Masjienleer
wetenskaplike studie van algoritmes en statistiese modelle wat rekenaarstelsels gebruik om take uit te voer sonder eksplisiete instruksies / From Wikipedia, the free encyclopedia
Masjienleer (ML) is 'n oorkoepelende term vir die oplossing van probleme waarvoor die ontwikkeling van algoritmes deur menslike programmeerders duur sou wees. In plaas daarvan word die probleme opgelos deur masjiene te help om hul "eie" algoritmes te "ontdek",[1] sonder dat dit nodig is om uitdruklik aangesê te word wat om te doen deur enige mens-ontwikkelde algoritmes.[2] Onlangs kon generatiewe kunsmatige neurale netwerke die resultate van baie vorige benaderings oortref.[3][4] Masjienleerbenaderings is gebaseer op groot taalmodelle, rekenaarvisie, spraakherkenning, e-posfiltrering, landbou en medisyne, waar dit ook te duur sou wees om algoritmes te ontwikkel om die nodige take uit te voer.[5][6]
Die wiskundige fondamente van ML word verskaf deur wiskundige optimering (wiskundige programmering) metodes. Data-ontginning is 'n verwante (parallelle) studieveld, wat fokus op verkennende data-analise deur leer sonder toesig.[8]:vii</ref>[9]
ML word veral gebruik vir die oplossing van besigheidsprobleme, wat bekend staan as voorspellings-analise. Alhoewel nie alle masjienleer statisties gebaseer is nie, is rekenaarstatistiek 'n belangrike bron vir die veld se metodes.