koneoppimismallia

Koneoppimismalli, suomeksi myös koneoppimismalli, on tietokoneohjelman tai järjestelmän, joka on koulutettu tunnistamaan kuvioita ja tekemään ennusteita tai päätöksiä datan perusteella. Se on pohjimmiltaan matemaattinen esitys, joka on opittu suuresta määrästä esimerkkidataa. Kun malli on koulutettu, sitä voidaan käyttää uuden, aiemmin näkemättömän datan analysointiin.

Koneoppimismallit ovat keskeisiä monissa tekoälyn sovelluksissa. Ne mahdollistavat esimerkiksi kuvantunnistuksen, puheentunnistuksen, luonnollisen kielen käsittelyn ja suositusjärjestelmät. Mallin rakentaminen alkaa datan keräämisellä ja esikäsittelyllä. Tämän jälkeen valitaan sopiva algoritmityyppi, kuten regressio, luokittelu tai klusterointi, riippuen ratkaistavasta ongelmasta.

Koulutusprosessissa algoritmi säätää mallin sisäisiä parametreja iteratiivisesti niin, että mallin ennusteet vastaavat mahdollisimman hyvin todellista dataa. Tavoitteena on minimoida virhe tai ero mallin tuottaman tuloksen ja oikean tuloksen välillä. Kun malli on koulutettu, sen suorituskykyä arvioidaan testaamalla sitä uudella datalla. Jos suorituskyky ei ole riittävä, mallia voidaan hienosäätää tai kouluttaa uudelleen suuremmalla tai laadukkaammalla datalla. Koneoppimismallien avulla voidaan automatisoida monimutkaisia tehtäviä ja löytää piileviä yhteyksiä suurista tietomääristä.