Címke: Mesterséges intelligenciák csoportosítása

Az alábbi táblázatban bemutatom a mesterséges intelligenciák csoportosítását a tanulási típus, technológia és funkció szerint: Ez a táblázat általánosan bemutatja a mesterséges […]

A mesterséges intelligencia (MI) rendszereket többféle módon lehet osztályozni a működési elvük alapján. Itt néhány jellemző MI rendszertípus található: Ez csak néhány […]

A mesterséges intelligencia területén megkülönböztetünk rendszereket a tanulás típusa és az alkalmazott technológia szerint is. Ezek csak néhány példa a rendszerkategóriákra és […]

A „Supervised Learning” (felügyelt tanulás) a mesterséges intelligencia egyik fő ága, amelyben egy modellt tanítanak arra, hogy előre meghatározott bemenetek alapján előrejelzéseket […]

Az „Unsupervised Learning” (felügyelet nélküli tanulás) a mesterséges intelligencia területén egy olyan módszer, ahol egy algoritmusnak arra kell tanulnia, hogy megtalálja a […]

A „Reinforcement Learning” (erősített tanulás) a mesterséges intelligencia egyik ága, amely az élőlények tanulási folyamatát modellezi és alkalmazza a gépek tanulására és […]

Általánosságban elmondható, hogy egy mesterséges intelligencia rendszer általában vagy unsupervised learning, vagy supervised learning módszert használ a tanuláshoz. Az unsupervised learning rendszerek […]

A generatív modell olyan mesterséges intelligencia modellt jelent, amely képes új adatokat generálni az adatok tanulása alapján. A generatív modellek célja az, […]

A neurális hálózatok (neural networks) olyan mesterséges intelligencia modellek, amelyek biológiai agyunk működését modellezik. Ezek a modellek képesek komplex adatok feldolgozására és […]

A rekurrens neurális hálózatok (RNN) olyan típusú neurális hálózatok, amelyek képesek kezelni időbeli függőségeket és sorozatos adatokat. A hagyományos neurális hálózatokkal ellentétben […]

A Long Short-Term Memory (LSTM) egy olyan típusú rekurrens neurális hálózat (RNN), amely kifejezetten tervezve lett az idősorok és szekvenciális adatok hosszú […]

Igen, egy neurális hálózat alapú mesterséges intelligencia rendszer lehet tanulása szempontjából Unsupervised és Supervised típusú is, attól függően, hogy milyen módon kerülnek […]