Gépi tanulás
A gépi tanulás az a megközelítés, amikor nem szabályokat írunk a programba, hanem példákat adunk neki, és a szabályt magának kell kikövetkeztetnie. Angolul machine learning, és a mai AI-eszközök nagy része ide tartozik.
Mi a gépi tanulás
A klasszikus programban a fejlesztő írja le a szabályt: ha ez teljesül, tedd azt. A gépi tanulásban ehelyett sok példát adunk, és a program keresi meg a mintát, ami a példákat magyarázza.
Ezért működik olyan feladatokon, amikre nem lehet szabályt írni. Senki nem tud pontos szabályt adni arra, mitől macska egy kép, példát viszont adhat milliószámra.
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia a gyűjtőfogalom, a gépi tanulás ennek egy módszere, a mai nyelvi modellek pedig a gépi tanulás egy fajtáját használják.
A köznyelv mind a hármat AI-nak hívja. A gyakorlatban ez ritkán zavaró, de ha dokumentációt olvasol, érdemes tudni, hogy nem szinonimák.
Hol találkozol vele naponta
Levélszűrés, ajánlórendszerek, térképes útvonal, banki csalásszűrés, telefon fotófeldolgozása, prediktív szövegbevitel. Ezek mind gépi tanulás, jóval a chatbotok előttről.
Ez a legjobb érv arra, hogy a fogalom nem újdonság: csak az lett új, hogy szöveggel is ilyen jól megy.
Gyakori kérdések
A gépi tanulás és az AI ugyanaz?
Nem. Az AI a szélesebb fogalom, a gépi tanulás pedig az egyik út odáig. Van AI, ami nem tanul, csak szabályokat követ.
Kell hozzá matematika?
A használatához nem, a fejlesztéséhez igen. Ahhoz, hogy jó promptot írj vagy megértsd, miért téved a modell, elég a működés logikáját érteni.