oppimisalgoritmeista

Oppimisalgoritmit ovat tietokoneohjelmien osia, jotka mahdollistavat järjestelmien oppimisen datasta. Ne eivät ole esiohjelmoituja suorittamaan tiettyä tehtävää tarkasti, vaan ne kehittävät kykyään suorittaa tehtävä havaintojen ja esimerkkien perusteella. Tämän oppimisprosessin aikana algoritmi säätää parametrejaan tai rakennettaan parantaakseen suorituskykyään.

On olemassa useita päätyyppejä oppimisalgoritmeja, jotka eroavat toisistaan käytetyn datan ja tavoitteiden perusteella. Ohjattu oppiminen hyödyntää merkittyä dataa, jossa jokaisella syötteellä on vastaava oikea tuloste. Algoritmi oppii mallintamaan tätä suhdetta. Esimerkkejä ohjatun oppimisen tehtävistä ovat luokittelu ja regressio.

Ohjaamaton oppiminen puolestaan käsittelee merkitsemätöntä dataa, ja algoritmin tehtävänä on löytää piilotettuja rakenteita tai malleja datasta. Klusterointi, jossa data jaetaan ryhmiin samankaltaisuuden perusteella, ja dimensionaalisuuden vähentäminen ovat yleisiä ohjaamattomia oppimistehtäviä.

Vahvistusoppimisessa agentti oppii tekemään päätöksiä vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa. Agentti saa palkintoja tai rangaistuksia teoistaan, ja sen tavoitteena on maksimoida kumulatiivinen palkinto. Tätä lähestymistapaa käytetään usein robotiikassa ja peliteoriassa. Oppimisalgoritmeja sovelletaan laajasti eri aloilla, kuten kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä, suositusjärjestelmissä ja ennakoivassa analytiikassa. Ne ovat tekoälyn ja koneoppimisen perusta.