Az AI azon területe, ahol a számítógép adatokból tanul anélkül, hogy explicit módon programoznánk minden egyes lépést.
A gépi tanulás algoritmusok használatával képes adatokban lévő mintázatok azonosítására és előrejelzések készítésére. A rendszer "tanul" a példákból, és javítja teljesítményét az idővel.
Lehetővé teszi, hogy a szoftverek alkalmazkodjanak új helyzetekhez, és automatikusan javítsák teljesítményüket.
Spam szűrés e-mailekben, termékajánlások online vásárláskor, képfelismerés.
Az algoritmus egy szabályrendszer vagy lépéssorozat, amely meghatározza, hogyan kell egy adott problémát megoldani.
A félig felügyelt tanulás a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás közötti módszer, ahol kevés címkézett és sok címkézetlen adat áll rendelkezésre.
A felügyelt tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol az algoritmust olyan adatokkal tanítják, amelyek tartalmazzák a bemeneteket és a hozzájuk tartozó helyes kimeneteket.
A jellemzők azok a változók vagy tulajdonságok, amelyeket a modell a döntések meghozatalához használ.
Olyan tanulási módszer, ahol az ágensek jutalmazás és büntetés alapján tanulnak.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely többrétegű neurális hálózatokat használ bonyolult problémák megoldására.
A modell az a matematikai és statisztikai struktúra, amelyet az AI az adatokból tanulás során hoz létre, és amit a döntéshozatalra használ.
Az emberi agy működését utánzó számítási modell, amely rétegekből és neuronokból áll.
