A mesterséges intelligencia területén megkülönböztetünk rendszereket a tanulás típusa és az alkalmazott technológia szerint is.
- Tanulási típus szerint:
- Supervised Learning (felügyelt tanulás): Az adatokhoz kívánt kimeneti értékek vannak rendelve, és a rendszer ezek alapján tanul.
- Unsupervised Learning (felügyeletlen tanulás): Az adatokhoz nincsenek kívánt kimeneti értékek, és a rendszernek önállóan kell megtalálnia a struktúrákat vagy mintázatokat az adatokban.
- Reinforcement Learning (erősített tanulás): A rendszer interakcióba lép egy környezettel, és azonosítja a legmegfelelőbb akciókat a jutalmi vagy büntetési rendszer alapján a teljesítmény maximalizálása érdekében.
- Alkalmazott technológia szerint:
- Neurális hálózatok: Az inspiráció forrása az emberi agy szerkezete és működése. Neuronokból és súlyokból épülnek fel, és képesek összetett feladatok tanulására és megoldására.
- Mély tanulás (Deep Learning): Azon algoritmusok és modellek összessége, amelyek nagy méretű neurális hálózatokat használnak a magas szintű reprezentációk tanulásához és bonyolult feladatok elvégzéséhez.
- Genetikus algoritmusok: Az evolúciós biológia inspirációja alapján működő algoritmusok, amelyek a populációk és az öröklődés koncepcióját alkalmazzák a feladatmegoldásra.
- Bayesi hálózatok: Valószínűségi modellek, amelyek a változók közötti kapcsolatokat és függőségeket modellezik a Bayes-tétel segítségével.
- Support Vector Machines (SVM): Osztályozó algoritmusok, amelyek határok vagy döntési felületek létrehozásával választanak el különböző osztályokat egymástól.
- Döntési fák: Hierarchikus fastruktúrák, amelyekben a döntések egymás után követik egymást, és a bemeneteket elágazásokon keresztül dolgozzák fel.
Ezek csak néhány példa a rendszerkategóriákra és technológiákra a mesterséges intelligencia területén.