Important terms

Algorithm

Что это: формализованная последовательность действий для решения задачи.

Используется для: реализации логики программ и вычислений.

Связано с: Data Structures, Complexity.

Data Structure

Что это: способ организации и хранения данных.

Используется для: эффективного доступа и обработки информации.

Связано с: Arrays, Lists, Hash Maps, Trees.

Time Complexity

Что это: оценка количества операций, необходимых алгоритму.

Используется для: сравнения эффективности решений.

Связано с: Big O Notation.

Big O Notation

Что это: система обозначения сложности алгоритмов.

Используется для: оценки масштабируемости решений.

Связано с: O(1), O(log n), O(n), O(n²).

API

Что это: программный интерфейс взаимодействия между системами.

Используется для: обмена данными и вызова функциональности внешних сервисов.

Связано с: HTTP, REST, JSON.

REST API

Что это: архитектурный подход к построению веб-интерфейсов.

Используется для: взаимодействия между клиентами и серверами.

Связано с: GET, POST, PUT, DELETE.

HTTP

Что это: протокол передачи данных между клиентом и сервером.

Используется для: работы веб-сервисов и API.

Связано с: Requests, Responses.

JSON

Что это: текстовый формат представления структурированных данных.

Используется для: обмена данными между системами.

Связано с: API, Web Services.

Database

Что это: система хранения и управления данными.

Используется для: сохранения и извлечения информации.

Связано с: SQL, NoSQL.

SQL

Что это: язык запросов к реляционным базам данных.

Используется для: поиска, фильтрации и изменения данных.

Связано с: PostgreSQL, MySQL.

NoSQL

Что это: класс нереляционных баз данных.

Используется для: работы с гибкими и масштабируемыми структурами данных.

Связано с: MongoDB, Redis.

Git

Что это: система контроля версий.

Используется для: отслеживания изменений в коде.

Связано с: Repository, Branch, Commit.

Repository

Что это: хранилище проекта под управлением Git.

Используется для: хранения исходного кода и истории изменений.

Связано с: GitHub, GitLab.

Docker

Что это: платформа контейнеризации приложений.

Используется для: воспроизводимого запуска программ в любой среде.

Связано с: Containers, Deployment.

Container

Что это: изолированная среда выполнения приложения.

Используется для: стандартизации развертывания программ.

Связано с: Docker, Kubernetes.

Kubernetes

Что это: система оркестрации контейнеров.

Используется для: управления распределенными приложениями.

Связано с: Docker, Scaling.

Variable

Что это: именованная ссылка на значение в памяти.

Используется для: хранения данных во время выполнения программы.

Связано с: Types, Objects.

Function

Что это: переиспользуемый блок логики.

Используется для: структурирования кода.

Связано с: Parameters, Return Values.

Class

Что это: шаблон для создания объектов.

Используется для: объектно-ориентированного программирования.

Связано с: Objects, Methods.

Library

Что это: набор готовых программных компонентов.

Используется для: ускорения разработки.

Связано с: NumPy, Pandas.

Framework

Что это: программная платформа с заданной архитектурой.

Используется для: построения приложений.

Связано с: Django, FastAPI.

Virtual Environment

Что это: изолированное окружение Python.

Используется для: управления зависимостями проектов.

Связано с: pip, requirements.txt.

Scalar

Что это: одиночное числовое значение.

Используется для: представления величин.

Связано с: Vectors, Tensors.

Vector

Что это: упорядоченный набор чисел.

Используется для: представления объектов в пространстве признаков.

Связано с: Embeddings.

Matrix

Что это: двумерный массив чисел.

Используется для: линейных преобразований и вычислений нейросетей.

Связано с: Linear Algebra.

Tensor

Что это: многомерное обобщение матрицы.

Используется для: хранения данных в Deep Learning.

Связано с: PyTorch, TensorFlow.

Linear Algebra

Что это: раздел математики о векторах и матрицах.

Используется для: построения и обучения моделей.

Связано с: Matrix Multiplication.

Gradient

Что это: направление максимального изменения функции.

Используется для: оптимизации параметров модели.

Связано с: Gradient Descent.

Gradient Descent

Что это: алгоритм минимизации функции ошибки.

Используется для: обучения моделей.

Связано с: Loss Function.

Probability

Что это: количественная мера вероятности события.

Используется для: моделирования неопределенности.

Связано с: Statistics.

Statistics

Что это: методы анализа и интерпретации данных.

Используется для: оценки качества моделей.

Связано с: Mean, Variance.

Machine Learning

Что это: область AI, в которой модели обучаются на данных.

Используется для: прогнозирования и выявления закономерностей.

Связано с: Supervised Learning.

Dataset

Что это: набор данных для обучения и тестирования моделей.

Используется для: получения знаний моделью.

Связано с: Features, Labels.

Feature

Что это: входной признак объекта.

Используется для: формирования входных данных модели.

Связано с: Dataset.

Label

Что это: правильный ответ для обучающего примера.

Используется для: обучения модели.

Связано с: Supervised Learning.

Model

Что это: математическая функция, обученная на данных.

Используется для: прогнозов и классификации.

Связано с: Training, Inference.

Training

Что это: процесс настройки параметров модели.

Используется для: обучения на данных.

Связано с: Epoch, Loss.

Inference

Что это: применение обученной модели.

Используется для: получения результата на новых данных.

Связано с: Deployment.

Epoch

Что это: полный проход по обучающему набору данных.

Используется для: контроля процесса обучения.

Связано с: Batch.

Batch

Что это: часть данных, обрабатываемая за один шаг обучения.

Используется для: оптимизации вычислений.

Связано с: Epoch.

Loss Function

Что это: функция оценки ошибки модели.

Используется для: определения качества предсказаний.

Связано с: Gradient Descent.

Overfitting

Что это: чрезмерная подстройка модели под обучающие данные.

Используется для: описания проблемы плохого обобщения.

Связано с: Generalization.

Generalization

Что это: способность модели работать на новых данных.

Используется для: оценки практической полезности модели.

Связано с: Overfitting.

Neural Network

Что это: модель, состоящая из взаимосвязанных искусственных нейронов.

Используется для: решения сложных задач распознавания и генерации.

Связано с: Deep Learning.

Neuron

Что это: базовый вычислительный элемент нейросети.

Используется для: обработки входных сигналов.

Связано с: Weights.

Weight

Что это: обучаемый параметр нейрона.

Используется для: хранения знаний модели.

Связано с: Training.

Bias

Что это: дополнительный параметр нейрона.

Используется для: повышения гибкости модели.

Связано с: Weights.

Activation Function

Что это: функция преобразования выхода нейрона.

Используется для: моделирования нелинейностей.

Связано с: ReLU, Sigmoid.

Backpropagation

Что это: алгоритм вычисления градиентов.

Используется для: обучения нейронных сетей.

Связано с: Gradient Descent.

Deep Learning

Что это: направление ML на основе многослойных нейросетей.

Используется для: работы с текстом, изображениями и аудио.

Связано с: CNN, Transformers.

LLM

Что это: большая языковая модель.

Используется для: генерации, анализа и преобразования текста.

Связано с: Transformers.

Token

Что это: минимальная единица текста, обрабатываемая моделью.

Используется для: представления входных и выходных данных.

Связано с: Context Window.

Context Window

Что это: максимальный объем контекста, доступный модели.

Используется для: учета предыдущей информации.

Связано с: Tokens.

Prompt

Что это: инструкция, передаваемая модели.

Используется для: управления поведением модели.

Связано с: Prompt Engineering.

Prompt Engineering

Что это: проектирование эффективных инструкций для модели.

Используется для: повышения качества результатов.

Связано с: LLM.

Attention

Что это: механизм оценки значимости элементов последовательности.

Используется для: понимания контекста.

Связано с: Transformers.

Transformer

Что это: архитектура нейросетей на основе механизма Attention.

Используется для: создания современных LLM.

Связано с: GPT, Claude, Gemini.

Embedding

Что это: векторное представление семантического смысла данных.

Используется для: поиска, кластеризации и RAG.

Связано с: Vector Database.

Fine-Tuning

Что это: дополнительное обучение предобученной модели.

Используется для: адаптации под специализированные задачи.

Связано с: Training.

Hallucination

Что это: генерация недостоверной информации моделью.

Используется для: описания одного из ключевых ограничений LLM.

Связано с: RAG.

RAG

Что это: архитектура, объединяющая поиск и генерацию.

Используется для: повышения точности ответов модели.

Связано с: Embeddings, Vector Database.

Chunking

Что это: разбиение документов на фрагменты.

Используется для: улучшения поиска в RAG.

Связано с: Retrieval.

Retriever

Что это: компонент поиска релевантной информации.

Используется для: получения контекста для модели.

Связано с: RAG.

Vector Database

Что это: база данных для хранения векторных представлений.

Используется для: семантического поиска.

Связано с: Embeddings.

Similarity Search

Что это: поиск по близости векторных представлений.

Используется для: нахождения релевантных документов.

Связано с: Vector Database.

Tool Calling

Что это: механизм вызова внешних инструментов моделью.

Используется для: взаимодействия с API, БД и приложениями.

Связано с: Agents.

Function Calling

Что это: структурированный вызов функций моделью.

Используется для: надежной интеграции AI в программные системы.

Связано с: Tool Calling.

Memory

Что это: механизм сохранения состояния агента.

Используется для: долгосрочных задач и персонализации.

Связано с: Agents.

AI Agent

Что это: система, способная планировать и выполнять действия для достижения цели.

Используется для: автоматизации сложных процессов.

Связано с: Tools, Memory, Workflows.

MCP (Model Context Protocol)

Что это: открытый протокол подключения моделей к внешним инструментам и данным.

Используется для: стандартизированной интеграции AI-систем.

Связано с: Agents, Tool Calling.

Workflow

Что это: последовательность действий для достижения результата.

Используется для: построения автоматизированных процессов.

Связано с: Triggers, Actions.

Trigger

Что это: событие, запускающее процесс.

Используется для: активации автоматизации.

Связано с: Workflow.

Action

Что это: отдельная операция внутри процесса.

Используется для: выполнения конкретной задачи.

Связано с: Workflow.

Webhook

Что это: механизм уведомления одного сервиса другим через HTTP.

Используется для: событийной интеграции систем.

Связано с: APIs.

ETL

Что это: процесс извлечения, преобразования и загрузки данных.

Используется для: подготовки данных для аналитики и AI.

Связано с: Data Engineering.

CI/CD

Что это: практика автоматической сборки, тестирования и развертывания.

Используется для: ускорения выпуска программных изменений.

Связано с: DevOps.

Monitoring

Что это: наблюдение за состоянием системы.

Используется для: обнаружения ошибок и деградации качества.

Связано с: Logging.

Logging

Что это: запись событий и действий системы.

Используется для: отладки и анализа поведения приложений.

Связано с: Monitoring.