Üdvözlöm, Ön a
error-driven learning szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
error-driven learning szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
error-driven learning szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
error-driven learning szóról tudni kell, itt található. A
error-driven learning szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
error-driven learning és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
error-driven learning (tsz. error-driven learnings)
- (informatika, mesterséges intelligencia) Error-driven learning (hibavezérelt tanulás) egy olyan gépi tanulási és pszichológiai tanuláselmélet, ahol a tanulási folyamatot az aktuális kimenet és a kívánt (vagy várt) kimenet közötti hiba (error) vezérli. Ez az eltérés (hiba) tanító jelként működik, és ez alapján módosul a modell.
🧠 Alapötlet
A rendszer akkor tanul, ha hibát követ el. Ez a hiba mutatja meg, miben kell fejlődnie.
Adott egy:
- bemeneti minta:
x
- aktuális modell:
f(x)
- elvárt kimenet:
y
- veszteségfüggvény:
ℓ(f(x), y)
A cél, hogy a hiba: e = y - f(x) alapján módosítsuk a modellt úgy, hogy a jövőben kisebb hiba legyen.
📚 Klasszikus példák
1. Perceptron algoritmus
- Bináris osztályozó
- Frissíti a súlyokat, ha rosszul dönt
w := w + η * (y - f(x)) * x
2. Delta-szabály (Widrow–Hoff)
- Regressziós problémáknál
- Súlyfrissítés hiba alapján
3. Backpropagation (visszaterjesztés)
- Többrétegű neurális hálók tanítása
- A hiba hátraléptetése a hálón, és a súlyok finomhangolása
🧠 Kognitív pszichológiában
- Az emberi tanulás is hibákon keresztül fejlődik: ha hibázunk, az emlékezetben erősebb nyomot hagy.
- Rescorla–Wagner modell: klasszikus kondicionálásban a tanulás mértéke arányos a hiba nagyságával.
🪛 Előnyök
- Hatékony visszajelzés-alapú tanulás
- Könnyen formalizálható veszteségfüggvénnyel
- Gyorsabb tanulás konzisztens hiba esetén
⚠️ Kihívások
- Zajos környezetben a hiba félrevezető lehet
- Rosszul megválasztott veszteségfüggvény = rossz irányba tanít
- Tanulási ráta finomhangolása kritikus
🔄 Kapcsolódó fogalmak
| Fogalom
|
Kapcsolat
|
| Reinforcement learning
|
Hiba = jutalom különbsége (temporal difference)
|
| Supervised learning
|
Célkimenet ismert, hiba alapján tanul
|
| Gradient descent
|
Hibafüggvény minimálása deriválással
|
| Backpropagation
|
Hibavezérelt tanulás hálókban
|
📌 TL;DR
Error-driven learning = tanulás a hibából. A modell a hibák alapján javítja magát iteratívan, hogy egyre pontosabb legyen.