Koneoppimismallien

Koneoppimismallit ovat algoritmeja tai järjestelmiä, jotka pystyvät oppimaan datasta ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu jokaista tehtävää varten. Ne tunnistavat datasta malleja ja tekevät ennusteita tai päätöksiä uusien, aiemmin näkemättömien tietojen perusteella. Prosessi alkaa datan keräämisellä ja esikäsittelyllä, jonka jälkeen malli koulutetaan tällä datalla. Koulutusvaiheessa mallin parametreja säädetään siten, että se pystyy mahdollisimman tarkasti suorittamaan sille asetetun tehtävän, kuten luokittelun, regressiokäyrän sovittamisen tai klusteroinnin.

Erilaisia koneoppimismalleja on useita, ja ne voidaan jakaa karkeasti ohjattuun oppimiseen, ohjaamattomaan oppimiseen ja vahvistusoppimiseen. Ohjatussa oppimisessa malli opetetaan käyttämällä merkittyä dataa, jossa syötteisiin liittyy oikeat vastaukset. Ohjaamattomassa oppimisessa malli etsii rakenteita ja suhteita merkitsemättömästä datasta. Vahvistusoppimisessa malli oppii yrityksen ja erehdyksen kautta saamalla palkintoja tai rangaistuksia suorittamistaan toimista.

Koneoppimismallien sovellusalueita ovat muun muassa kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely, suositusjärjestelmät ja lääketieteellinen diagnostiikka. Mallien tehokkuus riippuu suuresti käytetyn datan laadusta ja määrästä sekä sopivan mallityypin valinnasta. Mallien arviointi suoritetaan yleensä testidatan avulla, jotta varmistetaan niiden yleistyskyky ja vältetään ylisovittuminen.