„Gépi tanulás” változatai közötti eltérés
| [ellenőrzött változat] | [ellenőrzött változat] |
Tartalom törölve Tartalom hozzáadva
a Mesterséges intelligencia kategória hozzáadva (a HotCattel) |
a Számítástechnika kategória hozzáadva (a HotCattel) |
||
| 7. sor: | 7. sor: | ||
[[Kategória:Mesterséges intelligencia]] |
[[Kategória:Mesterséges intelligencia]] |
||
[[Kategória:Számítástechnika]] |
|||
A lap 2014. április 2., 15:06-kori változata
 |
Ez a szócikk nem tünteti fel a független forrásokat, amelyeket felhasználtak a készítése során. Emiatt nem tudjuk közvetlenül ellenőrizni, hogy a szócikkben szereplő állítások helytállóak-e. Segíts megbízható forrásokat találni az állításokhoz! Lásd még: A Wikipédia nem az első közlés helye. |
Bevezetés
A gépi tanulás a Mesterséges Intelligencia (MI) egyik ága, olyan rendszerekkel foglalkoznak, melyek tanulni képesek, azaz tapasztalatokból tudást generálnak. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a rendszer példa adatok, minták alapján képes önállóan, vagy emberi segítséggel szabályszerűségeket/szabályokat felismerni/meghatározni. A rendszer tehát nem csupán betanulja „kívülről” mintákat, hanem képes ezek alapján olyan általánosításra, ami alapján – a tanulási szakasz végeztével – ismeretlen adatokra vonatkozólag is „helyes” döntéseket tud hozni.
Erre az általános célra sokféle algoritmus áll rendelkezésre, amiket a konkrét feladattól függően érdemes kiválasztani.