDCG-метрика
Example_NL: De NDCG-metriek weegt relevante resultaten naar positie.
Example_RU: NDCG-метрика взвешивает релевантные результаты по позиции.
Category: metriek

NL: de gemiddelde reciproke rang
Transcription: xə.mɪ.dəl.də rə.si.proː.kə rɑŋ
RU: средний обратный ранг
Example_NL: Gemiddelde reciproke rang meet positie van eerste juiste resultaat.
Example_RU: Средний обратный ранг измеряет позицию первого правильного результата.
Category: metriek

NL: de hit-rate-at-k
Transcription: hɪt.reːt.ɛt.ka
RU: hit-rate@k
Example_NL: De hit-rate-at-k meet of doel in top-k zit.
Example_RU: Hit-rate@k измеряет находится ли цель в top-k.
Category: metriek

NL: de leerkromme
Transcription: leːr.krɔ.mə
RU: кривая обучения
Example_NL: Een leerkromme toont prestaties tegen trainingsgrootte.
Example_RU: Кривая обучения показывает производительность от размера обучения.
Category: metriek

NL: de validatiekromme
Transcription: va.li.daː.tsi.krɔ.mə
RU: валидационная кривая
Example_NL: Een validatiekromme onthult overfit naarmate training vordert.
Example_RU: Валидационная кривая выявляет переобучение по мере обучения.
Category: metriek

NL: de bias-variantie afweging
Transcription: baːi.ɑs.va.ri.ɑn.tsi ɑf.weː.xɪŋ
RU: компромисс смещение-дисперсия
Example_NL: De bias-variantie afweging stuurt modelcomplexiteit.
Example_RU: Компромисс смещение-дисперсия направляет сложность модели.
Category: training

NL: de Bayesiaanse modelmiddeling
Transcription: ba.je.si.aːn.sə moː.dɛl.mɪ.də.lɪŋ
RU: байесовское усреднение моделей
Example_NL: Bayesiaanse modelmiddeling weegt voorspellingen met posterior.
Example_RU: Байесовское усреднение моделей взвешивает предсказания апостериором.
Category: training

NL: de ensembleleren
Transcription: ɑn.sɑm.blə.leː.rən
RU: ансамблевое обучение
Example_NL: Ensembleleren combineert meerdere modellen tot één.
Example_RU: Ансамблевое обучение объединяет несколько моделей в одну.
Category: training

NL: de bagging-techniek
Transcription: bɛ.xɪŋ.tɛx.niːk
RU: техника бэггинга
Example_NL: Bagging-techniek traint modellen op bootstrap-steekproeven.
Example_RU: Техника бэггинга обучает модели на бутстреп-выборках.
Category: training

NL: de boosting-algoritme
Transcription: buːs.tɪŋ.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм бустинга
Example_NL: Boosting-algoritme combineert zwakke leerlingen sequentieel.
Example_RU: Алгоритм бустинга последовательно объединяет слабых учеников.
Category: training

NL: de gradiëntboosting
Transcription: xraː.di.ɛnt.buːs.tɪŋ
RU: градиентный бустинг
Example_NL: Gradiëntboosting optimaliseert verlies via gradiënt.
Example_RU: Градиентный бустинг оптимизирует потери через градиент.
Category: training

NL: de XGBoost-bibliotheek
Transcription: ɛks.dʒiː.buːst.bi.bli.oː.teːk
RU: библиотека XGBoost
Example_NL: De XGBoost-bibliotheek wint vele Kaggle-wedstrijden.
Example_RU: Библиотека XGBoost выигрывает многие соревнования Kaggle.
Category: training

NL: de LightGBM-framework
Transcription: laːit.dʒiː.biː.ɛm.freːm.wɛrk
RU: фреймворк LightGBM
Example_NL: LightGBM-framework versnelt boosting op grote datasets.
Example_RU: Фреймворк LightGBM ускоряет бустинг на больших данных.
Category: training

NL: de CatBoost-implementatie
Transcription: kɛt.buːst.ɪm.plə.mɛn.taː.tsi
RU: реализация CatBoost
Example_NL: CatBoost-implementatie behandelt categorische features goed.
Example_RU: Реализация CatBoost хорошо обрабатывает категориальные признаки.
Category: training

NL: de stapelen-techniek
Transcription: staː.pə.lən.tɛx.niːk
RU: техника стекинга
Example_NL: Stapelen-techniek leert meta-model op basismodellen.
Example_RU: Техника стекинга обучает мета-модель на базовых моделях.
Category: training

NL: de blenden-strategie
Transcription: blɛn.dən.straː.teː.xi
RU: стратегия блендинга
Example_NL: Blenden-strategie middelt voorspellingen met vaste gewichten.
Example_RU: Стратегия блендинга усредняет предсказания фиксированными весами.
Category: training

NL: de stemkracht-ensemble
Transcription: stɛm.krɑxt.ɑn.sɑm.blə
RU: голосующий ансамбль
Example_NL: Een stemkracht-ensemble kiest meerderheidsklasse als voorspelling.
Example_RU: Голосующий ансамбль выбирает большинственный класс как предсказание.
Category: training

NL: de zachte stem
Transcription: zɑx.tə stɛm
RU: мягкое голосование
Example_NL: Bij zachte stem worden voorspellingskansen gemiddeld.
Example_RU: При мягком голосовании усредняются вероятности предсказаний.
Category: training

NL: de harde stem
Transcription: hɑr.də stɛm
RU: жёсткое голосование
Example_NL: Bij harde stem telt elke modelvoorspelling als één stem.
Example_RU: При жёстком голосовании каждое предсказание модели считается одним голосом.
Category: training

NL: de cascade-classificator
Transcription: kɑs.kaː.də.klɑ.si.fi.kaː.tɔr
RU: каскадный классификатор
Example_NL: Een cascade-classificator stopt vroeg bij zekere gevallen.
Example_RU: Каскадный классификатор останавливается рано на уверенных случаях.
Category: architectuur

NL: de mengsel-model
Transcription: mɛŋ.səl.moː.dɛl
RU: смешанная модель
Example_NL: Een mengsel-model representeert verdeling als somelementen.
Example_RU: Смешанная модель представляет распределение как сумму элементов.
Category: architectuur

NL: de Gaussiaans mengsel-model
Transcription: xʌu.si.aːns mɛŋ.səl.moː.dɛl
RU: гауссовская смешанная модель
Example_NL: Een Gaussiaans mengsel-model schat clusters waarschijnlijk.
Example_RU: Гауссовская смешанная модель оценивает кластеры вероятностно.
Category: architectuur

NL: de verwachting-maximalisatie
Transcription: vər.wɑx.tɪŋ.mɑk.si.maː.li.zaː.tsi
RU: максимизация ожидания
Example_NL: Verwachting-maximalisatie schat parameters van mengselmodellen.
Example_RU: Максимизация ожидания оценивает параметры смешанных моделей.
Category: training

NL: de Dirichlet-toewijzing
Transcription: di.rɪx.lɛt.tuː.wɛi.zɪŋ
RU: распределение Дирихле
Example_NL: Dirichlet-toewijzing modelleert onderwerpen in documenten.
Example_RU: Распределение Дирихле моделирует темы в документах.
Category: architectuur

NL: de latente Dirichlet-toewijzing
Transcription: laː.tɛn.tə di.rɪx.lɛt.tuː.wɛi.zɪŋ
RU: латентное размещение Дирихле
Example_NL: Latente Dirichlet-toewijzing ontdekt verborgen thema's.
Example_RU: Латентное размещение Дирихле обнаруживает скрытые темы.
Category: architectuur

NL: de onderwerpsmodel
Transcription: ɔn.dər.wɛrps.moː.dɛl
RU: тематическая модель
Example_NL: Een onderwerpsmodel groepeert woorden naar verborgen thema.
Example_RU: Тематическая модель группирует слова по скрытым темам.
Category: architectuur

NL: de niet-negatieve matrixfactorisatie
Transcription: niːt.neː.xaː.tiː.və maː.trɪks.fɑk.toː.ri.zaː.tsi
RU: неотрицательное матричное разложение
Example_NL: Niet-negatieve matrixfactorisatie levert interpreteerbaar resultaat.
Example_RU: Неотрицательное матричное разложение даёт интерпретируемый результат.
Category: training

NL: de singuliere-waarde-ontbinding
Transcription: sɪŋ.gy.liː.rə.waːr.də.ɔnt.bɪn.dɪŋ
RU: сингулярное разложение
Example_NL: Singuliere-waarde-ontbinding reduceert dimensies optimaal.
Example_RU: Сингулярное разложение оптимально сокращает размерность.
Category: training

NL: de t-SNE methode
Transcription: teː.ɛs.ɛn.eː meː.toː.də
RU: метод t-SNE
Example_NL: De t-SNE methode visualiseert hoogdimensionale data in 2D.
Example_RU: Метод t-SNE визуализирует многомерные данные в 2D.
Category: use-case

NL: de UMAP-methode
Transcription: yː.mɛp.meː.toː.də
RU: метод UMAP
Example_NL: UMAP-methode behoudt zowel globale als lokale structuur.
Example_RU: Метод UMAP сохраняет глобальную и локальную структуру.
Category: use-case

NL: de meervariate analyse
Transcription: meːr.va.ri.aː.tə ɑ.na.lyː.zə
RU: многомерный анализ
Example_NL: Meervariate analyse onthult relaties tussen veel variabelen.
Example_RU: Многомерный анализ выявляет отношения между многими переменными.
Category: use-case

NL: de canonieke correlatieanalyse
Transcription: kɑ.noː.nik kɔ.rə.laː.tsi.ɑ.na.lyː.zə
RU: канонический корреляционный анализ
Example_NL: Canonieke correlatieanalyse koppelt twee variabelensets.
Example_RU: Канонический корреляционный анализ связывает два набора переменных.
Category: use-case

NL: de discriminantanalyse
Transcription: dɪs.kri.mi.nɑnt.ɑ.na.lyː.zə
RU: дискриминантный анализ
Example_NL: Discriminantanalyse vindt assen die klassen scheiden.
Example_RU: Дискриминантный анализ находит оси разделяющие классы.
Category: use-case

NL: de kwadratisch discriminantanalyse
Transcription: kwa.draː.tis dɪs.kri.mi.nɑnt.ɑ.na.lyː.zə
RU: квадратичный дискриминантный анализ
Example_NL: Kwadratisch discriminantanalyse staat krommere grenzen toe.
Example_RU: Квадратичный дискриминантный анализ допускает кривые границы.
Category: use-case

NL: de multinomiale regressie
Transcription: mɵl.ti.noː.mi.aː.lə rə.xrɛ.si
RU: мультиномиальная регрессия
Example_NL: Multinomiale regressie behandelt meerdere uitkomstklassen.
Example_RU: Мультиномиальная регрессия обрабатывает несколько классов исходов.
Category: architectuur

NL: de ordinale regressie
Transcription: ɔr.di.naː.lə rə.xrɛ.si
RU: порядковая регрессия
Example_NL: Ordinale regressie respecteert volgorde van categorieën.
Example_RU: Порядковая регрессия учитывает порядок категорий.
Category: architectuur

NL: de gegeneraliseerd lineair model
Transcription: xə.xeː.nə.raː.li.zeːrt li.neː.ɛir moː.dɛl
RU: обобщённая линейная модель
Example_NL: Een gegeneraliseerd lineair model breidt regressie flexibel uit.
Example_RU: Обобщённая линейная модель гибко расширяет регрессию.
Category: architectuur

NL: de robuust regressie
Transcription: roː.buːst rə.xrɛ.si
RU: устойчивая регрессия
Example_NL: Robuust regressie minimaliseert invloed van uitschieters.
Example_RU: Устойчивая регрессия минимизирует влияние выбросов.
Category: training

NL: de kwantielregressie
Transcription: kwɑn.tiːl.rə.xrɛ.si
RU: квантильная регрессия
Example_NL: Kwantielregressie schat percentielen in plaats van gemiddelde.
Example_RU: Квантильная регрессия оценивает перцентили вместо среднего.
Category: use-case

NL: de isotone regressie
Transcription: iː.zoː.toː.nə rə.xrɛ.si
RU: изотоническая регрессия
Example_NL: Isotone regressie kalibreert kansvoorspellingen.
Example_RU: Изотоническая регрессия калибрует вероятностные предсказания.
Category: training

NL: de Platt-schaling
Transcription: plɑt.sxaː.lɪŋ
RU: калибровка Платта
Example_NL: Platt-schaling kalibreert SVM-uitvoer naar kansen.
Example_RU: Калибровка Платта калибрует выход SVM в вероятности.
Category: training

NL: de temperatuurschaling
Transcription: tɛm.pə.raː.tyːr.sxaː.lɪŋ
RU: температурная калибровка
Example_NL: Temperatuurschaling kalibreert neurale netten met één parameter.
Example_RU: Температурная калибровка калибрует нейронные сети одним параметром.
Category: training

NL: de tropische deep-learning
Transcription: troː.pi.sə diːp.lɵr.nɪŋ
RU: тропическое глубокое обучение
Example_NL: Tropische deep-learning bestudeert verlies via tropische geometrie.
Example_RU: Тропическое глубокое обучение изучает потери через тропическую геометрию.
Category: training

NL: de scheidingsmarge
Transcription: sxɛi.dɪŋs.mɑr.ʒə
RU: разделяющий зазор
Example_NL: De scheidingsmarge beïnvloedt generalisatie van classificator.
Example_RU: Разделяющий зазор влияет на обобщение классификатора.
Category: training

NL: de hard-marge SVM
Transcription: hɑrt.mɑr.ʒə ɛs.veː.ɛm
RU: SVM с жёстким зазором
Example_NL: Hard-marge SVM eist perfecte scheidbaarheid.
Example_RU: SVM с жёстким зазором требует идеальной разделимости.
Category: architectuur

NL: de zacht-marge SVM
Transcription: zɑxt.mɑr.ʒə ɛs.veː.ɛm
RU: SVM с мягким зазором
Example_NL: Zacht-marge SVM tolereert enkele fouten via slackvariabelen.
Example_RU: SVM с мягким зазором допускает некоторые ошибки через slack-переменные.
Category: architectuur

NL: de polynome kern
Transcription: poː.li.noː.mə kɛrn
RU: полиномиальное ядро
Example_NL: De polynome kern modelleert niet-lineaire grenzen.
Example_RU: Полиномиальное ядро моделирует нелинейные границы.
Category: architectuur

NL: de radiale basisfunctie kern
Transcription: raː.di.aː.lə baː.zɪs.fɵŋk.tsi kɛrn
RU: радиальное базисное ядро
Example_NL: De radiale basisfunctie kern is veelzijdig en standaard.
Example_RU: Радиальное базисное ядро универсально и стандартно.
Category: architectuur

NL: de sigmoïde kern
Transcription: sɪx.moː.iː.də kɛrn
RU: сигмоидальное ядро
Example_NL: De sigmoïde kern lijkt op neuraal netwerk gedrag.
Example_RU: Сигмоидальное ядро похоже на поведение нейронной сети.
Category: architectuur

NL: de steunvector-regressie
Transcription: støːn.vɛk.tɔr.rə.xrɛ.si
RU: опорно-векторная регрессия
Example_NL: Steunvector-regressie negeert fouten binnen marge.
Example_RU: Опорно-векторная регрессия игнорирует ошибки в пределах зазора.
Category: architectuur

NL: de Gauss-proces
Transcription: xʌus.proː.sɛs
RU: гауссовский процесс
Example_NL: Een Gauss-proces voorspelt met onzekerheidsinschatting.
Example_RU: Гауссовский процесс предсказывает с оценкой неопределённости.
Category: architectuur

NL: de covariantiekernel
Transcription: koː.va.ri.ɑn.tsi.kɛr.nəl
RU: ковариационное ядро
Example_NL: De covariantiekernel codeert geleidelijkheid van functie.
Example_RU: Ковариационное ядро кодирует гладкость функции.
Category: architectuur

NL: de marginale likelihood
Transcription: mɑr.xi.naː.lə laːik.li.huːt
RU: маргинальное правдоподобие
Example_NL: Marginale likelihood balanceert fit en complexiteit.
Example_RU: Маргинальное правдоподобие балансирует подгонку и сложность.
Category: training

NL: de verwachte verbetering
Transcription: vər.wɑx.tə vər.beː.tə.rɪŋ
RU: ожидаемое улучшение
Example_NL: Verwachte verbetering vindt balans tussen exploitatie en verkenning.
Example_RU: Ожидаемое улучшение находит баланс между эксплуатацией и исследованием.
Category: training

NL: de kennisgradiënt
Transcription: kɛ.nɪs.xraː.di.ɛnt
RU: градиент знания
Example_NL: De kennisgradiënt schat informatiewinst van volgend punt.
Example_RU: Градиент знания оценивает информационный выигрыш следующей точки.
Category: training

NL: de actief leren
Transcription: ɑk.tiːf leː.rən
RU: активное обучение
Example_NL: Actief leren laat model zelf labels vragen.
Example_RU: Активное обучение позволяет модели самой запрашивать метки.
Category: training

NL: de onzekerheidssteekproef
Transcription: ɔn.zeː.kər.hɛits.steːk.pruːf
RU: выборка по неопределённости
Example_NL: Onzekerheidssteekproef labelt voorbeelden waar model twijfelt.
Example_RU: Выборка по неопределённости метит примеры на которых модель сомневается.
Category: training

NL: de querysynthese
Transcription: kwiː.ri.sɪn.teː.zə
RU: синтез запросов
Example_NL: Querysynthese genereert lastige voorbeelden voor model.
Example_RU: Синтез запросов генерирует сложные примеры для модели.
Category: training

NL: de semi-gesuperviseerd leren
Transcription: seː.mi.xə.sy.pər.viː.zeːrt leː.rən
RU: полу-обучение с учителем
Example_NL: Semi-gesuperviseerd leren benut ongelabelde data.
Example_RU: Полу-обучение с учителем использует неразмеченные данные.
Category: training

NL: de pseudo-label techniek
Transcription: psɔi.doː.laː.bəl tɛx.niːk
RU: техника псевдо-меток
Example_NL: Pseudo-label techniek labelt unlabeled data via modelvoorspelling.
Example_RU: Техника псевдо-меток метит неразмеченные данные через предсказание модели.
Category: training

NL: de consistentieregularisatie
Transcription: kɔn.sɪs.tɛn.tsi.reː.xy.laː.ri.zaː.tsi
RU: регуляризация согласованности
Example_NL: Consistentieregularisatie eist gelijke voorspelling onder verstoring.
Example_RU: Регуляризация согласованности требует одинаковых предсказаний при возмущении.
Category: training

NL: de gemiddeld leraar
Transcription: xə.mɪ.dəlt leː.raːr
RU: средний учитель
Example_NL: De gemiddeld leraar middelt gewichten over training.
Example_RU: Средний учитель усредняет веса по обучению.
Category: training

NL: de FixMatch-algoritme
Transcription: fɪks.mɛtʃ.ɑl.xoː.rɪt.mə
RU: алгоритм FixMatch
Example_NL: FixMatch-algoritme combineert pseudo-label en augmentatie.
Example_RU: Алгоритм FixMatch сочетает псевдо-метки и аугментацию.
Category: training

NL: de zwakke augmentatie
Transcription: zwɑ.kə ɔx.mɛn.taː.tsi
RU: слабая аугментация
Example_NL: Zwakke augmentatie past kleine veranderingen toe op input.
Example_RU: Слабая аугментация применяет малые изменения к входу.
Category: training

NL: de sterke augmentatie
Transcription: stɛr.kə ɔx.mɛn.taː.tsi
RU: сильная аугментация
Example_NL: Sterke augmentatie wijzigt input flink voor robuustheid.
Example_RU: Сильная аугментация значительно изменяет вход для устойчивости.
Category: training

NL: de RandAugment-strategie
Transcription: rɛnt.ɔx.mɛnt.straː.teː.xi
RU: стратегия RandAugment
Example_NL: RandAugment-strategie kiest willekeurige transformaties.
Example_RU: Стратегия RandAugment выбирает случайные трансформации.
Category: training

NL: de AutoAugment-strategie
Transcription: ɔ.toː.ɔx.mɛnt.straː.teː.xi
RU: стратегия AutoAugment
Example_NL: AutoAugment-strategie leert beste augmentatiebeleid.
Example_RU: Стратегия AutoAugment учит лучшую политику аугментации.
Category: training

NL: de mixup-techniek
Transcription: mɪks.ɵp.tɛx.niːk
RU: техника mixup
Example_NL: De mixup-techniek interpoleert tussen trainingsvoorbeelden.
Example_RU: Техника mixup интерполирует между обучающими примерами.
Category: training

NL: de cutmix-techniek
Transcription: kɵt.mɪks.tɛx.niːk
RU: техника cutmix
Example_NL: De cutmix-techniek plakt patches uit verschillende beelden.
Example_RU: Техника cutmix вклеивает патчи из разных изображений.
Category: training

NL: de cutout-techniek
Transcription: kɵt.ɔut.tɛx.niːk
RU: техника cutout
Example_NL: Cutout-techniek maskeert willekeurig deel van beeld.
Example_RU: Техника cutout случайно маскирует часть изображения.
Category: training

NL: de random-erasing
Transcription: rɛn.dəm.iː.reː.sɪŋ
RU: случайное стирание
Example_NL: Random-erasing voorkomt overfit op specifieke locaties.
Example_RU: Случайное стирание предотвращает переобучение на конкретных местах.
Category: training

NL: de pixelmixing
Transcription: pɪk.səl.mɪks.ɪŋ
RU: смешивание пикселей
Example_NL: Pixelmixing combineert beelden op pixelniveau.
Example_RU: Смешивание пикселей объединяет изображения на уровне пикселей.
Category: training

NL: de neurale stijl-verlies
Transcription: nø.raː.lə stɛil.fər.liːs
RU: нейронная стилевая потеря
Example_NL: Neurale stijl-verlies meet verschil in Gram-matrices.
Example_RU: Нейронная стилевая потеря измеряет разницу в матрицах Грама.
Category: training

NL: de perceptueel verlies
Transcription: pər.sɛp.tu.eːl fər.liːs
RU: перцептуальная потеря
Example_NL: Perceptueel verlies vergelijkt features uit voorgetraind netwerk.
Example_RU: Перцептуальная потеря сравнивает признаки из предобученной сети.
Category: training

NL: de Frechet-inceptie-afstand
Transcription: frɛ.ʃɛt.ɪn.sɛp.tsi.ɑf.stɑnt
RU: расстояние Фреше-инцепции
Example_NL: De Frechet-inceptie-afstand beoordeelt kwaliteit van gegenereerde beelden.
Example_RU: Расстояние Фреше-инцепции оценивает качество сгенерированных изображений.
Category: metriek

NL: de inceptie-score
Transcription: ɪn.sɛp.tsi.skɔr
RU: инцепционный балл
Example_NL: De inceptie-score meet diversiteit en kwaliteit van output.
Example_RU: Инцепционный балл измеряет разнообразие и качество вывода.
Category: metriek

NL: de modus-bedekkingsmetriek
Transcription: moː.dɵs.bə.dɛ.kɪŋs.meː.triːk
RU: метрика покрытия мод
Example_NL: Modus-bedekkingsmetriek toont of generator alle modi raakt.
Example_RU: Метрика покрытия мод показывает захватывает ли генератор все моды.
Category: metriek

NL: de geclusterde realisme
Transcription: xə.klɵs.tər.də ri.aː.lɪs.mə
RU: кластерный реализм
Example_NL: Geclusterde realisme meet hoe waarschijnlijk samples lijken.
Example_RU: Кластерный реализм измеряет насколько правдоподобными выглядят сэмплы.
Category: metriek

NL: de precisie-en-recall voor generatieve
Transcription: preː.si.zi.ɛn.rə.kɔːl voːr xeː.nə.raː.tiː.və
RU: точность и полнота для генеративных
Example_NL: Precisie-en-recall voor generatieve modellen scheidt fideliteit en dekking.
Example_RU: Точность и полнота для генеративных моделей разделяют верность и охват.
Category: metriek

NL: de geheugen-versterkt netwerk
Transcription: xə.hø.xən.vər.stɛrkt nɛt.wɛrk
RU: нейронная сеть с памятью
Example_NL: Een geheugen-versterkt netwerk slaat informatie expliciet op.
Example_RU: Нейронная сеть с памятью явно хранит информацию.
Category: architectuur

NL: de neurale Turingmachine
Transcription: nø.raː.lə tjuː.rɪŋ.maː.ʃi.nə
RU: нейронная машина Тьюринга
Example_NL: Een neurale Turingmachine combineert netwerk met externe geheugen.
Example_RU: Нейронная машина Тьюринга объединяет сеть с внешней памятью.
Category: architectuur

NL: de differentieerbaar neurale computer
Transcription: dɪ.fə.rɛn.tsi.eːr.baːr nø.raː.lə kɔm.pju.tər
RU: дифференцируемый нейронный компьютер
Example_NL: Een differentieerbaar neurale computer leert algoritmen.
Example_RU: Дифференцируемый нейронный компьютер учит алгоритмы.
Category: architectuur

NL: de eindigeautomaat-leren
Transcription: ɛin.də.xə.ɔ.toː.maːt.leː.rən
RU: обучение конечных автоматов
Example_NL: Eindigeautomaat-leren extraheert regels uit netwerk.
Example_RU: Обучение конечных автоматов извлекает правила из сети.
Category: training

NL: de programma-inductie
Transcription: proː.xrɑ.maː.ɪn.dɵk.tsi
RU: индукция программ
Example_NL: Programma-inductie leert code uit voorbeelden.
Example_RU: Индукция программ учит код из примеров.
Category: use-case

NL: de codegeneratie
Transcription: koː.də.xeː.nə.raː.tsi
RU: генерация кода
Example_NL: Codegeneratie produceert programma's uit natuurlijke taal.
Example_RU: Генерация кода производит программы из естественного языка.
Category: use-case

NL: de programma-synthese
Transcription: proː.xrɑ.maː.sɪn.teː.zə
RU: синтез программ
Example_NL: Programma-synthese ontwerpt code die specificatie vervult.
Example_RU: Синтез программ проектирует код выполняющий спецификацию.
Category: use-case

NL: de pathologische gradiënt
Transcription: pa.toː.loː.xi.sə xraː.di.ɛnt
RU: патологический градиент
Example_NL: Een pathologische gradiënt wijst soms in verkeerde richting.
Example_RU: Патологический градиент иногда указывает в неверное направление.
Category: training

NL: de verliesoppervlakte
Transcription: vər.liːs.ɔ.pər.vlɑk.tə
RU: поверхность потерь
Example_NL: De verliesoppervlakte van diepe netten is sterk niet-convex.
Example_RU: Поверхность потерь глубоких сетей сильно невыпукла.
Category: training

NL: de stijgrichting
Transcription: stɛix.rɪx.tɪŋ
RU: направление подъёма
Example_NL: Een stijgrichting verhoogt verlies bij optimalisatie.
Example_RU: Направление подъёма увеличивает потери при оптимизации.
Category: training

NL: de daalrichting
Transcription: daːl.rɪx.tɪŋ
RU: направление спуска
Example_NL: Een daalrichting volgt negatieve gradiënt naar minimum.
Example_RU: Направление спуска следует отрицательному градиенту к минимуму.
Category: training

NL: de momentumterm
Transcription: moː.mɛn.tɵm.tɛrm
RU: член момента
Example_NL: De momentumterm versnelt SGD in consistente richting.
Example_RU: Член момента ускоряет SGD в согласованном направлении.
Category: training

NL: de AdaGrad-optimisator
Transcription: ɑ.daː.xrɛt.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор AdaGrad
Example_NL: De AdaGrad-optimisator past leerrate per parameter aan.
Example_RU: Оптимизатор AdaGrad настраивает скорость обучения на параметр.
Category: training

NL: de RMSProp-optimisator
Transcription: ɛr.ɛm.ɛs.prɔp.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор RMSProp
Example_NL: De RMSProp-optimisator normaliseert recent gradiëntgemiddelde.
Example_RU: Оптимизатор RMSProp нормализует недавнее среднее градиентов.
Category: training

NL: de Adam-optimisator
Transcription: ɑ.dɑm.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор Adam
Example_NL: Adam-optimisator combineert momentum en aanpassende rate.
Example_RU: Оптимизатор Adam сочетает момент и адаптивную скорость.
Category: training

NL: de AdamW-optimisator
Transcription: ɑ.dɑm.veː.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор AdamW
Example_NL: De AdamW-optimisator scheidt gewichtsverval van gradiëntstap.
Example_RU: Оптимизатор AdamW отделяет затухание весов от градиентного шага.
Category: training

NL: de LAMB-optimisator
Transcription: lɛm.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор LAMB
Example_NL: De LAMB-optimisator schaalt training naar grote batches.
Example_RU: Оптимизатор LAMB масштабирует обучение к большим батчам.
Category: training

NL: de Sophia-optimisator
Transcription: soː.fi.aː.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор Sophia
Example_NL: De Sophia-optimisator benut diagonale Hessiaan voor LLM.
Example_RU: Оптимизатор Sophia использует диагональный гессиан для LLM.
Category: training

NL: de Lion-optimisator
Transcription: li.ɔn.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор Lion
Example_NL: De Lion-optimisator is geheugenarme alternatief voor Adam.
Example_RU: Оптимизатор Lion — экономная по памяти альтернатива Adam.
Category: training

NL: de Shampoo-optimisator
Transcription: ʃɑm.puː.ɔp.ti.mi.zaː.tɔr
RU: оптимизатор Shampoo
Example_NL: Shampoo-optimisator gebruikt blokdiagonale preconditioner.
Example_RU: Оптимизатор Shampoo использует блочно-диагональный предобуславливатель.
Category: training

NL: de leerrate-scheduler
Transcription: leːr.raː.tə.ʃɛ.dy.lər
RU: планировщик скорости обучения
Example_NL: De leerrate-scheduler stuurt training door fasen heen.
Example_RU: Планировщик скорости обучения проводит обучение через фазы.
Category: training

NL: de polynomiale verval
Transcription: poː.li.noː.mi.aː.lə vər.vɑl
RU: полиномиальный распад
Example_NL: Polynomiale verval verkleint leerrate met machtfunctie.
Example_RU: Полиномиальный распад уменьшает скорость обучения степенной функцией.
Category: training

NL: de exponentiele verval
Transcription: ɛk.spoː.nɛn.tsi.eː.lə vər.vɑl
RU: экспоненциальный распад
Example_NL: Exponentiele verval halveert leerrate elke ronde.
Example_RU: Экспоненциальный распад уменьшает скорость обучения вдвое каждый раунд.
Category: training

NL: de cosinus-herstart
Transcription: koː.si.nɵs.hɛr.stɑrt
RU: косинусный перезапуск
Example_NL: Cosinus-herstart cycli helpen ontsnapping uit lokale minima.
Example_RU: Циклы косинусного перезапуска помогают выйти из локальных минимумов.
Category: training

NL: de cyclisch leerrate
Transcription: si.klis leːr.raː.tə
RU: циклическая скорость обучения
Example_NL: Cyclisch leerrate oscilleert tussen grenzen tijdens training.
Example_RU: Циклическая скорость обучения колеблется между границами при обучении.
Category: training

NL: de superkonvergentie
Transcription: sy.pər.kɔn.vər.xɛn.tsi
RU: суперсходимость
Example_NL: Superkonvergentie traint extreem snel met grote leerrate.
Example_RU: Суперсходимость обучает крайне быстро большой скоростью обучения.
Category: training

NL: de batch-grootte schaling
Transcription: bɛtʃ.xroː.tə sxaː.lɪŋ
RU: масштабирование размера батча
Example_NL: Batch-grootte schaling vereist aanpassing van leerrate.
Example_RU: Масштабирование размера батча требует настройки скорости обучения.
Category: training

NL: de lineaire opwarming
Transcription: li.neː.ɛi.rə ɔp.wɑr.mɪŋ
RU: линейный разогрев
Example_NL: Lineaire opwarming verhoogt leerrate stap voor stap.
Example_RU: Линейный разогрев увеличивает скорость обучения шаг за шагом.
Category: training

NL: de polynome opwarming
Transcription: poː.li.noː.mə ɔp.wɑr.mɪŋ
RU: полиномиальный разогрев
Example_NL: Polynome opwarming volgt vloeiende curve naar topwaarde.
Example_RU: Полиномиальный разогрев следует гладкой кривой к пиковому значению.
Category: training

NL: de tegenstrijdig training
Transcription: teː.xən.strɛi.dəx treː.nɪŋ
RU: состязательное обучение
Example_NL: Tegenstrijdig training versterkt model tegen manipulatie.
Example_RU: Состязательное обучение усиливает модель против манипуляций.
Category: training

NL: de projecteerde gradiënt-aanval
Transcription: proː.jɛk.teːr.də xraː.di.ɛnt.aːn.vɑl
RU: атака проецированного градиента
Example_NL: Projecteerde gradiënt-aanval zoekt sterkste verstoring.
Example_RU: Атака проецированного градиента ищет сильнейшее возмущение.
Category: ethiek

NL: de FGSM-aanval
Transcription: ɛf.xeː.ɛs.ɛm.aːn.vɑl
RU: атака FGSM
Example_NL: FGSM-aanval gebruikt teken van gradiënt voor snelle verstoring.
Example_RU: Атака FGSM использует знак градиента для быстрого возмущения.
Category: ethiek

NL: de C-en-W aanval
Transcription: seː.ɛn.dɔ.bə.lu aːn.vɑl
RU: атака C-and-W
Example_NL: C-en-W aanval optimaliseert minimale verstoring zorgvuldig.
Example_RU: Атака C-and-W тщательно оптимизирует минимальное возмущение.
Category: ethiek

NL: de zwarte-doos aanval
Transcription: zwɑr.tə.doːs aːn.vɑl
RU: атака чёрного ящика
Example_NL: Zwarte-doos aanval werkt zonder toegang tot modelgewichten.
Example_RU: Атака чёрного ящика работает без доступа к весам модели.
Category: ethiek

NL: de witte-doos aanval
Transcription: wɪ.tə.doːs aːn.vɑl
RU: атака белого ящика
Example_NL: Witte-doos aanval kent volledige modelarchitectuur.
Example_RU: Атака белого ящика знает полную архитектуру модели.
Category: ethiek

NL: de overdraagbare aanval
Transcription: oː.vər.draːx.baː.rə aːn.vɑl
RU: переносимая атака
Example_NL: Overdraagbare aanval werkt op modellen die het niet zag.
Example_RU: Переносимая атака работает на моделях которые она не видела.
Category: ethiek

NL: de patch-aanval
Transcription: pɛtʃ.aːn.vɑl
RU: патч-атака
Example_NL: Een patch-aanval plakt kleine afbeelding voor misleiding.
Example_RU: Патч-атака вклеивает маленькое изображение для обмана.
Category: ethiek

NL: de fysieke aanval
Transcription: fy.zi.kə aːn.vɑl
RU: физическая атака
Example_NL: Een fysieke aanval misleidt camerasystemen met stickers.
Example_RU: Физическая атака обманывает камеры стикерами.
Category: ethiek

NL: de robuustheidcertificaat
Transcription: roː.buːst.hɛit.sɛr.ti.fi.kaːt
RU: сертификат устойчивости
Example_NL: Een robuustheidcertificaat garandeert grens van veilig gebied.
Example_RU: Сертификат устойчивости гарантирует границу безопасной области.
Category: ethiek

NL: de gerandomiseerd gladmaken
Transcription: xə.rɑn.doː.mi.zeːrt xlɑt.maː.kən
RU: рандомизированное сглаживание
Example_NL: Gerandomiseerd gladmaken biedt aantoonbare robuustheid.
Example_RU: Рандомизированное сглаживание обеспечивает доказуемую устойчивость.
Category: ethiek

NL: de model-extractie
Transcription: moː.dɛl.ɛk.strɑk.tsi
RU: извлечение модели
Example_NL: Model-extractie steelt functionaliteit via API-aanvragen.
Example_RU: Извлечение модели крадёт функциональность через API-запросы.
Category: ethiek

NL: de modelvinger-print
Transcription: moː.dɛl.fɪ.ŋər.prɪnt
RU: цифровой отпечаток модели
Example_NL: Een modelvinger-print identificeert eigenaar van model.
Example_RU: Цифровой отпечаток модели идентифицирует владельца модели.
Category: ethiek

NL: de modelwatermerk
Transcription: moː.dɛl.waː.tər.mɛrk
RU: водяной знак модели
Example_NL: Een modelwatermerk overleeft fijnafstemming en compressie.
Example_RU: Водяной знак модели переживает донастройку и сжатие.
Category: ethiek

NL: de federaal leren
Transcription: feː.də.raːl leː.rən
RU: федеративное обучение
Example_NL: Federaal leren traint modellen zonder data te delen.
Example_RU: Федеративное обучение тренирует модели без обмена данными.
Category: training

NL: de horizontaal federatie
Transcription: hoː.ri.zɔn.taːl feː.də.raː.tsi
RU: горизонтальная федерация
Example_NL: Bij horizontaal federatie delen partijen dezelfde features.
Example_RU: При горизонтальной федерации стороны делят одни и те же признаки.
Category: training

NL: de verticaal federatie
Transcription: vɛr.ti.kaːl feː.də.raː.tsi
RU: вертикальная федерация
Example_NL: Bij verticaal federatie delen partijen dezelfde gebruikers.
Example_RU: При вертикальной федерации стороны делят одних пользователей.
Category: training

NL: de federaal middeling
Transcription: feː.də.raːl mɪ.də.lɪŋ
RU: федеративное усреднение
Example_NL: Federaal middeling combineert lokale updates op server.
Example_RU: Федеративное усреднение объединяет локальные обновления на сервере.
Category: training

NL: de aggregatieprotocol
Transcription: ɑ.xrə.xaː.tsi.proː.toː.kɔl
RU: протокол агрегации
Example_NL: Het aggregatieprotocol verbergt individuele bijdragen.
Example_RU: Протокол агрегации скрывает индивидуальные вклады.
Category: training

NL: de cliënt-selectie
Transcription: kli.ɛnt.sə.lɛk.tsi
RU: выбор клиента
Example_NL: Cliënt-selectie kiest deelnemers per ronde.
Example_RU: Выбор клиента выбирает участников на раунд.
Category: training

NL: de niet-IID data
Transcription: niːt.ɪ.ɪ.deː daː.taː
RU: не-IID данные
Example_NL: Niet-IID data bemoeilijken federaal trainingsconvergentie.
Example_RU: Не-IID данные затрудняют сходимость федеративного обучения.
Category: training

NL: de persoonlijke federaal model
Transcription: pər.soːn.lə.kə feː.də.raːl moː.dɛl
RU: персонализированная федеративная модель
Example_NL: Persoonlijke federaal model past zich aan cliënt aan.
Example_RU: Персонализированная федеративная модель адаптируется к клиенту.
Category: training

NL: de gefedereerd destillatie
Transcription: xə.feː.də.reːrt dɛs.ti.laː.tsi
RU: федеративная дистилляция
Example_NL: Gefedereerd destillatie deelt voorspellingen ipv gewichten.
Example_RU: Федеративная дистилляция делится предсказаниями вместо весов.
Category: training

NL: de gesplitst leren
Transcription: xə.splɪtst leː.rən
RU: расщеплённое обучение
Example_NL: Gesplitst leren splitst model tussen cliënt en server.
Example_RU: Расщеплённое обучение разделяет модель между клиентом и сервером.
Category: training

NL: de snitlaag
Transcription: snɪt.laːx
RU: слой среза
Example_NL: De snitlaag is plaats waar het netwerk wordt opgedeeld.
Example_RU: Слой среза — место где сеть разделяется.
Category: training

NL: de privacyversterkend technologie
Transcription: pri.va.si.vər.stɛr.kənt tɛx.noː.loː.xi
RU: технология усиления приватности
Example_NL: Privacyversterkend technologie beschermt persoonlijke data.
Example_RU: Технология усиления приватности защищает персональные данные.
Category: ethiek

NL: de heridentificatie-risico
Transcription: hɛr.ʔi.dɛn.ti.fi.kaː.tsi.ri.zi.koː
RU: риск повторной идентификации
Example_NL: Heridentificatie-risico ontstaat door koppelen van datasets.
Example_RU: Риск повторной идентификации возникает при связывании датасетов.
Category: ethiek

NL: de k-anonimiteit
Transcription: ka.ʔɑ.noː.ni.mi.tɛit
RU: k-анонимность
Example_NL: K-anonimiteit eist dat elk record op k anderen lijkt.
Example_RU: K-анонимность требует чтобы каждая запись была похожа на k других.
Category: ethiek

NL: de l-diversiteit
Transcription: ɛl.di.vɛr.zi.tɛit
RU: l-разнообразие
Example_NL: L-diversiteit beschermt gevoelige attribuutwaarden.
Example_RU: L-разнообразие защищает чувствительные значения атрибутов.
Category: ethiek

NL: de t-nabijheid
Transcription: teː.naː.bɛi.hɛit
RU: t-близость
Example_NL: T-nabijheid begrenst informatieverlies bij anonimisering.
Example_RU: T-близость ограничивает потерю информации при анонимизации.
Category: ethiek

NL: de epistemisch onzekerheid
Transcription: ɛ.pɪs.teː.mis ɔn.zeː.kər.hɛit
RU: эпистемическая неопределённость
Example_NL: Epistemisch onzekerheid komt uit beperkte data.
Example_RU: Эпистемическая неопределённость идёт от ограниченных данных.
Category: metriek

NL: de aleatorisch onzekerheid
Transcription: a.le.aː.toː.ris ɔn.zeː.kər.hɛit
RU: алеаторическая неопределённость
Example_NL: Aleatorisch onzekerheid komt uit inherente ruis in data.
Example_RU: Алеаторическая неопределённость идёт от внутреннего шума в данных.
Category: metriek

NL: de MC-dropout
Transcription: ɛm.seː.drɔp.ɔut
RU: MC-dropout
Example_NL: MC-dropout schat onzekerheid via meerdere voorwaartse passages.
Example_RU: MC-dropout оценивает неопределённость через несколько прямых проходов.
Category: training

NL: de diep ensembles
Transcription: diːp ɑn.sɑm.bləs
RU: глубокие ансамбли
Example_NL: Diep ensembles geven betrouwbare onzekerheidsschattingen.
Example_RU: Глубокие ансамбли дают надёжные оценки неопределённости.
Category: training

NL: de geconformeerde voorspelling
Transcription: xə.kɔn.fɔr.meːr.də voːr.spɛ.lɪŋ
RU: конформное предсказание
Example_NL: Geconformeerde voorspelling levert geldige predictie-intervallen.
Example_RU: Конформное предсказание выдаёт валидные интервалы предсказаний.
Category: metriek

NL: de afwijzingsoptie
Transcription: ɑf.wɛi.zɪŋs.ɔp.tsi
RU: опция отказа
Example_NL: Een afwijzingsoptie laat model twijfelgevallen overslaan.
Example_RU: Опция отказа позволяет модели пропускать сомнительные случаи.
Category: use-case

NL: de selectief classificatie
Transcription: sə.lɛk.tiːf klɑ.si.fi.kaː.tsi
RU: выборочная классификация
Example_NL: Selectief classificatie weigert antwoord bij lage zekerheid.
Example_RU: Выборочная классификация отказывает при низкой уверенности.
Category: use-case

NL: de afdekking-versus-fout afweging
Transcription: ɑf.dɛ.kɪŋ.fɛr.zɵs.fʌut ɑf.weː.xɪŋ
RU: компромисс покрытия и ошибки
Example_NL: De afdekking-versus-fout afweging stuurt afwijzingsdrempel.
Example_RU: Компромисс покрытия и ошибки направляет порог отказа.
Category: metriek

NL: de out-of-distributie detectie
Transcription: ɔut.ɔf.dɪs.tri.by.tsi deː.tɛk.tsi
RU: детекция вне распределения
Example_NL: Out-of-distributie detectie spot abnormale invoer.
Example_RU: Детекция вне распределения замечает аномальный ввод.
Category: use-case

NL: de open-set herkenning
Transcription: oː.pən.sɛt hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание открытого множества
Example_NL: Open-set herkenning aanvaardt onbekende klassen tijdens test.
Example_RU: Распознавание открытого множества принимает неизвестные классы при тесте.
Category: use-case

NL: de nieuwheidsdetectie
Transcription: niːw.hɛits.deː.tɛk.tsi
RU: детекция новизны
Example_NL: Nieuwheidsdetectie waarschuwt voor ongekende patronen.
Example_RU: Детекция новизны предупреждает о неизвестных шаблонах.
Category: use-case

NL: de single-klasse classificatie
Transcription: sɪŋ.gəl.klɑ.sə klɑ.si.fi.kaː.tsi
RU: одноклассовая классификация
Example_NL: Single-klasse classificatie leert normaal van abnormaal.
Example_RU: Одноклассовая классификация учит нормальное от ненормального.
Category: use-case

NL: de isolatie-bos
Transcription: iː.zoː.laː.tsi.bɔs
RU: изолирующий лес
Example_NL: Het isolatie-bos detecteert uitschieters via splitsing.
Example_RU: Изолирующий лес обнаруживает выбросы через разбиения.
Category: architectuur

NL: de local outlier factor
Transcription: loː.kaːl ɔut.li.ər fɑk.tɔr
RU: локальный фактор выбросов
Example_NL: De local outlier factor vergelijkt lokale dichtheden.
Example_RU: Локальный фактор выбросов сравнивает локальные плотности.
Category: architectuur

NL: de autoencoder voor anomalie
Transcription: ɔ.toː.ɛn.koː.dər vor ɑ.noː.maː.li
RU: автокодировщик для аномалий
Example_NL: Een autoencoder voor anomalie meldt grote reconstructiefouten.
Example_RU: Автокодировщик для аномалий сообщает о больших ошибках восстановления.
Category: use-case

NL: de tijdreeks-anomaliedetectie
Transcription: tɛit.reːks.ɑ.noː.maː.li.deː.tɛk.tsi
RU: детекция аномалий временных рядов
Example_NL: Tijdreeks-anomaliedetectie spot afwijkingen in sensorstromen.
Example_RU: Детекция аномалий временных рядов замечает отклонения в сенсорных потоках.
Category: use-case

NL: de seizoenale anomalie
Transcription: sɛi.zuː.naː.lə ɑ.noː.maː.li
RU: сезонная аномалия
Example_NL: Een seizoenale anomalie wijkt af van verwacht patroon.
Example_RU: Сезонная аномалия отклоняется от ожидаемого шаблона.
Category: use-case

NL: de veranderingspunt-detectie
Transcription: vər.ɑn.də.rɪŋs.pɵnt.deː.tɛk.tsi
RU: детекция точки изменения
Example_NL: Veranderingspunt-detectie vindt moment van structurele wijziging.
Example_RU: Детекция точки изменения находит момент структурного изменения.
Category: use-case

NL: de online-leren
Transcription: ɔn.laːin.leː.rən
RU: онлайн-обучение
Example_NL: Online-leren past model bij elk nieuw voorbeeld aan.
Example_RU: Онлайн-обучение адаптирует модель при каждом новом примере.
Category: training

NL: de stromende model
Transcription: stroː.mən.də moː.dɛl
RU: потоковая модель
Example_NL: Een stromende model leert continu van nieuwe data.
Example_RU: Потоковая модель непрерывно учится на новых данных.
Category: training

NL: de catastrofale vergetelheid
Transcription: kaː.tɑs.troː.faː.lə vər.xeː.təl.hɛit
RU: катастрофическое забывание
Example_NL: Catastrofale vergetelheid wist eerdere kennis bij nieuw leren.
Example_RU: Катастрофическое забывание стирает прежние знания при новом обучении.
Category: training

NL: de continu leren
Transcription: kɔn.ti.ny leː.rən
RU: непрерывное обучение
Example_NL: Continu leren behoudt vaardigheden over taken heen.
Example_RU: Непрерывное обучение сохраняет навыки через задачи.
Category: training

NL: de elastiek-gewichten consolidatie
Transcription: eː.lɑs.tiːk.xə.wɪx.tən kɔn.soː.li.daː.tsi
RU: эластичная консолидация весов
Example_NL: Elastiek-gewichten consolidatie beschermt belangrijke parameters.
Example_RU: Эластичная консолидация весов защищает важные параметры.
Category: training

NL: de progressieve netwerken
Transcription: proː.xrɛ.siː.və nɛt.wɛr.kən
RU: прогрессивные сети
Example_NL: Progressieve netwerken voegen kolommen toe per nieuwe taak.
Example_RU: Прогрессивные сети добавляют столбцы на новую задачу.
Category: architectuur

NL: de geheugen-replay
Transcription: xə.hø.xən.ri.pleː
RU: воспроизведение памяти
Example_NL: Geheugen-replay slaat oude voorbeelden voor heroefening.
Example_RU: Воспроизведение памяти сохраняет старые примеры для повторения.
Category: training

NL: de generatieve replay
Transcription: xeː.nə.raː.tiː.və ri.pleː
RU: генеративное воспроизведение
Example_NL: Generatieve replay creëert synthetische oude voorbeelden.
Example_RU: Генеративное воспроизведение создаёт синтетические старые примеры.
Category: training

NL: de taak-incrementeel leren
Transcription: taːk.ɪn.krə.mɛn.teːl leː.rən
RU: задачно-инкрементальное обучение
Example_NL: Taak-incrementeel leren krijgt taakidentiteit tijdens test.
Example_RU: Задачно-инкрементальное обучение получает идентификатор задачи при тесте.
Category: training

NL: de klasse-incrementeel leren
Transcription: klɑ.sə.ɪn.krə.mɛn.teːl leː.rən
RU: классово-инкрементальное обучение
Example_NL: Klasse-incrementeel leren voegt nieuwe klassen continu toe.
Example_RU: Классово-инкрементальное обучение постепенно добавляет новые классы.
Category: training

NL: de domein-incrementeel leren
Transcription: doː.mɛin.ɪn.krə.mɛn.teːl leː.rən
RU: домено-инкрементальное обучение
Example_NL: Domein-incrementeel leren past zich aan veranderend domein aan.
Example_RU: Домено-инкрементальное обучение адаптируется к меняющемуся домену.
Category: training

NL: de levenslang leren
Transcription: leː.vəns.lɑŋ leː.rən
RU: обучение длиною в жизнь
Example_NL: Levenslang leren bouwt voortdurend nieuwe kennis op.
Example_RU: Обучение длиною в жизнь непрерывно накапливает новые знания.
Category: training

NL: de curriculumleren
Transcription: ky.rɪ.ky.lɵm.leː.rən
RU: учебное программное обучение
Example_NL: Curriculumleren volgt makkelijke voor moeilijke voorbeelden.
Example_RU: Учебное программное обучение начинает с лёгких к сложным примерам.
Category: training

NL: de zelfgespeeld curriculum
Transcription: zɛlf.xə.speːlt ky.rɪ.ky.lɵm
RU: автоматический учебный план
Example_NL: Een zelfgespeeld curriculum past moeilijkheidsgraad zelf aan.
Example_RU: Автоматический учебный план сам подбирает уровень сложности.
Category: training

NL: de hard-voorbeeldminering
Transcription: hɑrt.voːr.beːlt.mi.neː.rɪŋ
RU: майнинг сложных примеров
Example_NL: Hard-voorbeeldminering selecteert moeilijkste voorbeelden voor training.
Example_RU: Майнинг сложных примеров отбирает сложнейшие примеры для обучения.
Category: training

NL: de gewogen-bemonstering
Transcription: xə.woː.xən.bə.mɔn.stə.rɪŋ
RU: взвешенная выборка
Example_NL: Gewogen-bemonstering corrigeert klasse-onevenwicht.
Example_RU: Взвешенная выборка корректирует дисбаланс классов.
Category: training

NL: de onderzakking
Transcription: ɔn.dər.zɑ.kɪŋ
RU: субсэмплирование
Example_NL: Onderzakking neemt minder voorbeelden uit meerderheidsklasse.
Example_RU: Субсэмплирование берёт меньше примеров из большего класса.
Category: training

NL: de overzakking
Transcription: oː.vər.zɑ.kɪŋ
RU: оверсэмплирование
Example_NL: Overzakking dupliceert voorbeelden uit minderheidsklasse.
Example_RU: Оверсэмплирование дублирует примеры из меньшего класса.
Category: training

NL: de SMOTE-techniek
Transcription: smoːt.tɛx.niːk
RU: техника SMOTE
Example_NL: De SMOTE-techniek genereert synthetische minderheidsvoorbeelden.
Example_RU: Техника SMOTE генерирует синтетические примеры меньшего класса.
Category: training

NL: de focuverlies
Transcription: foː.ky.fər.liːs
RU: focal-потеря
Example_NL: Focuverlies straft eenvoudige voorbeelden minder.
Example_RU: Focal-потеря меньше штрафует простые примеры.
Category: training

NL: de cross-entropie met logits
Transcription: krɔs.ɛn.troː.pi mɛt loː.xɪts
RU: перекрёстная энтропия с логитами
Example_NL: Cross-entropie met logits is numeriek stabieler.
Example_RU: Перекрёстная энтропия с логитами численно стабильнее.
Category: training

NL: de scharnierverlies
Transcription: sxɑr.niːr.fər.liːs
RU: шарнирная потеря
Example_NL: Scharnierverlies traint SVM-classificator.
Example_RU: Шарнирная потеря тренирует SVM-классификатор.
Category: training

NL: de margin-ranking verlies
Transcription: mɑr.dʒɪn.rɛŋ.kɪŋ fər.liːs
RU: margin-ranking потеря
Example_NL: Margin-ranking verlies ordent paren voorbeelden.
Example_RU: Margin-ranking потеря упорядочивает пары примеров.
Category: training

NL: de circle-verlies
Transcription: sɛr.kəl.fər.liːs
RU: circle-потеря
Example_NL: Circle-verlies past gewichten dynamisch per paar aan.
Example_RU: Circle-потеря динамически настраивает веса на пару.
Category: training

NL: de ArcFace-verlies
Transcription: ɑrk.feːs.fər.liːs
RU: потеря ArcFace
Example_NL: ArcFace-verlies traint gezichtsherkenning met hoekrand.
Example_RU: Потеря ArcFace тренирует распознавание лиц с угловым отступом.
Category: training

NL: de CosFace-verlies
Transcription: kɔs.feːs.fər.liːs
RU: потеря CosFace
Example_NL: CosFace-verlies normaliseert features op hypersfeer.
Example_RU: Потеря CosFace нормализует признаки на гиперсфере.
Category: training

NL: de SphereFace-verlies
Transcription: sfiːr.feːs.fər.liːs
RU: потеря SphereFace
Example_NL: SphereFace-verlies dwingt grote hoekenafstand af.
Example_RU: Потеря SphereFace принуждает большое угловое расстояние.
Category: training

NL: de metriekleren
Transcription: meː.triːk.leː.rən
RU: обучение метрик
Example_NL: Metriekleren leert afstandsfunctie voor gelijkenis.
Example_RU: Обучение метрик учит функцию расстояния для сходства.
Category: training

NL: de Mahalanobis-afstand
Transcription: maː.haː.la.noː.bɪs.ɑf.stɑnt
RU: расстояние Махаланобиса
Example_NL: Mahalanobis-afstand weegt assen met covariantie.
Example_RU: Расстояние Махаланобиса взвешивает оси ковариацией.
Category: training

NL: de triplet-netwerk
Transcription: trɪ.plɛt.nɛt.wɛrk
RU: триплетная сеть
Example_NL: Een triplet-netwerk traint op drie inputs tegelijk.
Example_RU: Триплетная сеть тренируется на трёх входах одновременно.
Category: architectuur

NL: de gezichtsverificatie
Transcription: xə.zɪxts.vɛ.ri.fi.kaː.tsi
RU: верификация лица
Example_NL: Gezichtsverificatie vergelijkt twee gezichten op identiteit.
Example_RU: Верификация лица сравнивает два лица на идентичность.
Category: use-case

NL: de gezichtsidentificatie
Transcription: xə.zɪxts.ʔi.dɛn.ti.fi.kaː.tsi
RU: идентификация лица
Example_NL: Gezichtsidentificatie zoekt onbekend gezicht in database.
Example_RU: Идентификация лица ищет неизвестное лицо в базе.
Category: use-case

NL: de levendigheidsdetectie
Transcription: leː.vən.də.xɛits.deː.tɛk.tsi
RU: детекция живости
Example_NL: Levendigheidsdetectie weert foto's en maskers af.
Example_RU: Детекция живости отсеивает фотографии и маски.
Category: use-case

NL: de antispoofing-techniek
Transcription: ɑn.ti.spuː.fɪŋ.tɛx.niːk
RU: техника антиспуфинга
Example_NL: Antispoofing-techniek beschermt biometrische systemen.
Example_RU: Техника антиспуфинга защищает биометрические системы.
Category: use-case

NL: de YOLO-detector
Transcription: joː.loː.deː.tɛk.tɔr
RU: детектор YOLO
Example_NL: De YOLO-detector werkt in één enkele voorwaartse passage.
Example_RU: Детектор YOLO работает за один прямой проход.
Category: architectuur

NL: de SSD-detector
Transcription: ɛs.ɛs.deː.deː.tɛk.tɔr
RU: детектор SSD
Example_NL: De SSD-detector voorspelt vakken op meerdere schalen.
Example_RU: Детектор SSD предсказывает рамки на нескольких масштабах.
Category: architectuur

NL: de Faster-R-CNN
Transcription: fɑːs.tər.ɛr.seː.ɛn.ɛn
RU: Faster R-CNN
Example_NL: Faster-R-CNN combineert regio-voorstel en classificatie.
Example_RU: Faster R-CNN объединяет предложение регионов и классификацию.
Category: architectuur

NL: de RPN-laag
Transcription: ɛr.peː.ɛn.laːx
RU: слой RPN
Example_NL: De RPN-laag genereert kandidaatregio's snel.
Example_RU: Слой RPN быстро генерирует кандидатные регионы.
Category: architectuur

NL: de anker-vak
Transcription: ʔɑŋ.kər.fɑk
RU: якорный блок
Example_NL: Een anker-vak fungeert als referentie voor regressie.
Example_RU: Якорный блок служит ориентиром для регрессии.
Category: architectuur

NL: de niet-maximum onderdrukking
Transcription: niːt.mɑk.si.mɵm ɔn.dər.drɵ.kɪŋ
RU: подавление немаксимумов
Example_NL: Niet-maximum onderdrukking filtert overlappende detecties.
Example_RU: Подавление немаксимумов фильтрует перекрывающиеся обнаружения.
Category: use-case

NL: de feature-piramide netwerk
Transcription: fiː.tʃər.pi.raː.mi.də nɛt.wɛrk
RU: сеть пирамиды признаков
Example_NL: Feature-piramide netwerk combineert resoluties voor detectie.
Example_RU: Сеть пирамиды признаков комбинирует разрешения для детекции.
Category: architectuur

NL: de ankerloze detector
Transcription: ʔɑŋ.kər.loː.zə deː.tɛk.tɔr
RU: безякорный детектор
Example_NL: Een ankerloze detector voorspelt sleutelpunten direct.
Example_RU: Безякорный детектор предсказывает ключевые точки напрямую.
Category: architectuur

NL: de instantie-segmentatie
Transcription: ɪn.stɑn.tsi.sɛx.mɛn.taː.tsi
RU: сегментация экземпляров
Example_NL: Instantie-segmentatie scheidt individuele objecten.
Example_RU: Сегментация экземпляров разделяет индивидуальные объекты.
Category: use-case

NL: de panoptische segmentatie
Transcription: pɑ.nɔp.ti.sə sɛx.mɛn.taː.tsi
RU: паноптическая сегментация
Example_NL: Panoptische segmentatie combineert semantisch en instantie.
Example_RU: Паноптическая сегментация объединяет семантическую и экземплярную.
Category: use-case

NL: de OpenPose-systeem
Transcription: oː.pən.poːs.sis.teːm
RU: система OpenPose
Example_NL: De OpenPose-systeem herkent meerdere personen tegelijk.
Example_RU: Система OpenPose распознаёт нескольких людей одновременно.
Category: architectuur

NL: de 3D-pose schatting
Transcription: driː.deː.poː.zə sxɑ.tɪŋ
RU: оценка 3D-позы
Example_NL: 3D-pose schatting recreëert houding in ruimte.
Example_RU: Оценка 3D-позы воссоздаёт позу в пространстве.
Category: use-case

NL: de actie-herkenning
Transcription: ɑk.tsi.hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание действий
Example_NL: Actie-herkenning classificeert bewegingen in video.
Example_RU: Распознавание действий классифицирует движения в видео.
Category: use-case

NL: de tijdsegmentnetwerk
Transcription: tɛit.sɛx.mɛnt.nɛt.wɛrk
RU: сеть временных сегментов
Example_NL: Een tijdsegmentnetwerk verdeelt video in evenwijdige delen.
Example_RU: Сеть временных сегментов делит видео на параллельные части.
Category: architectuur

NL: de optisch flow netwerk
Transcription: ɔp.tis floː nɛt.wɛrk
RU: сеть оптического потока
Example_NL: Een optisch flow netwerk schat beweging tussen frames.
Example_RU: Сеть оптического потока оценивает движение между кадрами.
Category: architectuur

NL: de video-transformer
Transcription: viː.deː.oː.trɑns.fɔr.mər
RU: видео-трансформер
Example_NL: Een video-transformer verwerkt ruimte-tijd patches.
Example_RU: Видео-трансформер обрабатывает пространственно-временные патчи.
Category: architectuur

NL: de 3D-convolutie
Transcription: driː.deː.kɔn.voː.ly.tsi
RU: 3D-свёртка
Example_NL: 3D-convolutie verwerkt ruimte en tijd samen.
Example_RU: 3D-свёртка обрабатывает пространство и время вместе.
Category: architectuur

NL: de I3D-architectuur
Transcription: iː.driː.deː.ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура I3D
Example_NL: De I3D-architectuur breidt 2D-netten uit naar 3D.
Example_RU: Архитектура I3D расширяет 2D-сети до 3D.
Category: architectuur

NL: de video-vraagbeantwoording
Transcription: viː.deː.oː.fraːx.bə.ɑnt.woːr.dɪŋ
RU: видео вопросы-ответы
Example_NL: Video-vraagbeantwoording beantwoordt vragen over video-inhoud.
Example_RU: Видео вопросы-ответы отвечают на вопросы о содержимом видео.
Category: use-case

NL: de temporeel actie-detectie
Transcription: tɛm.poː.reːl ɑk.tsi.deː.tɛk.tsi
RU: временная детекция действий
Example_NL: Temporeel actie-detectie vindt begin en eind van actie.
Example_RU: Временная детекция действий находит начало и конец действия.
Category: use-case

NL: de gebaartaalherkenning
Transcription: xə.baːr.taːl.hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание языка жестов
Example_NL: Gebaartaalherkenning vertaalt gebaren naar tekst.
Example_RU: Распознавание языка жестов переводит жесты в текст.
Category: use-case

NL: de auditieve scènanalyse
Transcription: ɔ.di.tiː.və sɛ.nə.ɑ.na.lyː.zə
RU: анализ звуковой сцены
Example_NL: Auditieve scènanalyse identificeert geluidsbronnen.
Example_RU: Анализ звуковой сцены идентифицирует источники звуков.
Category: use-case

NL: de muziek-aanbeveler
Transcription: my.zik.aːn.bə.veː.lər
RU: музыкальный рекомендатель
Example_NL: Een muziek-aanbeveler kiest liedjes op luistergeschiedenis.
Example_RU: Музыкальный рекомендатель выбирает песни по истории прослушиваний.
Category: use-case

NL: de muziekgenre-classificator
Transcription: my.zik.ʒɑn.rə.klɑ.si.fi.kaː.tɔr
RU: классификатор музыкальных жанров
Example_NL: Een muziekgenre-classificator labelt audio automatisch.
Example_RU: Классификатор музыкальных жанров автоматически маркирует аудио.
Category: use-case

NL: de melspectrogram
Transcription: mɛl.spɛk.troː.xrɑm
RU: мел-спектрограмма
Example_NL: Een melspectrogram zet audio om in beeldachtige feature.
Example_RU: Мел-спектрограмма превращает аудио в визуальный признак.
Category: use-case

NL: de MFCC-coëfficiënten
Transcription: ɛm.ɛf.seː.seː.koː.ɛ.fi.ʃɛn.tən
RU: коэффициенты MFCC
Example_NL: MFCC-coëfficiënten vatten geluidsspectrum samen.
Example_RU: Коэффициенты MFCC резюмируют звуковой спектр.
Category: use-case

NL: de constante-Q transformatie
Transcription: kɔn.stɑn.tə.kuː trɑns.fɔr.maː.tsi
RU: константно-Q преобразование
Example_NL: Constante-Q transformatie behoudt muzikale toonhoogte.
Example_RU: Константно-Q преобразование сохраняет музыкальную высоту тона.
Category: use-case

NL: de stem-activiteit detectie
Transcription: stɛm.ɑk.ti.vi.tɛit deː.tɛk.tsi
RU: детекция голосовой активности
Example_NL: Stem-activiteit detectie scheidt spraak van stilte.
Example_RU: Детекция голосовой активности отделяет речь от тишины.
Category: use-case

NL: de sprekerdiarisatie
Transcription: spreː.kər.di.aː.ri.zaː.tsi
RU: диаризация говорящих
Example_NL: Sprekerdiarisatie labelt wie wat zegt in opname.
Example_RU: Диаризация говорящих маркирует кто что говорит в записи.
Category: use-case

NL: de bronseparatie
Transcription: brɔn.sɛ.paː.raː.tsi
RU: разделение источников
Example_NL: Bronseparatie isoleert instrumenten uit muziekmix.
Example_RU: Разделение источников выделяет инструменты из музыкального микса.
Category: use-case

NL: de echo-onderdrukking
Transcription: eː.xoː.ɔn.dər.drɵ.kɪŋ
RU: подавление эха
Example_NL: Echo-onderdrukking verwijdert teruggekaatst geluid.
Example_RU: Подавление эха убирает отражённый звук.
Category: use-case

NL: de bundelvorming
Transcription: bɵn.dəl.vɔr.mɪŋ
RU: формирование луча
Example_NL: Bundelvorming richt microfoonarray op spreker.
Example_RU: Формирование луча направляет микрофонный массив на говорящего.
Category: use-case

NL: de richtinghorenherkenning
Transcription: rɪx.tɪŋ.hoː.rən.hər.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание направления звука
Example_NL: Richtinghorenherkenning bepaalt waar geluid vandaan komt.
Example_RU: Распознавание направления звука определяет откуда идёт звук.
Category: use-case

NL: de zelf-toezicht voorgetraind
Transcription: zɛlf.tuː.zɪxt voːr.xə.treːint
RU: предобучение с самонадзором
Example_NL: Zelf-toezicht voorgetraind leert van massieve ongelabelde data.
Example_RU: Предобучение с самонадзором учится на массивных неразмеченных данных.
Category: training

NL: de wav2vec-model
Transcription: wɑf.tu.vɛk.moː.dɛl
RU: модель wav2vec
Example_NL: De wav2vec-model leert audiorepresentaties zonder labels.
Example_RU: Модель wav2vec учит аудио-представления без меток.
Category: architectuur

NL: de HuBERT-model
Transcription: hjuː.bɛrt.moː.dɛl
RU: модель HuBERT
Example_NL: De HuBERT-model maskeert audio voor zelf-leren.
Example_RU: Модель HuBERT маскирует аудио для самообучения.
Category: architectuur

NL: de SimCLR-methode
Transcription: sɪm.seː.ɛl.ɛr.meː.toː.də
RU: метод SimCLR
Example_NL: De SimCLR-methode leert via beelddata-augmentaties.
Example_RU: Метод SimCLR учится через аугментации изображений.
Category: training

NL: de BYOL-methode
Transcription: bi.jɔl.meː.toː.də
RU: метод BYOL
Example_NL: BYOL-methode leert zonder negatieve voorbeelden.
Example_RU: Метод BYOL учится без отрицательных примеров.
Category: training

NL: de DINO-methode
Transcription: di.noː.meː.toː.də
RU: метод DINO
Example_NL: De DINO-methode levert zelf-toezicht voor visie-transformers.
Example_RU: Метод DINO обеспечивает самонадзор для визуальных трансформеров.
Category: training

NL: de MAE-methode
Transcription: ɛm.eː.iː.meː.toː.də
RU: метод MAE
Example_NL: De MAE-methode reconstrueert gemaskeerde beeldpatches.
Example_RU: Метод MAE восстанавливает замаскированные патчи изображения.
Category: training

NL: de iBOT-methode
Transcription: iː.bɔt.meː.toː.də
RU: метод iBOT
Example_NL: De iBOT-methode combineert masker en distillatie.
Example_RU: Метод iBOT сочетает маскирование и дистилляцию.
Category: training

NL: de CLIP-model
Transcription: klɪp.moː.dɛl
RU: модель CLIP
Example_NL: De CLIP-model verbindt beeld en tekst in gedeelde ruimte.
Example_RU: Модель CLIP связывает изображение и текст в общем пространстве.
Category: architectuur

NL: de contrastief taal-beeld training
Transcription: kɔn.trɑs.tiːf taːl.beːlt treː.nɪŋ
RU: контрастивное обучение текст-изображение
Example_NL: Contrastief taal-beeld training schaalt zonder labels.
Example_RU: Контрастивное обучение текст-изображение масштабируется без меток.
Category: training

NL: de multimodaal model
Transcription: mɵl.ti.moː.daːl moː.dɛl
RU: мультимодальная модель
Example_NL: Een multimodaal model verwerkt beeld geluid en tekst samen.
Example_RU: Мультимодальная модель обрабатывает изображение звук и текст вместе.
Category: architectuur

NL: de cross-modale aandacht
Transcription: krɔs.moː.daː.lə ʔaːn.dɑxt
RU: кросс-модальное внимание
Example_NL: Cross-modale aandacht koppelt verschillende invoertypes.
Example_RU: Кросс-модальное внимание связывает разные типы входа.
Category: architectuur

NL: de Flamingo-architectuur
Transcription: flaː.mɪŋ.xoː.ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура Flamingo
Example_NL: De Flamingo-architectuur leert van beeld-tekst paren.
Example_RU: Архитектура Flamingo учится из пар изображение-текст.
Category: architectuur

NL: de Perceiver-architectuur
Transcription: pər.siː.vər.ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура Perceiver
Example_NL: De Perceiver-architectuur werkt op alle modaliteiten.
Example_RU: Архитектура Perceiver работает на всех модальностях.
Category: architectuur

NL: de spaarzame aandacht
Transcription: spaːr.zaː.mə ʔaːn.dɑxt
RU: экономное внимание
Example_NL: Spaarzame aandacht schaalt naar zeer lange invoer.
Example_RU: Экономное внимание масштабируется на очень длинный вход.
Category: architectuur

NL: de geheugen-efficiënt aandacht
Transcription: xə.hø.xən.ɛ.fi.ʃɛnt ʔaːn.dɑxt
RU: память-эффективное внимание
Example_NL: Geheugen-efficiënt aandacht voorkomt grote tussentijds resultaten.
Example_RU: Память-эффективное внимание избегает больших промежуточных результатов.
Category: architectuur

NL: de Reformer-model
Transcription: rə.fɔr.mər.moː.dɛl
RU: модель Reformer
Example_NL: De Reformer-model gebruikt hashing voor schaalbare aandacht.
Example_RU: Модель Reformer использует хеширование для масштабируемого внимания.
Category: architectuur

NL: de Longformer-model
Transcription: lɔŋ.fɔr.mər.moː.dɛl
RU: модель Longformer
Example_NL: Longformer-model combineert lokale en globale aandacht.
Example_RU: Модель Longformer сочетает локальное и глобальное внимание.
Category: architectuur

NL: de BigBird-model
Transcription: bɪx.bɵrt.moː.dɛl
RU: модель BigBird
Example_NL: Het BigBird-model gebruikt willekeurige globale tokens.
Example_RU: Модель BigBird использует случайные глобальные токены.
Category: architectuur

NL: de geheugen-token
Transcription: xə.hø.xən.toː.kən
RU: токен памяти
Example_NL: Een geheugen-token bewaart contextinformatie over stappen.
Example_RU: Токен памяти сохраняет контекстную информацию между шагами.
Category: architectuur

NL: de recurrent-geheugen transformer
Transcription: rə.kɵ.rɛnt.xə.hø.xən trɑns.fɔr.mər
RU: рекуррентный трансформер с памятью
Example_NL: Een recurrent-geheugen transformer voegt geheugen aan transformer toe.
Example_RU: Рекуррентный трансформер с памятью добавляет память к трансформеру.
Category: architectuur

NL: de Mamba-architectuur
Transcription: mɑm.baː.ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: архитектура Mamba
Example_NL: De Mamba-architectuur biedt lineaire schaalbaarheid in sequentielengte.
Example_RU: Архитектура Mamba обеспечивает линейную масштабируемость по длине последовательности.
Category: architectuur

NL: de toestandsruimte-laag
Transcription: tuː.stɑnts.rœym.tə.laːx
RU: слой пространства состояний
Example_NL: Een toestandsruimte-laag modelleert lange afhankelijkheden efficiënt.
Example_RU: Слой пространства состояний эффективно моделирует длинные зависимости.
Category: architectuur

NL: de S4-laag
Transcription: ɛs.viːr.laːx
RU: слой S4
Example_NL: De S4-laag verwerkt sequenties met diagonale toestand.
Example_RU: Слой S4 обрабатывает последовательности с диагональным состоянием.
Category: architectuur

NL: de selectief state-space
Transcription: sə.lɛk.tiːf steːt.speːs
RU: селективное пространство состояний
Example_NL: Selectief state-space past parameters per token aan.
Example_RU: Селективное пространство состояний настраивает параметры на токен.
Category: architectuur

NL: de hybride architectuur
Transcription: hi.briː.də ɑr.xi.tɛk.tyːr
RU: гибридная архитектура
Example_NL: Een hybride architectuur combineert transformer en SSM-laag.
Example_RU: Гибридная архитектура сочетает трансформер и SSM-слой.
Category: architectuur

NL: de hyena-operator
Transcription: hi.eː.naː.ɔ.pə.raː.tɔr
RU: оператор Hyena
Example_NL: De hyena-operator vervangt aandacht door convolutie.
Example_RU: Оператор Hyena заменяет внимание свёрткой.
Category: architectuur

NL: de retentie-netwerk
Transcription: rə.tɛn.tsi.nɛt.wɛrk
RU: сеть удержания
Example_NL: Een retentie-netwerk biedt parallel trainen en seriële inferentie.
Example_RU: Сеть удержания обеспечивает параллельное обучение и последовательный инференс.
Category: architectuur

NL: de gated linear unit
Transcription: xeː.təd li.neː.ɛir jy.nɪt
RU: затворный линейный блок
Example_NL: Een gated linear unit verbetert prestaties van transformers.
Example_RU: Затворный линейный блок улучшает производительность трансформеров.
Category: architectuur

NL: de SwiGLU-activatie
Transcription: swiː.xluː.ʔɑk.ti.vaː.tsi
RU: активация SwiGLU
Example_NL: SwiGLU-activatie wordt veel gebruikt in moderne LLM.
Example_RU: Активация SwiGLU широко используется в современных LLM.
Category: architectuur

NL: de root-mean-square laag
Transcription: ruːt.miːn.skweːr laːx
RU: слой корень-средне-квадрат
Example_NL: Een root-mean-square laag vervangt laagnormalisatie efficiënt.
Example_RU: Слой корень-средне-квадрат эффективно заменяет нормализацию слоя.
Category: architectuur

NL: de pre-laagnorm
Transcription: preː.laːx.nɔrm
RU: пре-нормализация слоя
Example_NL: Pre-laagnorm stabiliseert diepe transformertraining.
Example_RU: Пре-нормализация слоя стабилизирует обучение глубоких трансформеров.
Category: architectuur

NL: de stochastische diepte
Transcription: stɔ.xɑs.ti.sə diːp.tə
RU: стохастическая глубина
Example_NL: Stochastische diepte slaat willekeurig lagen over tijdens training.
Example_RU: Стохастическая глубина случайно пропускает слои при обучении.
Category: training

NL: de DropPath-regularisatie
Transcription: drɔp.paːt.reː.xy.laː.ri.zaː.tsi
RU: регуляризация DropPath
Example_NL: DropPath-regularisatie verbetert generalisatie van diepe netten.
Example_RU: Регуляризация DropPath улучшает обобщение глубоких сетей.
Category: training

NL: de scheduled-dropPath
Transcription: ʃɛ.dyːlt.drɔp.paːt
RU: запланированный DropPath
Example_NL: Scheduled-dropPath verhoogt drop-rate door training heen.
Example_RU: Запланированный DropPath повышает скорость отбрасывания по ходу обучения.
Category: training

NL: de zero-init residueel
Transcription: ziː.roː.ɪ.nɪt rə.zi.dy.eːl
RU: zero-init остаточный
Example_NL: Zero-init residueel start netten alsof identiteit.
Example_RU: Zero-init остаточный запускает сети как тождество.
Category: training

NL: de gewichtsdeling
Transcription: xə.wɪxts.deː.lɪŋ
RU: разделение весов
Example_NL: Gewichtsdeling vermindert aantal vrije parameters.
Example_RU: Разделение весов уменьшает число свободных параметров.
Category: architectuur

NL: de gebonden gewichten
Transcription: xə.bɔn.dən xə.wɪx.tən
RU: связанные веса
Example_NL: Gebonden gewichten dwingen input en output dezelfde embeddingsmatrix.
Example_RU: Связанные веса заставляют вход и выход использовать одну матрицу эмбеддингов.
Category: architectuur

NL: de zachte-laagstapeling
Transcription: zɑx.tə.laːx.staː.pə.lɪŋ
RU: мягкое стекирование слоёв
Example_NL: Zachte-laagstapeling laat lagen elkaar deels delen.
Example_RU: Мягкое стекирование слоёв позволяет слоям частично делиться друг с другом.
Category: architectuur

NL: de ALiBi-positiebias
Transcription: ɑ.li.bi.poː.zi.tsi.baː.ɪɑs
RU: ALiBi позиционный bias
Example_NL: ALiBi-positiebias extrapoleert naar langere sequenties.
Example_RU: ALiBi позиционный bias экстраполирует на более длинные последовательности.
Category: architectuur

NL: de absolute positiecodering
Transcription: ɑp.soː.ly.tə poː.zi.tsi.koː.deː.rɪŋ
RU: абсолютная позиционная кодировка
Example_NL: Absolute positiecodering geeft elke positie vaste vector.
Example_RU: Абсолютная позиционная кодировка даёт каждой позиции фиксированный вектор.
Category: architectuur

NL: de relatieve positiecodering
Transcription: rə.laː.tiː.və poː.zi.tsi.koː.deː.rɪŋ
RU: относительная позиционная кодировка
Example_NL: Relatieve positiecodering modelleert afstanden tussen tokens.
Example_RU: Относительная позиционная кодировка моделирует расстояния между токенами.
Category: architectuur

NL: de YaRN-extrapolatie
Transcription: jɑrn.ɛk.straː.poː.laː.tsi
RU: экстраполяция YaRN
Example_NL: YaRN-extrapolatie strekt contextlengte zonder hertrainen.
Example_RU: Экстраполяция YaRN растягивает длину контекста без переобучения.
Category: architectuur

NL: de NTK-schaling
Transcription: ɛn.teː.ka.sxaː.lɪŋ
RU: NTK-масштабирование
Example_NL: NTK-schaling past rotatie-embeddings voor lange context aan.
Example_RU: NTK-масштабирование настраивает ротационные эмбеддинги для длинного контекста.
Category: architectuur

NL: de positie-interpolatie
Transcription: poː.zi.tsi.ɪn.tər.poː.laː.tsi
RU: позиционная интерполяция
Example_NL: Positie-interpolatie verlengt context van pretrained model.
Example_RU: Позиционная интерполяция удлиняет контекст предобученной модели.
Category: architectuur

NL: de tokenmix-augmentatie
Transcription: toː.kən.mɪks.ɔx.mɛn.taː.tsi
RU: аугментация смешивания токенов
Example_NL: Tokenmix-augmentatie ruilt tokens tussen zinnen.
Example_RU: Аугментация смешивания токенов меняет токены между предложениями.
Category: training

NL: de backtranslatie
Transcription: bɛk.trɑns.laː.tsi
RU: обратный перевод
Example_NL: Backtranslatie genereert synthetische parallelle data.
Example_RU: Обратный перевод генерирует синтетические параллельные данные.
Category: training

NL: de zelftraining
Transcription: zɛlf.treː.nɪŋ
RU: самообучение
Example_NL: Zelftraining gebruikt modelvoorspellingen als nieuwe labels.
Example_RU: Самообучение использует предсказания модели как новые метки.
Category: training

NL: de iteratief verfijnen
Transcription: iː.tə.raː.tiːf vər.fɛi.nən
RU: итеративное уточнение
Example_NL: Iteratief verfijnen verbetert model in opeenvolgende ronden.
Example_RU: Итеративное уточнение улучшает модель в последовательных раундах.
Category: training

NL: de retrieval-augmentatie
Transcription: rə.triː.vəl.ɔx.mɛn.taː.tsi
RU: дополнение через извлечение
Example_NL: Retrieval-augmentatie haalt externe documenten voor antwoord.
Example_RU: Дополнение через извлечение извлекает внешние документы для ответа.
Category: use-case

NL: de RAG-pijplijn
Transcription: rɛx.pɛip.lɛin
RU: RAG-конвейер
Example_NL: Een RAG-pijplijn combineert zoeken en generatie.
Example_RU: RAG-конвейер сочетает поиск и генерацию.
Category: use-case

NL: de dichte ophaler
Transcription: dɪx.tə ʔɔp.haː.lər
RU: плотный извлекатель
Example_NL: Een dichte ophaler gebruikt embeddings voor semantisch zoeken.
Example_RU: Плотный извлекатель использует эмбеддинги для семантического поиска.
Category: use-case

NL: de schaarse ophaler
Transcription: sxaːr.sə ʔɔp.haː.lər
RU: разрежённый извлекатель
Example_NL: Een schaarse ophaler werkt met BM25 of TF-IDF.
Example_RU: Разрежённый извлекатель работает с BM25 или TF-IDF.
Category: use-case

NL: de hybride ophaler
Transcription: hi.briː.də ʔɔp.haː.lər
RU: гибридный извлекатель
Example_NL: Een hybride ophaler combineert dicht en schaars zoeken.
Example_RU: Гибридный извлекатель сочетает плотный и разрежённый поиск.
Category: use-case

NL: de chunk-strategie
Transcription: tʃɵŋk.straː.teː.xi
RU: стратегия чанкинга
Example_NL: De chunk-strategie verdeelt documenten in kleine stukken.
Example_RU: Стратегия чанкинга делит документы на маленькие куски.
Category: use-case

NL: de overlappende chunks
Transcription: oː.vər.lɑ.pən.də tʃɵŋks
RU: перекрывающиеся чанки
Example_NL: Overlappende chunks behouden context aan grenzen.
Example_RU: Перекрывающиеся чанки сохраняют контекст на границах.
Category: use-case

NL: de hiërarchisch ophalen
Transcription: hi.eː.rɑr.xiːs ɔp.haː.lən
RU: иерархический поиск
Example_NL: Hiërarchisch ophalen zoekt eerst hoofdstuk dan paragraaf.
Example_RU: Иерархический поиск ищет сначала главу затем параграф.
Category: use-case

NL: de generatieve ophaler
Transcription: xeː.nə.raː.tiː.və ʔɔp.haː.lər
RU: генеративный извлекатель
Example_NL: Een generatieve ophaler genereert document-IDs direct.
Example_RU: Генеративный извлекатель генерирует ID документов напрямую.
Category: use-case

NL: de stappenredenering
Transcription: stɑ.pən.reː.də.neː.rɪŋ
RU: пошаговое рассуждение
Example_NL: Stappenredenering verbetert wiskundige antwoorden.
Example_RU: Пошаговое рассуждение улучшает математические ответы.
Category: use-case

NL: de gedachten-boom
Transcription: xə.dɑx.tən.boːm
RU: дерево мыслей
Example_NL: De gedachten-boom verkent meerdere redeneerpaden.
Example_RU: Дерево мыслей исследует несколько путей рассуждения.
Category: use-case

NL: de gedachten-grafiek
Transcription: xə.dɑx.tən.xraː.fiːk
RU: граф мыслей
Example_NL: De gedachten-grafiek verbindt parallelle redeneringen.
Example_RU: Граф мыслей связывает параллельные рассуждения.
Category: use-case

NL: de zelfevaluatie
Transcription: zɛlf.eː.va.ly.aː.tsi
RU: самооценка
Example_NL: Zelfevaluatie laat model eigen output beoordelen.
Example_RU: Самооценка позволяет модели оценить собственный вывод.
Category: use-case

NL: de zelfreflectie-prompt
Transcription: zɛlf.rə.flɛk.tsi.prɔmpt
RU: промпт саморефлексии
Example_NL: Een zelfreflectie-prompt vraagt model zwakke punten te vinden.
Example_RU: Промпт саморефлексии просит модель найти слабые места.
Category: use-case

NL: de constitutie-AI
Transcription: kɔn.sti.ty.tsi.ɑ.ɪ
RU: конституционный ИИ
Example_NL: Constitutie-AI gebruikt regels als richtlijn voor uitvoer.
Example_RU: Конституционный ИИ использует правила как ориентир для вывода.
Category: training

NL: de scharlaken-team rapport
Transcription: sxɑr.laː.kən.tiːm rɑ.pɔrt
RU: отчёт красной команды
Example_NL: Het scharlaken-team rapport documenteert gevonden zwaktes.
Example_RU: Отчёт красной команды документирует найденные слабости.
Category: ethiek

NL: de richtlijngebaseerd fijnafstemming
Transcription: rɪxt.lɛin.xə.baː.seːrt fɛin.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: тонкая настройка по руководствам
Example_NL: Richtlijngebaseerd fijnafstemming volgt schriftelijke beleidsregels.
Example_RU: Тонкая настройка по руководствам следует письменным правилам.
Category: training

NL: de menselijke beoordelaar
Transcription: mɛn.sə.lə.kə bə.oːr.də.laːr
RU: человеческий оценщик
Example_NL: Een menselijke beoordelaar scoort modeloutput op kwaliteit.
Example_RU: Человеческий оценщик оценивает вывод модели по качеству.
Category: training

NL: de annotatieovereenstemming
Transcription: ɑ.noː.taː.tsi.oː.və.reːn.stɛ.mɪŋ
RU: согласованность аннотаторов
Example_NL: Annotatieovereenstemming meet betrouwbaarheid van labels.
Example_RU: Согласованность аннотаторов измеряет надёжность меток.
Category: metriek

NL: de inter-annotator overeenkomst
Transcription: ɪn.tər.ɑ.noː.taː.tɔr oː.vər.eːn.kɔmst
RU: межаннотаторное соглашение
Example_NL: Inter-annotator overeenkomst toont consistentie tussen mensen.
Example_RU: Межаннотаторное соглашение показывает согласованность между людьми.
Category: metriek

NL: de Krippendorff-alfa
Transcription: krɪ.pən.dɔrf.ɑl.faː
RU: альфа Криппендорфа
Example_NL: Krippendorff-alfa is robuuste overeenstemming-maat.
Example_RU: Альфа Криппендорфа — устойчивая мера согласия.
Category: metriek

NL: de Fleiss-kappa
Transcription: flaːis.kɑ.paː
RU: каппа Флейсса
Example_NL: Fleiss-kappa meet overeenkomst tussen meer dan twee beoordelaars.
Example_RU: Каппа Флейсса измеряет согласие между более чем двумя оценщиками.
Category: metriek

NL: de gouden standaard
Transcription: xʌu.dən stɑn.daːrt
RU: золотой стандарт
Example_NL: De gouden standaard is hoogste kwaliteit referentielabel.
Example_RU: Золотой стандарт — эталонная метка высшего качества.
Category: metriek

NL: de zilveren labels
Transcription: zɪl.və.rən laː.bəls
RU: серебряные метки
Example_NL: Zilveren labels worden door zwakke supervisie gegenereerd.
Example_RU: Серебряные метки генерируются слабым надзором.
Category: training

NL: de labelruis
Transcription: laː.bəl.rœys
RU: шум меток
Example_NL: Labelruis ontstaat door fouten in annotatie.
Example_RU: Шум меток возникает из-за ошибок в аннотации.
Category: training

NL: de robuust verlies
Transcription: roː.buːst fər.liːs
RU: устойчивые потери
Example_NL: Een robuust verlies werkt door labelruis heen.
Example_RU: Устойчивая потеря работает несмотря на шум меток.
Category: training

NL: de symmetrisch cross-entropie
Transcription: si.meː.tris krɔs.ɛn.troː.pi
RU: симметричная перекрёстная энтропия
Example_NL: Symmetrisch cross-entropie verlies bestrijdt labelruis.
Example_RU: Симметричная перекрёстная энтропия борется с шумом меток.
Category: training

NL: de bootstrap-verlies
Transcription: buːt.strɛp.fər.liːs
RU: bootstrap-потеря
Example_NL: Bootstrap-verlies mengt modelvoorspelling met gegeven label.
Example_RU: Bootstrap-потеря смешивает предсказание модели с данной меткой.
Category: training

NL: de zachte arbiter
Transcription: zɑx.tə ʔɑr.biː.tər
RU: мягкий арбитр
Example_NL: Een zachte arbiter selecteert betrouwbare voorbeelden.
Example_RU: Мягкий арбитр отбирает надёжные примеры.
Category: training

NL: de zelf-gepacede leren
Transcription: zɛlf.xə.paːs.te leː.rən
RU: саморегулируемое обучение
Example_NL: Zelf-gepacede leren begint met makkelijke voorbeelden.
Example_RU: Саморегулируемое обучение начинается с лёгких примеров.
Category: training

NL: de eerlijkheidsbeperking
Transcription: eːr.lək.hɛits.bə.pɛr.kɪŋ
RU: ограничение справедливости
Example_NL: Een eerlijkheidsbeperking dwingt gelijk behandeling per groep af.
Example_RU: Ограничение справедливости принуждает равное отношение по группам.
Category: ethiek

NL: de Lagrange-relaxatie
Transcription: lɑ.xrɑ̃ʒ.rə.lɑk.saː.tsi
RU: лагранжева релаксация
Example_NL: Lagrange-relaxatie lost beperkte optimalisatie op.
Example_RU: Лагранжева релаксация решает ограниченную оптимизацию.
Category: training

NL: de tegenbiasing-techniek
Transcription: teː.xən.baːi.ɛ.sɪŋ.tɛx.niːk
RU: техника снижения смещения
Example_NL: Tegenbiasing-techniek verwijdert ongewenste associaties.
Example_RU: Техника снижения смещения убирает нежелательные ассоциации.
Category: training

NL: de woordinbedding-bias
Transcription: woːrt.ɪn.bɛ.dɪŋ.baːi.ɛs
RU: смещение в эмбеддингах слов
Example_NL: Woordinbedding-bias spiegelt maatschappelijke vooroordelen.
Example_RU: Смещение в эмбеддингах слов отражает общественные предрассудки.
Category: ethiek

NL: de WEAT-test
Transcription: weːt.tɛst
RU: тест WEAT
Example_NL: De WEAT-test meet associaties in woordembeddings.
Example_RU: Тест WEAT измеряет ассоциации в эмбеддингах слов.
Category: ethiek

NL: de stereotype-meting
Transcription: steː.reː.oː.ti.pə.meː.tɪŋ
RU: измерение стереотипов
Example_NL: Stereotype-meting onthult onbewuste vooroordelen.
Example_RU: Измерение стереотипов выявляет неосознанные предубеждения.
Category: ethiek

NL: de eerlijk representatie leren
Transcription: eːr.lək rə.prə.zɛn.taː.tsi leː.rən
RU: справедливое представление
Example_NL: Eerlijk representatie leren verwijdert beschermd attribuut.
Example_RU: Справедливое представление убирает защищённый атрибут.
Category: training

NL: de invariantie-leren
Transcription: ɪn.va.ri.ɑn.tsi.leː.rən
RU: инвариантное обучение
Example_NL: Invariantie-leren produceert features onafhankelijk van omgeving.
Example_RU: Инвариантное обучение производит признаки независимые от среды.
Category: training

NL: de domeingeneralisatie
Transcription: doː.mɛin.xeː.nə.raː.li.zaː.tsi
RU: доменное обобщение
Example_NL: Domeingeneralisatie traint robuust over meerdere domeinen.
Example_RU: Доменное обобщение устойчиво обучает по нескольким доменам.
Category: training

NL: de risicominimalisatie
Transcription: ri.zi.koː.mi.ni.maː.li.zaː.tsi
RU: минимизация риска
Example_NL: Empirische risicominimalisatie is standaard leerprincipe.
Example_RU: Эмпирическая минимизация риска — стандартный принцип обучения.
Category: training

NL: de groepsgewogen ERM
Transcription: xruːps.xə.woː.xən ɛr.ɛm
RU: групповая ERM
Example_NL: Groepsgewogen ERM beschermt minderheidsgroepen.
Example_RU: Групповая ERM защищает группы меньшинств.
Category: training

NL: de worst-case optimalisatie
Transcription: wɔrst.keːs ɔp.ti.maː.li.zaː.tsi
RU: оптимизация худшего случая
Example_NL: Worst-case optimalisatie minimaliseert maximaal verlies.
Example_RU: Оптимизация худшего случая минимизирует максимальные потери.
Category: training

NL: de distributioneel robuust
Transcription: dɪs.tri.by.tsi.oː.neːl roː.buːst
RU: распределённо устойчивый
Example_NL: Distributioneel robuust optimaliseren werkt onder shift.
Example_RU: Распределённо устойчивая оптимизация работает при сдвиге.
Category: training

NL: de covariate shift
Transcription: koː.va.ri.aːt ʃɪft
RU: сдвиг ковариат
Example_NL: Covariate shift verandert inputverdeling tussen train en test.
Example_RU: Сдвиг ковариат меняет распределение входа между обучением и тестом.
Category: training

NL: de label shift
Transcription: laː.bəl ʃɪft
RU: сдвиг меток
Example_NL: Label shift verandert klasseverhoudingen.
Example_RU: Сдвиг меток меняет пропорции классов.
Category: training

NL: de concept drift
Transcription: kɔn.sɛpt drɪft
RU: дрейф концепции
Example_NL: Concept drift verandert relatie tussen invoer en label.
Example_RU: Дрейф концепции меняет связь между входом и меткой.
Category: training

NL: de driftdetectie
Transcription: drɪft.deː.tɛk.tsi
RU: детекция дрейфа
Example_NL: Driftdetectie waarschuwt bij verandering in datastromen.
Example_RU: Детекция дрейфа предупреждает об изменении в потоках данных.
Category: use-case

NL: de hertraining-trigger
Transcription: hɛr.treː.nɪŋ.trɪ.xər
RU: триггер переобучения
Example_NL: Een hertraining-trigger start update als prestaties dalen.
Example_RU: Триггер переобучения запускает обновление при падении производительности.
Category: use-case

NL: de modelmonitoring
Transcription: moː.dɛl.mɔ.ni.tə.rɪŋ
RU: мониторинг моделей
Example_NL: Modelmonitoring volgt prestaties in productie.
Example_RU: Мониторинг моделей отслеживает производительность в проде.
Category: use-case

NL: de schaduwwijze testen
Transcription: sxaː.duː.wɛi.zə tɛs.tən
RU: теневое тестирование
Example_NL: Schaduwwijze testen vergelijkt nieuw model met productie.
Example_RU: Теневое тестирование сравнивает новую модель с продакшеном.
Category: use-case

NL: de experimenten-tracker
Transcription: ɛk.spə.ri.mɛn.tən.trɛ.kər
RU: трекер экспериментов
Example_NL: Een experimenten-tracker logt hyperparameters en metrieken.
Example_RU: Трекер экспериментов логирует гиперпараметры и метрики.
Category: use-case

NL: de feature-winkel
Transcription: fiː.tʃər.wɪŋ.kəl
RU: магазин признаков
Example_NL: Een feature-winkel deelt geprepareerde features over teams.
Example_RU: Магазин признаков делит подготовленные признаки между командами.
Category: use-case

NL: de modelhuis
Transcription: moː.dɛl.hʌus
RU: дом моделей
Example_NL: Een modelhuis biedt centrale opslag van AI-modellen.
Example_RU: Дом моделей предоставляет централизованное хранилище ИИ-моделей.
Category: use-case

NL: de data-versionering
Transcription: daː.taː.vɛr.zi.oː.neː.rɪŋ
RU: версионирование данных
Example_NL: Data-versionering houdt veranderingen in trainingsset bij.
Example_RU: Версионирование данных отслеживает изменения в обучающем наборе.
Category: use-case

NL: de lineage-tracking
Transcription: li.ni.ɪdʒ.trɛ.kɪŋ
RU: отслеживание происхождения
Example_NL: Lineage-tracking verbindt model met gebruikte data.
Example_RU: Отслеживание происхождения связывает модель с использованными данными.
Category: use-case

NL: de pijplijn-orchestrator
Transcription: pɛip.lɛin.ɔr.kɛs.traː.tɔr
RU: оркестратор конвейеров
Example_NL: Een pijplijn-orchestrator plant en monitort jobs.
Example_RU: Оркестратор конвейеров планирует и мониторит задания.
Category: use-case

NL: de Kubeflow-pijplijn
Transcription: kjuːb.floː.pɛip.lɛin
RU: конвейер Kubeflow
Example_NL: De Kubeflow-pijplijn draait ML-workflows op Kubernetes.
Example_RU: Конвейер Kubeflow выполняет ML-рабочие процессы на Kubernetes.
Category: use-case

NL: de MLflow-tracking
Transcription: ɛm.ɛl.floː.trɛ.kɪŋ
RU: трекинг MLflow
Example_NL: MLflow-tracking logt experimenten met metadata.
Example_RU: Трекинг MLflow логирует эксперименты с метаданными.
Category: use-case

NL: de Weights-and-Biases
Transcription: weːts.ɛn.baːi.ɛ.zəs
RU: Weights and Biases
Example_NL: Weights-and-Biases visualiseert trainingsmetrieken in dashboard.
Example_RU: Weights and Biases визуализирует метрики обучения в дашборде.
Category: use-case

NL: de TensorBoard-dashboard
Transcription: tɛn.sɔr.bɔrt.dɛʃ.bɔrt
RU: дашборд TensorBoard
Example_NL: Een TensorBoard-dashboard toont trainingscurves live.
Example_RU: Дашборд TensorBoard показывает кривые обучения в реальном времени.
Category: use-case

NL: de Hugging-Face hub
Transcription: hɵ.xɪŋ.feːs hɵp
RU: Hugging Face hub
Example_NL: De Hugging-Face hub deelt voorgetrainde modellen.
Example_RU: Hugging Face hub распространяет предобученные модели.
Category: use-case

NL: de datacuratie
Transcription: daː.taː.ky.raː.tsi
RU: кураторство данных
Example_NL: Datacuratie verbetert datasetkwaliteit voor training.
Example_RU: Кураторство данных улучшает качество датасета для обучения.
Category: use-case

NL: de syntheticdata-generator
Transcription: sɪn.teː.tik.daː.taː.xeː.nə.raː.tɔr
RU: генератор синтетических данных
Example_NL: Een syntheticdata-generator vult schaarse trainingsklassen aan.
Example_RU: Генератор синтетических данных дополняет редкие обучающие классы.
Category: use-case

NL: de privacy-preserving syntheticdata
Transcription: pri.va.si.prə.zɵr.vɪŋ sɪn.teː.tik.daː.taː
RU: приватные синтетические данные
Example_NL: Privacy-preserving syntheticdata vervangt echte persoonlijke gegevens.
Example_RU: Приватные синтетические данные заменяют реальные персональные данные.
Category: ethiek

NL: de data-augmentatie pipeline
Transcription: daː.taː.ɔx.mɛn.taː.tsi pɛip.laːin
RU: конвейер аугментации данных
Example_NL: Data-augmentatie pipeline genereert variaties tijdens training.
Example_RU: Конвейер аугментации данных генерирует вариации при обучении.
Category: training

NL: de gegevensvalidatie
Transcription: xə.xeː.vəns.va.li.daː.tsi
RU: валидация данных
Example_NL: Gegevensvalidatie controleert schema en bereik van invoer.
Example_RU: Валидация данных проверяет схему и диапазон входа.
Category: use-case

NL: de gepolijste feature
Transcription: xə.poː.lɛis.tə fiː.tʃər
RU: отполированный признак
Example_NL: Een gepolijste feature codeert domeinkennis voor model.
Example_RU: Отполированный признак кодирует знание области для модели.
Category: training

NL: de geautomatiseerde feature-extractie
Transcription: xə.ɔ.toː.maː.ti.zeːr.də fiː.tʃər.ɛk.strɑk.tsi
RU: автоматическое извлечение признаков
Example_NL: Geautomatiseerde feature-extractie zoekt patronen vanzelf.
Example_RU: Автоматическое извлечение признаков ищет шаблоны самостоятельно.
Category: training

NL: de polynome features
Transcription: poː.li.noː.mə fiː.tʃərs
RU: полиномиальные признаки
Example_NL: Polynome features vangen niet-lineaire interacties op.
Example_RU: Полиномиальные признаки улавливают нелинейные взаимодействия.
Category: training

NL: de interactiekenmerk
Transcription: ɪn.tər.ɑk.tsi.kɛn.mɛrk
RU: взаимодействующий признак
Example_NL: Een interactiekenmerk combineert twee variabelen.
Example_RU: Взаимодействующий признак объединяет две переменные.
Category: training

NL: de categorische codering
Transcription: kaː.tə.xoː.ri.sə koː.deː.rɪŋ
RU: категориальная кодировка
Example_NL: Categorische codering zet labels om in numerieke vorm.
Example_RU: Категориальная кодировка превращает метки в числовую форму.
Category: training

NL: de one-hot codering
Transcription: wɵn.hɔt koː.deː.rɪŋ
RU: one-hot кодировка
Example_NL: One-hot codering creëert binaire vector per categorie.
Example_RU: One-hot кодировка создаёт бинарный вектор на категорию.
Category: training

NL: de doel-codering
Transcription: duːl.koː.deː.rɪŋ
RU: целевая кодировка
Example_NL: Doel-codering vervangt categorie door gemiddelde doelwaarde.
Example_RU: Целевая кодировка заменяет категорию средним значением цели.
Category: training

NL: de frequentiecodering
Transcription: freː.kwɛn.tsi.koː.deː.rɪŋ
RU: частотная кодировка
Example_NL: Frequentiecodering gebruikt voorkomensfrequentie als feature.
Example_RU: Частотная кодировка использует частоту встречаемости как признак.
Category: training

NL: de inbeddingstabel
Transcription: ɪn.bɛ.dɪŋs.taː.bəl
RU: таблица эмбеддингов
Example_NL: Een inbeddingstabel mapt categorieën naar dichte vectoren.
Example_RU: Таблица эмбеддингов сопоставляет категории с плотными векторами.
Category: architectuur

NL: de gewichtsmatrix
Transcription: ˈxə.ʋɪxts.maː.triks
RU: матрица весов
Example_NL: De gewichtsmatrix bepaalt de transformatie tussen lagen.
Example_RU: Матрица весов задаёт преобразование между слоями.
Category: neural

NL: de minibatchgrootte
Transcription: ˈmi.ni.bɛtʃ.xroː.tə
RU: размер мини-батча
Example_NL: De minibatchgrootte beïnvloedt de stabiliteit van het leren.
Example_RU: Размер мини-батча влияет на стабильность обучения.
Category: training

NL: de overpassing
Transcription: ˈoː.vər.pɑ.sɪŋ
RU: переобучение
Example_NL: Overpassing maakt het model slecht op nieuwe data.
Example_RU: Переобучение делает модель плохой на новых данных.
Category: training

NL: de onderpassing
Transcription: ˈɔn.dər.pɑ.sɪŋ
RU: недообучение
Example_NL: Onderpassing wijst op te weinig capaciteit van het model.
Example_RU: Недообучение указывает на нехватку ёмкости модели.
Category: training

NL: de uitvalslaag
Transcription: ˈœyt.vɑls.laːx
RU: слой исключения
Example_NL: De uitvalslaag voorkomt overpassing tijdens training.
Example_RU: Слой исключения предотвращает переобучение при обучении.
Category: neural

NL: de activeringsfunctie
Transcription: ɑk.tiˈveː.rɪŋs.fʏŋk.si
RU: функция активации
Example_NL: De activeringsfunctie bepaalt de output van een neuron.
Example_RU: Функция активации определяет выход нейрона.
Category: neural

NL: de sigmoïdefunctie
Transcription: sɪx.moˈi.də.fʏŋk.si
RU: сигмоида
Example_NL: De sigmoïdefunctie maakt waarden tussen nul en één.
Example_RU: Сигмоида приводит значения к интервалу 0–1.
Category: neural

NL: de tangenshyperbolicus
Transcription: tɑŋ.ɣɛns.ɦi.pər.ˈboː.li.kʏs
RU: гиперболический тангенс
Example_NL: Tangenshyperbolicus geeft uitvoer tussen min één en één.
Example_RU: Гипертангенс даёт выход от минус единицы до единицы.
Category: neural

NL: de gelijkrichteenheid
Transcription: xəˈlɛik.rɪx.tər.ɛn.ɦɛit
RU: блок ReLU
Example_NL: De gelijkrichteenheid is goedkoop en effectief.
Example_RU: Блок ReLU дёшев и эффективен.
Category: neural

NL: de softmaxlaag
Transcription: ˈsɔft.mɑks.laːx
RU: слой софтмакс
Example_NL: De softmaxlaag zet logits om in kansen.
Example_RU: Слой софтмакс превращает логиты в вероятности.
Category: neural

NL: het gemiddelde kwadratische verschil
Transcription: xəˈmɪ.dəl.də kwaːˈdraː.ti.sə vərˈsxɪl
RU: среднеквадратичная ошибка
Example_NL: Het gemiddelde kwadratische verschil meet regressiefout.
Example_RU: Среднеквадратичная ошибка измеряет ошибку регрессии.
Category: training

NL: de huber-verliesfunctie
Transcription: ˈɦyː.bər.vərˈlis.fʏŋk.si
RU: функция потерь Хубера
Example_NL: De huber-verliesfunctie is robuust tegen uitschieters.
Example_RU: Функция Хубера устойчива к выбросам.
Category: training

NL: de maximumpooling
Transcription: ˈmɑk.si.mʏm.puː.lɪŋ
RU: максимальный пулинг
Example_NL: Maximumpooling kiest de sterkste activering per gebied.
Example_RU: Макс-пулинг выбирает сильнейшую активацию в области.
Category: architectuur

NL: de globale gemiddelde pooling
Transcription: xloːˈbaː.lə xəˈmɪ.dəl.də puː.lɪŋ
RU: глобальный средний пулинг
Example_NL: Globale gemiddelde pooling vervangt vaak een dichte laag.
Example_RU: Глобальный средний пулинг часто заменяет плотный слой.
Category: architectuur

NL: de transponeerde convolutie
Transcription: trɑns.poːˈneːr.də kɔn.voːˈly.tsi
RU: транспонированная свёртка
Example_NL: Transponeerde convolutie vergroot de uitvoerresolutie.
Example_RU: Транспонированная свёртка увеличивает разрешение выхода.
Category: architectuur

NL: de gedilateerde convolutie
Transcription: xə.di.laːˈteːr.də kɔn.voːˈly.tsi
RU: разреженная свёртка
Example_NL: Gedilateerde convolutie vergroot het ontvangstveld zonder kosten.
Example_RU: Разреж. свёртка расширяет рецептивное поле без затрат.
Category: architectuur

NL: het ontvangstveld
Transcription: ɔntˈfɑŋst.vɛlt
RU: рецептивное поле
Example_NL: Een groter ontvangstveld vangt meer context.
Example_RU: Большее рецептивное поле захватывает больше контекста.
Category: architectuur

NL: de kanaaldiepte
Transcription: kaːˈnaːl.dip.tə
RU: глубина каналов
Example_NL: Kanaaldiepte bepaalt de uitdrukkingskracht van een laag.
Example_RU: Глубина каналов определяет выразительность слоя.
Category: architectuur

NL: de overslagverbinding
Transcription: ˈoː.vər.slɑx.vər.bɪn.dɪŋ
RU: skip-соединение
Example_NL: De overslagverbinding maakt diepere netwerken trainbaar.
Example_RU: Skip-соединение делает обучаемыми более глубокие сети.
Category: architectuur

NL: het restblok
Transcription: ˈrɛst.blɔk
RU: остаточный блок
Example_NL: Een restblok telt input bij de uitvoer op.
Example_RU: Остаточный блок прибавляет вход к выходу.
Category: architectuur

NL: het inceptieblok
Transcription: ɪnˈsɛp.tsi.blɔk
RU: блок Inception
Example_NL: Het inceptieblok combineert meerdere filtergroottes.
Example_RU: Блок Inception сочетает фильтры разного размера.
Category: architectuur

NL: de bottleneck-laag
Transcription: ˈbɔ.təl.nɛk.laːx
RU: узкое горло
Example_NL: De bottleneck-laag verlaagt de kanaaldiepte voor efficiëntie.
Example_RU: Узкое горло снижает глубину каналов ради эффективности.
Category: architectuur

NL: de groepsconvolutie
Transcription: ˈxrups.kɔn.voːˈly.tsi
RU: групповая свёртка
Example_NL: Groepsconvolutie verdeelt kanalen over filtergroepen.
Example_RU: Групповая свёртка распределяет каналы по группам фильтров.
Category: architectuur

NL: de aandachtshoofd
Transcription: ˈaːn.dɑxts.ɦoːft
RU: голова внимания
Example_NL: Elk aandachtshoofd leert een eigen relatie.
Example_RU: Каждая голова внимания учит свою связь.
Category: architectuur

NL: de geschaalde puntproductaandacht
Transcription: xəˈsxaːl.də pʏnt.proːˈdʏkt.aːn.dɑxt
RU: масштабированное скалярное внимание
Example_NL: Geschaalde puntproductaandacht is rekenefficiënt.
Example_RU: Масштабированное скалярное внимание вычислительно эффективно.
Category: architectuur

NL: de roterende codering
Transcription: roːˈteː.rən.də koːˈdeː.rɪŋ
RU: ротационное кодирование
Example_NL: Roterende codering werkt goed bij lange contexten.
Example_RU: Ротационное кодирование хорошо работает на длинных контекстах.
Category: architectuur

NL: de codeerder
Transcription: koːˈdeː.dər
RU: энкодер
Example_NL: De codeerder zet invoer om in een latente vector.
Example_RU: Энкодер преобразует вход в латентный вектор.
Category: architectuur

NL: de decodeerder
Transcription: deː.koːˈdeː.dər
RU: декодер
Example_NL: De decodeerder genereert de uitvoer stap voor stap.
Example_RU: Декодер порождает выход шаг за шагом.
Category: architectuur

NL: de codeerder-decodeerder
Transcription: koːˈdeː.dər.deː.koːˈdeː.dər
RU: энкодер-декодер
Example_NL: Codeerder-decodeerder past bij vertaling en samenvatting.
Example_RU: Энкодер-декодер подходит для перевода и реферирования.
Category: architectuur

NL: het terugkerend netwerk
Transcription: təˈrʏx.keː.rənt ˈnɛt.ʋɛrk
RU: рекуррентная сеть
Example_NL: Een terugkerend netwerk verwerkt sequenties stap voor stap.
Example_RU: Рекуррентная сеть обрабатывает последовательности пошагово.
Category: architectuur

NL: de gegoten recurrente eenheid
Transcription: xəˈxoː.tə reː.kʏˈrɛn.tə ˈeːn.ɦɛit
RU: управляемый рекуррентный блок
Example_NL: De gegoten recurrente eenheid is lichter dan LSTM.
Example_RU: Управляемый блок легче чем LSTM.
Category: architectuur

NL: de cellulaire toestand
Transcription: sɛ.lyˈlɛː.rə ˈtuː.stɑnt
RU: состояние ячейки
Example_NL: De cellulaire toestand draagt informatie door de tijd.
Example_RU: Состояние ячейки переносит информацию через время.
Category: architectuur

NL: de poortmechaniek
Transcription: ˈpoːrt.meː.xaːˈnik
RU: затворный механизм
Example_NL: De poortmechaniek regelt informatiestromen in een cel.
Example_RU: Затворный механизм управляет потоком информации в ячейке.
Category: architectuur

NL: het generatieve tegenspelnetwerk
Transcription: xeː.nəˈraː.ti.və ˈteː.xən.spɛl.nɛt.ʋɛrk
RU: генеративно-состязательная сеть
Example_NL: Een generatieve tegenspelnetwerk leert via concurrentie.
Example_RU: GAN учится через соперничество.
Category: architectuur

NL: de variationele autocodeerder
Transcription: vaː.ri.aː.tsi.ˈoː.nə.lə ˈau.toː.koːˈdeː.dər
RU: вариационный автокодировщик
Example_NL: Een variationele autocodeerder leert een continue latente ruimte.
Example_RU: Вариационный автокодировщик учит непрерывное латентное пространство.
Category: architectuur

NL: de bottleneck-vector
Transcription: ˈbɔ.təl.nɛk.vɛk.tɔr
RU: векторное узкое горло
Example_NL: De bottleneck-vector dwingt het netwerk tot abstractie.
Example_RU: Узкий вектор заставляет сеть к абстракции.
Category: architectuur

NL: de ruisplanning
Transcription: ˈrœys.plɑ.nɪŋ
RU: расписание шума
Example_NL: De ruisplanning regelt het tempo van denoising.
Example_RU: Расписание шума задаёт темп денойзинга.
Category: training

NL: de denoisingstap
Transcription: diˈnɔi.sɪŋ.stɑp
RU: шаг денойзинга
Example_NL: Elke denoisingstap verwijdert een beetje ruis.
Example_RU: Каждый шаг денойзинга убирает немного шума.
Category: training

NL: de impulsmethode
Transcription: ɪmˈpʏls.meː.toː.də
RU: метод импульса
Example_NL: De impulsmethode versnelt convergentie langs vlakke richtingen.
Example_RU: Метод импульса ускоряет сходимость по плоским направлениям.
Category: training

NL: het adaptief leertempo
Transcription: aː.dɑpˈtif ˈleːr.tɛm.poː
RU: адаптивная скорость обучения
Example_NL: Adaptief leertempo past per parameter de stapgrootte aan.
Example_RU: Адаптивная скорость подбирает шаг по каждому параметру.
Category: training

NL: de adamoptimalisator
Transcription: ˈaː.dɑm.ɔp.ti.maː.liˈzaː.tɔr
RU: оптимизатор Adam
Example_NL: De adamoptimalisator combineert impuls en adaptief tempo.
Example_RU: Adam сочетает импульс и адаптивный темп.
Category: training

NL: de leersnelheidsplanning
Transcription: ˈleːr.snɛl.ɦɛits.plɑ.nɪŋ
RU: расписание скорости обучения
Example_NL: Leersnelheidsplanning verlaagt het tempo geleidelijk.
Example_RU: Расписание снижает скорость обучения постепенно.
Category: training

NL: de opwarmingsfase
Transcription: ˈɔp.ʋɑr.mɪŋs.faː.zə
RU: фаза разогрева
Example_NL: De opwarmingsfase voorkomt instabiliteit aan het begin.
Example_RU: Фаза разогрева предотвращает нестабильность в начале.
Category: training

NL: de cosinusafkoeling
Transcription: koːˈsi.nʏs.ɑf.kuː.lɪŋ
RU: косинусный отжиг
Example_NL: Cosinusafkoeling daalt het leertempo langs een cosinuscurve.
Example_RU: Косинусный отжиг снижает скорость по косинусу.
Category: training

NL: de gradient-explosie
Transcription: xraː.diˈɛnt.ɛksˈploː.zi
RU: взрыв градиента
Example_NL: Gradient-explosie maakt training onstabiel.
Example_RU: Взрыв градиента делает обучение нестабильным.
Category: training

NL: de verdwijnende gradiënt
Transcription: vərˈdʋɛi.nən.də xraː.diˈɛnt
RU: затухающий градиент
Example_NL: Verdwijnende gradiënten blokkeren leren in diepe lagen.
Example_RU: Затухающий градиент блокирует обучение в глубоких слоях.
Category: training

NL: de gestratificeerde steekproef
Transcription: xə.straː.ti.fiˈseːr.də ˈsteːk.pruːf
RU: стратифицированная выборка
Example_NL: Gestratificeerde steekproef behoudt klasseverhoudingen.
Example_RU: Стратифицир. выборка сохраняет пропорции классов.
Category: data

NL: het klasse-onevenwicht
Transcription: ˈklɑ.sə.ɔnˈeː.vən.ʋɪxt
RU: дисбаланс классов
Example_NL: Klasse-onevenwicht vereist herweging tijdens training.
Example_RU: Дисбаланс классов требует перевзвешивания при обучении.
Category: data

NL: de ondersampling
Transcription: ˈɔn.dər.sɛm.plɪŋ
RU: андерсэмплинг
Example_NL: Ondersampling verwijdert voorbeelden van de meerderheidsklasse.
Example_RU: Андерсэмплинг удаляет примеры мажоритарного класса.
Category: data

NL: de synthetische minderheidssampling
Transcription: sɪnˈteː.ti.sə ˈmɪn.dər.ɦɛits.sɛm.plɪŋ
RU: синтетический оверсэмплинг
Example_NL: Synthetische minderheidssampling maakt nieuwe minderheidsvoorbeelden.
Example_RU: Синтетический оверсэмплинг создаёт новые миноритарные примеры.
Category: data

NL: de gegevensaanvulling
Transcription: xəˈxeː.vəns.aːn.vʏ.lɪŋ
RU: расширение данных
Example_NL: Gegevensaanvulling vergroot variatie zonder nieuwe labels.
Example_RU: Расширение данных увеличивает разнообразие без новых меток.
Category: data

NL: de beeldroteren
Transcription: ˈbeːlt.roːˈteː.rən
RU: вращение изображения
Example_NL: Beeldroteren is een eenvoudige vorm van gegevensaanvulling.
Example_RU: Вращение изображения — простой вид расширения данных.
Category: data

NL: de beelduitsnede
Transcription: ˈbeːlt.œyt.sneː.də
RU: обрезка изображения
Example_NL: Willekeurige beelduitsnede helpt invariantie te leren.
Example_RU: Случайная обрезка помогает выучить инвариантность.
Category: data

NL: de mixup-strategie
Transcription: ˈmɪks.ʏp.straːteː.xi
RU: стратегия mixup
Example_NL: Mixup-strategie mengt voorbeelden lineair.
Example_RU: Mixup линейно смешивает примеры.
Category: data

NL: het label-gladstrijken
Transcription: ˈlaː.bəl.xlɑt.strɛi.kən
RU: сглаживание меток
Example_NL: Label-gladstrijken voorkomt overzelfvertrouwen.
Example_RU: Сглаживание меток предотвращает излишнюю уверенность.
Category: training

NL: het zelftrainen
Transcription: ˈzɛlf.treː.nən
RU: самообучение
Example_NL: Zelftrainen gebruikt eigen voorspellingen als labels.
Example_RU: Самообучение использует свои предсказания как метки.
Category: training

NL: het halfsuperviseren
Transcription: ɦɑlf.sy.pər.viˈseː.rən
RU: полу-обучение с учителем
Example_NL: Halfsuperviseren combineert weinig gelabelde met veel ongelabelde data.
Example_RU: Полу-обучение сочетает мало размеч. и много неразмеч. данных.
Category: training

NL: de triplet-verliesfunctie
Transcription: ˈtrɪ.plət.vərˈlis.fʏŋk.si
RU: функция потерь triplet
Example_NL: De triplet-verliesfunctie gebruikt anker positief en negatief.
Example_RU: Triplet-потери используют якорь позитив и негатив.
Category: training

NL: de tegenspeler-aanval
Transcription: ˈteː.xən.speː.lər.aːn.vɑl
RU: состязательная атака
Example_NL: Een tegenspeler-aanval verstoort invoer minimaal.
Example_RU: Состязательная атака минимально искажает вход.
Category: ethiek

NL: de robuuste training
Transcription: roːˈbʏs.tə ˈtreː.nɪŋ
RU: робастное обучение
Example_NL: Robuuste training verdedigt tegen manipulatie.
Example_RU: Робастное обучение защищает от манипуляций.
Category: ethiek

NL: het studentmodel
Transcription: sty.ˈdɛnt.moːˌdɛl
RU: ученическая модель
Example_NL: Het studentmodel leert van een leraarmodel.
Example_RU: Ученическая модель учится у модели-учителя.
Category: training

NL: het leraarmodel
Transcription: ləˈraːr.moːˌdɛl
RU: модель-учитель
Example_NL: Het leraarmodel geeft zachte doelwaarden.
Example_RU: Модель-учитель даёт мягкие целевые значения.
Category: training

NL: de modelpruning
Transcription: moːˈdɛl.pruː.nɪŋ
RU: прореживание модели
Example_NL: Modelpruning verwijdert overbodige gewichten.
Example_RU: Прореживание модели удаляет лишние веса.
Category: training

NL: de menggetallenpreciesheid
Transcription: ˈmɛŋ.xə.tɑ.lən.pre.siːs.ɦɛit
RU: смешанная точность
Example_NL: Menggetallenpreciesheid versnelt training op moderne GPU.
Example_RU: Смешанная точность ускоряет обучение на современных GPU.
Category: training

NL: de tensorparallelisatie
Transcription: ˈtɛn.sɔr.paː.rɑ.le.liˈzaː.tsi
RU: тензорный параллелизм
Example_NL: Tensorparallelisatie verdeelt matrixen over apparaten.
Example_RU: Тензорный параллелизм распределяет матрицы по устройствам.
Category: infra

NL: de pijplijnparallelisatie
Transcription: ˈpɛip.lɛin.paː.rɑ.le.liˈzaː.tsi
RU: конвейерный параллелизм
Example_NL: Pijplijnparallelisatie verdeelt lagen over apparaten.
Example_RU: Конвейерный параллелизм распределяет слои по устройствам.
Category: infra

NL: de gegevensparallelisatie
Transcription: xəˈxeː.vəns.paː.rɑ.le.liˈzaː.tsi
RU: параллелизм по данным
Example_NL: Gegevensparallelisatie verdeelt batches over apparaten.
Example_RU: Параллелизм по данным распределяет батчи по устройствам.
Category: infra

NL: het gefedereerd leren
Transcription: xə.feː.dəˈreːrt ˈleː.rən
RU: федеративное обучение
Example_NL: Gefedereerd leren traint zonder ruwe data te delen.
Example_RU: Федеративное обучение учит без передачи сырых данных.
Category: infra

NL: de modelgemiddelde
Transcription: moːˈdɛl.xəˈmɪ.dəl.də
RU: усреднение моделей
Example_NL: Modelgemiddelde combineert lokaal getrainde gewichten.
Example_RU: Усреднение объединяет локально обученные веса.
Category: infra

NL: het epigenetische leren
Transcription: eː.piˈxeː.nə.ti.sə ˈleː.rən
RU: метаобучение
Example_NL: Epigenetische leren leert hoe te leren.
Example_RU: Метаобучение учится тому как учиться.
Category: training

NL: het overdrachtsleren
Transcription: ˈoː.vər.drɑxts.leː.rən
RU: перенос знаний
Example_NL: Overdrachtsleren benut voorgetrainde modellen.
Example_RU: Перенос знаний использует предобуч. модели.
Category: training

NL: de fijnafstemming
Transcription: fɛinˈɑf.stɛ.mɪŋ
RU: тонкая настройка
Example_NL: Fijnafstemming past een algemeen model aan een taak aan.
Example_RU: Тонкая настройка адаптирует общую модель под задачу.
Category: training

NL: de bevriezing van lagen
Transcription: bəˈvri.zɪŋ vɑn ˈlaː.ɣən
RU: заморозка слоёв
Example_NL: Bevriezing van lagen behoudt voorgetrainde kennis.
Example_RU: Заморозка слоёв сохраняет предобуч. знания.
Category: training

NL: de oppervlaktelaag
Transcription: ˈɔ.pər.vlɑk.tə.laːx
RU: выходной слой
Example_NL: Bij fijnafstemming wordt vaak alleen de oppervlaktelaag opnieuw geleerd.
Example_RU: При тонкой настройке часто переучивают только выходной слой.
Category: architectuur

NL: de hessiaanmatrix
Transcription: ˈɦɛ.si.aːn.maː.triks
RU: матрица Гессе
Example_NL: De hessiaanmatrix beschrijft de tweede afgeleiden.
Example_RU: Матрица Гессе содержит вторые производные.
Category: training

NL: de jacobiaanmatrix
Transcription: jaː.koːˈbi.aːn.maː.triks
RU: матрица Якоби
Example_NL: De jacobiaanmatrix bevat eerste afgeleiden.
Example_RU: Матрица Якоби содержит первые производные.
Category: training

NL: de achterwaartse propagatie
Transcription: ˈɑx.tər.ʋaːrt.sə proː.paːˈxaː.tsi
RU: обратное распространение
Example_NL: Achterwaartse propagatie verspreidt fouten terug door het netwerk.
Example_RU: Обратное распространение проводит ошибки назад по сети.
Category: training

NL: de voorwaartse passage
Transcription: ˈvoːr.ʋaːrt.sə pɑˈsaː.ʒə
RU: прямой проход
Example_NL: De voorwaartse passage berekent voorspellingen.
Example_RU: Прямой проход вычисляет предсказания.
Category: training

NL: de gewichtsinitialisatie
Transcription: ˈxə.ʋɪxts.iˌni.tsi.aː.liˈzaː.tsi
RU: инициализация весов
Example_NL: Goede gewichtsinitialisatie versnelt convergentie.
Example_RU: Хорошая инициализация весов ускоряет сходимость.
Category: training

NL: de xavier-initialisatie
Transcription: ˈksaː.vi.ər.iˌni.tsi.aː.liˈzaː.tsi
RU: инициализация Xavier
Example_NL: Xavier-initialisatie balanceert varianties over lagen.
Example_RU: Xavier-инициализация балансирует дисперсии по слоям.
Category: training

NL: de he-initialisatie
Transcription: ˈheː.iˌni.tsi.aː.liˈzaː.tsi
RU: инициализация He
Example_NL: He-initialisatie past bij relu-activeringen.
Example_RU: He-инициализация подходит для ReLU-активаций.
Category: training

NL: de orthogonale initialisatie
Transcription: ɔr.toːˈxoː.naː.lə iˌni.tsi.aː.liˈzaː.tsi
RU: ортогональная инициализация
Example_NL: Orthogonale initialisatie behoudt signaalsterkte.
Example_RU: Ортогон. инициализация сохраняет силу сигнала.
Category: training

NL: het gewichtsdelen
Transcription: ˈxə.ʋɪxts.deː.lən
RU: разделение весов
Example_NL: Gewichtsdelen vermindert het aantal parameters.
Example_RU: Разделение весов уменьшает число параметров.
Category: architectuur

NL: de inductieve bias
Transcription: ɪnˈdʏk.ti.və ˈbi.ɑs
RU: индуктивный уклон
Example_NL: Inductieve bias stuurt het leerproces in goede richting.
Example_RU: Индуктивный уклон направляет обучение в нужное русло.
Category: theorie

NL: de uitdrukkingskracht
Transcription: ˈœyt.drʏ.kɪŋs.krɑxt
RU: выразительная сила
Example_NL: De uitdrukkingskracht groeit met diepte.
Example_RU: Выразительная сила растёт с глубиной сети.
Category: theorie

NL: de generalisatiekloof
Transcription: xeː.nə.raː.liˈzaː.tsi.kloːf
RU: разрыв обобщения
Example_NL: De generalisatiekloof meet verschil tussen training en test.
Example_RU: Разрыв обобщения — разница между обучением и тестом.
Category: theorie

NL: de dubbele afdalingscurve
Transcription: ˈdʏ.bə.lə ɑf.daː.lɪŋs.kʏr.və
RU: кривая двойного спуска
Example_NL: De dubbele afdalingscurve verbreekt de klassieke biasvariantie-afweging.
Example_RU: Кривая двойного спуска нарушает классический компромисс смещения и дисперсии.
Category: theorie

NL: het ticketloterijhypothese
Transcription: ˈtɪ.kət.loː.tə.rɛi.ɦi.poːˈteː.zə
RU: гипотеза лотерейного билета
Example_NL: De ticketloterijhypothese verklaart succes van pruning.
Example_RU: Гипотеза лотерейного билета объясняет успех прореживания.
Category: theorie

NL: het opdaagvermogen
Transcription: ˈɔp.daːx.vərˌmoː.ɣən
RU: эмерджентная способность
Example_NL: Opdaagvermogen verschijnt pas bij voldoende schaal.
Example_RU: Эмерджентная способность проявляется лишь при достаточном масштабе.
Category: theorie

NL: het breinmodel
Transcription: ˈbrɛin.moːˌdɛl
RU: биологически правдоподобная модель
Example_NL: Het breinmodel laat zich inspireren door neurowetenschap.
Example_RU: Биологически правдоподобная модель вдохновлена нейронаукой.
Category: theorie

NL: het spikende neuron
Transcription: ˈspɪ.kən.də ˈneː.ʏ.rɔn
RU: спайковый нейрон
Example_NL: Een spikende neuron werkt met discrete pulsen.
Example_RU: Спайковый нейрон работает дискретными импульсами.
Category: architectuur

NL: het grafische neurale netwerk
Transcription: ˈxraː.fi.sə ˈneː.ʏ.raː.lə ˈnɛt.ʋɛrk
RU: графовая нейросеть
Example_NL: Een grafische neurale netwerk leert op netwerkdata.
Example_RU: Графовая нейросеть учится на сетевых данных.
Category: architectuur

NL: de boodschappenpassage
Transcription: ˈboːt.sxɑ.pən.pɑˈsaː.ʒə
RU: передача сообщений
Example_NL: Boodschappenpassage geeft informatie tussen knopen door.
Example_RU: Передача сообщений передаёт информацию между узлами.
Category: architectuur

NL: de knoopinbedding
Transcription: ˈknoːp.ɪn.bɛ.dɪŋ
RU: эмбеддинг узла
Example_NL: Knoopinbedding vat de buurt in een vector.
Example_RU: Эмбеддинг узла кодирует окрестность в вектор.
Category: architectuur

NL: de graafsamenvoeging
Transcription: ˈxraːf.saː.mənˌvuː.xɪŋ
RU: агрегация графа
Example_NL: Graafsamenvoeging reduceert een graaf tot één vector.
Example_RU: Агрегация графа сводит граф к одному вектору.
Category: architectuur

NL: het kapsule-netwerk
Transcription: kɑpˈsy.lə.nɛt.ʋɛrk
RU: капсульная сеть
Example_NL: Een kapsule-netwerk codeert pose-informatie.
Example_RU: Капсульная сеть кодирует информацию о позе.
Category: architectuur

NL: de dynamische routing
Transcription: diːˈnaː.mi.sə ˈruː.tɪŋ
RU: динамическая маршрутизация
Example_NL: Dynamische routing kiest geschikte hogere capsule.
Example_RU: Динам. маршрутизация выбирает подходящую старшую капсулу.
Category: architectuur

NL: de gelijkvariante laag
Transcription: xəˈlɛik.vaː.ri.ɑn.tə laːx
RU: эквивариантный слой
Example_NL: Een gelijkvariante laag respecteert symmetrie.
Example_RU: Эквивариантный слой уважает симметрию.
Category: architectuur

NL: de invariante kenmerk
Transcription: ɪn.vaː.riˈɑn.tə ˈkɛn.mɛrk
RU: инвариантный признак
Example_NL: Een invariante kenmerk verandert niet bij transformatie.
Example_RU: Инвариантный признак не меняется при преобразовании.
Category: theorie

NL: de gradient-saliëntiekaart
Transcription: xraː.diˈɛnt.sɑ.liˈɛn.si.kaːrt
RU: карта значимости градиента
Example_NL: Een gradient-saliëntiekaart visualiseert invoergevoeligheid.
Example_RU: Карта значимости градиента визуализирует чувствительность ко входу.
Category: interpretatie

NL: de geïntegreerde gradiënten
Transcription: xə.ɪn.təˈxreːr.də xraːˈdiː.ɛn.tən
RU: интегрированные градиенты
Example_NL: Geïntegreerde gradiënten zijn een eerlijke attribuutmethode.
Example_RU: Интегр. градиенты — справедливая атрибуция.
Category: interpretatie

NL: de prototype-uitleg
Transcription: proːtoːˈti.pə.œyt.lɛx
RU: объяснение через прототип
Example_NL: Prototype-uitleg vergelijkt invoer met representatieve voorbeelden.
Example_RU: Прототипное объяснение сравнивает вход с типичными примерами.
Category: interpretatie

NL: de eerlijkheidsmaat
Transcription: ˈeːr.lək.ɦɛits.maːt
RU: метрика справедливости
Example_NL: Eerlijkheidsmaten meten ongelijke behandeling.
Example_RU: Метрики справедливости измеряют неравное обращение.
Category: ethiek

NL: de gelijke kansen
Transcription: xəˈlɛi.kə ˈkɑn.sən
RU: равенство возможностей
Example_NL: Gelijke kansen verlangt gelijke ware-positieve cijfers.
Example_RU: Равенство возможностей требует равных уровней истинно-положительных.
Category: ethiek

NL: het differentieel privé
Transcription: dɪ.fə.rɛn.tsiˈeːl priˈveː
RU: дифференциальная приватность
Example_NL: Differentieel privé bescherming voegt gecontroleerde ruis toe.
Example_RU: Дифф. приватность добавляет контролируемый шум.
Category: ethiek

NL: de gradient-lekkage
Transcription: xraː.diˈɛnt.lɛ.kaː.ʒə
RU: утечка через градиент
Example_NL: Gradient-lekkage kan privégegevens onthullen.
Example_RU: Утечка через градиент может раскрывать приватные данные.
Category: ethiek

NL: het modelvertrouwen
Transcription: moːˈdɛl.vərˌtrau.ən
RU: доверие к модели
Example_NL: Modelvertrouwen meet de zekerheid van een voorspelling.
Example_RU: Доверие к модели измеряет уверенность предсказания.
Category: interpretatie

NL: de calibratiecurve
Transcription: kaː.liˈbraː.tsi.kʏr.və
RU: калибровочная кривая
Example_NL: Een calibratiecurve toont of vertrouwen klopt met juistheid.
Example_RU: Калибровочная кривая показывает соответствие уверенности и точности.
Category: interpretatie

NL: de zakkenmethode
Transcription: ˈzɑ.kən.meː.toː.də
RU: бэггинг
Example_NL: De zakkenmethode traint modellen op verschillende steekproeven.
Example_RU: Бэггинг учит модели на разных выборках.
Category: training

NL: de versterkingsmethode
Transcription: vərˈstɛr.kɪŋs.meː.toː.də
RU: бустинг
Example_NL: De versterkingsmethode richt zich op moeilijke voorbeelden.
Example_RU: Бустинг фокусируется на трудных примерах.
Category: training

NL: de gradiëntversterking
Transcription: xraː.diˈɛnt.vərˌstɛr.kɪŋ
RU: градиентный бустинг
Example_NL: Gradiëntversterking bouwt iteratief bomen.
Example_RU: Градиентный бустинг строит деревья итеративно.
Category: training

NL: het willekeurig woud
Transcription: ˈʋɪ.lə.kø.rəx ʋaut
RU: случайный лес
Example_NL: Een willekeurig woud combineert vele beslisbomen.
Example_RU: Случайный лес объединяет много решающих деревьев.
Category: training

NL: het bytenpaarcoderen
Transcription: ˈbɛi.tən.paːr.koːˈdeː.rən
RU: кодирование пар байтов
Example_NL: Bytenpaarcoderen leert subwoorden uit data.
Example_RU: BPE учит подслова из данных.
Category: nlp

NL: het subwoordstuk
Transcription: ˈsʏp.ʋoːrt.stʏk
RU: подсловный элемент
Example_NL: Subwoordstukken behandelen zeldzame woorden goed.
Example_RU: Подсловные элементы хорошо обрабатывают редкие слова.
Category: nlp

NL: het stuksgewijs-vocabulaire
Transcription: ˈstʏks.xə.ʋɛis.voːˌkaː.byˈlɛː.rə
RU: словарь подслов
Example_NL: Het stuksgewijs-vocabulaire is compact maar uitdrukkingsrijk.
Example_RU: Словарь подслов компактен но выразителен.
Category: nlp

NL: het stamopzoeken
Transcription: ˈstɑm.ɔp.zuː.kən
RU: стемминг
Example_NL: Stamopzoeken reduceert woorden tot hun stam.
Example_RU: Стемминг приводит слова к основе.
Category: nlp

NL: de stopwoordverwijdering
Transcription: ˈstɔp.ʋoːrt.vər.ʋɛi.də.rɪŋ
RU: удаление стоп-слов
Example_NL: Stopwoordverwijdering filtert nietszeggende woorden.
Example_RU: Удаление стоп-слов фильтрует малозначимые слова.
Category: nlp

NL: de zinsdeling
Transcription: ˈzɪns.deː.lɪŋ
RU: сегментация предложений
Example_NL: Zinsdeling herkent grenzen tussen zinnen.
Example_RU: Сегментация предложений распознаёт границы.
Category: nlp

NL: de woorddeling
Transcription: ˈʋoːrt.deː.lɪŋ
RU: разделение слов
Example_NL: Woorddeling is moeilijk in talen zonder spaties.
Example_RU: Разделение слов сложно в языках без пробелов.
Category: nlp

NL: het zaknetwerk
Transcription: ˈzɑk.nɛt.ʋɛrk
RU: сеть мешков слов
Example_NL: Een zaknetwerk negeert woordvolgorde.
Example_RU: Сеть мешков слов игнорирует порядок.
Category: nlp

NL: de term-frequentie
Transcription: tɛrm.freːˈkʋɛn.si
RU: частота терминов
Example_NL: Term-frequentie telt hoe vaak een woord voorkomt.
Example_RU: Частота терминов считает повторы слова.
Category: nlp

NL: de omgekeerde documentfrequentie
Transcription: ˈɔm.xə.keːr.də doː.kyˈmɛnt.freːˌkʋɛn.si
RU: обратная частота документа
Example_NL: Omgekeerde documentfrequentie weegt zeldzame woorden zwaarder.
Example_RU: Обратная частота документа усиливает редкие слова.
Category: nlp

NL: de n-gramtelling
Transcription: ˈɛn.xrɑm.tɛ.lɪŋ
RU: подсчёт n-грамм
Example_NL: N-gramtelling vangt korte woordvolgordes.
Example_RU: Подсчёт n-грамм улавливает короткие последовательности.
Category: nlp

NL: de inbeddingmatrix
Transcription: ɪnˈbɛ.dɪŋ.maː.triks
RU: матрица эмбеддингов
Example_NL: De inbeddingmatrix bewaart vectoren per woord.
Example_RU: Матрица эмбеддингов хранит векторы по словам.
Category: nlp

NL: het skipgram-model
Transcription: ˈskɪp.xrɑm.moːˌdɛl
RU: модель skip-gram
Example_NL: Het skipgram-model voorspelt context uit een doelwoord.
Example_RU: Skip-gram предсказывает контекст по слову.
Category: nlp

NL: het zaktasmodel
Transcription: ˈzɑk.tɑs.moːˌdɛl
RU: модель CBOW
Example_NL: Het zaktasmodel voorspelt het doelwoord uit context.
Example_RU: CBOW предсказывает слово по контексту.
Category: nlp

NL: de negatieve steekproef
Transcription: neːxaːˈti.və ˈsteːk.pruːf
RU: отрицательное семплирование
Example_NL: Negatieve steekproef versnelt training van inbeddingen.
Example_RU: Отриц. семплирование ускоряет обучение эмбеддингов.
Category: nlp

NL: de semantische zoekopdracht
Transcription: seːˈmɑn.ti.sə ˈzuːk.ɔp.drɑxt
RU: семантический поиск
Example_NL: Semantische zoekopdracht vindt betekenis niet exacte woorden.
Example_RU: Семантический поиск ищет смысл а не точные слова.
Category: nlp

NL: de vectorenwinkel
Transcription: vɛkˈtoː.rən.ʋɪŋ.kəl
RU: векторное хранилище
Example_NL: Een vectorenwinkel indexeert inbeddingen voor snel zoeken.
Example_RU: Векторное хранилище индексирует эмбеддинги.
Category: nlp

NL: de geslepen indexering
Transcription: xəˈsleː.pə.nə ɪn.dɛkˈseː.rɪŋ
RU: приближённый индекс
Example_NL: Geslepen indexering offert nauwkeurigheid voor snelheid.
Example_RU: Приближ. индекс жертвует точностью ради скорости.
Category: nlp

NL: de naburige buurzoeker
Transcription: naːˈby.rə.xə ˈbyːr.zuː.kər
RU: поиск ближайших соседей
Example_NL: Een naburige buurzoeker vindt vergelijkbare items.
Example_RU: Поиск ближайших соседей находит похожее.
Category: nlp

NL: de hercoderingsmodel
Transcription: ɦɛr.koːˈdeː.rɪŋs.moːˌdɛl
RU: модель повторного кодирования
Example_NL: Een hercoderingsmodel sorteert kandidaten opnieuw.
Example_RU: Модель пересортировки переранжирует кандидатов.
Category: nlp

NL: de dichte ophaling
Transcription: ˈdɪx.tə ˈɔp.ɦaː.lɪŋ
RU: плотное извлечение
Example_NL: Dichte ophaling gebruikt vectorsimilariteit.
Example_RU: Плотное извлечение использует векторное сходство.
Category: nlp

NL: de hybride ophaling
Transcription: hiˈbri.də ˈɔp.ɦaː.lɪŋ
RU: гибридное извлечение
Example_NL: Hybride ophaling combineert sleutelwoorden met vectoren.
Example_RU: Гибридное извлечение сочетает ключевые слова и векторы.
Category: nlp

NL: de ophaalverrijkte generatie
Transcription: ˈɔp.ɦaːl.vərˌrɛik.tə xeː.nəˈraː.tsi
RU: генерация с извлечением
Example_NL: Ophaalverrijkte generatie geeft het model externe kennis.
Example_RU: Генерация с извлечением даёт модели внешние знания.
Category: nlp

NL: de promptingstrategie
Transcription: ˈprɔmp.tɪŋ.straːteː.xi
RU: стратегия подсказок
Example_NL: Een goede promptingstrategie verbetert antwoorden.
Example_RU: Хорошая стратегия подсказок улучшает ответы.
Category: nlp

NL: de gedachteketen
Transcription: xəˈdɑx.tə.keː.tən
RU: цепочка рассуждений
Example_NL: De gedachteketen laat het model stappen tonen.
Example_RU: Цепочка рассуждений заставляет модель показывать шаги.
Category: nlp

NL: de weinigslag-leren
Transcription: ˈʋɛi.nəx.slɑx.leː.rən
RU: малошаговое обучение
Example_NL: Weinigslag-leren benut enkele voorbeelden.
Example_RU: Малошаговое обучение использует несколько примеров.
Category: nlp

NL: de nulslag-leren
Transcription: ˈnʏl.slɑx.leː.rən
RU: нулевое обучение
Example_NL: Nulslag-leren lost taken op zonder voorbeelden.
Example_RU: Нулевое обучение решает задачи без примеров.
Category: nlp

NL: de menselijke terugkoppeling
Transcription: ˈmɛn.sə.lə.kə təˈrʏx.kɔ.pə.lɪŋ
RU: обратная связь от человека
Example_NL: Menselijke terugkoppeling stuurt modelgedrag bij.
Example_RU: Обратная связь от человека корректирует поведение модели.
Category: nlp

NL: de versterkingsleer-feedback
Transcription: vərˈstɛr.kɪŋs.leːr.fitˌbɛk
RU: обучение с подкреплением от людей
Example_NL: Versterkingsleer-feedback wordt vaak afgekort als RLHF.
Example_RU: Обучение с подкр. от людей часто называют RLHF.
Category: nlp

NL: het beloningmodel
Transcription: bəˈloː.nɪŋ.moːˌdɛl
RU: модель вознаграждения
Example_NL: Het beloningmodel scoort kandidaatantwoorden.
Example_RU: Модель вознаграждения оценивает кандидатов.
Category: nlp

NL: de voorkeursoptimalisatie
Transcription: ˈvoːr.køːrs.ɔp.ti.maː.liˈzaː.tsi
RU: оптимизация предпочтений
Example_NL: Voorkeursoptimalisatie traint direct op paarvergelijkingen.
Example_RU: Оптимизация предпочтений учится на парных сравнениях.
Category: nlp

NL: de feitelijkheidscontrole
Transcription: ˈfɛi.tə.lək.ɦɛits.kɔn.troː.lə
RU: проверка фактов
Example_NL: Feitelijkheidscontrole verkleint risico op fouten.
Example_RU: Проверка фактов снижает риск ошибок.
Category: nlp

NL: de toxiciteitsclassificatie
Transcription: tɔk.si.siˈtɛits.klɑ.si.fiˈkaː.tsi
RU: классификация токсичности
Example_NL: Toxiciteitsclassificatie filtert schadelijke tekst.
Example_RU: Классификация токсичности фильтрует вредный текст.
Category: nlp

NL: de systeemprompt
Transcription: sɪsˈteːm.prɔmpt
RU: системная подсказка
Example_NL: De systeemprompt zet de rol van de assistent.
Example_RU: Системная подсказка задаёт роль ассистента.
Category: nlp

NL: de gebruikersprompt
Transcription: xəˈbrœy.kərs.prɔmpt
RU: пользовательская подсказка
Example_NL: De gebruikersprompt bevat de vraag.
Example_RU: Пользовательская подсказка содержит вопрос.
Category: nlp

NL: de tokenlimiet
Transcription: ˈtoː.kə.li.mit
RU: лимит токенов
Example_NL: De tokenlimiet bepaalt maximale invoerlengte.
Example_RU: Лимит токенов задаёт максимум длины ввода.
Category: nlp

NL: het uitvoermonster
Transcription: ˈœyt.vur.mɔn.stər
RU: сэмплинг вывода
Example_NL: Uitvoermonster bepaalt creativiteit van het antwoord.
Example_RU: Сэмплинг вывода задаёт креативность ответа.
Category: nlp

NL: de temperatuurinstelling
Transcription: tɛm.pəˈraː.tyːr.ɪn.stɛ.lɪŋ
RU: настройка температуры
Example_NL: Lage temperatuurinstelling maakt voorspellingen deterministischer.
Example_RU: Низкая температура делает предсказания детерминированнее.
Category: nlp

NL: het kop-k-monster
Transcription: kɔp.kaː.mɔn.stər
RU: сэмплинг top-k
Example_NL: Kop-k-monster beperkt keuze tot de beste k tokens.
Example_RU: Top-k ограничивает выбор k лучшими токенами.
Category: nlp

NL: het kernmonster
Transcription: ˈkɛrn.mɔn.stər
RU: ядерный сэмплинг
Example_NL: Het kernmonster kiest uit kanssom boven drempel.
Example_RU: Ядерный сэмплинг выбирает из суммы вероятностей выше порога.
Category: nlp

NL: de straalzoeking
Transcription: ˈstraːl.zuː.kɪŋ
RU: лучевой поиск
Example_NL: Straalzoeking houdt meerdere kandidaten parallel.
Example_RU: Лучевой поиск держит несколько кандидатов параллельно.
Category: nlp

NL: de herhaalstraf
Transcription: ɦɛrˈɦaːl.strɑf
RU: штраф за повторы
Example_NL: Herhaalstraf voorkomt eindeloze herhaling.
Example_RU: Штраф за повторы предотвращает бесконечный повтор.
Category: nlp

NL: het taalspecifiek model
Transcription: ˈtaːl.spə.siˈfik moːˌdɛl
RU: языковая модель
Example_NL: Een taalspecifiek model presteert beter op één taal.
Example_RU: Языковая модель лучше работает на одном языке.
Category: nlp

NL: het meertalige model
Transcription: ˈmeːr.taː.lə.xə moːˌdɛl
RU: многоязычная модель
Example_NL: Een meertalige model deelt parameters over talen.
Example_RU: Многоязычная модель делит параметры между языками.
Category: nlp

NL: de woordenschatuitbreiding
Transcription: ˈʋoːr.dən.sxɑt.œyt.brɛi.dɪŋ
RU: расширение словаря
Example_NL: Woordenschatuitbreiding voegt nieuwe tokens toe.
Example_RU: Расширение словаря добавляет новые токены.
Category: nlp

NL: de neutrale machinevertaling
Transcription: neːˈʏ.traː.lə maːˈsiː.nə.vər.taː.lɪŋ
RU: нейронный машинный перевод
Example_NL: Neutrale machinevertaling produceert vloeiende output.
Example_RU: Нейронный перевод даёт беглый вывод.
Category: nlp

NL: de woordafstemming
Transcription: ˈʋoːrt.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: выравнивание слов
Example_NL: Woordafstemming koppelt woorden tussen talen.
Example_RU: Выравнивание слов связывает слова между языками.
Category: nlp

NL: de tegenovergestelde vertaling
Transcription: ˈteː.xən.oː.vər.xəˌstɛl.də vər.taː.lɪŋ
RU: обратный перевод
Example_NL: Tegenovergestelde vertaling versterkt training met synthetische data.
Example_RU: Обратный перевод усиливает обучение синтетическими данными.
Category: nlp

NL: de naamentiteitherkenning
Transcription: naː.mɛn.tiˈtɛit.ɦɛr.kɛ.nɪŋ
RU: распознавание именованных сущностей
Example_NL: Naamentiteitherkenning vindt personen plaatsen en organisaties.
Example_RU: NER находит лиц места и организации.
Category: nlp

NL: de gebeurteniseextractie
Transcription: xəˈbøːr.tə.nɪs.ɛksˈtrɑk.tsi
RU: извлечение событий
Example_NL: Gebeurteniseextractie structureert nieuwsberichten.
Example_RU: Извлечение событий структурирует новости.
Category: nlp

NL: de zinsdeelaanduiding
Transcription: ˈzɪns.deːl.aːn.dœy.dɪŋ
RU: разметка частей предложения
Example_NL: Zinsdeelaanduiding labelt grammaticale rollen.
Example_RU: Разметка частей предложения маркирует грамм. роли.
Category: nlp

NL: de woordsoortlabeling
Transcription: ˈʋoːrt.soːrt.laː.bə.lɪŋ
RU: разметка частей речи
Example_NL: Woordsoortlabeling kent zelfstandig naamwoord werkwoord en bijvoeglijk toe.
Example_RU: Разметка частей речи различает существ. глагол и прилаг.
Category: nlp

NL: de stemmingsanalyse
Transcription: ˈstɛ.mɪŋs.aːˌnaː.ly.zə
RU: анализ тональности
Example_NL: Stemmingsanalyse meet emotie in tekst.
Example_RU: Анализ тональности измеряет эмоцию в тексте.
Category: nlp

NL: de aspectsgerichte stemming
Transcription: ɑsˈpɛkts.xəˌrɪx.tə ˈstɛ.mɪŋ
RU: аспектная тональность
Example_NL: Aspectsgerichte stemming koppelt mening aan kenmerk.
Example_RU: Аспектная тональность связывает мнение с признаком.
Category: nlp

NL: de samenvattingsmodel
Transcription: ˈsaː.mənˌvɑ.tɪŋs.moːdɛl
RU: модель реферирования
Example_NL: Een samenvattingsmodel vat lange teksten kort samen.
Example_RU: Модель реферирования сжимает длинные тексты.
Category: nlp

NL: de extractieve samenvatting
Transcription: ɛksˈtrɑk.ti.və ˈsaː.mənˌvɑ.tɪŋ
RU: экстрактивное реферирование
Example_NL: Extractieve samenvatting kiest belangrijke zinnen.
Example_RU: Экстрактивное реферирование выбирает важные предложения.
Category: nlp

NL: de abstractieve samenvatting
Transcription: ɑpˈstrɑk.ti.və ˈsaː.mənˌvɑ.tɪŋ
RU: абстрактивное реферирование
Example_NL: Abstractieve samenvatting herformuleert in eigen woorden.
Example_RU: Абстрактивное реферирование переформулирует своими словами.
Category: nlp

NL: de vraagbeantwoording
Transcription: ˈvraːx.bə.ɑnt.ʋoːr.dɪŋ
RU: ответы на вопросы
Example_NL: Vraagbeantwoording haalt antwoord uit een document.
Example_RU: Ответы на вопросы извлекают ответ из документа.
Category: nlp

NL: de open-domeinvraag
Transcription: ˈoː.pə.doːˈmɛin.vraːx
RU: вопрос в открытой области
Example_NL: Open-domeinvraag vereist ophaal en lezen.
Example_RU: Открытый вопрос требует извлечения и чтения.
Category: nlp

NL: de leesbegrip
Transcription: ˈleːs.bə.xrɪp
RU: понимание прочитанного
Example_NL: Leesbegrip toetst tekstbegrip van een model.
Example_RU: Понимание прочитанного проверяет понимание текста.
Category: nlp

NL: de evaluatie-maatstaf
Transcription: eː.vaː.lyˈaː.tsi.maːt.stɑf
RU: метрика оценки
Example_NL: Een goede evaluatie-maatstaf correleert met menselijke voorkeur.
Example_RU: Хорошая метрика коррелирует с предпочтениями людей.
Category: nlp

NL: het maskeren van tokens
Transcription: mɑsˈkeː.rə vɑn ˈtoː.kəns
RU: маскирование токенов
Example_NL: Maskeren van tokens is een veelgebruikte voortrainingstaak.
Example_RU: Маскирование токенов — частая задача предобучения.
Category: nlp

NL: de volgende zinvoorspelling
Transcription: ˈvɔl.xən.də ˈzɪn.voːr.spɛ.lɪŋ
RU: предсказание следующего предложения
Example_NL: Volgende zinvoorspelling traint zinsverbanden.
Example_RU: Предсказание следующего предложения учит связи.
Category: nlp

NL: de cloze-taak
Transcription: ˈkloːz.taːk
RU: задача заполнения пропусков
Example_NL: De cloze-taak vult ontbrekende woorden in.
Example_RU: Задача заполнения пропусков восстанавливает слова.
Category: nlp

NL: de denoising-doelfunctie
Transcription: diˈnɔi.zɪŋ.dul.fʏŋk.si
RU: задача денойзинга
Example_NL: De denoising-doelfunctie herstelt verstoorde invoer.
Example_RU: Задача денойзинга восстанавливает искажённый вход.
Category: nlp

NL: de spancorrupte training
Transcription: ˈspɑn.kɔˌrʏp.tə ˈtreː.nɪŋ
RU: обучение с порчей спанов
Example_NL: Spancorrupte training maskeert hele zinsdelen.
Example_RU: Обучение с порчей спанов маскирует целые куски.
Category: nlp

NL: het bidirectionele taalmodel
Transcription: biː.di.rɛk.tsi.oːˈnə.lə ˈtaːl.moːˌdɛl
RU: двунаправленная модель
Example_NL: Een bidirectionele taalmodel ziet links en rechts.
Example_RU: Двунаправленная модель видит слева и справа.
Category: nlp

NL: het encoder-only-model
Transcription: ɛn.koːˈdər.oːn.li.moːˌdɛl
RU: модель только-энкодер
Example_NL: Een encoder-only-model is sterk in classificatie.
Example_RU: Модель только-энкодер сильна в классификации.
Category: nlp

NL: het decoder-only-model
Transcription: deː.koːˈdər.oːn.li.moːˌdɛl
RU: модель только-декодер
Example_NL: Een decoder-only-model genereert tekst autoregressief.
Example_RU: Модель только-декодер генерирует авторегрессивно.
Category: nlp

NL: de gevulde transformator
Transcription: xəˈvʏl.də trɑns.fɔrˈmaː.tɔr
RU: заполняющий трансформер
Example_NL: Een gevulde transformator vult in tussen prefix en suffix.
Example_RU: Заполняющий трансформер вставляет между префиксом и суффиксом.
Category: nlp

NL: het lange-contextmodel
Transcription: ˈlɑ.ŋə.kɔnˈtɛkst.moːˌdɛl
RU: модель с длинным контекстом
Example_NL: Een lange-contextmodel verwerkt boeken in één keer.
Example_RU: Модель с длинным контекстом обрабатывает книгу разом.
Category: nlp

NL: de sparse aandacht
Transcription: spaːrs ˈaːn.dɑxt
RU: разрежённое внимание
Example_NL: Sparse aandacht verkleint kosten bij lange context.
Example_RU: Разрежённое внимание снижает затраты на длинном контексте.
Category: nlp

NL: de glijdende-vensteraandacht
Transcription: xlɛiˈdɛn.də.vɛn.stər.aːn.dɑxt
RU: скользящее окно внимания
Example_NL: Glijdende-vensteraandacht beperkt zicht tot buurtokens.
Example_RU: Скользящее окно ограничивает обзор соседями.
Category: nlp

NL: de geheugen-aandacht
Transcription: xəˈɦøː.ɣən.aːn.dɑxt
RU: внимание к памяти
Example_NL: Geheugen-aandacht haalt informatie uit eerder verwerkte stukken.
Example_RU: Внимание к памяти достаёт инфо из ранее обработанных частей.
Category: nlp

NL: de routinglaag
Transcription: ˈruː.tɪŋ.laːx
RU: слой маршрутизации
Example_NL: De routinglaag kiest welke expert wordt gebruikt.
Example_RU: Слой маршрутизации выбирает эксперта.
Category: nlp

NL: de loadbalanceringsverlies
Transcription: ˈloːd.bɛ.lɑn.seː.rɪŋs.vərˌlis
RU: потеря балансировки
Example_NL: De loadbalanceringsverlies voorkomt expert-instorting.
Example_RU: Потеря балансировки предотвращает коллапс эксперта.
Category: nlp

NL: de spaarzame activering
Transcription: ˈspaːr.zaː.mə ɑk.tiˈveː.rɪŋ
RU: разрежённая активация
Example_NL: Spaarzame activering spaart rekenkracht.
Example_RU: Разрежённая активация экономит вычисления.
Category: nlp

NL: het hulpmodel
Transcription: ˈɦʏlp.moːˌdɛl
RU: вспомогательная модель
Example_NL: Een hulpmodel doet eerst goedkope voorspellingen.
Example_RU: Вспомогательная модель делает дешёвые предсказания первой.
Category: nlp

NL: het cachen van sleutels
Transcription: ˈkɛʃ.ə vɑn ˈsløːtəls
RU: кэширование ключей
Example_NL: Cachen van sleutels versnelt herhaalde inferentie.
Example_RU: Кэширование ключей ускоряет повторный вывод.
Category: nlp

NL: de paginatabel-aandacht
Transcription: paː.xiˈnaː.taː.bəl.aːn.dɑxt
RU: страничное внимание
Example_NL: Paginatabel-aandacht beheert geheugen efficiënter.
Example_RU: Страничное внимание управляет памятью эффективнее.
Category: nlp

NL: de continue batchverwerking
Transcription: kɔn.tiˈny ˈbɛtʃ.vərˌʋɛr.kɪŋ
RU: непрерывный батчинг
Example_NL: Continue batchverwerking voegt aanvragen dynamisch toe.
Example_RU: Непрер. батчинг добавляет запросы динамически.
Category: nlp

NL: de instructietype-fijnafstemming
Transcription: ɪnˈstrʏk.si.ti.pə.fɛinˈɑf.stɛ.mɪŋ
RU: настройка по инструкциям
Example_NL: Instructietype-fijnafstemming gebruikt taak-instructies.
Example_RU: Настройка по инструкциям использует указания.
Category: nlp

NL: de lage-rang-aanpassing
Transcription: ˈlaː.ɣə.rɑŋ.aːn.pɑ.sɪŋ
RU: адаптация низкого ранга
Example_NL: Lage-rang-aanpassing fijntuneert met weinig parameters.
Example_RU: LoRA настраивает с малым числом параметров.
Category: nlp

NL: de voorvoegselafstemming
Transcription: ˈvoːr.vuːx.səl.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: настройка префикса
Example_NL: Voorvoegselafstemming voegt geleerde prefix-vectoren toe.
Example_RU: Настройка префикса добавляет обученные векторы.
Category: nlp

NL: de parameterzuinige afstemming
Transcription: paː.raːˈmeː.tər.zœy.nə.xə ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: параметро-экономная настройка
Example_NL: Parameterzuinige afstemming traint slechts een klein deel.
Example_RU: Параметро-экономная настройка обучает лишь малую часть.
Category: nlp

NL: de modelschuilstand
Transcription: moːˈdɛl.sxœyl.stɑnt
RU: нагрев модели
Example_NL: Een modelschuilstand wijst op latente verschuiving.
Example_RU: Нагрев модели указывает на латентный сдвиг.
Category: interpretatie

NL: de gegevensverschuiving
Transcription: xəˈxeː.vəns.vərˌsxœy.vɪŋ
RU: сдвиг данных
Example_NL: Gegevensverschuiving doet prestaties dalen na implementatie.
Example_RU: Сдвиг данных снижает качество после внедрения.
Category: interpretatie

NL: de conceptverschuiving
Transcription: kɔnˈsɛpt.vərˌsxœy.vɪŋ
RU: сдвиг концепции
Example_NL: Conceptverschuiving verandert de relatie tussen invoer en doel.
Example_RU: Сдвиг концепции меняет связь входа и цели.
Category: interpretatie

NL: de schaduwimplementatie
Transcription: ˈsxaː.duv.ɪm.ple.mɛn.taː.tsi
RU: теневое развёртывание
Example_NL: Schaduwimplementatie test nieuwe modellen zonder risico.
Example_RU: Теневое развёртывание проверяет новые модели без риска.
Category: infra

NL: de kanariale uitrol
Transcription: kaːˈnaː.ri.aː.lə œyt.rɔl
RU: канареечное развёртывание
Example_NL: Een kanariale uitrol stuurt eerst een klein deel verkeer.
Example_RU: Канареечное развёртывание сначала направляет малую долю трафика.
Category: infra

NL: de modelreplica
Transcription: moːˈdɛl.ˈreː.pli.kaː
RU: реплика модели
Example_NL: Modelreplica's verdelen belasting.
Example_RU: Реплики модели распределяют нагрузку.
Category: infra

NL: het kenmerkmagazijn
Transcription: ˈkɛn.mɛrk.maː.xaːˈzɛin
RU: хранилище признаков
Example_NL: Een kenmerkmagazijn deelt features tussen modellen.
Example_RU: Хранилище признаков делит признаки между моделями.
Category: infra

NL: de featurediscovery
Transcription: ˈfi.tʃər.dɪsˌkɑ.və.ri
RU: поиск признаков
Example_NL: Featurediscovery zoekt nuttige variabelen.
Example_RU: Поиск признаков ищет полезные переменные.
Category: data

NL: de gegevensafdracht
Transcription: xəˈxeː.vəns.ɑf.drɑxt
RU: утечка данных
Example_NL: Gegevensafdracht maakt validatie onbetrouwbaar.
Example_RU: Утечка данных делает валидацию ненадёжной.
Category: data

NL: de annotatie-overeenstemming
Transcription: ɑ.noːˈtaː.tsi.oːvərˈeːn.stɛ.mɪŋ
RU: согласованность аннотаций
Example_NL: Annotatie-overeenstemming meet betrouwbaarheid van labels.
Example_RU: Согласованность аннотаций измеряет надёжность меток.
Category: data

NL: de gegevenspijplijn
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.pɛi.plɛin
RU: конвейер данных
Example_NL: De gegevenspijplijn verwerkt ruwe data tot trainingssets.
Example_RU: Конвейер данных обрабатывает сырые данные для обучения.
Category: data-engineering

NL: het kenmerkarchief
Transcription: ˈkɛn.mɛrk.ɑr.xif
RU: хранилище признаков
Example_NL: Het kenmerkarchief slaat herbruikbare kenmerken centraal op.
Example_RU: Хранилище признаков централизованно хранит многоразовые признаки.
Category: data-engineering

NL: de kenmerkwinkel
Transcription: ˈkɛn.mɛrk.ʋɪŋ.kəl
RU: магазин признаков
Example_NL: Een kenmerkwinkel synchroniseert trainings- en inferentiedata.
Example_RU: Магазин признаков синхронизирует данные обучения и инференса.
Category: data-engineering

NL: de gegevensstroomverwerking
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.stroːm.vər.ˌʋɛr.kɪŋ
RU: потоковая обработка данных
Example_NL: Gegevensstroomverwerking verwerkt events in realtijd.
Example_RU: Потоковая обработка данных обрабатывает события в реальном времени.
Category: data-engineering

NL: het gegevenskatalogus
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.kaː.taː.loːˌxʏs
RU: каталог данных
Example_NL: Het gegevenskatalogus documenteert bronnen en schema's.
Example_RU: Каталог данных документирует источники и схемы.
Category: data-engineering

NL: de gegevenslijnage
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.lɪ.naː.ʒə
RU: происхождение данных
Example_NL: Gegevenslijnage toont waar elke waarde vandaan komt.
Example_RU: Происхождение данных показывает откуда берётся каждое значение.
Category: data-engineering

NL: het gegevensmoeras
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.muː.rɑs
RU: болото данных
Example_NL: Een gegevensmoeras is een ongeorganiseerde dataverzameling.
Example_RU: Болото данных — это неорганизованное хранилище данных.
Category: data-engineering

NL: de modellenbewaking
Transcription: moːˈdɛ.lən.bə.ˌʋaː.kɪŋ
RU: мониторинг моделей
Example_NL: Modellenbewaking detecteert afwijkingen in productie.
Example_RU: Мониторинг моделей обнаруживает отклонения в продакшене.
Category: mlops

NL: de gegevensdrift
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.drɪft
RU: дрейф данных
Example_NL: Gegevensdrift vermindert de kwaliteit van een model.
Example_RU: Дрейф данных снижает качество модели.
Category: mlops

NL: de A/B-implementatie
Transcription: ˈaː.ˈbeː.ɪm.pleː.mɛnˌtaː.tsi
RU: A/B-развёртывание
Example_NL: A/B-implementatie vergelijkt twee modellen op liveverkeer.
Example_RU: A/B-развёртывание сравнивает две модели на живом трафике.
Category: mlops

NL: het inferentie-eindpunt
Transcription: ɪnˈfeː.rɛn.tsi.ɛint.pʏnt
RU: точка инференса
Example_NL: Het inferentie-eindpunt ontvangt verzoeken en geeft voorspellingen.
Example_RU: Точка инференса получает запросы и возвращает предсказания.
Category: model-serving

NL: de modelserving
Transcription: moːˈdɛl.sɛr.vɪŋ
RU: обслуживание модели
Example_NL: Modelserving maakt een getraind model beschikbaar via API.
Example_RU: Обслуживание модели делает обученную модель доступной через API.
Category: model-serving

NL: de batched-inferentie
Transcription: ˈbɛtʃt.ɪnˈfeː.rɛn.tsi
RU: пакетный инференс
Example_NL: Batched-inferentie groepeert verzoeken voor hogere doorvoer.
Example_RU: Пакетный инференс группирует запросы для повышения пропускной способности.
Category: model-serving

NL: de dynamische batching
Transcription: diːˈnaː.mi.sə ˈbɛtʃ.ɪŋ
RU: динамическое батчирование
Example_NL: Dynamische batching combineert verzoeken automatisch.
Example_RU: Динамическое батчирование автоматически объединяет запросы.
Category: model-serving

NL: de modelkwantisering
Transcription: moːˈdɛl.kwɑn.ti.ˌzeː.rɪŋ
RU: квантизация модели
Example_NL: Modelkwantisering vermindert gewichtsprecisie voor snellere inferentie.
Example_RU: Квантизация модели снижает точность весов для ускорения инференса.
Category: model-serving

NL: de tensorversneller
Transcription: ˈtɛn.sɔr.vər.ˌsnɛ.lər
RU: тензорный ускоритель
Example_NL: Een tensorversneller voert matrixbewerkingen efficiënt uit.
Example_RU: Тензорный ускоритель эффективно выvoert матричные операции.
Category: hardware-ai

NL: de grafische verwerkingseenheid
Transcription: ˈxraː.fi.sə vər.ˌʋɛr.kɪŋs.eːn.ɦɛit
RU: GPU
Example_NL: De grafische verwerkingseenheid versnelt parallelle berekeningen.
Example_RU: GPU ускоряет параллельные вычисления.
Category: hardware-ai

NL: de veldprogrammeerbare poortmatrix
Transcription: vɛlt.proːˌxrɑˈmeːr.baː.rə poːrt.maː.trɪks
RU: FPGA
Example_NL: Een veldprogrammeerbare poortmatrix biedt aanpasbare AI-versnelling.
Example_RU: FPGA обеспечивает настраиваемое ускорение ИИ.
Category: hardware-ai

NL: de toepassingsspecifieke chip
Transcription: tuːˈpɑ.sɪŋs.speː.si.ˌfi.kə ʃɪp
RU: специализированный чип (ASIC)
Example_NL: Een toepassingsspecifieke chip is geoptimaliseerd voor één taak.
Example_RU: Специализированный чип оптимизирован под одну задачу.
Category: hardware-ai

NL: de neurale verwerkingseenheid
Transcription: nøːˈraː.lə vər.ˌʋɛr.kɪŋs.eːn.ɦɛit
RU: нейронный процессор (NPU)
Example_NL: Een neurale verwerkingseenheid zit in moderne mobiele chips.
Example_RU: Нейронный процессор встроен в современные мобильные чипы.
Category: hardware-ai

NL: de gemengde precisie
Transcription: xəˈmɛŋt.ə preː.siˈzi
RU: смешанная точность
Example_NL: Gemengde precisie gebruikt fp16 en fp32 tegelijk.
Example_RU: Смешанная точность использует fp16 и fp32 одновременно.
Category: hardware-ai

NL: de AI-regelgeving
Transcription: ˈaː.i.ˈreː.xəl.ˌxeː.vɪŋ
RU: регулирование ИИ
Example_NL: AI-regelgeving verplicht transparantie bij risicovolle systemen.
Example_RU: Регулирование ИИ обязывает к прозрачности в рискованных системах.
Category: governance

NL: de algoritmeaudit
Transcription: ˌaː.lɣoːˈrɪt.mə.ˈoː.dɪt
RU: аудит алгоритма
Example_NL: Een algoritmeaudit controleert een model op oneerlijkheid.
Example_RU: Аудит алгоритма проверяет модель на несправедливость.
Category: governance

NL: het synthetisch gegevensbestand
Transcription: sɪnˈteː.tɪs xəˈxeː.vəns.bə.stɑnt
RU: синтетический набор данных
Example_NL: Een synthetisch gegevensbestand beschermt privacy van echte data.
Example_RU: Синтетический набор данных защищает конфиденциальность реальных данных.
Category: synthetic-data

NL: de gegevensvermeerdering
Transcription: ˈxə.ɣə.vəns.vər.ˌmeːr.də.rɪŋ
RU: аугментация данных
Example_NL: Gegevensvermeerdering vergroot de trainingsset kunstmatig.
Example_RU: Аугментация данных искусственно увеличивает обучающую выборку.
Category: synthetic-data

NL: de tekstnaar beeldmodel
Transcription: tɛkst.naːr.ˈbeːlt.moː.ˌdɛl
RU: модель текст-в-изображение
Example_NL: Een tekstnaar beeldmodel genereert afbeeldingen uit beschrijvingen.
Example_RU: Модель текст-в-изображение создаёт картинки по описанию.
Category: multimodal

NL: de beeldonderschriftgeneratie
Transcription: ˈbeːlt.ɔn.dər.ˌsxrɪft.xeːˌneː.raː.tsi
RU: генерация подписей к изображениям
Example_NL: Beeldonderschriftgeneratie beschrijft afbeeldingen in tekst.
Example_RU: Генерация подписей описывает изображения текстом.
Category: multimodal

NL: de kruismodale afstemming
Transcription: ˈkrœys.moːˌdaːl.ɑf.stɛ.mɪŋ
RU: кросс-модальное выравнивание
Example_NL: Kruismodale afstemming koppelt beeld- en tekstvectoren.
Example_RU: Кросс-модальное выравнивание связывает векторы изображений и текста.
Category: multimodal

NL: het taalbeeldmodel
Transcription: ˈtaːl.beːlt.moːˌdɛl
RU: языко-визуальная модель
Example_NL: Een taalbeeldmodel begrijpt zowel tekst als beeld.
Example_RU: Языко-визуальная модель понимает текст и изображения.
Category: multimodal

NL: de basismodel
Transcription: ˈbaː.sɪs.moːˌdɛl
RU: базовая модель
Example_NL: Een basismodel is voorgetraind op enorme hoeveelheden data.
Example_RU: Базовая модель предобучена на огромных объёмах данных.
Category: foundation-models

NL: de referentietaak
Transcription: reːˈfɛ.rɛn.tsi.taːk
RU: эталонная задача
Example_NL: Een referentietaak vergelijkt modellen op een standaardprobleem.
Example_RU: Эталонная задача сравнивает модели на стандартной проблеме.
Category: benchmarks

NL: de omgevingsinterface
Transcription: /ɔmˈɣeː.vɪŋs.ˌɪn.tər.fɑs/
RU: интерфейс среды
Example_NL: De agent communiceert via de omgevingsinterface.
Example_RU: Агент взаимодействует через интерфейс среды.
Category: reinforcement-learning

NL: de exploratie-exploitatie-afweging
Transcription: /ɛk.splɔ.ˈraː.tsi.ɛk.splɔɪ.ˈtaː.tsi.ˌɑf.ˌʋeː.ɣɪŋ/
RU: компромисс исследования и эксплуатации
Example_NL: De exploratie-exploitatie-afweging is essentieel in RL.
Example_RU: Компромисс исследования и эксплуатации важен в RL.
Category: reinforcement-learning

NL: de discountfactor
Transcription: /ˈdɪs.kɑʊnt.fɑk.tər/
RU: коэффициент дисконтирования
Example_NL: Een hoge discountfactor waardeert toekomstige beloningen.
Example_RU: Высокий коэффициент дисконтирования ценит будущие награды.
Category: reinforcement-learning

NL: de causale gevolgtrekking
Transcription: /ˈkaʊ.zaː.lə ɣəˈvɔlx.trɛk.kɪŋ/
RU: причинно-следственный вывод
Example_NL: Causale gevolgtrekking gaat verder dan correlatie.
Example_RU: Причинный вывод выходит за рамки корреляции.
Category: causaal-ai

NL: de interventionele distributie
Transcription: /ˌɪn.tər.vɛn.ˈtsi.oː.nə.lə dɪs.tri.ˈby.tsi/
RU: интервенциональное распределение
Example_NL: De interventionele distributie beschrijft do-calculus.
Example_RU: Интервенциональное распределение описывает do-исчисление.
Category: causaal-ai

NL: het grafisch neuraal netwerk
Transcription: /ˈɣraː.fɪs nyˈraːl ˈnɛt.ʋɛrk/
RU: графовая нейронная сеть
Example_NL: Een grafisch neuraal netwerk verwerkt knooppuntrelaties.
Example_RU: Графовая нейронная сеть обрабатывает отношения узлов.
Category: graph-nn

NL: de taakopvolging
Transcription: /ˈtaːk.ɔp.ˌfɔl.ɣɪŋ/
RU: последовательность задач
Example_NL: Taakopvolging definieert de leervolgorde in CL.
Example_RU: Последовательность задач определяет порядок обучения в CL.
Category: continual-learning

NL: de aanwijzingsafstelling
Transcription: /ˈaːn.ˌʋeɪ.zɪŋs.ˌɑf.ˌstɛl.lɪŋ/
RU: настройка на подсказки
Example_NL: Aanwijzingsafstelling verbetert de taakprestatie.
Example_RU: Настройка на подсказки улучшает выполнение задачи.
Category: prompt-engineering

NL: de ketendenkstap
Transcription: /ˈkeː.tə.ˌdɛŋk.stɑp/
RU: шаг цепочки рассуждений
Example_NL: Ketendenkstappen verbeteren redenering stap voor stap.
Example_RU: Шаги цепочки рассуждений улучшают пошаговые рассуждения.
Category: prompt-engineering

NL: de voordeel-functie
Transcription: /vɔrˈdeːl.fʏŋk.si/
RU: функция преимущества
Example_NL: De voordeel-functie meet meerwaarde boven basiswaarde.
Example_RU: Функция преимущества измеряет превышение над базовым значением.
Category: reinforcement-learning

NL: het structureel causaal model
Transcription: /strʏktyˈreːl ˈkaʊ.zaːl moˈdɛl/
RU: структурная причинная модель
Example_NL: Een structureel causaal model codeert causale aannames.
Example_RU: Структурная причинная модель кодирует причинные допущения.
Category: causaal-ai

NL: de knooppuntinsluiting
Transcription: /ˈknoːp.pʏnt.ˌɪn.slœy.tɪŋ/
RU: вложение узла
Example_NL: Knooppuntinsluiting representeert grafknooppunten als vectoren.
Example_RU: Вложение узла представляет узлы графа как векторы.
Category: graph-nn