Oppimisalgoritmit

Oppimisalgoritmit ovat tietokonejärjestelmien menetelmiä, joiden avulla ohjelmat parantavat suoritustaan kokemuksen karttuessa. Ne oppivat datasta tekemään ennusteita, luokituksia tai päätöksiä ja soveltuvat monenlaisiin tehtäviin. Tavoitteena on löytää datapisteiden ominaisuuksien ja tulosten välinen suhde, jolloin uudet havainnot voidaan käsitellä aiempien esimerkkien perusteella.

Oppimisalgoritmit jaetaan yleisesti valvottuun oppimiseen, valvomattomaan oppimiseen sekä vahvistusoppimiseen. Valvotussa oppimisessa käytetään merkattuja harjoitusdatasarjoja, jotta malli voi ennustaa tai luokitella uusia havaintoja. Valvomaton oppiminen etsii rakenteita datasta ilman merkintöjä, esimerkiksi ryhmittelyyn tai ulottuvuuksien pienentämiseen. Vahvistusoppimisessa agentti oppii toimimaan vuorovaikutuksessa ympäristön kanssa palkkiojärjestelmän avulla.

Yleisiä esimerkkejä oppimisalgoritmeista ovat lineaarinen ja logistinen regressio, päätöspuut ja satunnaismetsät, tukivektorikoneet sekä k-NN-menettelyt. Klusterointi toteutetaan k-means- tai DBSCAN-tyyleillä, ja ulottuvuuden pienentämiseen käytetään PCA:tä. Syvät neuroverkot sekä muut syväoppimisen mallit ovat keskeisiä monimutkaisissa tehtävissä kuten kuvien ja puheentunnistuksen sekä luonnollisen kielen käsittelyn alueilla.

Oppimisprosessiin kuuluu datan esikäsittely, mallin koulutus ja sen arviointi. On tärkeää erottaa koulutus- ja testidatat sekä optimoida hyperparametrit. Suorituskykyä mitataan esimerkiksi tarkkuudella, herkkyydellä ja F1-arvolla; regressiossa käytetään RMSE- tai MAE-arvoja sekä ROC-AUC:ia luokittelussa. Haasteita ovat liikakasvu (overfitting), alihyödyntäminen (underfitting), datan laatu, vinous sekä mallin tulkittavuus ja laskennalliset kustannukset.