Mallioppiminen

Mallioppiminen, tai koneoppiminen, on tekoälyn ala, jossa malleja rakennetaan suurta dataa hyödyntäen. Tavoitteena on oppia ilmiöitä, tehdä ennusteita tai päätöksiä ilman, että jokaiselle tapaukselle kirjoitetaan erillinen sääntö.

Keskeinen jaottelu oppimisessa jakaa sen valvottuun, epävalvottuun sekä vahvistettuun oppimiseen. Valvotussa oppimisessa käytetään merkittyjä dataa ennusteisiin tai luokituksiin. Epävalvotussa etsitään rakenteita ilman merkintöjä. Vahvistetussa toimitaan ympäristön palkkioiden perusteella. Kehitysprosessiin kuuluvat datan keruu, esikäsittely, mallin valinta, koulutus, arviointi ja käyttöönotto.

Yleisimmät menetelmät ovat lineaarinen ja logistinen regressio, päätöspuut ja satunnaismetsät sekä neuroverkot valvotussa oppimisessa. Epävalvotussa oppimisessa yleisiä ovat klusterointi ja ulottuvuuden pienentäminen. Vahvistetussa oppimisessa esimerkiksi Q-oppiminen ja syvä vahvistettu oppiminen.

Data koostuu piirteistä ja mahdollisista vasteista. Jaot koulutus-, validointi- ja testijoukkoihin sekä hyperparametrien virittäminen ovat tavallisia toimenpiteitä. Suoritusmittarit riippuvat tehtävästä: luokittelussa tarkkuus, F1 ja ROC-AUC; regressiossa RMSE tai MAE.

Mallinnusta sovelletaan muun muassa kuvantunnistukseen, luonnollisen kielen käsittelyyn, suositusjärjestelmiin, taloudellisiin ennusteisiin sekä terveydenhuollon diagnostiikkaan ja riskien havaitsemiseen.

Haasteita ovat ylikoulutus, datan laatu ja epäobjektiivisuus sekä mallien tulkittavuus ja eettisyys. Yksityisyyden suoja, oikeudenmukaisuus ja läpinäkyvyys korostuvat, kun mallit vaikuttavat päätöksiin ja ihmisten elämään.