Juhime tähelepanu, et artikkel on rohkem kui viis aastat vana ning kuulub meie arhiivi. Ajakirjandusväljaanne ei uuenda arhiivide sisu, seega võib olla vajalik tutvuda ka uuemate allikatega.
/nginx/o/2017/03/03/6402225t1hcc39.jpg)
Tartu ülikooli arvutiteaduse instituudi doktorandi Kristjan Korjuse lõputöö võib parandada paljude teadusvaldkondade masinõppealgoritmide kasutamise kvaliteeti.
«See on väga interdistsiplinaarne töö,» ütleb Kristjan Korjus. «Mu juhendaja on füüsik ja praegu tegeleb neuroteadusega, mu enda taust on matemaatikas ja arvutiteaduses, aga pikka aega on hobiks olnud masinõpe. Doktoritöö viib mingis mõttes kõik need asjad kokku, seal on kriitika klassikalisele statistikale, seal on arvutiteaduse teemasid ning neuroteadusest tulevad andmed ja probleemid.»
Uudsest meetodist võiks Kõrjuse sõnul kasu olla ennekõike neis valdkondades, kus andmed on kallid või neid on piiratud hulgal.
Ülevaade doktoritööst ilmus ka teadusajakirjas PLoS One.
Loe lähemalt ERR Novaatori põhjalikumast käsitlusest.