tekoälymenetelmiä

Tekoälymenetelmiä ovat joukko algoritmeja ja tekniikoita, joita käytetään luomaan järjestelmiä, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka tyypillisesti vaativat ihmisen älykkyyttä. Näitä tehtäviä ovat esimerkiksi oppiminen, ongelmanratkaisu, päätöksenteko ja havainnointi.

Yksi yleisimmistä tekoälymenetelmien luokista on koneoppiminen. Koneoppimisessa järjestelmät oppivat datasta ilman eksplisiittistä ohjelmointia. Tämä voidaan jakaa edelleen ohjattuun oppimiseen, jossa malli opetetaan merkityllä datalla, ja ohjaamattomaan oppimiseen, jossa malli etsii kuvioita merkitsemättömästä datasta. Syväoppiminen on koneoppimisen alalaji, joka hyödyntää keinotekoisia neuroverkkoja, joissa on useita kerroksia.

Toinen tärkeä tekoälymenetelmien ryhmä on luonnollisen kielen käsittely (NLP). NLP-menetelmät mahdollistavat tietokoneiden ymmärtää, tulkita ja tuottaa ihmisten kieltä. Tätä käytetään esimerkiksi puheentunnistuksessa, konekääntämisessä ja sentimenttianalyysissä.

Tekoälyyn kuuluvat myös asiantuntijajärjestelmät, jotka jäljittelevät ihmisasiantuntijan päätöksentekokykyä tietyllä alalla. Logiikkapohjaiset menetelmät, jotka perustuvat symboliseen päättelyyn ja sääntöihin, ovat myös osa tekoälyn työkalupakkia. Lisäksi vahvistusoppiminen on menetelmä, jossa agentti oppii tekemään päätöksiä vuorovaikutuksessa ympäristönsä kanssa maksimoidakseen palkkionsa. Nämä menetelmät ovat keskeisiä nykyaikaisen tekoälyn kehityksessä.