Masinaõppealgoritmid

Masinaõppealgoritmid on arvutiprogrammid, mis võimaldavad arvutisüsteemidel õppida andmetest ja teha otsuseid või ennustusi ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Need algoritmid leiavad mustreid ja seoseid suurtest andmehulkadest, et parandada oma jõudlust ülesannete täitmisel aja jooksul. Masinaõppealgoritmid jagunevad peamiselt kolme kategooriasse: juhendatud õppimine, juhendamata õppimine ja tugevdamisõppimine.

Juhendatud õppimise algoritmide puhul kasutatakse treeningandmeid, mis sisaldavad nii sisendandmeid kui ka nende vastavaid väljundeid ehk "õigeid vastuseid". Eesmärk on luua mudel, mis suudab ennustada väljundeid uute, nägemata sisendandmete jaoks. Tüüpilised näited on lineaarne regressioon, logistiline regressioon ja tugivektorid.

Juhendamata õppimise algoritmide puhul antakse algoritmile ainult sisendandmed ilma vastavate väljunditeta. Algoritmi ülesanne on leida andmetest struktuure, mustreid või seoseid. Populaarsed juhendamata õppimise tehnikad hõlmavad klastreidanalüüsi ja dimensioonide vähendamist.

Tugevdamisõppimise algoritmid õpivad tegutsema keskkonnas läbi katse-eksituse meetodi. Agent saab positiivset tagasisidet (auhinna) õigete tegude eest ja negatiivset tagasisidet (karistuse) valede tegude eest, eesmärgiga maksimeerida oma kumulatiivset auhinda. Seda kasutatakse sageli mängude arendamisel ja robotite juhtimisel. Iga algoritm on loodud konkreetsete probleemide lahendamiseks ja nende valik sõltub andmete tüübist ja soovitud tulemusest.