koneoppimismenetelmissä
Koneoppimismenetelmät ovat algoritmeja ja tilastollisia malleja, joita tietokonejärjestelmät käyttävät tehtävien suorittamiseen ilman eksplisiittistä ohjelmointia. Ne perustuvat oletukseen, että järjestelmät voivat oppia datasta, tunnistaa kaavoja ja tehdä päätöksiä pienellä ihmisen väliintulolla. Tavoitteena on antaa koneille kyky oppia ja parantaa suorituskykyään ajan myötä kokemuksen perusteella.
Yleisimmät koneoppimisen tyypit ovat ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen ja vahvistusoppiminen. Ohjatussa oppimisessa mallille annetaan merkitty data,
Koneoppimismenetelmiä käytetään laajalti monilla aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, suositusjärjestelmissä, petosten havaitsemisessa ja lääketieteellisessä diagnostiikassa.