Gépi tanulás

gépi tanulás

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amelyben a számítógépek adatból tanulnak meg előrejelzéseket vagy döntéseket hozni. Ahelyett, hogy minden szabályt kézzel megírnánk, a modellek a bemenetek és a várt kimenetek közötti mintákat sajátítják el. Különböző megközelítések léteznek: felügyelt tanulásnál címkézett példák alapján tanul a rendszer, nem felügyelt tanulásnál rejtett szerkezeteket keresnek az adatokban, és vannak speciális módszerek, például megerősítéses tanulás is. A folyamat rendszerint adatgyűjtéssel, előfeldolgozással, modellképzéssel és értékeléssel jár. Jó minőségű és sokszínű adatra van szükség a megbízható működéshez, mert különben a modell torz vagy pontatlan eredményt adhat. A gépi tanulás sikeres alkalmazásokhoz vezetett képfelismerésben, hangfeldolgozásban és orvosi diagnosztikában, de fontos tudni, hogy a modellek hibázhatnak és néha nehéz megmagyarázni döntéseiket. Ezért elengedhetetlen az emberi szakértelem, a gondos tesztelés és a folyamatos figyelés annak biztosítására, hogy az alkalmazások hasznosak és biztonságosak maradjanak.