1. Fogalom magyarul: modell tanítás  

2. Fogalom angolul: model training

3. Meghatározás:

A modelltanítás egy iteratív folyamat a gépi tanulás során, amelyben az algoritmus tanul egy adathalmazból, és módosítja annak paramétereit, hogy minimalizálja az előrejelzései és a tényleges eredmények közötti különbséget. A végső cél egy olyan modell létrehozása, amely jól általánosít az új, nem látott adatokra. A modell tanítása általában a következő lépésekből áll: Adatgyűjtés és előkészítés: az első lépés az adatok összegyűjtése és előkészítése, amely magában foglalja az anomáliák azonosítását és az adatok struktúrájának kialakítását. Ezután az így kialakított adathalmazt két csoportra osztják: a tanító és a teszt részekre. A tanítóhalmazt használják a modell betanítására, míg a teszthalmazon történik az elkészült modell teljesítményének értékelése. A betanítása során a gépi tanulási algoritmusok a tanító adatok alapján „megtanulják” a mintákat; ez lehet felügyelt tanulás (címkézett adatokkal), felügyelet nélküli tanulás (címkézetlen adatokkal), vagy megerősítéses tanulás (visszajelzés alapján) formájában. A végén történik a modell értékelése, azaz az említett tesztadatok segítségével értékelik a modell teljesítményét, és módosítják, finomhangolják azt, hogy javítsák az előrejelzések pontosságát. A modelltanítás hatékonysága nagymértékben függ a felhasznált adatok minőségétől és mennyiségétől. A kiváló minőségű adathalmazok jobb eredményeket, pontosabb modelleket eredményeznek.

4. Hivatkozások:

Machine Learning Model Training https://dataheroes.ai/blog/machine-learning-model-training/

Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning. MIT press.

5. Megjegyzések:​​​​​​​

6. Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, gépi tanulás, optimalizáció, modell validálás