Masinõppimisalgoritme

Masinõppimisalgoritmid on arvutiprogrammid, mis võimaldavad arvutisüsteemidel õppida andmetest ilma otsese programmeerimiseta. Need algoritmid tuvastavad andmetes mustreid ja teevad otsuseid või prognoose nende mustrite põhjal. Masinõppimist saab jagada kolmeks peamiseks tüübiks: juhendatud õppimine, juhendamata õppimine ja tugevdamisõppimine.

Juhendatud õppimises kasutatakse märgistatud andmekogumeid, kus iga sisend on seotud õige väljundiga. Algoritmi eesmärk on õppida funktsioon, mis seostab sisendid väljunditega. Näiteks võib juhendatud õppimist kasutada piltide klassifitseerimiseks (näiteks kasside ja koerte eristamiseks) või e-kirjade spämmiks märkimiseks. Levinud juhendatud õppimise algoritmide hulka kuuluvad lineaarne regressioon, logistiline regressioon ja tugivektorid.

Juhendamata õppimises kasutatakse märgistamata andmeid. Algoritmi eesmärk on avastada andmetes peidetud struktuur või mustrid. Seda kasutatakse sageli andmete klasterdamiseks (sarnaste andmete rühmitamiseks) või anomaaliate tuvastamiseks. K-keskmiste klasterdamine ja peamine komponentanalüüs (PCA) on näited juhendamata õppimise algoritmidest.

Tugevdusõppimine hõlmab agenti, kes õpib keskkonnaga suhtlemise kaudu. Agent saab preemiaid või karistusi oma tegevuse eest ja selle eesmärk on maksimeerida kogunenud preemiat. Seda meetodit kasutatakse sageli mängude mängimiseks, robotite juhtimiseks ja ressursside optimeerimiseks. Q-õppimine on üks tuntumaid tugevdamisõppimise algoritme. Masinõppimisalgoritmid on tänapäeval paljude tehnoloogiate aluseks, alates soovitusmootoritest kuni autonoomsete sõidukiteni.