Gépi tanulás

Angol megnevezés: Machine learning

Tartalomjegyzék

2002: ’’’Patrick Winston ’’’: Míg a különböző tudáskinyerési eszközök (emberközeli interfész, elemzőképesség, képesség másféle, a szakterülethez megfelelő szakértőrendszer-eszközökkel való kapcsolódásra) elméletileg a tudástechnológust helyettesítik, azok az eszközök, amelyek gépi tanulást valósítanak meg, megpróbálják helyettesíteni mind a tudástechnológust, mind a szakértőt. A jövőben a szakértőrendszerek létrehozása elsődlegesen gépi folyamat lesz. [1]

2003: Alan Turing fogalmazta meg hogy Turing-teszt alkalmazásával megállapítsa az intelligencia fogalmát. A dolog lényege röviden: egy számítógép intelligensnek tekinthető, amennyiben egy kérdező, aki terminálon keresztül teszi fel kérdéseit, nem tudja eldönteni, hogy vele szemben a másik oldalon egy ember vagy számítógép van. Ahhoz, hogy a számítógép a teszten valóban átmenjen, egyik követelménye hogy rendelkezzen gépi tanulással vagyis, hogy alkalmazkodni tudjon új körülményekhez és észrevegyen olyan mintákat, melyek segítségével később extrapolálni tud.[2]

2003: ’’’1982. Hopfield háló’’’ szerinti hátracsatolt neuronhálós modell tanulási módszerének 1 tipusa ahol így lett meg fogalmazva hogy tanulás ismétlés útján-betanítással- analógiák alapján-példákból- felismerés, felfedezésből- tapasztalatból.

2004: A nehézségek kiküszöbölésének lehetősége az ismeretszerzés automatizálásában, a gépi tanulásban rejlik. Kurbel szerint ezen új típusú módszereknek ott kell segítséget nyújtaniuk, ahol a hagyományos statisztikai módszerekben (pl. regresszió analízis, faktoranalízis) rejlő lehetőségek kimerülni látszanak (vö. Pattern-Generator).[4]

2005: Módszer, amelynek segítségé-vel megtanítják a gépeket, a múltbeli esetek felhasználásával, a problémák megoldására, vagy a problémamegoldás támogatására.

"ez egy" kapcsolattípus:
- Neuronhálók (kiszámítási módszer)
- Döntési fák (tanulási módszer)
- Szakértői rendszer (alkalmazási terület)
- Robotika (alkalmazási terület)
- ...

"van neki, része a címszónak" kapcsolattípus:
- IMPUT gépi tanulási
- SICStus Prolog
- SAC, RAC Prolog alapú gépi tanulási
- genetikai algoritmus
- folyamatirányítás
- ...

"a címszó része valaminek (a címszóval egyenrangú fogalmak)" kapcsolattípus:
- mesterséges intelligencia (adatbányászat, indukció, gépi tanulás...)
- tanulás teszt (gépi tanulás, túltanulás, emberi döntéshozatal)
- ...

Nem hiszem hogy maga a gépi tanulás megpróbálják helyettesíteni mind a tudástechnológust, mind a szakértőt, mivel nem az a fő célja hogy helyetesítsen szakembereket.
Nem hiszem, hogy csak a múltbeli esetek felhasználásával lehet kiküszöbölni a különböző hibákat, illetve megtanitani ezek kiküszöbölésére, hanem lehetnek módszerek melyek még meg nem történt, de megtörténhető eseteket modellezve alakítja ki a problémák megoldását.

A gépi tanulás egy olyan módszer, melynek segítségével a problémák megoldódnak vagy könnyebben kezelhetővé válnak. (pl.: elemző képesség, különféle technológiák)

Igaz-e, hogy a szakértői rendszer nem nyújt segítséget a kutatásban?( Hamis, mivel a Szakértői rendszerek segítséget nyújtanak az ember és gép közötti természetes kommunikáció lehetőségeinek kutatásában)

A gépi tanulás egyik ága a mesterséges intelligencia?(Nem, hanem az MI egyik alapkövetelménye)

Motivációja e az emberi tanulás modellezése?(Igen, hisz ez az alapvető kialakítási alapja)

Igaz-e, hogy a gépi tanulás a mesterséges intelligencia-kutatás önálló területeként különíthető el?(Igaz, tanulási eljárásokat fejleszt. Megvalósítása a Mi kutatás egyik legrégibb célja.)

Igaz-e, hogy a gépi tanulás a mesterséges intelligenciák induktív módszereire és logikai programozására támaszkodva a mesterséges neurális hálózatokhoz és genetikai algoritmusokhoz nem tanulási eljárásokat fejleszt és vizsgál(Hamis,mivel tanulási eljárások fejlesztésére és vizsgálatára szolgál.)