Wikiszótár

gépi tanulás

Magyar

Kiejtés

  • IPA: [ ˈɡeːpitɒnulaːʃ]

Főnév

gépi tanulás

  1. (informatika, mesterséges intelligencia, gépi tanulás) Gépi tanulás (Machine Learning, ML) a mesterséges intelligencia (AI) egy ága, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy adatok alapján tanuljanak és döntéseket hozzanak anélkül, hogy explicit programozást igényelnének. A gépi tanulás során a modellek elemzik a bemeneti adatokat, azonosítják a mintákat, és ezek alapján predikciókat vagy döntéseket hoznak.

Főbb Jellemzők

  1. Adatokra Alapozott Tanulás:
    • A gépi tanulás modellek a meglévő adatok alapján tanulnak, azaz a tanító adathalmazon keresztül általánosítanak, hogy új, eddig ismeretlen adatokra is alkalmazhatóak legyenek.
  2. Algoritmusok:
    • Különböző algoritmusok léteznek a gépi tanulásban, például:
      • Felügyelt tanulás: A modell tanításához címkézett adatokat használ. Például egy osztályozó algoritmus, amely a spam és nem spam e-mailek azonosítására tanul.
      • Felügyelet nélküli tanulás: A modell nem címkézett adatokkal dolgozik, és önállóan keres mintákat. Például klaszterezés, amely csoportosítja az adatokat hasonlóságok alapján.
      • Fél-felügyelt tanulás: Kombinálja a felügyelt és felügyelet nélküli tanulást, ahol a címkézett és címkézetlen adatok is felhasználásra kerülnek.
      • Reinforcement learning (megerősítő tanulás): A modell tanul a környezettől kapott jutalmak és büntetések alapján. Gyakran használják robotikában és játékelméletben.
  3. Folyamatos Fejlődés:
    • A gépi tanulás lehetővé teszi a modellek folyamatos fejlődését az új adatok feldolgozása során, ami javítja a teljesítményüket és a predikcióik pontosságát.

Alkalmazások

  1. Képfeldolgozás:
    • Az ML algoritmusok képesek képek és videók elemzésére, például arcfelismerésre, objektumazonosításra és orvosi képalkotásra.
  2. Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP):
    • A gépi tanulás segít a szöveg és beszéd feldolgozásában, mint például a nyelvi modellek (pl. BERT, GPT) fejlesztésében, valamint a kérdés-válasz rendszerekben és chatbotokban.
  3. Ajánló Rendszerek:
    • A gépi tanulás alapú ajánló rendszerek személyre szabott ajánlásokat kínálnak a felhasználóknak, például filmek, könyvek és termékek ajánlására az e-kereskedelmi platformokon.
  4. Adatbányászat:
    • Az ML algoritmusok segítenek a nagy mennyiségű adatban minták és trendek felfedezésében, amely hasznos lehet üzleti döntéshozatalhoz.
  5. Pénzügyi Szolgáltatások:
    • A gépi tanulás a pénzügyi szektorban is alkalmazásra kerül, például a hitelkérelmek kiértékelésére, csalások detektálására és befektetési döntések támogatására.

Kihívások

  • Adatminőség: A gépi tanulás modelljei a minőségi és releváns adatokra építenek, így az adatok hibái vagy torzítása negatívan befolyásolhatják az eredményeket.
  • Túlilleszkedés: A modellek hajlamosak lehetnek a túltanulásra, amikor a tanulás során túl jól illeszkednek a tanító adathalmazon lévő zajhoz, ami gyenge teljesítményt eredményez új adatokkal.
  • Átláthatóság: Néhány ML modell, különösen a mélytanulás alapú modellek “fekete doboz” jellegűek, nehezen értelmezhetők és magyarázhatók a felhasználók számára.

Összegzés

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia fontos ága, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy tanuljanak és alkalmazkodjanak az adatokhoz. Széles körű alkalmazási lehetőségei vannak a képfeldolgozástól a természetes nyelvfeldolgozásig és az adatbányászatra, így a gépi tanulás kulcsszereplővé vált a modern technológiai fejlesztésekben és a tudományos kutatásokban.

További információk

A lap eredeti címe: „https://hu.wiktionary.org/w/index.php?title=gépi_tanulás&oldid=3455658”