koneoppimismalli

Koneoppimismalli on tilastollinen malli, jonka tarkoituksena on oppia havaintoaineistosta ja tehdä ennusteita tai päätöksiä uusien, aiemmin näkemättömien tietojen perusteella. Malli kuvaa datan rakenteen ja säännöt, joita käytetään syötteen muuntamiseen ulostuloksi. Algoritmi puolestaan on menetelmä tai prosessi, jolla mallin parametrit opetetaan.

Käyttökohteita ovat esimerkiksi luokittelu, regressio, klusterointi sekä suositusjärjestelmät ja anomalioiden havaitseminen. Eri tehtäviin sovelletaan erilaisia malleja ja arviointimetriikoita.

Oppiminen etenee datan käsittelystä. Prosessi koostuu datan keräämisestä ja esikäsittelystä, ominaisuuksien muokkauksesta, koulutuksesta sekä arvionnasta valikoitujen joukkojen avulla. Datan jaon periaate on opetus-, validaatio- ja testijoukkojen käyttöönotto. Hyperparametrien säätö sekä valinta parhaan suorituskyvyn ja yleistymisen välillä kuuluvat olennaisesti.

Yleisimpiä malleja ovat lineaariset mallit kuten lineaarinen ja logistinen regressio, naapuriperusteiset mallit kuten k-nearest neighbors, päätöspuut, satunnaismetsät ja gradienttien boosting -mallit sekä neuroverkot ja syväoppiminen.

Haasteisiin kuuluu ylikoulutus, havainnoinnin vinoumat, datan laatu ja edustavuus sekä tulkinnan vaikeus. Mallien käyttöönotossa on tärkeää huomioida eettiset ja oikeudelliset näkökulmat sekä kehittää seuranta- ja vääristymien hallintaa sekä mallin kasvun ja suorituskyvyn valvontaa.