Learning Mechanism nedir?
Bir sistemin verilerden desenleri çıkararak zamanla daha iyi sonuçlar üretmesini sağlayan yöntemler bütünü.
Tanım
Yapay zekâ modellerinin hatalarından ders çıkarmasını, yeni bilgileri içselleştirmesini ve performansını artırmasını sağlayan altyapıdır. Sistem bu sayede sabit kurallarla çalışmak yerine deneyim yoluyla gelişir.
Nasıl çalışır?
Veri akışı sağlanır, model bir tahmin yürütür, yapılan hata ölçülür ve içindeki ağırlıklar bu hatayı azaltacak şekilde güncellenir.
Nerede kullanılır?
Makine öğrenmesi modellerinin eğitim süreçlerinde ve akıllı asistanların geri bildirim döngülerinde yer alır.
Sık karıştırılanlar
Doğrudan modelin kendisi değil, o modelin gelişmesini sağlayan arka plandaki kural ve yöntem kümesidir.
Sorular ve yanıtlar
Sürekli mi öğrenir?
Eğer sistem buna uygun tasarlandıysa evet, aksi halde sadece eğitim aşamasında çalışır.
İlgili terimler
Bu açıklama TreScout için yapay zekâ ile sade dille hazırlandı · yanlış ya da eksik gördüğünüz bir şey olursa hello@trescout.com. TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.