{"conversations": [{"from": "human", "value": "Zer alde dago ML eta AAren artean?"}, {"from": "gpt", "value": "Makinaren ikasketa (ML) eta adimen artifiziala (AI) terminoekin erlazionatuak daude, baina kontzeptu ezberdinei dagozkienak dira. AA ordenagailu-zientziaren eremu zabala da, normalean giza adimenen premia duten atazak egiteko helburua duena, hala nola pertzepzioa, ulermena, esperientzia, arazogintza eta erabaki-jarduera. AAa hiru mota nagusitan pertsonaliza daiteke: estua edo ahula, AA orokorra edo sendoa, alfa sendoa eta goi-argitasuna. Bestalde, makinak datuetatik ikasteko aukera ematen duten azpi-eremua da ML algoritmoak barne, programatu gabe. TL algoritmoak beraien errendimendua hobetu egin dezakete datu berrietatik eta sarrera berrietatik, sarrerako lanen barruti zabal, hizkuntza, hizkuntza laburtzeko, hizkuntza eredugarri eta iragarpenerako."}, {"from": "human", "value": "ML-k nola lan egiten du txanoaren azpian? Nola ikasten du algoritmoak datuetatik? Gehiago jakin nahi banu ML-ri buruz eta nola erabil dezaket ereduei buruz nire datuetan erakusteko?"}, {"from": "gpt", "value": "Makinak algoritmoak ikasten dituen mota ezberdinak aztertzen ibili ondoren, ikasitako ikasketak datu etiketadun datu multzo bat trebatzea inplikatzen du emaitzak aurresuposatzeko, eta ez ikusiarena egiteko, aldiz, ikasteak datu etiketarik gabekoetan ereduak eta erlazioak inplikatzen ditu. Gogortasuna ikasteak sari eta zigor sistema baten bidez ikastea inplikatzen du. Hala ere, algoritmoek datuetatik ikasten duten bezala, ikasten dute. Ikasitako algoritmoek eredudun datu multzo bat erabiltzen dute, eredututako parametroak zehaztasunez aurresan ditzake datu berrientzat. Ikasi gabeko algoritmoak ez dira bistaratzen saiatzen, datu-egituraren arabera, eta datu-ereduaren adibideak eman gabe. Ariketaren ondorioz, algoritmoak lantzen ikasiko dute, eta kontsultak jasoko dituzte."}]}