"Hesaplamalı Öğrenme Teorisi" (Computational Learning Theory), yapay zeka ve makine öğrenme alanında kullanılan bir teorik çerçevedir. Bu teori, bilgisayarlar tarafından belirli görevleri öğrenme yeteneğini anlamak ve analiz etmek için kullanılır. Temel olarak, bilgisayarların veriye dayalı deneyimlerle nasıl öğrenebileceği ve hangi koşullarda bu öğrenmenin gerçekleşebileceği konularını ele alır.

Hesaplamalı Öğrenme Teorisi, birçok makine öğrenme algoritmasının teorik temellerini sağlar ve bu algoritmaların ne tür verilere ve ne kadar veriye ihtiyaç duyduğunu incelemeye yardımcı olur.

Kaynaklar

50 AI terms

İlgili Terimler