Üdvözlöm, Ön a
learning curve szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
learning curve szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
learning curve szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
learning curve szóról tudni kell, itt található. A
learning curve szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
learning curve és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
learning curve (tsz. learning curves)
- (informatika) tanulási görbe
A learning curve – magyarul: tanulási görbe – egy olyan grafikus ábrázolás, amely megmutatja, hogyan javul a teljesítmény vagy csökken a hiba az idő (vagy tapasztalat, iterációk száma) előrehaladtával egy tanulási vagy gyakorlási folyamat során. A fogalom széles körben használatos a pszichológiától kezdve a gyártáson és oktatáson át a gépi tanulásig.
🧠 1. Mi az a tanulási görbe?
A tanulási görbe azt mutatja, mennyit javulunk egy feladatban, ha többször végezzük el – legyen az egy emberi tevékenység (pl. biciklizés), egy szoftver tanulása, vagy egy gépi tanuló algoritmus edzése.
📈 2. Milyen tengelyei vannak?
- X tengely: idő, gyakorlási alkalmak, epochok száma, mintaelem mérete
- Y tengely: hiba (loss), teljesítmény (accuracy), időegységre jutó kimenet, költség
📊 3. Tanulási görbe típusai
A. Meredek tanulási görbe
- Gyors fejlődést jelez
- Kezdeti gyakorlással gyorsan csökken a hiba
- „Könnyű megtanulni”
B. Lapos tanulási görbe
- Lassú fejlődést jelent
- Nagy erőfeszítés kell az előrehaladáshoz
- „Nehéz elsajátítani”
C. Kezdetben meredek, majd ellaposodó
- A leggyakoribb forma
- Először gyors fejlődés, aztán telítődés
🤖 4. Gépi tanulásban
A tanulási görbe itt konkrétan a modell edzésének előrehaladását mutatja:
- Training loss / accuracy: a modell hogy teljesít a tanító adatokon
- Validation loss / accuracy: a modell hogy teljesít ismeretlen, validációs adatokon
Általános cél:
- Csökkenő veszteség (loss)
- Növekvő pontosság (accuracy)
Tanulási görbéből észlelhető jelenségek:
- Underfitting: a modell nem tanul eleget – alacsony teljesítmény minden adathalmazon
- Overfitting: a modell túl jól tanulja meg a tanító adatot – validáción romlik
- Optimalizálási hibák: nem csökken a veszteség, tanulási ráta problémák
🧪 5. Példa (gépi tanulási eset)
Epoch | Training Loss | Validation Loss
----------------------------------------
1 | 0.80 | 0.85
2 | 0.65 | 0.70
3 | 0.55 | 0.60
4 | 0.48 | 0.52
5 | 0.40 | 0.51 ← overfitting kezdődhet
🛠️ 6. Alkalmazási területek
- Oktatás: tanulók fejlődése adott tantárgyban
- Munkahelyi betanulás: mennyi idő kell egy új feladat elsajátításához
- Gyártás: termék előállítási idejének csökkenése ismételt gyártás során
- Gépi tanulás: modell tanulási előrehaladásának elemzése
- Projektmenedzsment: új technológia implementálása során fellépő nehézségek
🧾 7. Összefoglalás
A learning curve:
- Egy vizuális eszköz, amely megmutatja, hogyan fejlődünk idővel
- Alkalmazható humán, ipari és mesterséges tanulási folyamatokra is
- Segít az optimalizálásban, erőforrásbecslésben, és a túl- vagy alultanulás detektálásában