| Subject | English | Russian |
| progr. | acquisition facilities: Those portions of a user interface supporting novice usage through ease of use, rapid learning, and immediate access to system capabilities ; are characterized by obvious and familiar features and behaviors, high feature visibility, abundant feedback, simplified and standard use cases ; part of the progressive usage model | средства обучения – части пользовательского интерфейса, поддерживающие новичков за счёт лёгкости использования, быстрого обучения и непосредственного доступа к системным возможностям ; характеризуются очевидными и понятными свойствами и поведением, хорошей обозримостью, устойчивой обратной связью, простыми и стандартными элементами вариантов использования, являются частью модели прогрессивного использования (см. "Software for Use: A Practical Guide to the Models and Methods of Usage- Centered Design" by Larry L. Constantine, Lucy A. D. Lockwood 1999 ssn) |
| progr. | acquisition facilities: Those portions of a user interface supporting novice usage through ease of use, rapid learning, and immediate access to system capabilities ; are characterized by obvious and familiar features and behaviors, high feature visibility, abundant feedback, simplified and standard use cases ; part of the progressive usage model | средства обучения части пользовательского интерфейса, поддерживающие новичков за счёт лёгкости использования, быстрого обучения и непосредственного доступа к системным возможностям ; характеризуются очевидными и понятными свойствами и поведением, хорошей обозримостью, устойчивой обратной связью, простыми и стандартными элементами вариантов использования, являются частью модели прогрессивного использования (см. "Software for Use: A Practical Guide to the Models and Methods of Usage- Centered Design" by Larry L. Constantine, Lucy A. D. Lockwood 1999 ssn) |
| AI. | attribute a machine learning model defines | атрибут, определяемый моделью машинного обучения (A parameter refers to an attribute a machine learning model defines based on its training data. — Под параметром понимается атрибут, определяемый моделью машинного обучения на основе обучающих данных.  singularityhub.com Alex_Odeychuk) |
| AI. | classical machine learning model | классическая модель машинного обучения (Alex_Odeychuk) |
| IT | cloud-based serving of deep learning models | облачное обслуживание моделей глубокого обучения (Alex_Odeychuk) |
| progr. | competency information model across learning, education and training | информационная модель компетенций по обучению, образованию и подготовке кадров (ssn) |
| account. | cumulative average-time learning model | модель роста производительности с уменьшением удельного интегрального среднего времени на фиксированный процент (при удвоении суммарного количества произведённой продукции) |
| neur.net. | Darwinian selective learning model | модель селективного обучения Дарвина (clck.ru dimock) |
| AI. | deep learning model | модель глубокого обучения (из кн.: Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS, 2022 и Hands-on Azure Cognitive Services, 2021 Alex_Odeychuk) |
| IT | deep learning model training | обучение моделей глубокого обучения (Alex_Odeychuk) |
| AI. | discriminative machine learning model | дискриминативная модель машинного обучения (a model that ranks or assigns scores to content generations in order to understand the boundaries between different sets of content machinelearning.ru Alex_Odeychuk) |
| progr. | existing competency information model across learning, education and training | существующая информационная модель компетенций по обучению, образованию и подготовке кадров (ssn) |
| AI. | experiment on language model learning | эксперимент по обучению языковых моделей (habr.com Alex_Odeychuk) |
| AI. | generative machine learning model | генеративная модель машинного обучения (a model that is able to generate content based on studying existing content generations Alex_Odeychuk) |
| account. | incremental unit-time learning model | модель роста производительности труда с уменьшением на фиксированный процент времени на производство последней единицы продукции (при удвоении суммарного количества произведённой продукции) |
| progr. | information model across learning, education and training | информационная модель по обучению, образованию и подготовке кадров (ssn) |
| progr. | interoperability of various existing competency information models across learning, education and training | взаимодействие различных существующих информационных моделей компетенций по обучению, образованию и подготовке кадров (ssn) |
| el. | learning, induction and schema abstraction model | модель LISA |
| el. | learning, induction and schema abstraction model | модель структурного отображения с обучением методом индукции и схематическим абстрагированием |
| psychol. | learning model | модель научения |
| automat. | learning model | модель само обучения |
| comp. | learning model | модель обучения |
| econ. | learning-doing model | модель обучения на основе опыта |
| econ. | learning-doing model | модель повышения квалификации по мере накопления опыта (в теории экономического роста) |
| AI. | machine learning model | модель машинного обучения (Alex_Odeychuk) |
| AI. | machine learning model | модель машинного обучения (Nature Alex_Odeychuk) |
| AI. | machine learning model creator | разработчик моделей машинного обучения (msn.com Alex_Odeychuk) |
| AI. | machine-learning model deployment | развёртывание моделей машинного обучения (Alex_Odeychuk) |
| Cloud. | machine learning model endpoint | конечная точка для вызова модели машинного обучения (из кн.: Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS, 2022 Alex_Odeychuk) |
| Cloud. | machine learning model registry | реестр моделей машинного обучения (из кн.: Applied Machine Learning and High-Performance Computing on AWS, 2022 Alex_Odeychuk) |
| AI. | machine-learning model scaling | масштабирование моделей машинного обучения (nytimes.com Alex_Odeychuk) |
| math. | model of learning | модель обучения |
| med. | model of learning and memory deficits | модель нарушения обучения и памяти |
| AI. | model-agnostic meta-learning | метаобучение, не зависящее от модели (из кн.: Мэрфи К.П. Вероятностное машинное обучение: введение. – М., 2022 Alex_Odeychuk) |
| AI. | model-agnostic meta-learning | независимое от модели метаобучение (из кн.: Браздил П., ван Рейн Я., Соарес К., Ваншорен Х. Метаобучение, 2023 dmkpress.com Alex_Odeychuk) |
| neur.net. | probably approximately correct model of learning | приближённо корректная в вероятностном смысле модель обучения (clck.ru dimock) |
| neur.net. | probably approximately correct model of learning | вероятностно-корректная в смысле аппроксимации модель обучения (clck.ru dimock) |
| progr. | process of learning the model | процесс определения модели с помощью обучения (ssn) |
| AI. | quantum machine learning model | квантовая модель машинного обучения (Alex_Odeychuk) |
| AI. | selective learning model | модель селективного обучения (Alex_Odeychuk) |
| automat. | stochastic learning model | стохастическая модель обучения |
| neur.net. | strong learning model | сильная модель обучения (clck.ru dimock) |
| AI. | train deep learning models | обучать модели глубокого обучения (многослойные искусственные нейронные сети Alex_Odeychuk) |
| neur.net. | weak learning model | слабая модель обучения (clck.ru dimock) |