Masinõppimisalgoritm

Masinõppimisalgoritm on arvutiprogramm või protseduur, mida kasutatakse masinõppimissüsteemide ehitamiseks. Need algoritmid õpivad andmetest ja teevad ennustusi või otsuseid ilma selgesõnalise programmeerimiseta. Põhimõtteliselt töötavad masinõppimisalgoritmid, analüüsides suuri andmekogumeid, et tuvastada mustreid ja seoseid. Seejärel kasutavad nad neid tuvastatud mustreid, et täita uusi, varem nägemata ülesandeid. Algoritmid jagunevad laias laastus kolme kategooriasse: juhendatud õppimine, juhendamata õppimine ja tugevdamisõppimine.

Juhendatud õppimisalgoritmid õpivad siltidega andmetest, kus igal sisendil on vastav väljund. Eesmärk on õppida funktsiooni, mis seostab sisendid väljunditega. Levinud juhendatud õppimisalgoritmide hulka kuuluvad lineaarne regressioon, logistiline regressioon ja tugivektorimasinad.

Juhendamata õppimisalgoritmid töötavad siltideta andmetega. Nende eesmärk on tuvastada andmetes peidetud struktuure ja mustreid. Klasterdamine ja dimensioonide vähendamine on näited juhendamata õppimise ülesannetest, mida täidavad sellised algoritmid nagu K-tähendab ja peamine komponentanalüüs (PCA).

Tugevdusõppimisalgoritmid õpivad agenti, kes tegutseb keskkonnas ja saab tasu või karistusi oma tegude eest. Eesmärk on õppida poliitikat, mis maksimeerib kumulatiivset tasu aja jooksul. Q-õppimine on populaarne tugevdamisõppimisalgoritm.

Masinõppimisalgoritme kasutatakse laialdaselt erinevates rakendustes, sealhulgas pildituvastuses, looduskeele töötluses, soovituslikes süsteemides ja finantsprognoosimises. Algoritmi valik sõltub lahendatava probleemi tüübist ja andmete omadustest.