• 28.12.21, 09:15

Miks masinõpe laialdast kasutust ei leia?

Masinõppest on kõik kuulnud, kuid hoolimata nende algoritmide edust uurimistöödes ei ole masinõpe praktikas siiski laialdaselt kasutusel. Selleks on konkreetne põhjus ja probleem, mida Tallinna Tehnikaülikooli teadlane Juri Belikov koos teiste teadlastega nüüd lahendada püüab.
TTÜ teadlane Juri Belikov
  • TTÜ teadlane Juri Belikov
  • Foto: Tallinna Tehnikaülikool
Masinõppest (ML – Machine Learning) on kõik kuulnud, kuid hoolimata nende algoritmide edust uurimistöödes ei ole masinõpe praktikas siiski laialdaselt kasutusel. Miks? Vähese kasutuse taga on üks oluline põhjus, mida TTÜ teadlane Juri Belikov koos teiste teadlastega lahendada püüab.

Seotud lood

  • ST
Sisuturundus
  • 27.10.25, 09:00
Tark energiajuhtimine: lahendus volatiilsele turule ja raugevale investeeringu tasuvusele
Päikeseenergia tootmise hoogsa lisandumise tulemusena on energiaturul tekkinud olukord, kus päikesepaisteliste ilmadega langevad elektrihinnad sageli nullilähedaseks või lausa negatiivseks. Seetõttu on viimastel aastatel päikeseparkide investeeringute tasuvus oluliselt vähenenud. See valmistab enim probleeme päikeseparkidele, mille kõrval puudub tarbimine või salvestuslahendus.

Hetkel kuum

Liitu uudiskirjaga

Telli uudiskiri ning saad oma postkasti päeva olulisemad uudised.

Tagasi Tööstusuudised esilehele