masinaõppemudelite

Masinaõppemudelid on arvutiprogrammid, mis on loodud õppima andmetest ja tegema prognoose või otsuseid ilma selgesõnalise programmeerimiseta. Need mudelid kasutavad erinevaid algoritme, et tuvastada andmetes mustreid ja seoseid. Õppeprotsessi käigus kohandatakse mudeli parameetreid, et parandada selle jõudlust antud ülesande täitmisel.

Peamised masinaõppemudelite kategooriad hõlmavad juhendatud õppimist, juhendamata õppimist ja tugevdamisõppimist. Juhendatud õppimises kasutatakse märgistatud andmeid, kus igal andmepunktil on eelnevalt teadaolev väljund. Mudel õpib seostama sisendandmeid nende vastavate väljunditega. Juhendamata õppimises töötatakse märgistamata andmetega, kus mudel peab ise avastama andmete struktuuri ja seoseid, näiteks klastrite või alarühmade kaudu. Tugevdusõppimises õpib agent keskkonnaga interakteerides ning positiivse või negatiivse tagasiside (tasu või karistus) alusel oma käitumist optimeerima.

Masinaõppemudelite rakendused on väga laialdased, hõlmates näiteks pildituvastust, looduskeele töötlemist, soovitusmootorite süsteeme, finantsanalüüsi ja meditsiinidiagnostikat. Mudelite valik sõltub lahendatavast probleemist ja andmete olemusest.