A gépi tanulás (ML) egy összetett, de logikailag felépített folyamat, amely során a számítógépek megtanulják a mintákat az adatokban, és ezen tudás alapján képesek jóslatokat tenni új, korábban nem látott információkra. Ebben a részletes áttekintésben egy konkrét példán keresztül – mérgező kommentek automatikus felismerése – mutatjuk be a teljes betanítási folyamatot.
A gépi tanulás betanítási folyamatának lépései
A probléma meghatározása
Mielőtt bármilyen gépi tanulási megoldásba fogunk, alapvető kérdést kell feltennünk: milyen kérdésre keresünk választ? A konkrét példánkban egy weboldalon naponta több ezer hozzászólás érkezik, és szükség van egy automatizált rendszerre, amely kategorizálja a kommenteket és azonosítja a potenciálisan mérgező tartalmakat.
Ez egy tipikus felügyelt tanulási (supervised learning) feladat, ahol címkézett példákat használunk a modell betanításához. A rendszernek meg kell tanulnia megkülönböztetni a “mérgező” és “nem mérgező” kommenteket.
1. Adatgyűjtés
Az első és talán legkritikusabb lépés az adatok beszerzése. Esetünkben ez a weboldalon korábban közzétett hozzászólásokat jelenti. Az adatok minősége közvetlenül meghatározza a modell teljesítményét – ahogy a mondás tartja: “śmét be, szemét ki“.
A minőségi adatok jellemzői:
Releváns: kapcsolódik a megoldandó problémához
Hiányzó értékek minimális száma
Megfelelő reprezentáció az különböző kategóriákból
Megbízható forrásból származik
2. Adatok előkészítése és tisztítása
A nyers adatok ritkán használhatók közvetlenül a gépi tanulásban. Az előkészítési folyamat több lépést tartalmaz:
Adattisztítás
Hiányzó értékek kezelése
Duplikátumok eltávolítása
Zavaró zaj kiszűrése
Adattípusok konvertálása
Címkézés
A felügyelt tanuláshoz címkézett példákra van szükség. Esetünkben minden kommenthez hozzá kell rendelni egy címkét: “mérgező” vagy “nem mérgező”. Ez a folyamat gyakran emberi moderátorok munkáját igényli.
Fontos megjegyzés: Még emberek számára sem mindig könnyű eldönteni, hogy egy hozzászólás mérgező-e. Két moderátornak eltérő véleménye lehet ugyanarról a kommentről, ezért nem várhatjuk el az algoritmustól a 100%-os pontosságot.
3. Algoritmus kiválasztása
A megfelelő algoritmus kiválasztása kritikus fontosságú a sikeres modell építéséhez. Nincs olyan algoritmus, amely minden problémára a legjobb lenne. A választás függ:
A probléma típusától (osztályozás, regresszió, klaszterezés)
Az adatok természetétől és mennyiségétől
A teljesítmény követelményektől
Az értelmezhetőség fontosságától
Példánkban szöveges osztályozási feladatot oldunk meg, amihez jól használható a Google Cloud AutoML Natural Language vagy más természetes nyelvfeldolgozó algoritmus.
4. Adatok felosztása
A modell helyes tanulásához az adatokat három részre kell osztani:
Adatok felosztása gépi tanulásban
Tanítóhalmaz (Training Set) – 60-70%
Ez az adatrész, amivel a modell “lát” és tanul. Itt ismeri meg a mintákat és összefüggéseket.
Validációs halmaz (Validation Set) – 15-20%
A hiperparaméterek hangolására használjuk. Ez segít megtalálni a modell optimális beállításait és elkerülni a túltanulást (overfitting).
Teszthalmaz (Test Set) – 15-20%
Csak a betanítás után lép a képbe. Olyan adatokon teszteljük vele a modell teljesítményét, amelyeket még soha nem látott.
5. A modell betanítása
A tényleges betanítási folyamat során a modell fokozatosan javítja képességeit. Ez egy iteratív ciklus:
Adatok bemenet: A modell megkapja a tanítóhalmazt
Predikció generálása: Tippeket ad a kimenetekre
Hiba mérése: Összeveti a predikciókat a valós címkékkel
Paraméterek frissítése: A hibák alapján javítja belső beállításait
Ismétlés: A ciklus újraindul
A tanulás során a modell egyre pontosabbá válik, ahogy több iteráción megy keresztül.
6. Túltanulás és alultanulás kezelése
Overfitting (Túltanulás)
Akkor fordul elő, amikor a modell túl jól illeszkedik a tanítóadatokhoz, de rosszul teljesít új adatokon. Okai:
Túl bonyolult modell
Túl kevés tanítóadat
Túl sok tanítási iteráció
Underfitting (Alultanulás)
A modell túl egyszerű ahhoz, hogy megragadja a lényeges mintákat, ezért mind a tanító-, mind a tesztadatokon rosszul teljesít.
7. Modell értékelése
A betanított modellt objektív mérőszámokkal kell értékelni. A legfontosabb fogalmak:
Téves pozitívok (False Positive)
Amikor a modell mérgezőnek jelöl egy valójában ártalmatlan kommentet. Esetünkben ez azt jelenti, hogy egy normális hozzászólást tévesen spam-nek minősít.
Téves negatívok (False Negative)
Amikor a modell nem jelöl meg egy valójában mérgező kommentet. Ez sokkal veszélyesebb, mert a káros tartalom megjelenhet a platformon.
Összefoglaló táblázat – Confusion Matrix
A modell teljesítményét confusion matrix segítségével vizualizálhatjuk:
Valójában mérgező
Valójában ártalmatlan
Mérgezőnek jelölt
Helyes pozitív (TP)
Téves pozitív (FP)
Ártalmatlannak jelölt
Téves negatív (FN)
Helyes negatív (TN)
8. Újságírói és etikai értékelés
A technikai értékelés mellett újságírói és etikai szempontok is fontosak:
Valóban új információt nyújt-e a modell?
Mennyire hírértékűek az eredmények?
Megerősíti-e a meglévő hipotéziseket, vagy új perspektívákat nyit?
Kinek használ és kinek árthat a rendszer alkalmazása?
Következtetések
A gépi tanulás betanítása strukturált, többlépéses folyamat, amely gondos tervezést és végrehajtást igényel. A kulcsfontosságú tanulságok:
Az adatok minősége minden másnál fontosabb
Nincs univerzális algoritmus – minden feladathoz a legmegfelelőbbet kell választani
A helyes adatfelosztás elengedhetetlen az objektív értékeléshez
A túl- és alultanulás egyensúlyát kell megtalálni
Az eredmények kritikus értékelése technikai és etikai szempontból egyaránt szükséges
A gépi tanulás nem varázsütés – egy találgatási folyamat a tanultak alapján, amely hibázhat. A siker kulcsa a folyamat minden lépésének gondos végrehajtása és a megfelelő elvárások kialakítása.
Az agyunk bosszúra van huzalozva, mert evolúciós szempontból a „ha bántanak, visszaütünk” stratégia sokáig védett minket.
Az amygdala (félelem- és haragközpont) aktív, amikor sérelmet érzünk, és ez bekapcsolhatja a „fight or flight” módot.
A prefrontális kéreg (ami a racionális döntésekért felel) ilyenkor kicsit szabira megy, szóval az érzelmeink vezetnek.
2. Mi történik, amikor megbocsátunk?
Biokémiailag csökken a stresszhormon (kortizol) szint, és nő a dopamin + oxitocin (ezek a jófej hormonok).
A testünk fellélegzik, mert nem cipeljük tovább a harag súlyát.
Pszichológiailag helyreáll a kontrollérzés: nem a másik ember tettei határozzák meg a közérzetünket.
3. Kétféle megbocsátás:
Döntés alapú: „Oké, elengedem, mert nekem jobb így.” Ez lehet anélkül, hogy bármit éreznél a másik iránt.
Érzelmi alapú: mélyebb, belső változás — itt tényleg elhalványul a sérelem, és nem kapkod fel a szíved, ha meglátod a másikat a boltban.
4. Miért fontos?
A krónikus harag szív- és érrendszeri problémákat, alvászavart, depressziót okozhat.
Megbocsátás nem egyenlő a felejtéssel vagy felmentéssel — ez nem arról szól, hogy „amit tettél, az oké volt”, hanem hogy „nem engedem, hogy tovább uralja az életem”.
5. A nehéz igazság: Megbocsátani nem mindig érdemes, főleg ha a másik folyamatosan bánt. Ilyenkor inkább határokat húzni a mentális egészséged védelmében a win.
A Megbocsátás Edzésterve
1. Bemelegítés – Tudatosítás
Cél: Megérteni, mit is cipelsz magaddal.
Írj egy listát arról, mi az, ami még mindig fáj.
Ne szépíts, a nyers őszinteség itt gyógyító.
Nevezd meg az érzéseidet (düh, csalódás, félelem, megalázottság). Ez a lépés az önismereti izmaidat melegíti be.
2. Nyújtás – Perspektívaváltás
Cél: Kitágítani a nézőpontodat, hogy ne ragadj bele a sérelembe.
Írd le, szerinted a másik miért cselekedett úgy. (Ez nem mentség, csak térkép.)
Képzeld el, hogy te egy filmrendező vagy, és a jelenetet több szereplő szemszögéből újravágod. Ez a gyakorlat csökkenti az amygdala túlpörgését.
3. Erősítés – Érzelmi kiengedés
Cél: Az elnyomott feszültség levezetése.
Írj egy „nem elküldendő levelet” az illetőnek, minden benne lévő dühöddel.
Kiabálj egy párnának, vagy menj futni, bokszolni.
Használhatsz „szerepcserés” pszichodráma gyakorlatot is: te leszel ő, és elmondod magadnak, amit ő mondana.
4. Kardió – Megbocsátási döntés
Cél: Tudatosan meghozni a döntést, hogy elengeded a sérelmet.
Mondd ki magadban: „Nem a másik miatt, hanem magam miatt bocsátok meg.”
Képzeld el, ahogy egy kő a kezedből a folyóba esik, és a víz elviszi. Ez a vizuális technika hat az idegrendszeredre.
5. Regeneráció – Új határok
Cél: Megóvni magad a jövőbeli sérülésektől.
Határozd meg, milyen kapcsolatot tartasz fenn az illetővel (ha egyáltalán).
Kommunikáld az új szabályokat (akár magadban, akár nyíltan). Ez segít, hogy a megbocsátás ne jelentsen visszatérést a régi mintához.
FONTOS TUDNI: Ha nagyon mély a sérelem, érdemes fokozatos megbocsátásban gondolkodni — először csak a harag intenzitását csökkented, a teljes elengedés később jön.
Szellem Laci – A magyar underground titokzatos fenegyereke
Van egy név, amit ha kimondanak a magyar alter, punk, és underground körökben, mindenki egy pillanatra elhallgat: Szellem Laci. Ő az a figura, aki sosem akart reflektorfénybe kerülni, mégis legendává vált. Egyesek szerint csak városi legenda, mások látták őt régi romkocsmák sötét sarkaiban verseket szavalni, megint mások szerint ma is épp egy elhagyott gyárépületben fújja a falfestéket, miközben bakelitről szól a magyar punk aranykora.
De ki az a Szellem Laci, és miért emlegetik úgy, mintha félig valóságos, félig túlvilági figura lenne?
A kezdetek: graffiti, versek és zaj
Szellem Laci a kilencvenes évek Budapestjében bukkant fel először – vagy legalábbis a neve. Eleinte csak egy-egy graffitiből ismerték: „Szellem Laci járt itt”, „Laci figyel”, „Ne higgy a rendszernek – SL” feliratok jelentek meg gangok falain, metrómegállókban, panelházak liftjeiben. Aztán jöttek a fénymásolt versfüzetek, amit néha reggeli buszokon hagyott ott, néha kocsmák vécéjében találták meg őket, kézzel írt, dühös, mégis gyengéd szövegekkel:
„Én vagyok az, aki az árnyékból ír, nem kérek tapsot, csak hallj meg, ha sír az utca, a beton, a fal, a kezed – Laci vagyok, szellem, nem leszek neved.”
Amit tudni vélsz róla – és amit nem
Senki sem tudja pontosan, hány éves. Egyesek szerint a Kultiplex zárása után eltűnt évekre, mások szerint Berlinben volt, sőt, még Spanyolországban is feltűnt egy anarchista zenei fesztiválon. Volt, aki állította, hogy látta őt egy Csernobilhoz közeli művésztelepen. De bármikor felbukkan, ugyanazt hozza: nyers őszinteséget, szabadságvágyat és azt az érzetet, hogy „ez a csávó még mindig kívül áll a rendszeren”.
Zene vagy nem zene? Szellem Laci és az „antikoncert”
Laci híres volt arról, hogy soha nem adott hivatalos koncertet. Inkább csak megjelent egy rendezvényen, leült egy elhagyatott sarokba, elővett egy diktafont, és onnan szóltak a szövegei. Máskor egy kazettás magnóról játszott le egy saját felvételt – zörejekkel, lélegzetvétellel, háttérben vonatdübörgéssel. A közönség meg csak állt, nézett, és nem tudta eldönteni: ez most előadás, happening, vagy csak egy ismeretlen művész összeomlása a nyilvánosság előtt?
Idézetek tőle (vagy róla?)
„Nem én vagyok a forradalom. Csak azt mondom, hogy baromi jól állna neked is.”
„Ha látod a falamon a nevem, nem grafitiztem – csak megjelentem.”
„A nevem senkié. Szellem vagyok, nem influenszer.”
Hol van most Szellem Laci?
Egy ideje csend van. Legalábbis a felszínen. De a Reddit, a TikTok és a régi alter fórumok újra meg újra feldobják a nevét. Egyesek szerint most is Budapesten él, de igazából senki nem tudja.
Mások úgy tudják, vidéken, egy erdőszéli házban írja az új verseskötetét, ami sosem fog megjelenni. És persze ott a verzió, hogy Szellem Laci mi vagyunk mindannyian, akik néha lázadunk, néha kilógunk, néha csak nem akarunk semmit, csak lenni.
Miért számít ma is?
Mert Szellem Laci egy korszak emléke és egy hozzáállás szimbóluma. Ő nem reklámkampány, nem művi brand, hanem maga az ösztönös, nyers kreativitás. Az a fajta figura, aki emlékeztet minket arra, hogy nem minden kell, hogy pénzzé váljon, nem minden kell, hogy posztolható legyen. Néha elég, ha ott van. A falon. A hangban. A szavak között.
Budapest Central European Fashion Week is set to return for its 16th edition. Taking place between 1–7 September 2025, BCEFW SS26 will present the latest Spring/Summer 2026 collections from leading and emerging designers from Hungary and across the Central European region. This season will continue to highlight the growing international collaborations that make BCEFW a key platform for showcasing the prosperity of Central European fashion. From high-profile runway shows to sustainability-focused initiatives and programs supporting young talents, this edition will bring together industry professionals, buyers, and press from around the world. Stay tuned for an unforgettable week celebrating the future of fashion in Budapest. Official schedule and tickets coming soon!
Szinte SEO | Online Marketing | SEO Szakértő Blog | Keresőoptimalizálás 