Masinõpetust

Masinõpetust on Estonian termin, mida kasutatakse mitmesugustes kontekstides ning mis viitab ideedele ja meetoditele, kuidas õpetada või juhendada masinate ja nende algoritmide õppimist. Peamiselt nähakse masinõpetust kui valdkonda, mis uurib, kuidas kavandada treeningprotsesse, valida ja märgistada andmeid ning kujundada tagasiside mehhanisme, et tehisintellekti mudelid õpiksid tõhusamalt ja paremini üldistaksid. Sõltuvalt allikast võib masinõpetust käsitleda sünonüümina masinõppele (machine learning) või laiemana õpetamisvaldkonnana, mis hõlmab ka õpetamisstrateegiaid masinatele.

Tehnilises ja teoreetilises kontekstis hõlmab masinõpetus küsimusi nagu treeningandmete kvaliteet ja koostis, treeningu järjestus ja juhised, aktiivne õppimine ning mehhanismid, mis võimaldavad mudelite koolitust adaptiivsemaks. Masinõpetuse eesmärk on optimeerida õppimisprotsessi, vähendada kulutusi ja suurendada mudelite üldistust ning efektiivsust, eriti suurte andmemahtude ja keerukate mudelite puhul.

Kasutusvaldkonnad hõlmavad tehisintellekti arendust, roboti- ning haridustehnoloogiat. Eestis ja rahvusvaheliselt kasutatakse terminit masinõpetus tihti tehisintellekti ja masinõppe kontekstis, kuigi spetsiifiline tähendus võib sõltuda autorist ja kontekstist.