Masinõpe (machine learning) oli 2016. aastal haibitsükli tipus. Eesti on ses osas ilmselt veidi taga, aga Eesti masinõppe kokkusaamiste populaarsuse põhjal mitte väga kaugel. Tean oma (mitte ainult tehnoloogiaettevõtetes töötavate) tuttavate kaudu, et huvi selle suuna vastu on märkimisväärne.
Mis on masinõpe?
Wikipediast tõlkides: masinõpe on arvutiteaduse haru, mis annab arvutitele õppimisvõime ilma neid otseselt selleks programmeerimata. Kõige produktiivsem seletus ongi võrdlus programmeerimisega: kui tavalise IT-arenduse puhul teame nii soovitud tulemust (“leia kõige odavam võimalik lennukipilet soovitud päeval”) kui ka viisi selle saavutamiseks (“küsi andmebaasist kõik võimalikud piletid, järjesta hinna järgi kasvavalt ja kuva esimene tulemus”), siis masinõpe ründab tavaliselt selliseid probleeme, kus eesmärk on hästi teada (“leia pildil kõik näod”), aga isegi eksperdid ei oska väga hästi öelda, kuidas sinna jõuda.
Teine kasulik võrdlus on klassikalise statistikaga. Siin on piir hägusem – masinõpe asub arvutiteaduse ja statistika puutepunktis ja statistika on palju laiem ala kui masinõpe –, aga mulle tundub, et masinõpe on rohkem inseneri lähenemine. Mõtlen sellega, et masinõppes on põhiline edu indikaator mudeli kvaliteet (Mitu protsenti vähijuhtumitest suudame mikroskoobipildi pealt tuvastada? Kui suur osa meie väidetud vähihaigetest on tegelikult terved?), aga statistikas interpreteeritavus ja matemaatiline vettpidavus (Mille põhjal otsuse tegime? Kas kõik tehtud eeldu.
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

Cutting Knowledge Date: December 2023
Today Date: 26 Jul 2024

<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Below is an extract from a web page. Evaluate whether the page has a high educational
value and could be useful in an educational setting for teaching from primary school to
grade school levels using the additive 5-point scoring system described below. Points are
accumulated based on the satisfaction of each criterion:
- Add 1 point if the extract provides some basic information relevant to educational top-
ics, even if it includes some irrelevant or non-academic content like advertisements and
promotional material.
- Add another point if the extract addresses certain elements pertinent to education but
does not align closely with educational standards. It might mix educational content with
non-educational material, offering a superficial overview of potentially useful topics, or
presenting information in a disorganized manner and incoherent writing style.
- Award a third point if the extract is appropriate for educational use and introduces key
concepts relevant to school curricula. It is coherent though it may not be comprehensive
or could include some extraneous information. It may resemble an introductory section of
a textbook or a basic tutorial that is suitable for learning but has notable limitations like
treating concepts that are too complex for grade school students.
- Grant a fourth point if the extract highly relevant and beneficial for educational purposes
for a level not higher than grade school, exhibiting a clear and consistent writing style. It
could be similar to a chapter from a textbook or a tutorial, offering substantial educational
content, including exercises and solutions, with minimal irrelevant information, and the
concepts aren’t too advanced for grade school students. The content is coherent, focused,
and valuable for structured learning.
- Bestow a fifth point if the extract is outstanding in its educational value, perfectly suited for
teaching either at primary school or grade school. It follows detailed reasoning, the writing
style is easy to follow and offers profound and thorough insights into the subject matter,
devoid of any non-educational or complex content.
The extract: Masinõpe (machine learning) oli 2016. aastal haibitsükli tipus. Eesti on ses osas ilmselt veidi taga, aga Eesti masinõppe kokkusaamiste populaarsuse põhjal mitte väga kaugel. Tean oma (mitte ainult tehnoloogiaettevõtetes töötavate) tuttavate kaudu, et huvi selle suuna vastu on märkimisväärne.
Mis on masinõpe?
Wikipediast tõlkides: masinõpe on arvutiteaduse haru, mis annab arvutitele õppimisvõime ilma neid otseselt selleks programmeerimata. Kõige produktiivsem seletus ongi võrdlus programmeerimisega: kui tavalise IT-arenduse puhul teame nii soovitud tulemust (“leia kõige odavam võimalik lennukipilet soovitud päeval”) kui ka viisi selle saavutamiseks (“küsi andmebaasist kõik võimalikud piletid, järjesta hinna järgi kasvavalt ja kuva esimene tulemus”), siis masinõpe ründab tavaliselt selliseid probleeme, kus eesmärk on hästi teada (“leia pildil kõik näod”), aga isegi eksperdid ei oska väga hästi öelda, kuidas sinna jõuda.
Teine kasulik võrdlus on klassikalise statistikaga. Siin on piir hägusem – masinõpe asub arvutiteaduse ja statistika puutepunktis ja statistika on palju laiem ala kui masinõpe –, aga mulle tundub, et masinõpe on rohkem inseneri lähenemine. Mõtlen sellega, et masinõppes on põhiline edu indikaator mudeli kvaliteet (Mitu protsenti vähijuhtumitest suudame mikroskoobipildi pealt tuvastada? Kui suur osa meie väidetud vähihaigetest on tegelikult terved?), aga statistikas interpreteeritavus ja matemaatiline vettpidavus (Mille põhjal otsuse tegime? Kas kõik tehtud eeldu.
After examining the extract:
- Briefly justify your total score, up to 100 words.
- Conclude with the score using the format: "Educational score: <total points>"<|eot_id|>
<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

The extract provides basic information on machine learning, introducing key concepts and comparing it to programming and statistics. Although it's coherent and relevant to educational topics, the content may be too complex for primary school students and lacks exercises or solutions. The writing style is clear, but the subject matter is more suited for older grade school students or beyond.

Educational score: 3