masinõppimisalgoritmide

Masinõppimisalgoritmid on arvutiprogrammid, mis võimaldavad arvutisüsteemidel õppida andmetest ilma otseselt programmeerimata. Need algoritmid tuvastavad andmetes mustreid ja teevad otsuseid või ennustusi nende mustrite põhjal. Peamine eesmärk on luua süsteeme, mis parandavad oma jõudlust kogemuste kaudu.

On olemas mitmeid erinevaid masinõppimisalgoritme, mida saab laias laastus jagada kolme kategooriasse: juhendatud õppimine, juhendamata õppimine ja tugevdamisõppimine. Juhendatud õppimisel kasutatakse märgistatud andmeid, kus sisendandmetele on juba antud õiged väljundid. Algoritmid õpivad siis seostama sisendeid väljunditega. Populaarsed juhendatud õppimisalgoritmid hõlmavad lineaarset regressiooni, logistilist regressiooni ja tugivektor masinaid.

Juhendamata õppimisel ei kasutata märgistatud andmeid. Algoritmid peavad ise leidma andmete struktuuri ja mustreid. Klasterdamine ja dimensioonide vähendamine on selle tüübi levinud ülesanded. K-keskmiste klasterdamine on üks tuntud juhendamata õppimise algoritm.

Tugevdusõppimises õpivad agendid keskkonnaga interakteerudes ja saadud preemia või karistuse põhjal. Nad teevad valikuid, et maksimeerida oma kumulatiivset preemiat aja jooksul. Neurovõrgud ja süvaõppimine on sageli seotud masinõppimisalgoritmide arendamise ja rakendamisega erinevates valdkondades, sealhulgas pildituvastus, looduskeele töötlemine ja soovituslikud süsteemid.