Masinõpe

masinõpe

Masinõpe on meetod, mille abil arvutid õpivad mustreid ja seaduspärasusi andmetest, ilma et iga sammu peaks inimene täpselt programmeerima. Selle aluseks on andmestik, mille põhjal mudel proovib teha prognoose või klassifikatsioone. On erinevaid lähenemisi: juhendatud õppimine, juhendamata õppimine ja tugevdamisõpe, olenevalt sellest, kas andmetel on sildid või mitte. Treeningprotsessis jagatakse tavaliselt andmed treening- ja testkomplektideks, et hinnata mudeli üldistust uuele infole. Oluline mõiste on üleõppimine, kui mudel lihtsalt meelde jätab treeningandmed ja ei toimi hästi uute andmetega. Teine keerukus on andmete kvaliteet: kui andmed on ebatäpsed või kallutatud, õpib mudel ka ebatäpsusi. Masinõpet kasutatakse laialdaselt pildituvastuses, häälitehnoloogias ja meditsiinilistes analüüsides, kus see aitab tuvastada mustreid kiiremini kui inimene. Sellised süsteemid ei ole mõtetud mustrite avastajad, vaid vajavad inimeste jälgimist ja tõlgendamist. Kui neid põhimõtteid järgida, võib masinõpe parandada otsuste tegemist ja kättesaadavust paljudes valdkondades.