Sobiva headusmõõdu valimine binaarsete klassifitseerimisüles-annete korral
Nimi
Egert Georg Teesaar
Kokkuvõte
Masinõpe on tehisintellekti üks suurimaid harusid, mille ideeks on imiteerida õppimisprotsessi, mida kõik elusorganismid kasutavad igapäevaste probleemidega toimetulemisel. See kasutab õppimiseks sarnaste ülesannete kohta olemasolevaid andmeid. Selle käigus üritab masinõppe algoritm tuvastada erinevaid mustreid,et treenida mudel, mis aitaks hiljem teha üldistusi samalaadsete probleemidega tegelemisel. Üheks masinõppe suunaks on binaarklassifitseerimine. Binaarne klassifitseerimine tegeleb probleemidega, millele leidub ainult kaks võimalikku lahendit ehk klassi. Seega üritab binaarse klassifitseerimisülesande lahendamiseks treenitud mudel ennustada, kas vastav probleem kuulub klassi A või B. Seoses sellega aga tekib küsimus, kas olemasolev mudel on sobilik vastava probleemi lahendamiseks. Seda saab hinnata headusmõõtudega. Käesolev uurimistöö tutvustab, kuidas valida sobivat headusmõõtu binaarsetele klassifitseerimisülesannetele. Töö toob välja erinevaid headusmõõte ning esitab küsimused, mis aitavad kindlaks teha klassifitseerimisprobleemi eesmärgi ning konteksti. Varasemalt on ilmunud mitmeid töid, mis annavad ülevaate erinevatest headusmõõtudest ning nende omadustest, kuid need nõuavad tööde lugejatelt juba teatud eelteadmisi ning jätavad tähelepanuta erinevate mõõtude kasutamisega kaasnevad riskid ning puudujäägid. Samuti ei too need välja kindlat juhist, kuidas mõõtu valida.Seega on antud töö eesmärk aidata sobiva mõõduni jõuda ka inimestel, kellel puuduvad sügavamad teadmised masinõppest.
Lõputöö keel
eesti
Lõputöö tüüp
Bakalaureus - Informaatika
Juhendaja(d)
Mari-Liis Allikivi, Meelis Kull
Kaitsmise aasta
2018