Koneoppiminen
Tekijät
Päivämäärä
2015Koneoppiminen on monipuolinen ja tehokas työkalu erilaisiin tehtäviin. Tässä tutkielmassa on tarkoituksena tutustua sekä ohjatun että ohjaamattoman oppimisen yleisimpiin menetelmiin. Tarkoituksena on käsitellä nämä menetelmät yleisellä tasolla niin, että asiasta tietämätön ymmärtää perusperiaatteet miten eri menetelmät toimivat. Tarkempia yksityiskohtia ja matemaattisia algoritmejä ei tulla käsittelemään. Machine learning is powerfull and versatile tool for a multitude of tasks. The point
of this study is to familiarize oneself with a couple of different methods of both supervised and unsupervised machine learning, so that anyone can understand the basic principles behind the different methods. We will not go into details, nor will we explain the mathematical algorithms behind these methods.
Asiasanat
Metadata
Näytä kaikki kuvailutiedotKokoelmat
- Kandidaatintutkielmat [5358]
Lisenssi
Samankaltainen aineisto
Näytetään aineistoja, joilla on samankaltainen nimeke tai asiasanat.
-
Keinotekoisten neuroverkkojen hyödyntäminen automaattisessa lintujen tunnistamisessa äänen perusteella
Sintonen, Lauri (2018)Tässä tutkielmassa esitellään keinotekoisten neuroverkkojen hyödyntämistä automaattisessa lintujen tunnistamisessa äänen perusteella. Keskeisenä motiivina ovat sekä neuroverkkoihin tutustuminen että lintujen automaattisen ... -
Tracking a rat in an open field experiment with a deep learning-based model
Kantola, Lauri (2021)New artificial neural network methods have changed the way animals are tracked in neuroscience and psychology experiments. The purpose of this thesis is to test the state-of-the-art method of animal tracking DeepLabCut and ... -
Clustering of vocabulary for different levels of Finnish learners of EFL : a content analysis on textbooks
Kujala, Jaakko (2016)Sanaston oppiminen on keskeisimpiä edellytyksiä vieraan kielen oppimiselle, jonka vuoksi vieraiden kielten oppikirjojen tulisi panostaa erityisesti tapoihin, joilla uutta sanastoa opetetaan oppijoille. Semanttinen klusterointi, ... -
Tekoälyn vaikutus työtehtävien muutokseen
Karkulahti, Eemil (2018)Tässä kirjallisuuskatsauksessa tarkastellaan tekoälyn vaikutusta työtehtävien muutokseen. Tekoälyä voidaan hyödyntää jo nyt monin tavoin etenkin rutiininomaisissa ja paljon toistoa sisältävissä työtehtävissä. Samalla ... -
Konvolutionaalisten neuroverkkojen hyödyntäminen automatisoitujen ajoneuvojen kehittämisessä
Hiekkavirta, Jenna (2021)Tekoäly on tällä hetkellä ja tulevaisuudessa merkittävä teknologia, jota pystytään hyödyntämään autonomisessa ajamisessa eri teknologioiden avulla. Tässä kandidaatin tutkielmassa selvitetään sitä, miten konvolutionaalisia ...
Ellei toisin mainittu, julkisesti saatavilla olevia JYX-metatietoja (poislukien tiivistelmät) saa vapaasti uudelleenkäyttää CC0-lisenssillä.