1. Fogalom magyarul: köteg (az MI-ben)

2. Fogalom angolul: batch

3. Meghatározás:

A köteg (batch) kifejezés a gépi tanulás területén az adatok egy csoportba (kötegbe) foglalását jelenti, amelyeket az algoritmusok egyszerre dolgoznak fel. A kötegelt feldolgozás során a gépi tanuló modell egyszerre több adatpéldát tanul meg, amely hasznos tulajdonság nagy mennyiségű adat kezelése esetén, mivel lehetővé teszi az adatok hatékonyabb feldolgozását és a számítási teljesítmény optimalizálását. A köteg méretét (batch size) általában a memóriakapacitás és a modell paraméterei alapján határozzák meg. A kis kötegméret gyorsabb visszacsatolást biztosít az algoritmus számára, amely előnyös lehet a finomhangolás során, míg a nagyobb kötegméret stabilabb és megbízhatóbb becslést eredményez, de több memóriát igényel, és gyengébb általánosításhoz vezet. A kötegméret kiválasztása tehát kulcsfontosságú a modell teljesítménye és hatékonysága szempontjából. A kötegelt feldolgozást nemcsak a gépi tanulásban, hanem a hagyományos adatfeldolgozási feladatokban is használják, például a tranzakciófeldolgozásban és a nagyméretű adathalmazok elemzésében. A kötegelt feldolgozás lehetővé teszi a párhuzamos adatfeldolgozást, amely növeli a rendszer áteresztőképességét és csökkenti a feldolgozási időt.

4. Hivatkozások:

• Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. "Deep Learning." MIT Press, 2016.
• https://en.wikipedia.org/wiki/Batch_processing

5. Megjegyzések:

6. Kulcsszavak:

mesterséges intelligencia, gépi tanulás