masinõppemeetodites
Masinõppemeetodid on arvutiteaduse valdkond, mis tegeleb algoritmide ja mudelite loomisega, mis võimaldavad arvutisüsteemidel õppida andmetest ja teha ennustusi või otsuseid ilma otsese programmeerimiseta. Need meetodid jagunevad peamiselt kolme kategooriasse: juhendatud õppimine, juhendamata õppimine ja tugevdamisõppimine.
Juhendatud õppimises kasutatakse märgistatud andmeid, kus igal sisendil on vastav väljund. Eesmärk on õppida funktsioon, mis
Juhendamata õppimises ei ole andmetel märgiseid. Algoritm peab ise leidma andmetes struktuuri või mustreid. Klasterdamine ja
Tugevdusõppimine hõlmab agenti, kes õpib keskkonnas tegutsedes, saades tasusid või karistusi oma tegevuste eest. Eesmärk on
Masinõppemeetodid leiavad rakendust paljudes valdkondades, sealhulgas pildituvastus, looduskeele töötlemine, soovituslikud süsteemid, finantstehingute analüüs ja meditsiinidiagnostika. Nende