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
Vil du vide mere?
Hvis du vil gå mere i dybden med Gépi Tanulás - ML —eller bringe denne form for træning til dit team— så lad os tale sammen. Jeg hjælper teams med at forstå og anvende disse begreber. Jeg vil meget gerne høre fra dig!
Mi a Transfer Learning?
A Transzfer Tanulás (Transfer Learning) egy gépi tanulási módszer, ahol egy...
Mi a Reinforcement Learning (RL)?
A Megerősítéses Tanulás (Reinforcement Learning, RL) egy gépi tanulási para...
Mi a Few-Shot Learning?
A Kevés Példás Tanulás (Few-Shot Learning) egy gépi tanulási megközelítés,...
Mi a Zero-Shot Learning?
A Nulllövéses Tanulás (Zero-Shot Learning) az AI azon képessége, hogy olyan...
Mi a Self-Play?
Az Önjáték (Self-Play) egy AI tanítási technika, ahol a rendszer önmaga kor...