Üdvözlöm, Ön a
Hinton szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
Hinton szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
Hinton szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
Hinton szóról tudni kell, itt található. A
Hinton szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
Hinton és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Kiejtés
Főnév
Hinton
- (matematika, matematikus) Geoffrey Hinton (született 1947-ben) egy brit-kanadai kognitív pszichológus és számítástudományi kutató, aki a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás terén végzett úttörő munkájáról ismert, különösen a mélytanulás (deep learning) területén. Őt gyakran nevezik a „mélytanulás atyjának”, mivel jelentős hatással volt a mesterséges neurális hálózatok fejlődésére. Hinton hozzájárult a gépi tanulás olyan alapvető technológiáinak kidolgozásához, amelyek napjainkban az AI legfontosabb alkalmazásainak alapját képezik, például a képfelismerésben, a beszédfelismerésben és a természetes nyelv feldolgozásában.
Geoffrey Hinton főbb hozzájárulásai:
- Neurális hálózatok és visszaterjesztés (backpropagation): Hinton egyik legfontosabb hozzájárulása a mesterséges neurális hálózatok terén a visszaterjesztési algoritmus (backpropagation) népszerűsítése volt, amely lehetővé tette a mély neurális hálózatok hatékony betanítását. A visszaterjesztés a neurális hálózatok képzési folyamatának kulcseleme, amely segít minimalizálni a hibát, és lehetővé teszi a hálózat számára a tanulást. Bár az algoritmust már korábban kitalálták, Hinton és kollégái, David Rumelhart és Ronald J. Williams 1986-os munkája terjesztette el széles körben, és ezáltal újjáélesztette a neurális hálózatok iránti érdeklődést.
- Boltzmann-gépek és generatív modellek: Hinton kifejlesztette a Boltzmann-gépek nevű probabilisztikus neurális hálózatokat, amelyek képesek megtanulni a rejtett mintázatokat adatokból. Ez a kutatás a generatív modellezés irányába mutatott, amely a mélytanulás egyik fontos ága. A Boltzmann-gépek alapvető szerepet játszottak a valószínűségi modell-alapú tanulás és a rejtett rétegek megértésében.
- Mélytanulás: Hinton kutatásai nagyban hozzájárultak a mélytanulás fejlődéséhez, amely a többrétegű neurális hálózatokat (mély neurális hálózatok) használja komplex mintázatok tanulására. Hinton a 2000-es évek végén és a 2010-es évek elején jelentős áttöréseket ért el, különösen a konvolúciós neurális hálózatok és a hosszú távú memóriát használó modellek terén, amelyek az AI fejlődésének alapját képezik.
- Deep Belief Networks (DBN) és a mély generatív modellek: Hinton 2006-ban bemutatta a Deep Belief Networks** (DBN) nevű hálózati struktúrát, amely mély, rétegelt neurális hálózatokat használ, hogy több szintű reprezentációkat tanuljon meg az adatokból. Ez a módszer forradalmasította a gépi tanulás hatékonyságát, és alapot adott a mély generatív modellek fejlesztésének.
- Kutatási tevékenysége és vezető szerepe: Hinton professzorként és kutatóként dolgozott a University of Toronto-n, valamint a Google Brainnél is kutatóként, ahol a mesterséges intelligencia különféle alkalmazásain dolgozott. Az évek során több jelentős kutatást végzett kollégáival, és számos, a mélytanulás és neurális hálózatok terén elért felfedezés származik az ő laboratóriumából.
Díjak és elismerések:
Geoffrey Hinton munkássága számos díjat és kitüntetést hozott számára. Ezek közül néhány: - Turing-díj (2018): A “számítástechnika Nobel-díjának” nevezett elismerést Yoshua Bengióval és Yann LeCunnal közösen kapta a mélytanulás területén végzett úttörő munkájáért. - Fellow of the Royal Society (FRS): Az egyik legmagasabb tudományos elismerés, amelyet Hinton 1998-ban kapott.
Nobel-díj
Öröksége:
Geoffrey Hinton neve összefonódott a mélytanulás és a neurális hálózatok újjászületésével, és az ő kutatásai kulcsfontosságúak voltak abban, hogy az AI jelenlegi állapotához eljusson. Az általa megalkotott és népszerűsített algoritmusok a modern gépi tanulási rendszerek alapjait képezik, amelyek napjainkban számos alkalmazásban, mint például az önvezető autók, a képfelismerés és a beszédfelismerés, kritikus fontosságúak.