Süvaõpe

Allikas: Vikipeedia
Jump to navigation Jump to search

Süvaõpe (inglise keeles deep learning) on masinõppe meetod, mis põhineb suure hulga andmete kasutusel.[viide?]

Süvaõppe idee on selles, et õppimist korraldatakse kahel tasemel, sellest ka nimetus süvaõpe. Suure hulga näidete põhjal leitakse ülemisel tasemel nende näidete seas küllalt sageli esinevad mustrid. Neid mustreid kasutades, võime öelda, et nende mustrite ehk sisuliselt mõistete’ keeles, kirjeldatakse näited uuesti ära. Nii saadakse hoopis sisukamad ja lühemad näidete kirjeldused. Nüüd saab alumisel tasemel uuesti korraldada õppimist, kuid juba näidete palju paremaid kirjeldusi kasutades.

Näiteks, kui on tegemist nägude äratundmisega, siis ülemisel tasemel võivad tekkida mustritena sellised mõisted nagu nina, silmad, suu, kõrvad jne. Neid uusi mõisteid kasutades ja neid iseloomustades saab siis alumisel tasemel nägusid kirjeldada. Võib näo kohta öelda, näiteks, et see on väikese suu, kõvera ninaga ja suurte kõrvadega vms. Tegelikult ei ole küll põhjust arvata, et arvuti süvaõppe meetodil just sellised mõisted leiab, mis on inimesele omased (nina, suu jne.)

Süvaõppe idee koos näidetega esitas üsna ammu Mihail Bongard oma raamatus masinõppe kohta: M. Bongard. Pattern recognition. Spartan Books; First Edition (1970), mis ilmus nii vene kui inglise keeles. Kuid süvaõppe head rakendused said võimalikuks alles käesoleval sajandil, mil arvutite võimsus on saanud piisavaks.

Viited[muuda | muuda lähteteksti]