Gépi tanulás
fogalma A gépi tanulás egy olyan számítástechnikai eljárás, amely lehetővé
teszi a számítógépeknek, hogy tanuljanak és javítsák teljesítményüket
anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. Ennek a technológiának a célja
az, hogy az adatokból mintákat ismerjen fel és ezáltal felismerje a
mintázatokat, így képesek lesznek előrejelzéseket tenni vagy problémákat
megoldani. A gépi tanulás lépései egyszerűen összefoglalhatók: 1.
Adatgyűjtés: Első lépésként szükség van nagy mennyiségű adatra, amely alapján
a modell tanulni tud. Ez az adat lehet például képek, szövegek vagy numerikus
adatok. 2. Adatfeldolgozás: A nyers adatokat elő kell készíteni úgy, hogy a
gépi tanulási algoritmusok hatékonyan tudjanak dolgozni velük. Ez magában
foglalhatja az adatok tisztítását, normalizálását vagy kategóriákba
sorolását. 3. Algoritmus kiválasztása és modellkészítés: A megfelelő gépi
tanulási algoritmus kiválasztása kulcsfontosságú. Az adatokra épülő modellt
sajátosságokkal és mintázatokkal látja el, amelyeket fel lehet használni
előrejelzésekhez vagy döntéshozatalhoz. 4. Modell kiértékelése és
optimalizálása: A modellt ki kell értékelni annak érdekében, hogy
megbizonyosodjunk róla, hogy helyesen működik és pontos eredményeket
szolgáltat. Ha szükséges, optimalizálni kell a modellt annak érdekében, hogy
még jobb teljesítményt nyújtson. Az emberek mindennapi életét sokféle
területen használják már a gépi tanulást, például az ajánlórendszerekben (pl.
Netflix), az intelligens asszisztensekben (pl. Siri vagy Alexa) vagy akár az
autonóm járművekben is. A gépi tanulás tehát egy olyan technológiai fejlődés,
amely egyre inkább része lesz mindennapi életünknek és számos területen
hozzájárulhat az emberiség fejlődéséhez.
