Epoch https://fogalomtar.hte.hu/web/fogalomtar/wiki/-/wiki/3085264 2026-10-23T17:01:28Z 2026-10-23T17:01:28Z Fehér Viktória https://fogalomtar.hte.hu/web/fogalomtar/wiki/-/wiki/3085264/Epoch?_com_liferay_wiki_web_portlet_WikiPortlet_version=1.0 2024-12-06T05:07:01Z 2024-12-06T05:07:01Z

<p><strong>1. Fogalom magyarul:</strong> epoch </p><p><strong>2. Fogalom angolul:</strong> epoch </p><p><strong>3. Meghatározás:</strong> </p><p>A mesterséges intelligencia és gépi tanulás kontextusában az &#34;epoch&#34; egy olyan speciális iterációt (pontosan 1 ciklust) jelent, amikor a ciklikus működésű tanuló algoritmus a teljes tanuló adathalmazt egyszer &#34;látta&#34;. Egy epoch alatt az algoritmus bemenetére általában csoportonként (úgy nevezett batch-enként) érkeznek az adatok, egy batch feldolgozása jelent egy iterációt. Az epochszám azt mondja meg, hogy a gépi tanulási algoritmus hányszor ment végig a teljes adathalmazon. Az epochszám kulcsszerepet játszik a modell tanulásában és teljesítményének javításában. Túl kevés epoch esetén a modell alulilleszkedett (underfit) lehet, míg túl sok esetén túltanulhat (overfit). Az epochok száma egy fontos hiperparaméter, amelyet optimalizálni lehet, mivel ez jelentősen befolyásolja a modell tanulási és általánosítási képességét az adatokból. </p><p><strong>4. Hivatkozások:</strong> </p><p>Understanding Epochs in Machine Learning <a href="https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/epoch">https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/epoch</a> </p><p><strong>5. Megjegyzések:</strong>​​​​​​​ </p><p><strong>6. Kulcsszavak:</strong> </p><p>gépi tanulás, mesterséges intelligencia, hiperparaméter </p>

Fehér Viktória 2024-12-06T05:07:01Z