Általánosságban elmondható, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer általában vagy unsupervised learning, vagy supervised learning módszert használ a tanuláshoz. Az unsupervised learning rendszerek […]
Read moreA generatív modell olyan mesterséges intelligencia modellt jelent, amely képes új adatokat generálni az adatok tanulása alapján. A generatív modellek célja az, […]
Read moreA neurális hálózatok (neural networks) olyan mesterséges intelligencia modellek, amelyek biológiai agyunk működését modellezik. Ezek a modellek képesek komplex adatok feldolgozására és […]
Read moreA rekurrens neurális hálózatok (RNN) olyan típusú neurális hálózatok, amelyek képesek kezelni időbeli függőségeket és sorozatos adatokat. A hagyományos neurális hálózatokkal ellentétben […]
Read moreA Long Short-Term Memory (LSTM) egy olyan típusú rekurrens neurális hálózat (RNN), amely kifejezetten tervezve lett az idősorok és szekvenciális adatok hosszú […]
Read moreIgen, egy neurális hálózat alapú mesterséges intelligencia rendszer lehet tanulása szempontjából Unsupervised és Supervised típusú is, attól függően, hogy milyen módon kerülnek […]
Read moreVerifikáció és validáció: Az MI modell teljesítményének és megbízhatóságának értékelése és ellenőrzése különböző adathalmazokon vagy környezetekben. A verifikáció és validáció fontos lépései az […]
Read moreUniverzális approximációs tétel: Azt a matematikai tényt jelenti, hogy az MI neurális hálózatok képesek közelítőleg bármilyen függvényt megfelelő paraméterekkel. Az univerzális approximációs […]
Read moreA Turing-teszt: Az MI kihívása az emberi intelligencia reprodukálásában Turing-teszt: Az MI képessége a viselkedésben és a gondolkodásban az emberrel megegyező szintre […]
Read moreTransfer Learning: Az MI módszer, amelyben egy tanított modellt át lehet használni egy másik feladat megoldására, csökkentve ezzel az újra tanítás szükségességét. […]
Read moreTermészetes nyelvgenerálás: Az MI képessége a természetes nyelv szintetikus létrehozására, például chatbotok vagy automatikus szövegírás során. A természetes nyelvgenerálás célja olyan szövegek […]
Read moreTermészetes nyelvfeldolgozás:Az MI képessége a nyelvi adatok értelmezésére és feldolgozására, lehetővé téve a gépek számára az emberi nyelvvel való kommunikációt. A természetes […]
Read moreVektor támogatású gépek (SVM): Az MI algoritmus, amelyet osztályozási és regressziós feladatokra használnak, és a legjobb döntő síkot keresi a különböző osztályok között. […]
Read moreSztochasztikus: Az MI modellek olyan rendszerei, amelyek véletlenséget vagy valószínűséget alkalmaznak a döntések meghozatalában. A sztochasztikus modellek valószínűségi eloszlásokat vagy véletlen változókat […]
Read moreSzintaktikus elemzés: Az MI képessége a nyelvi szerkezetek elemzésére és azok gráf-reprezentációjára a nyelvtan és a szabályok alapján. A szintaktikus elemzés a természetes […]
Read moreSzimulált intelligencia: Az MI módszer, amelyben a környezetet és a rendszert szimulálják, hogy teszteljék vagy tanítsák az algoritmusokat vagy modelleket. A szimulált intelligencia […]
Read moreSzemantikus szegmentáció:Az MI módszer, amely a képek részleteire vonatkozóan végzi a jelentési címkék hozzárendelését, például a kép pixeleinek azonosítása és kategorizálása. A […]
Read moreSzemantikus hálózatok: Az MI modell, amely az információk strukturált reprezentációját és azok közötti kapcsolatokat használja, hogy különböző folyamatokat és műveleteket végezzen. A szemantikus […]
Read moreSzemantikus hálózatmásolás: Az MI módszer, amely lehetővé teszi a modell számára, hogy tanult ismereteket más problémákra alkalmazza. A szemantikus hálózatmásolás egy olyan technika, […]
Read moreSupport Vector Machine (SVM): Egy MI osztályozási és regressziós algoritmus, amely határok létrehozásával választja el az adatpontokat. Az SVM egy osztályozási és regressziós […]
Read moreRekurrens neurális hálózat (RNN): Az MI modell, amely képes kezelni idősorozatos adatokat és azok közötti kapcsolatokat, mivel tartalmaznak visszacsatolást a hálózat rétegeiben. Az […]
Read moreReinforcement Learning: Az MI tanulási módszer, amelyben a rendszer környezettel való interakció során próbálkozik és hibákból tanul a jutalmazás és büntetés alapján. […]
Read moreRegularizáció: Az MI modell túlillesztésének csökkentése érdekében alkalmazott technika, amely az adatokhoz kapcsolódó komplexitást korlátozza. A regularizáció olyan módszer, amelyet az MI […]
Read moreQ-learning: Az erősítéses tanulás módszere, amelyet az MI használ a döntéshozatali folyamatok és az optimális stratégiák tanulására. A Q-learning egy olyan algoritmus […]
Read moreOverfitting (túltanítás): Az MI modell túlzottan illeszkedik a tanító adatokhoz, és nem tudja jól általánosítani az új adatokra, ami csökkenti a modell teljesítményét. […]
Read moreOptimalizáció: Az MI algoritmusokkal való paraméterbeállítás és modellek finomhangolása a legjobb teljesítmény eléréséhez. Az optimalizáció az MI folyamat, amelynek során az algoritmusok […]
Read moreOptikai karakterfelismerés: Az MI technika, amely a nyomtatott vagy kézzel írt szöveg optikai felismerésére szolgál. Az optikai karakterfelismerés (OCR – Optical Character Recognition) […]
Read moreNyitott világ probléma: Az MI kihívása, amikor a rendszernek kezelnie kell az ismeretlen, nem látható adatokat és környezetet. A nyitott világ probléma akkor […]
Read moreNo Free Lunch (Nincs ingyen ebéd) tétel:Az az elv, hogy az MI algoritmusoknak nincs univerzálisan legjobb megoldása minden problémára. A No Free […]
Read moreNeurális hálózat: Az MI modellek olyan rendszerei, amelyek az emberi agy működését szimulálják és adatokon keresztül tanulnak. A neurális hálózatok a mesterséges […]
Read moreMorfológiai elemzés: Az MI képessége a szavak szerkezeti elemeinek azonosítására és kategorizálására a nyelvészeti elemzés során. A morfológiai elemzés a nyelvészeti és […]
Read moreModellkiértékelés: Az MI modell teljesítményének értékelése és mérésére szolgáló módszerek és metrikák alkalmazása. A modellkiértékelés célja annak meghatározása, hogy mennyire jól teljesít […]
Read moreMélybetegség-meghatározás: Az MI módszer, amely a képalkotó eljárásokat és az orvosi adatokat használja a betegségek diagnosztizálására és azonosítására. A mélybetegség-meghatározás a mély tanulás […]
Read moreMély tanulás: Az MI algoritmusok olyan típusa, amelyek nagyon összetett és hierarchikus reprezentációkat képesek kifejleszteni az adatokból. A mély tanulás a neurális […]
Read moreLSTM (Long Short-Term Memory): Az MI neurális hálózat típusa, amely képes hosszú távú függőségek kezelésére és emlékezésére a sorozatos adatokban. Az LSTM […]
Read moreLogikai programozás: Az MI módszer, amelyben a logikai kifejezések és szabályok használatával problémák megoldása történik. A logikai programozás egy deklaratív programozási paradigmája, […]
Read moreKvantumgépek: Az MI modell, amely a kvantummechanika alapjain működik és a kvantumbitek használatával végez számításokat. A kvantumgépek olyan eszközök, amelyek a kvantummechanika […]
Read moreKülönbségkinyerés: Az MI folyamat, amely a bemeneti adatok közötti jellemző különbségeket vagy lényeges információkat nyeri ki. A különbségkinyerés olyan technika, amely lehetővé […]
Read moreKonvolúciós hálózat: Az MI neurális hálózat típusa, amely hatékonyan kezeli a képek és más rácsos adatok feldolgozását. A konvolúciós hálózatok kifejezetten a […]
Read moreKonvergencia: Az MI algoritmus vagy modell olyan állapotba jutása, amikor már nem javítja a teljesítményét, és stabilan eléri a kívánt eredményeket. A […]
Read moreKontrasztív tanulás: Az MI tanulási módszer, amelyben a rendszer összehasonlítja a bemeneti adatokat, hogy megkülönböztesse azokat és a hasonlóságokat. A kontrasztív tanulás […]
Read moreKompozicionális elv: Az MI elve, amely szerint az összetett képességek és funkciók hierarchikus összetevőkből épülnek fel. A kompozicionális elv azt állítja, hogy […]
Read moreKombinált osztályozás: Az MI módszer, amely több különböző osztályozó eredményét kombinálja, hogy jobb eredményeket érjen el. A kombinált osztályozás egy olyan technika, […]
Read moreKombinációs robbanás: Az MI probléma, amikor a modell túl sok lehetséges kombinációt generál, amelyek kezelése túl költséges vagy gyakorlatilag lehetetlen. A kombinációs […]
Read moreKollaboratív szűrés: Az MI módszer, amely az egyéni preferenciák és a hasonló felhasználók viselkedése alapján ajánlásokat ad. A kollaboratív szűrés az MI […]
Read moreKlaszterelemzés: Az MI módszer adataink csoportosítására, a hasonlóság alapján különböző csoportokra osztva azokat. A klaszterelemzés egy olyan felügyelet nélküli tanulási technika, amely […]
Read moreKépzett modell: Az MI modell, amelyet tanítottak és optimalizáltak egy adott feladat elvégzésére. A képzett modell az MI rendszer eredménye, amikor a […]
Read moreKépfelismerés: Az MI képessége a képekben lévő objektumok vagy mintázatok felismerésére és az azonosításukra. A képfelismerés célja az, hogy az MI rendszer […]
Read moreInferencia: Az MI folyamat, amelyben a rendszer következtetéseket és következtetéseket von le az adatokból és az ismeretekből. Az inferencia az MI modell […]
Read moreHiperparaméterek: Az MI modellbeállítások, amelyek befolyásolják a modell teljesítményét és paramétereinek beállítását. A hiperparaméterek olyan beállítások, amelyeket a fejlesztők vagy adat tudósok […]
Read moreHierarchikus klaszterezés: A hierarchikus klaszterezés egy adatok csoportosítására szolgáló módszer hierarchikus struktúrában, ahol a csoportokat részcsoportokra bontják egészen a legkisebb részcsoportokig. A […]
Read moreHibrid modellezés: A hibrid modellezés a különböző típusú mesterséges intelligencia modellek és módszerek kombinálása a jobb eredmények eléréséhez. Az MI területén sokféle […]
Read moreHibrid megközelítés: A hibrid megközelítés a különböző mesterséges intelligencia technikák és módszerek kombinálása a jobb teljesítmény és eredmények elérése érdekében. Az MI […]
Read moreHibrid intelligencia: A hibrid intelligencia az emberi intelligencia és a mesterséges intelligencia kombinációja, ahol az MI rendszer az emberrel együttműködik és támogatja […]
Read moreGépi tanulás: A gépi tanulás olyan mesterséges intelligencia alkalmazás, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy adatokból tanuljanak és javítsák teljesítményüket tapasztalatok […]
Read moreGenetikus algoritmusok: A genetikus algoritmusok olyan mesterséges intelligencia algoritmusok, amelyek az evolúciós elveken alapulnak. A genetikus algoritmusok a természetes szelekciót és mutációt […]
Read moreGeneratív modell: A generatív modell olyan mesterséges intelligencia modell, amely képes új adatok generálására a tanult adatok alapján. A generatív modell feladata, […]
Read moreGAN (Generative Adversarial Network): A Generative Adversarial Network (GAN) egy mesterséges intelligencia modell, amely két egymással versengő hálózatból áll. Az egyik hálózat a generatív […]
Read moreFuzzy logika: A fuzzy logika az MI logikai rendszerek egyike, amely a bizonytalanságot és a ködösséget figyelembe veszi az értékek közötti határok […]
Read moreFelügyelt tanulás: A felügyelt tanulás az MI tanulási paradigma, amelyben a modellt olyan adathalmazon tanítjuk, amely tartalmazza a bemeneti adatokhoz rendelt kívánt […]
Read moreFelügyelet nélküli gépi tanulás: A felügyelet nélküli gépi tanulás az MI tanulási paradigma, amelyben a modellt olyan adathalmazon tanítjuk, amely nem tartalmazza […]
Read moreFelhasználói profil: A felhasználói profil az MI modell által készített reprezentáció, amely tartalmazza a felhasználói preferenciákat, érdeklődési területeket és viselkedési mintákat. Ezek […]
Read moreErősítéses tanulás: Az erősítéses tanulás egy olyan MI tanulási módszer, amelyben a rendszer interakcióban áll a környezetével, és visszacsatolás alapján saját magát […]
Read moreElőfeldolgozás: Az előfeldolgozás az adatok előkészítése és átalakítása az MI modell számára történő hatékonyabb és megbízhatóbb feldolgozás érdekében. Ez magában foglalhatja a […]
Read moreEgyüttműködő tanulás: Az együttműködő tanulás az MI paradigmája, amelyben több modell vagy ügynök együttműködik a közös célok elérése érdekében. Ez a paradigma […]
Read moreDöntési fák: A döntési fák az MI modellek olyan típusai, amelyek hierarchikus struktúrát használnak a döntések meghozatalához. A bemeneti adatokat folyamatosan elemzik […]
Read moreDimenziócsökkentés: A dimenziócsökkentés az adatok reprezentációjának átalakítása oly módon, hogy azokat alacsonyabb dimenziójú térben lehessen ábrázolni és kezelni. Ez a technika segít […]
Read moreBoltzmann gép:A Boltzmann gép egy olyan MI modell, amely valószínűségi alapú generatív modell, és a Markov-láncokat használja az adatok reprezentálására. A Boltzmann […]
Read moreBayes-i hálózat: A Bayes-i hálózat egy olyan MI modell, amely a valószínűségi módszerekre épül és az események közötti kapcsolatokat modellezi. A Bayes-i hálózatok […]
Read moreBag-of-Words: A Bag-of-Words egy olyan MI reprezentáció, ahol egy dokumentumot szavak halmazaként kezelünk, figyelmen kívül hagyva a szavak sorrendjét. Az MI modell számára […]
Read moreAutoencoder: Az autoencoder egy olyan MI neurális hálózat típus, amely a bemeneti adatok tömör reprezentációját készíti, majd azokat visszaállítja. Az autoencoder modell […]
Read moreÁrnyékolás: Az árnyékolás az MI modell kimenetének vagy belső működésének titokban tartása a bizalmas információk vagy az adatvédelem érdekében. Az árnyékolás technikák […]
Read moreAlulillesztés: Az alulillesztés olyan jelenség, amikor az MI modell túlzottan egyszerűsített modellt alkalmaz, és emiatt nem képes megfelelően illeszkedni a tanító adatokhoz […]
Read moreÁltalánosítás: Az általánosítás az MI képessége, hogy az ismeretlen adatokra való alkalmazkodásra képes legyen a tanító adatok alapján szerzett tapasztalatok alapján. Az […]
Read moreAlgoritmus: Az algoritmus egy meghatározott utasítássorozat, amely az MI rendszerek számára útmutatást ad a feladatok elvégzéséhez. Az algoritmusok segítenek az MI modellnek […]
Read moreAktivációs függvény: Az aktivációs függvény az MI neurális hálózatokban alkalmazott függvény, amely meghatározza a neuronok kimenetét. Az aktivációs függvény befolyásolja, hogy egy […]
Read moreAdatpréprocesszálás: Az adatpréprocesszálás adataink előkészítését és előfeldolgozását jelenti az MI modell számára, mielőtt azokat további feldolgozásre vagy tanításra használnánk. Ez magában foglalhatja […]
Read moreAdatnormalizáció: Az adatnormalizáció egy folyamat, amely során az adatokat átalakítják és skálázzák, hogy egységes skálán mozogjanak és könnyebben összehasonlíthatók legyenek. Ez a […]
Read moreAdatlevelezés: Az adatlevelezés egy technika, ahol az adathalmazt két vagy több részre osztják, és azokat külön-külön tanítják, majd a végső modell elkészítésekor […]
Read moreAdatkompresszió: Az adatkompresszió olyan módszer, amely csökkenti az adatméretet és a tárolási vagy átviteli követelményeket. Az adatkompresszió során az adatokban található redundanciát […]
Read moreAdatfeldolgozás: Az adatfeldolgozás az adatok előkészítésének és átalakításának folyamata az MI modellek számára történő feldolgozhatóság és kezelhetőség érdekében. Ez magában foglalhatja az […]
Read moreAdatcímkézés: Az adatcímkézés egy folyamat, amely során az adatokhoz címkéket vagy csoportokat rendelünk hozzá a tanítási folyamat során. Ez a folyamat kézzel […]
Read moreAdatbeszivárgás: Az adatbeszivárgás olyan jelenség, ahol az MI modell túl sokat tanul a tanítási adathalmazból, és túlzottan illeszkedik azokhoz az adatokhoz. Ez […]
Read moreAdatbányászat: Az adatbányászat egy olyan folyamat, amely során az adathalmazokat automatikusan feldolgozzák és elemzik, hogy előre nem látható információkat, mintázatokat és összefüggéseket […]
Read moreAdataugmentáció: Az adataugmentáció olyan technika, amelyet az MI tanítási folyamatában alkalmaznak az adathalmaz kiterjesztésére és változatosabbá tételére. Ez a technika az eredeti […]
Read moreAdatannotáció: Az adatannotáció egy fontos folyamat az MI tanításában, amely során emberi szakértők kézzel vagy automatizált eszközök segítségével címkéket vagy annotációkat adnak az […]
Read more