masinõppeks

Masinõppeks on eesti keeles väljend, mida kasutatakse kirjeldamaks, et miski on mõeldud masinõppe tarbimiseks või kasutamiseks selle alal. See võib ilmneda märgendustes, kirjeldustes või tehnilistes dokumentides, kui soovitakse täpsustada, et andmestik, tööriist või raamatukogu sobib masinõppega tegelemiseks. Näideteks on "masinõppeks mõeldud andmestik" või "masinõppeks kasutatav raamistik".

Masinõpe on arvutuslik lähenemine, mille eesmärk on luua mudelid andmete põhjal järelduste või prognooside tegemiseks. Peamised lähenemisviisid on juhendatud (supervised) õppimine, juhendamata (unsupervised) õppimine ning tugevdav (reinforcement) õppimine. Protsess hõlmab andmete kogumist, eeltöötlust, mudelite valikut, koolitamist, hindamist ja juurutamist. Levinud algoritmid hõlmavad lineaarset ja logistilist regressiooni, otsustuspuude, ning närvivõrke ja sügavõpet.

Praktikas on oluline valida sobiv hindamiskomponent: jagada andmed treening-, valideerimis- ja testkomplektide vahel ning vältida ületõstmist (overfitting) ning jälgida mudelite üldistust. Kvaliteetse tulemuse saavutamiseks on vaja hästi märgistatud ja mitmekesist andmekogu. Tööriistad ja raamatukogud pakuvad juhiseid ning võimaldavad mudelite arendamist ja juurutamist. Väljakutsed hõlmavad andmete privaatsust, eetikat ja läbipaistvust ning mudelite reproduceeritavust.