Dysgu peirianyddol

Dysgu peirianyddol yw'r astudiaeth wyddonol o algorithmau a modelau ystadegol sy'n cael eu defnyddio gan systemau cyfrifiadurol i gyflawni tasg benodol, gan ddibynnu ar batrymau a chasgliadau yn lle cyfarwyddiadau penodol. Mae'n cael ei weld fel is-set o ddeallusrwydd artiffisial.

Mae algorithmau dysgu peirianyddol yn adeiladu model mathemategol o ddata sampl a elwir yn " ddata hyfforddi " er mwyn gwneud rhagfynegiadau neu benderfyniadau heb fod wedi'u rhaglennu'n benodol i gyflawni'r dasg. Defnyddir yr algorithmau hyn mewn amrywiaeth eang o gymwysiadau, fel hidlo e-bost a golwg gyfrifiadurol, lle nad yw'n ddichonol i ddatblygu algorithm o gyfarwyddiadau penodol ar gyfer cyflawni'r dasg.

Ceir cysylltiad agos rhwng dysgu peirianyddol ac ystadegaeth gyfrifiadol, sy'n canolbwyntio ar wneud rhagfynegiadau gan ddefnyddio cyfrifiaduron.

Mae'r astudiaeth o optimeiddio mathemategol yn cyflwyno dulliau, theori a meysydd cymhwyso i faes dysgu peirianyddol.

Mae cloddio data yn faes astudiaeth o fewn i ddysgu peirianyddol, ac mae'n canolbwyntio ar ddadansoddi data archwiliadol trwy ddysgu heb oruchwyliaeth.^[2][3]

Yn ei gymhwysiad ar draws problemau busnes, cyfeirir at ddysgu peirianyddol hefyd fel 'dadansoddi rhagfynegol'.

1. ↑ Bishop, C. M. (2006), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, ISBN 978-0-387-31073-2
2. ↑ Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field."^[1]:vii
3. ↑ Friedman, Jerome H. (1998). "Data Mining and Statistics: What's the connection?". Computing Science and Statistics 29 (1): 3–9.