Mi a Machine Learning (ML)?
AI ág, amely algoritmusokkal tanítja a gépeket adatokból való tanulásra.
Meghatározás
A Gépi Tanulás (Machine Learning, ML) a mesterséges intelligencia egyik ága, amely algoritmusok és statisztikai modellek használatával teszi lehetővé a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak és javítsák teljesítményüket explicit programozás nélkül.
Cél
A gépi tanulás célja olyan rendszerek létrehozása, amelyek képesek felismerni a mintákat, előrejelzéseket készíteni és döntéseket hozni adatok alapján.
Működés
Az ML algoritmusok tanuló adatokon keresztül modellt építenek, majd ezt a modellt használják új, korábban nem látott adatokon előrejelzések készítésére.
Példa
Email spam szűrés, képfelismerés, ajánlórendszerek, hangfelismerés vagy pénzügyi kockázatelemzés.
Kapcsolódó
- Supervised Learning
- Unsupervised Learning
- Deep Learning
- Neurális Hálózatok
Szeretne többet megtudni?
Ha mélyebben szeretne elmerülni a Gépi Tanulás - ML témában — vagy szeretne ilyen jellegű képzést hozni a csapatának — beszéljünk. Segítek a csapatoknak megérteni és alkalmazni ezeket a koncepciókat. Örömmel hallanék felőled!
Mi a Few-Shot Learning?
A Kevés Példás Tanulás (Few-Shot Learning) egy gépi tanulási megközelítés,...
Mi a One-Shot Learning?
Az Egylövéses Tanulás (One-Shot Learning) egy gépi tanulási megközelítés, a...
Mi a Self-Play?
Az Önjáték (Self-Play) egy AI tanítási technika, ahol a rendszer önmaga kor...
Mi a Feedback Loop?
A Visszacsatolási Hurok (Feedback Loop) egy folyamat, ahol az AI rendszer k...
Mi a Transfer Learning?
A Transzfer Tanulás (Transfer Learning) egy gépi tanulási módszer, ahol egy...