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 seostab sisendeid väljunditega. Levinud algoritmide hulka kuuluvad lineaarne regressioon, logistlik regressioon, tugivektorid ja otsustuspuud.

Juhendamata õppimises ei ole andmetel märgiseid. Algoritm peab ise leidma andmetes struktuuri või mustreid. Klasterdamine ja dimensiooni vähendamine on selle kategooria tüüpilised ülesanded, mida lahendatakse näiteks K-keskmiste või peamiste komponentide analüüsi abil.

Tugevdusõppimine hõlmab agenti, kes õpib keskkonnas tegutsedes, saades tasusid või karistusi oma tegevuste eest. Eesmärk on maksimeerida kogutud tasu. Selles valdkonnas kasutatakse sageli Q-õppimist ja sügav tugevdamisõppimist.

Masinõppemeetodid leiavad rakendust paljudes valdkondades, sealhulgas pildituvastus, looduskeele töötlemine, soovituslikud süsteemid, finantstehingute analüüs ja meditsiinidiagnostika. Nende meetodite areng on viimastel aastatel kiirenenud tänu suuremate andmekogude kättesaadavusele ja arvutusvõimsuse kasvule.