Hva er maskinlæring?

Vitenskapen bak opplæring av maskiner til å analysere og lære av data slik mennesker gjør.

Hva er maskinlæring og hvordan fungerer det?

Maskinlæring (ML) er prosessen med å bruke matematiske datamodeller til å hjelpe en datamaskin med å lære uten direkte instruksjon. Det regnes som et delsett av kunstig intelligens (AI). Maskinlæring bruker algoritmer for å identifisere mønstre i data, og disse mønstrene blir deretter brukt til å lage en datamodell som kan gjøre forutsigelser. Med økt data og erfaring blir resultatene fra maskinlæring mer nøyaktige, omtrent slik mennesker forbedrer seg ved øvelse.

Tilpasningsevnen til maskinlæring gjør det til et godt valg i scenarioer der dataene alltid endres, der forespørselen eller oppgaven alltid skifter, eller der koding av en løsning ville være praktisk talt umulig.

Hvordan maskinlæring er knyttet til AI

Maskinlæring regnes som en undergruppe av kunstig intelligens (AI). En «intelligent» datamaskin tenker som et menneske og utfører oppgaver på egen hånd. En måte å lære opp en datamaskin på for å etterligne menneskelig resonnement er å bruke et nevralnettverk, som er en serie algoritmer modellert etter menneskehjernen.

Hvordan maskinlæring er knyttet til prediktiv analyse

En bemerkelsesverdig nyanse med maskinlæring er at selv om det er en type prediktiv analyse, er maskinlæring betydelig lettere å implementere med sanntidsoppdatering, ettersom det får mer data. Prediktiv analyse fungerer vanligvis med et statisk datasett og må oppdateres for oppdateringer.

Hvordan maskinlæring er knyttet til dyp læring

Dyp læring er en spesialisert form for maskinlæring som bruker nevralnettverk (NN) til å gi svar. Med mulighet til å fastslå nøyaktighet på egen hånd klassifiserer dyp læring informasjon som en menneskehjerne, og gir kraft til noe av den mest menneskelignende AI.

Fordelene med maskinlæring

Maskinlæring har mange bruksområder og mulighetene utvides stadig. Her er noen av de beste fordelene som virksomheter allerede har sett:

Avdekk innsikt

Maskinlæring kan bidra til å identifisere et mønster eller struktur i både strukturerte og ustrukturerte data, og bidra til å identifisere historien dataene forteller.

Forbedre dataintegriteten

Maskinlæring er perfekt for datautvinning og kan ta det et skritt videre ved å forbedre evnene sine over tid.

Forbedre brukeropplevelsen

Adaptive grensesnitt, målrettet innhold, chatroboter og taleaktiverte virtuelle assistenter er alle eksempler på hvordan maskinlæring kan bidra til å optimalisere kundeopplevelsen.

Reduser risiko

Ettersom svindeltaktikk hele tiden endres, holder maskinlæring tritt med overvåking og identifisering av nye mønstre, for å fange opp forsøk før de lykkes.

Forutse kundeadferd

Maskinlæring kan utvinne kunderelaterte data for å identifisere mønstre og oppførsler, slik at du kan optimalisere produktanbefalinger og gi den beste kundeopplevelsen.

Lavere kostnader

Maskinlæring kan automatisere prosesser betydelig, frigjøre tid og ressurser og la teamet ditt fokusere på det som er viktigst.

Maskinlæringsteknikker

Det er tre hovedteknikker som folk bruker i maskinlæring:

Overvåket opplæring

Ved å gi datasett etiketter eller struktur fungerer dataene som en lærer og «lærer opp» maskinen, noe som øker dens evne til å sette en prognose eller ta en avgjørelse.

Opplæring som ikke overvåkes

Adressering av datasett uten etiketter eller struktur, finne mønstre og relasjoner ved å gruppere data inn i klynger.

Forsterkningsopplæring

Ved å erstatte den menneskelige operatoren er en agent (et dataprogram som handler på vegne av noen eller noe) med på å fastsette resultatet basert på en tilbakemeldingsløkke.

Hvordan maskinlæring løser problemer

Her er en oversikt over fasene som er involvert når du bruker maskinlæring for å løse problemer:

Trinn 1: Samle og klargjør dataene

Når datakilder er identifisert, blir tilgjengelige data kompilert. Datatypen du har, kan hjelpe deg med å informere om hvilke maskinlæringsalgoritmer du kan bruke. Mens du gjennomgår dataene dine, identifiseres avvik, strukturen utvikles og problemene med dataintegritet løses.

Trinn 2: Lær opp modellen

De klargjorte dataene er delt inn i to grupper: kalibreringssettet og testsettet. Kalibreringssettet er en stor del av dataene dine som brukes til å stille inn modellene med høyest nøyaktighet.

Trinn 3: Valider modellen

Når du er klar til å velge den endelige datamodellen, brukes kalibreringssettet til å evaluere ytelse og nøyaktighet.

Trinn 4: Tolk resultatene

Gjennomgå resultatet for å finne innsikt, trekke konklusjoner og forutsi resultater.

Hva kan maskinlæring gjøre?

Forutsi verdier

Regresjonsalgoritmer oppretter en modell fra verdier som deretter brukes til å lage en prognose, som er nyttig ved identifisering av årsak og virkning mellom variabler. Regresjonsundersøkelser er med på å forutse fremtiden, noe som kan bidra til å forutse produktetterspørsel, forutse salgstall eller estimere kampanjeresultater.

Identifiser uvanlige forekomster

Algoritmer for avviksregistrering identifiserer data utenfor forventet form og brukes ofte til å oppdage potensiell risiko. Eksempler på hvordan maskinlæring kan brukes til å løse utfordringer, er utstyrsfeil, strukturell defekt, tekstfeil og tilfeller av svindel.

Finn struktur

Klynge-algoritmer er ofte det første trinnet i maskinlæring, og avslører den underliggende strukturen i datasettet. Ved å kategorisere vanlige elementer brukes ofte klynging i markedssegmentering til å gi innsikt som kan hjelpe med å velge pris og forutse kundepreferanser.

Forutsi kategorier

Klassifiseringsalgoritmer er med på å finne riktig kategori for informasjon. Klassifisering er forskjellig i forhold til klynging ved at det brukes i overvåket opplæring der forhåndsdefinerte etiketter er tilordnet.

En kort innføring om maskinlæringsalgoritmer

Maskinlæringsalgoritmer identifiserer mønstre i data, og hjelper datateknikere med å løse problemer. Maskinlæringsalgoritmer kan forutsi verdier, identifisere uvanlige forekomster, fastslå struktur og opprette kategorier. Avhengig av hvilken type data du har og resultatet du leter etter, bruker du forskjellige algoritmer. Algoritmer er vanligvis gruppert etter teknikk (overvåket opplæring, uovervåket opplæring eller forsterket) eller etter en serie av algoritmer (inkludert klassifisering, regresjon og klynger). Finn ut mer om maskinlæringsalgoritmer.

Hvordan ulike bransjer bruker maskinlæring

Bedrifter på tvers av bransjer bruker maskinlæring på mange forskjellige måter. Her er noen eksempler på dens innvirkning på viktige bransjer:

Bank og økonomi

Risikostyring og forebygging av svindel er sentrale områder der maskinlæring tilfører enorm verdi i finansiell kontekst.

Helsesektoren

Diagnostiske verktøy, pasientovervåking og forutsigelse av utbrudd er noen av de mange eksemplene på hvordan maskinlæring kan bidra til å forbedre pasientbehandlingen.

Transport

Trafikkavviksidentifisering, optimalisering av leveringsrute og selvkjørende biler er eksempler på måter maskinlæring kan ha en positiv innvirkning på i transporten.

Kundeservice

Å svare på spørsmål, måle kundehensikt og gi virtuell assistanse er eksempler på hvordan maskinlæring støtter kundeservicebransjen.

Detaljhandel

Maskinlæring hjelper forhandlere med å analysere kjøpemønstre, optimalisere tilbud og priser og bruke data til å forbedre den generelle kundeopplevelsen.

Jordbruk

Utvikling av roboter for å håndtere mangel på arbeidskraft, diagnostisering av plantesykdommer og overvåking av jordens tilstand er eksempler på hvordan maskinlæring kan forbedre landbruket. Se denne videoen for et eksempel på hvordan maskinlæring bidro til å øke bøndenes avling med 30 %.

Hva du bør se etter i en maskinlæringsplattform

Når du velger en maskinlærende skyplattform, må du se etter en løsning med følgende funksjoner:

Databehandling i skyen

Skyen er enkel å sette opp og distribuere og er perfekt for å håndtere arbeidsbelastninger i alle størrelser, slik at du kan koble til datakilder og skalere ved behov uten at det krever avansert kunnskap.

Tilgjengelig utviklingsmiljø

Den ideelle plattformen støtter alle ferdighetsnivåer med tilgjengelige redigeringsalternativer. Det skal hjelpe deg å innse fordelene ved maskinlæring enten du jobber mye med kode eller foretrekker automatiserte verktøy og dra-og-slipp-grensesnitt som ikke krever noe erfaring med koding.

Innebygd støtte for kjent struktur

Enten det er ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn eller TensorFlow, se etter en plattform som lar deg jobbe med verktøyene du kjenner til og liker.

Sikkerhet på bedriftsnivå

Se etter en plattform som kommer med styring på foretaksnivå, sikkerhet og kontroll som hjelper deg å beskytte infrastrukturen din.

Få maskinlæringsmodellene dine til markedet raskere

Forenkle måten du utvikler og distribuerer modeller med automatiserte maskinlæringsfunksjoner uten kode, åpen kilde-støtte og robust DevOps for maskinlæring.