instruction: Magyarázza el a gépi tanulás fogalmát
output: A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik ága, amely olyan algoritmusok fejlesztésével foglalkozik, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy adatokból tanuljanak, és azok alapján előrejelzéseket vagy döntéseket hozzanak. A hagyományos programozási módszerekkel ellentétben, ahol a programozó kifejezetten meghatározza a számítógép által végrehajtandó utasításokat, a gépi tanulás algoritmusai adatok formájában lévő példákból és tapasztalatokból tanulnak, és e tanulás alapján hoznak döntéseket.
  
  A gépi tanulási algoritmusok által használt adatok különböző formájúak lehetnek, például strukturált numerikus adatok vagy strukturálatlan adatok, például szöveg, kép vagy hang. Az algoritmusok ezután statisztikai technikákat alkalmaznak az adatokban található minták vagy összefüggések azonosítására, majd ezeket a mintákat előrejelzések készítésére vagy döntések meghozatalára használják fel.
  
  A gépi tanulás hatékony eszköz a problémák megoldására számos területen, a természetes nyelvfeldolgozástól és a számítógépes látástól kezdve a pénzügyi és marketing területén alkalmazott előrejelző modellezésig. A gépi tanulásnak különböző kategóriái léteznek: a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás, a félig felügyelt tanulás és a megerősítéses tanulás, amelyek mindegyike más-más megközelítést alkalmaz a modellek képzésére, hogy az adatok alapján előrejelzéseket vagy döntéseket lehessen hozni.