Gépi tanulás a mesterséges intelligenciában: összehasonlító tanulmány

Absztrakt

DOI: https://doi.org/10.12700/btsz.2026.8.1.91

Ez a tanulmány a gépi tanulás (ML) területére nyújt betekintést az elmúlt évtizedek elsősorban magyar nyelvű szakirodalmak feldolgozásával, részletes összehasonlítást nyújtva a különböző elméleti megközelítések és alkalmazások között. A forrásmunkák áttekintése alapján a tanulmány bemutatja, hogy a gépi tanulás nem csupán egy technológiai eszköz, hanem egy multidiszciplináris jelenség, amely alapvetően alakítja a tudományos és társadalmi struktúrákat. A cikk különös figyelmet fordít a gépi tanulás három fő módszertani irányára, azok gyakorlati alkalmazásaira, valamint az etikai és társadalmi kihívásokra. A szerzők részletesen ismertetik a neurális hálózatok architektúráját, a tanulási modellt, a gráfokon történő útkeresést és a felügyelt tanulást, ahol az annotáció minősége befolyásolja az algoritmusok pontosságát. A tanulmány több hazai szerző munkásságát veti össze a formai keretek, az alkalmazott módszerek és az elméleti különbségek mentén, rávilágítva a kutatások közös fókuszpontjaira.