machine learning

Üdvözlöm, Ön a machine learning szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a machine learning szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a machine learning szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a machine learning szóról tudni kell, itt található. A machine learning szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. Amachine learning és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.

Főnév

machine learning (tsz. machine learnings)

  1. (informatika, mesterséges intelligencia, gépi tanulás) gépi tanulás

A gépi tanulás (machine learning, ML) a mesterséges intelligencia egy ága, amelynek célja, hogy a számítógépek képesek legyenek tanulni tapasztalatból (adatokból) anélkül, hogy explicit módon programoznánk őket minden esetre.

Az algoritmusok minták alapján általánosítanak, és képesek előrejelzést, döntést vagy osztályozást végezni új, ismeretlen bemenetekre is.



📦 A gépi tanulás alaptípusai

Típus Jelentés
Supervised Learning (felügyelt tanulás) Van bemenet + kimenet, a modell ez alapján tanul
Unsupervised Learning (felügyelet nélküli tanulás) Csak bemenetek vannak, nincs címke
Semi-supervised Learning (félig felügyelt) Kevés címkézett + sok címkézetlen adat
Reinforcement Learning (megerősítéses tanulás) A modell próbálgatással tanul jutalom alapján



🧩 Alapfogalmak

Fogalom Magyarázat
Adatpont (sample) Egy megfigyelés (pl. egy kép, szöveg vagy számok sora)
Jellemző (feature) Egy adat leíró tulajdonsága (pl. kor, méret, ár)
Címke (label) A tanításhoz tartozó helyes válasz
Modell A tanulás során képzett algoritmus
Tanítás (training) Az a folyamat, ahol az algoritmus megtanulja az adatok közti összefüggést
Predikció Előrejelzés új adatra a tanult modell alapján



🎯 Miért használjuk?

  • Automatizált döntéshozatal – pl. hitelbírálat
  • Adatból tanuló rendszerek – pl. ajánlórendszerek
  • Mintafelismerés – pl. képek, hang, szöveg feldolgozása
  • Nagy adathalmazok kiértékelése, ahol emberi analízis nem lehetséges



🛠️ Példák és algoritmusok

📘 Supervised Learning

Feladat Példa Algoritmusok
Osztályozás E-mail SPAM vagy nem KNN, SVM, Naive Bayes, döntési fa
Regresszió Ház árának becslése Lineáris regresszió, SVR, neurális háló

📘 Unsupervised Learning

Feladat Példa Algoritmusok
Klaszterezés Vásárlók szegmentálása K-means, DBSCAN
Dimenziócsökkentés Vizualizáció, zajcsökkentés PCA, t-SNE, UMAP
Anomáliadetektálás Csalásfelderítés LOF, Isolation Forest

📘 Reinforcement Learning

Alkalmazás Példa
Játékok AlphaGo, sakk
Robotika Mozgástanulás jutalom alapján
Önvezetés Kormányzás és gáz optimalizálása környezeti visszajelzés alapján



🔍 Gépi tanulási folyamat lépései

  1. Adatgyűjtés
  2. Adattisztítás, előfeldolgozás
  3. Feature engineering – jellemzők kiválasztása
  4. Tanítókészlet és tesztkészlet szétválasztása
  5. Modell kiválasztása és tanítása
  6. Kiértékelés (accuracy, F1-score, RMSE stb.)
  7. Predikció új adatokra
  8. Finomhangolás, újratanítás ha kell



🧪 Népszerű eszközök

Könyvtár / platform Használat
scikit-learn Klasszikus ML (Python)
TensorFlow / Keras Mélytanulás
PyTorch Haladó neurális hálók
XGBoost / LightGBM Boosting alapú modellek
Google Colab Ingyenes notebook környezet GPU-val



📈 Kiértékelési metrikák

Feladat Metrika
Osztályozás Accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC
Regresszió MAE, MSE, RMSE, R²
Klaszterezés Silhouette-score, Davies–Bouldin-index
RL Kumulatív jutalom, tanulási görbe



✅ Előnyök

  • 📊 Adatból tanul, nem szükséges minden szabályt előre megadni
  • 🧠 Komplex mintázatokat is felismer
  • 🔁 Automatikusan frissíthető új adatokkal
  • 🛠️ Sokféle feladatra testre szabható



⚠️ Hátrányok

Kihívás Magyarázat
Adatéhség Sok, jó minőségű adat kell a tanításhoz
Túltanulás (overfitting) A modell a tanítókészletet „bemagolja”
Átláthatatlanság „Fekete doboz” hatás – nem mindig tudjuk, mit miért dönt a modell
Etikai kockázatok Elfogultság, diszkrimináció, adatvédelmi kérdések



🛠️ Egyszerű Python példa: logisztikus regresszió

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)

print("Pontosság:", model.score(X_test, y_test))

🧾 Összefoglalás

Tulajdonság Részletek
Definíció Algoritmusok, amelyek adatokból tanulnak szabályokat
Alaptípusok Felügyelt, felügyelet nélküli, megerősítéses
Felhasználás Szöveg, kép, hang, pénzügy, orvostudomány, játékok
Módszerek Regresszió, klaszterezés, osztályozás, optimalizáció
Előnyök Automatizál, skálázható, mintafelismerő
Kihívások Adatigény, etika, komplexitás



Ha szeretnéd, mutatok példát mélytanulási modellekre (pl. képfelismerés CNN-nel), vagy elkészíthetünk egy teljes machine learning pipeline-t Pythonban adattisztítástól kiértékelésig.