Masinõpe ja Andmekaeve

Teema esitlus: "Masinõpe ja Andmekaeve"— Esitluse väljavõte:

1 Masinõpe ja Andmekaeve
Konstantin Tretjakov EIO õppesessioon 7. november, 2010

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

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

4 Ülesanne: Numbrite tuvastus
Sisendfail: Iga rida = üks pilt (kokku 1000 rida) Esimene number igas reas on 0 Edasi järgnevad 28x28 (784) numbrit pildi pikslid kirjutatud välja veergude kaupa Näitekood: Väljundfail: Iga rida = üks number – vastaval pildil olev arv Masinõpe ja Andmekaeve

5 Lähima naabri meetod Masinõpe ja Andmekaeve

6 K-lähima naabri meetod
Masinõpe ja Andmekaeve

7 Teisi meetodeid? Masinõpe ja Andmekaeve

8 Teisi meetodeid? Masinõpe ja Andmekaeve

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

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

11 Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve

12 Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve

13 Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve

14 Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve

15 Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve

16 Rakendusi Masinõpe ja Andmekaeve

17 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

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