Gépi tanulás

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik részterülete. A gépi tanulásos technológiák alkalmazásával fokozhatóak a szöveganalitikai szolgáltatások és megoldások hatékonysága.

Mi a gépi tanulás?

A gépi tanulás a mesterséges intelligencia (MI) fogalomkörébe tartozó tudományág. A gépi tanulásos módszerek esetében input minták segítségével szabályokat képes a rendszer felállítani. Ezen szabályok alapján a rendszer a számára korábban nem ismert adathalmazokban felismeri a szabályszerűségeket.

Hogyan működik a gépi tanulás?

A gépi tanuláshoz szükséges egy nagyméretű mintaadatbázis, amellyel a rendszer trenírozható. A tanulási szakasz lezárása után a rendszer automatikusan működik. A működés sikeressége nagyban múlik a mintadatok mennyiségén és minőségén. 

Lépjen velünk kapcsolatba!

Szeretne többet megtudni a gépi tanulást alkalmazó megoldásainkról? Írjon nekünk, vagy küldje el üzenetét az oldal alján található kapcsolatfelvételi űrlap segítségével!

Zoltan I Varga

Varga Zoltán
Key Account Manager
zoltan.varga@precognox.com
+36 70 257 10 64

Melyek a gépi tanulás fajtái?

Felügyelt

A gépi tanulás azon fajtája, amely előzetesen osztályozott tanulóadaton alapul. Ez azt jelenti, hogy az elvárt kimenetet megadjuk a programnak tanító példák és azok elvárt kimeneteinek formájában.

Nem felügyelt

A gépi tanulás azon fajtája, amely lehetővé teszi, hogy az algoritmus felügyelet nélkül tanuljon, azaz anélkül hogy tanuló adattal vagy előre meghatározott kategóriákkal látnánk el.

Miért van szükség gépi tanulásra?

A gépi tanuláson alapuló rendszerek megalkotásának akkor van létjogosultsága, amennyiben az elvégzendő feladat túlságosan nagy emberi idő-és erőforrásigényt feltételez, illetve a biztosított megoldás megfelelő hatékonysággal képes működni.

Milyen előnye van a gépi tanuláson alapuló rendszereknek?

A gépi tanuláson alapuló rendszerek használata által a korábban kizárólag manuálisan megoldható folyamatok automatizálhatók. Az ilyen rendszerek élesítése előtt fontos annak tesztelése és finomítása. A gyakorlati bevezetést csak megfelelő hatékonyság mellett érdemes megvalósítani. Ilyen esetben a rendszer jelentős előrelépést jelent idő- és munkahatékonysági szempontból.

Mire használjuk a gépi tanulást?

Algoritmusainkat tanuló adatokon keresztül tanítjuk, hogy olyan kimenetet kapjunk, amely az adatok alapján predikciókat tartalmaz. A gépi tanulási megoldásokhoz képesek vagyunk modellt alkotni, illetve az ehhez szükséges adatokat megfelelően előkészíteni.

Szöveganalitikai megoldásainkról bővebben olvashat a TAS Platform angol nyelvű termékoldalán!

Ha további információra van szüksége szöveganalitikai megoldásainkkal kapcsolatban, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot!

Lépjen velünk kapcsolatba!

Szeretne többet megtudni a gépi tanulást alkalmazó megoldásainkról? Írjon nekünk, vagy küldje el üzenetét az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap segítségével!

Zoltan I Varga

Varga Zoltán
Key Account Manager
zoltan.varga@precognox.com
+36 70 257 10 64