Ukrainian
Summary:Здатність оцінювати схожість об’єктів є основою природного та штучного інтелекту. Монографію присвячено методам і алгоритмам швидкого оцінювання мір схожості/відстані початкових даних за сформованими з них векторними поданнями з речовими або бінарними компонентами. Надано методи без навчання, в яких переважно використовують випадкові проекції та семплювання. Початкові дані є здебільшого вектори великої розмірності з різними відстанями (евклідова, манхеттенська, хеммінгова, статистичні тощо) та схожостями (скалярний добуток, ядерні тощо). Отримані вектори також можна застосовувати для ефективного пошуку за схожістю, машинного навчання тощо. Розглянуто векторні подання невекторних даних. Викладено як класичні методи та алгоритми, так і запропоновані нещодавно, зокрема результати власних досліджень.
Reading audience:Для науково-технічних працівників, програмістів, аспірантів, студентів, а також для всіх, хто цікавиться новими перспективними напрямами інформатики, нейромережевим розподіленим поданням даних, проблематикою швидкого оцінювання схожості, штучним інтелектом.
Russian
Summary:Способность оценивать сходство объектов является основой естественного и искусственного интеллекта. Монография посвящена методам и алгоритмам быстрой оценки мер сходства/расстояния исходных данных по формируемым из них векторным представлениям с вещественными или бинарными компонентами. Рассмотрены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование и сэмплирование. Исходные данные являются в основном векторами большой размерности с различными расстояниями (евклидово, манхэттенское, хэммингово, статистические и др.) и сходствами (скалярное произведение, ядерные и др.). Получаемые векторы могут также применяться для эффективного поиска по сходству, машинного обучения и др. Обсуждаются и векторные представления невекторных данных. Изложены как классические методы и алгоритмы, так и предложенные недавно, включая результаты собственных исследований.
Reading audience:Для научно-технических работников, программистов, аспирантов, студентов и читателей, интересующихся новыми перспективными направлениями информатики, нейросетевым распределенным представлением данных, проблематикой быстрой оценки сходства, искусственным интеллектом.