Masinõpe ja Andmekaeve Konstantin Tretjakov (kt@ut.ee) EIO õppesessioon 7. november, 2010

Ülesanne: Numbrite tuvastus 3 4 8 1 8 Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Ülesanne: Numbrite tuvastus 100 28px 255 28px Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Ülesanne: Numbrite tuvastus Sisendfail: http://kt.pri.ee/eio/ml/digits.test Iga rida = üks pilt (kokku 1000 rida) Esimene number igas reas on 0 Edasi järgnevad 28x28 (784) numbrit 0..255 - pildi pikslid kirjutatud välja veergude kaupa Näitekood: http://kt.pri.ee/eio/ml/digits.cpp Väljundfail: Iga rida = üks number – vastaval pildil olev arv Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Lähima naabri meetod Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

K-lähima naabri meetod Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Teisi meetodeid? Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Teisi meetodeid? Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Üldiselt Arvuti analüüsib andmeid ning “treenib” ennast nende andmete “järgi” otsuseid teha. Paljud algoritmid põhinevad mustrite otsingul. Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi http://www.youtube.com/watch?v=KPkbTY1TM4c Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Kokkuvõte Masinõpe on andmete põhjal ennustuste ja otsuste tegemine. Masinõpe lubab luua väga arukat käitumist. Kaasaegsete protsessorite ja andmemahtudega saab automatiseerida asju mis veel hiljuti olid mõeldamatud. Masinõpe ja andmekaeve spetsialistid on juba praegu ühed nõutumatest. Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010

Moraal Õppige matemaatikat Õppige informaatikat Optimiseerimine Lineaaralgebra Tõenäosusteooria Õppige informaatikat Efektiivsed algoritmid ja andmestruktuurid Suured andmed Paralleliseerimine Masinõpe ja Andmekaeve 7.11.2010