Koneoppiminen on tekoälyn haara, jossa tietokoneet johtavat kuvioita datasta sen sijaan, että jokainen sääntö ohjelmoitaisiin erikseen. Tehtävästä riippuen mallit oppivat merkityistä esimerkeistä (ohjattu oppiminen), merkitsemättömästä datasta (ohjaamaton oppiminen) tai palkkioiden kautta (vahvistusoppiminen). Sovelluksia ovat roskapostisuodattimista ja kysyntäennusteista tuotesuosituksiin. Laatu riippuu vahvasti koulutusdatan määrästä ja laadusta.
Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.
Aloita demoSyväoppiminen on koneoppimisen haara, joka käyttää tekoälyn keinotekoisia neuroverkkoja, joissa on monta kerrosta. Tällaiset verkot oppivat suurista datamääristä, mitkä piirteet ovat tärkeitä – kuvien reunoista tekstien merkityssuhteisiin. Syväoppiminen on nykyisten kielimallien, kuvan- ja puheentunnistuksen sekä konekäännöksen perusta, ja se vaatii yleensä paljon laskentatehoa ja koulutusdataa.
Ohjatussa oppimisessa malli oppii esimerkeistä, joiden oikea vastaus tunnetaan jo, kuten sähköposteista, jotka on merkitty ”roskaposti” tai ”ei roskaposti”. Niistä se johtaa sääntöjä, joilla uudet, ennen näkemättömät tapaukset luokitellaan tai arvoja ennustetaan. Tyypillisiä tehtäviä ovat luokittelu ja regressio; suurin osa työstä menee siistin luokitellun datan luomiseen.
Ohjaamattomassa oppimisessa malli saa dataa ilman ennalta määriteltyjä oikeita vastauksia ja etsii rakenteita itse. Tyypillisiä menetelmiä ovat klusterointi, joka ryhmittelee samankaltaisia tietueita, ja ulottuvuuksien vähentäminen, joka tiivistää monta piirrettä muutamaksi olennaiseksi. Organisaatiot käyttävät sitä asiakassegmenttien löytämiseen tai epätavallisten tapahtumien havaitsemiseen; löydetyt ryhmät on sen jälkeen annettava alan asiantuntijoiden tulkittaviksi.
Vahvistusoppiminen on koneoppimisen osa-alue, jossa agentti oppii yrityksen ja erehdyksen kautta. Se toimii ympäristössä, saa palkkioita hyvistä tuloksista ja rangaistuksia huonoista ja kehittää näin strategian, joka maksimoi sen kokonaispalkkion. Tunnettuja esimerkkejä ovat ohjelmat, jotka hallitsevat lautapelejä, kuten gon, robottien ohjaus ja kielimallien hienosäätö ihmisten arvioiden perusteella.
