WEBVTT

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

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

00:00:15.360 --> 00:00:19.500
és mesterséges intelligenciával mûködtetett akadémiai
keresõmotoron dolgozom.

00:00:21.180 --> 00:00:26.020
Körülötted mindenütt számítógépek hoznak döntéseket
és ezek a döntések kihatnak

00:00:26.020 --> 00:00:31.259
a mindennapi életre. Ha interneten keresel vagy a
hírfolyamban böngészel,

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

00:00:34.360 --> 00:00:39.060
A számítógépek már képesek felismerni az arcot és
megérteni a hangutasításokat,

00:00:39.060 --> 00:00:44.080
hamarosan autókat vezetnek, betegségeket észlelnek,
ráadásul az embernél megbízhatóbban.

00:00:44.480 --> 00:00:46.900
Hogyan lehetséges mindez?

00:00:47.520 --> 00:00:52.960
Lehet, hogy már hallottál az úgynevezett mesterséges
intelligenciáról vagy rövidítve az AI-rõl.

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
Az igazi mesterséges intelligenciától még évtizedekre
vagyunk.

00:00:57.200 --> 00:01:01.520
De az AI egy típusa, az úgynevezett gépi tanulás
már jelenleg is rendelkezésre áll.

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
Ez az AI egy olyan típusa, amellyel minden nap
kapcsolatba kerülsz, anélkül, hogy tudnál róla.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
Segít nekünk megbirkózni a világ legnagyobb
kihívásaival.

00:01:12.660 --> 00:01:18.180
A gépi tanulás az az eljárás, ahogyan a számítógépek
felismerik a mintákat és döntéseket hoznak

00:01:18.180 --> 00:01:21.360
anélkül, hogy erre kifejezetten be lennének
programozva.

00:01:21.820 --> 00:01:27.580
Ami ebben igazán lenyûgözõ, az az, hogy teljesen
más programozási módszert igényel,

00:01:27.580 --> 00:01:29.620
mint a korábbi programozások.

00:01:31.340 --> 00:01:36.860
A gépi tanulással - eltérõen a számítógép lépésrõl
lépésre történõ programozásától -

00:01:37.360 --> 00:01:43.760
úgy programozhatod a számítógép, hogy az hozzád
hasonlóan próba-hiba módszerrel, és sok gyakorlással
tanuljon.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
A tanulás a tapasztalatokon alapul, és ez igaz a
gépi tanulásra is.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
A gépi tanulásban a "tapasztalat" nagyon-nagyon sok
adatot jelent.

00:01:54.500 --> 00:01:57.560
A gépi tanuláshoz bármilyen adat használható:

00:01:57.560 --> 00:02:04.520
kép, videó, audió vagy szöveg és a program elkezdi
felismerni a mintákat ezekben az adatokban.

00:02:06.300 --> 00:02:11.120
Ha felismerte ezeket az adatokat, akkor megtanul
döntést is hozni

00:02:11.120 --> 00:02:12.980
ezen minták alapján.

00:02:13.340 --> 00:02:18.420
Úgy, ahogyan megtanulja megkülönböztetni az autó
képét a bicikli képétõl.

00:02:20.600 --> 00:02:26.200
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás egyre
nagyobb szerepet játszanak a társadalomban,

00:02:26.640 --> 00:02:29.000
és egyre inkább alapítják a jövõnket.

00:02:29.000 --> 00:02:34.600
Ezért fontos megismernünk a gép tanulás mûködésének
módját néhány gyakorlati tapasztalat alapján.

00:02:35.000 --> 00:02:39.000
Most elõször is megtaníthatod saját gépi tanulási
modelledet.

00:02:40.940 --> 00:02:47.020
Ne feledd, hogy az olyan, mint bármely más eszköz:
elõször az ismeretekre teszel szert, majd a
képességekre!