masinõppemeetodid

Masinõppemeetodid on algoritmide ja statistiliste mudelite kogum, mida kasutatakse arvutisüsteemides, et parandada nende jõudlust teatud ülesannete täitmisel ilma, et neid oleks vaja eksplitsiitselt programmeerida. Need meetodid võimaldavad arvutitel õppida andmetest, tuvastada mustreid ja teha ennustusi või otsuseid.

Ühte peamist kategooriat masinõppemeetodites nimetatakse juhendatud õppimiseks. Selles lähenemisviisis antakse algoritmile märgistatud andmekomplekt, kus iga andmepunkt on seotud õige väljundiga. Algoritmi eesmärk on õppida funktsiooni, mis seostab sisendid väljunditega. Populaarsed juhendatud õppimise meetodid hõlmavad lineaarset regressiooni, logistilist regressiooni, tugivektorite masinaid (SVM) ja otsustuspuud.

Teine oluline kategooria on juhendamata õppimine. Siin antakse algoritmile märgistamata andmeid ja selle ülesanne on ise leida andmetes peituvaid struktuure ja mustreid. Juhendamata õppimise ülesanded hõlmavad klastrite moodustamist, kus sarnased andmepunktid rühmitatakse kokku, ja dimensioonide vähendamist, kus andmete keerukust vähendatakse, säilitades samal ajal olulise teabe. K-keskmiste klastrite moodustamine ja peamiste komponentide analüüs (PCA) on näited juhendamata õppimise tehnikatest.

Kolmas kategooria on tugevdamisõppimine. Seda tüüpi õppimises õpib agent tegutsema keskkonnas, saades tasu või karistusi oma tegevuse eest. Eesmärk on maksimeerida kumulatiivset tasu aja jooksul. Tugevdusõppimist kasutatakse sageli mängude mängimisel, robotite juhtimisel ja ressursside optimeerimisel.