0:00:08.300,0:00:11.860
Ale Flores vagyok, az Alexa termékmenedzsere.

0:00:12.500,0:00:15.220
Dr. Chelsea Haupt vagyok. A mesterséges intelligenciát[br]kutató „Allen Institute for Artificial Intelligence”[br]intézet a munkahelyem,

0:00:15.360,0:00:19.500
és mesterséges intelligenciával mûködtetett akadémiai[br]keresõmotoron dolgozom.

0:00:21.180,0:00:26.020
Körülötted mindenütt számítógépek hoznak döntéseket[br]és ezek a döntések kihatnak

0:00:26.020,0:00:31.259
a mindennapi életre. Ha interneten keresel vagy a[br]hírfolyamban böngészel,

0:00:31.260,0:00:34.360
A számítógép dönt el, hogy mit láss.

0:00:34.360,0:00:39.060
A számítógépek már képesek felismerni az arcot és[br]megérteni a hangutasításokat,

0:00:39.060,0:00:44.080
hamarosan autókat vezetnek, betegségeket észlelnek,[br]ráadásul az embernél megbízhatóbban.

0:00:44.480,0:00:46.900
Hogyan lehetséges mindez?

0:00:47.520,0:00:52.960
Lehet, hogy már hallottál az úgynevezett mesterséges[br]intelligenciáról vagy rövidítve az AI-rõl.

0:00:53.320,0:00:56.780
Az igazi mesterséges intelligenciától még évtizedekre[br]vagyunk.

0:00:57.200,0:01:01.520
De az AI egy típusa, az úgynevezett gépi tanulás[br]már jelenleg is rendelkezésre áll.

0:01:01.520,0:01:05.360
Ez az AI egy olyan típusa, amellyel minden nap[br]kapcsolatba kerülsz, anélkül, hogy tudnál róla.

0:01:05.360,0:01:10.700
Segít nekünk megbirkózni a világ legnagyobb[br]kihívásaival.

0:01:12.660,0:01:18.180
A gépi tanulás az az eljárás, ahogyan a számítógépek[br]felismerik a mintákat és döntéseket hoznak

0:01:18.180,0:01:21.360
anélkül, hogy erre kifejezetten be lennének[br]programozva.

0:01:21.820,0:01:27.580
Ami ebben igazán lenyûgözõ, az az, hogy teljesen[br]más programozási módszert igényel,

0:01:27.580,0:01:29.620
mint a korábbi programozások.

0:01:31.340,0:01:36.860
A gépi tanulással - eltérõen a számítógép lépésrõl[br]lépésre történõ programozásától -

0:01:37.360,0:01:43.760
úgy programozhatod a számítógép, hogy az hozzád[br]hasonlóan próba-hiba módszerrel, és sok gyakorlással[br]tanuljon.

0:01:44.560,0:01:48.880
A tanulás a tapasztalatokon alapul, és ez igaz a[br]gépi tanulásra is.

0:01:49.280,0:01:53.700
A gépi tanulásban a "tapasztalat" nagyon-nagyon sok[br]adatot jelent.

0:01:54.500,0:01:57.560
A gépi tanuláshoz bármilyen adat használható:

0:01:57.560,0:02:04.520
kép, videó, audió vagy szöveg és a program elkezdi[br]felismerni a mintákat ezekben az adatokban.

0:02:06.300,0:02:11.120
Ha felismerte ezeket az adatokat, akkor megtanul[br]döntést is hozni

0:02:11.120,0:02:12.980
ezen minták alapján.

0:02:13.340,0:02:18.420
Úgy, ahogyan megtanulja megkülönböztetni az autó[br]képét a bicikli képétõl.

0:02:20.600,0:02:26.200
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás egyre[br]nagyobb szerepet játszanak a társadalomban,

0:02:26.640,0:02:29.000
és egyre inkább alapítják a jövõnket.

0:02:29.000,0:02:34.600
Ezért fontos megismernünk a gép tanulás mûködésének[br]módját néhány gyakorlati tapasztalat alapján.

0:02:35.000,0:02:39.000
Most elõször is megtaníthatod saját gépi tanulási[br]modelledet.

0:02:40.940,0:02:47.020
Ne feledd, hogy az olyan, mint bármely más eszköz:[br]elõször az ismeretekre teszel szert, majd a[br]képességekre!