Az alábbi táblázatban bemutatom a mesterséges intelligenciák csoportosítását a tanulási típus, technológia és funkció szerint:
| Tanulási Típus | Technológia | Funkció |
|---|---|---|
| Supervised Learning | Neurális hálózatok, Decision Trees | Osztályozás, Regresszió |
| Unsupervised Learning | Clustering, Autoencoders | Mintázatfelismerés, Dimenziócsökkentés |
| Reinforcement Learning | Markov döntési folyamatok | Döntéshozatal, Optimális stratégiák kialakítása |
| Generative Models | Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) | Adatgenerálás, Kreatív tartalom létrehozása |
| Deep Neural Networks | Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) | Képfelismerés, Nyelvi modellezés |
| Natural Language Processing (NLP) | Transformer models (pl. GPT, BERT) | Nyelvi értelmezés, Szöveggenerálás |
| Computer Vision | Object Detection, Image Segmentation | Objektumfelismerés, Képfeldolgozás |
| Robotics | Sensor Fusion, Motion Planning | Rögzített feladatok végrehajtása, Érzékelés és cselekvés összehangolása |
| Expert Systems | Knowledge Base Systems, Rule-based Systems | Specifikus problémák megoldása, Szabályalapú döntéshozatal |
Ez a táblázat általánosan bemutatja a mesterséges intelligencia rendszereket a legfontosabb csoportosítási szempontok alapján. Fontos megjegyezni, hogy a terület folyamatos fejlődésben van, és új technikák és módszerek jelennek meg időről időre. Ennek eredményeként a konkrét csoportosítás és technikák részletei változhatnak az idő múlásával.