Ezt a gyakorlatban kb. így kell elképzelni - képfelismerést például véve:
Hagyományos módszer:
1. Fogj sok ezer képet, mindegyikhez írd le mi van rajtuk.
2. Ezeket taníttasd meg a rendszerrel (ez relatíve nagyon lassú folyamat).
3. Innentől a rendszer már gyorsan felismeri a neki megmutatott képeket.
4. Ha egy új képpel akarod bővíteni/pontosítani a rendszert akkor goto 2...
Az Intel féle megoldásnál a "4. goto 2." pont hagyható el, ha új adatot (ez esetben képet) akarsz vele megtaníttatni akkor nem lesz szükség az összes újra-tanításához.
Az "öntanulás" pedig kvázi marketing, a fentiekből adódik, ha pl. egy képre azt mondja ez 98%, hogy egy macska, és a program úgy van megírva, hogy 95% felett tanulja meg az eddig még nem látott képeket akkor megteszi, ergo "magától tanul". Ilyesmit eddig is lehetett csinálni, csak mindegy egyes plusz képpel növekszik a tanulnivaló így a tanítási idő is.
https://www.ratingraph.com/
