Hvad er maskinel indlæring?

Videnskaben bag oplæring af maskiner til at analysere og lære af data på samme måde som mennesker.

Hvad er maskinel indlæring, og hvordan fungerer det?

Maskinel indlæring er en proces, hvor du bruger matematiske datamodeller til at hjælpe en computer med at lære uden en direkte instruktion. Det opfattes som en del af kunstig intelligens (AI). Maskinel indlæring bruger algoritmer til at identificere mønstre i data, og disse mønstre bruges derefter til at oprette en datamodel, der kan komme med forudsigelser. Med en større mængde data og mere erfaring bliver resultaterne af maskinel indlæring mere nøjagtige – på samme måde som mennesker bliver bedre med mere øvelse.

Da maskinel indlæring kan tilpasses, er det et godt valg i scenarier, hvor dataene hele tiden ændres, hvor processen eller opgaven hele tiden skiftes, eller hvor kodning af en løsning ikke er en mulighed.

Sådan er maskinel indlæring relateret til AI

Maskinel indlæring anses for at være en del af AI. En "intelligent" computer tænker som et menneske og udfører selv opgaver. En måde at træne en computer til at efterligne den menneskelige tankegang på er at bruge et neuralt netværk, som er en række algoritmer, der er modelleret efter den menneskelige hjerne.

Sådan er maskinel indlæring relateret til forudsigende analyse

Maskinel indlæring er en form for forudsigende analyse, men en af de væsentlige nuancer er, at det er meget nemmere at implementere maskinel indlæring med opdatering i realtid, efterhånden som der tilføres flere data. Forudsigende analyser arbejder normalt med et statisk datasæt og skal optimeres for opdateringer.

Sådan er maskinel indlæring relateret til detaljeret læring

Detaljeret læring er en specialiseret form for maskinel indlæring, der bruger neurale netværk (NN) til at levere svar. Detaljeret læring, der selv kan fastslå nøjagtighed, klassificerer oplysninger på samme måde som en menneskelig hjerne – og understøtter noget af den mest menneskelignende AI.

Fordelene ved maskinel indlæring

Maskinel indlæring har mange anvendelsesområder – og mulighederne bliver hele tiden flere. Her er nogle af de mest populære fordele, som virksomhederne allerede har fået øje på:

Afdæk indsigt

Maskinel indlæring kan hjælpe med at identificere et mønster eller en struktur i både strukturerede og ustrukturerede data, så du kan identificere den historie, som dataene fortæller.

Opnå forbedret dataintegritet

Maskinel indlæring er fremragende til datamining, og det kan gå skridtet videre og forbedre mulighederne over tid.

Forbedret brugeroplevelse

Tilpassede grænseflader, målrettet indhold, chatrobotter og stemmeaktiverede assistenter er eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan hjælpe med at optimere kundeoplevelsen.

Reducer risikoen

Efterhånden som svindlere skifter taktik, følger maskinel indlæring med – overvåger og identificerer nye mønstre for at fange forsøg på svindel, før de lykkes.

Forudse kundeadfærd

Maskinel indlæring kan udvinde kunderelaterede data for at identificere mønstre og funktionsmåder, så du kan optimere produktanbefalinger og give den bedst mulige kundeoplevelse.

Lavere omkostninger

Maskinel indlæring kan medføre vigtig procesautomatisering og dermed frigøre tid og ressourcer, så dit team kan fokusere på det, der er vigtigst.

Teknikker inden for maskinel indlæring

Der er tre primære teknikker, som brugerne anvender i maskinel indlæring:

Overvåget læring

Ved at anvende etiketter eller struktur på datasættet fungerer data som en lærer og "træner" maskinen, hvilket øger muligheden for at komme med forudsigelser eller beslutninger.

Ikke-overvåget læring

Hvis datasæt anvendes uden etiketter og strukturer, kan du finde mønstre og relationer ved at gruppere data i klynger.

Styrket læring

Ved at erstatte den menneskelige operator hjælper en agent – et computerprogram, der handler på vegne af en person eller en ting – med et fastslå resultatet på baggrund af en feedbackløkke.

Sådan løser maskinel indlæring problemer

Her er en oversigt over de faser, der er forbundet med at bruge maskinel indlæring til at løse problemer:

Trin 1: Indsaml og klargør dataene

Når datakilder er identificeret, kompileres tilgængelige data. Den type data, du har, kan være med til at fortælle dig, hvilke algoritmer i maskinel indlæring du kan bruge. Når du gennemser dine data, identificeres der afvigelser, der udvikles en struktur, og problemer med dataintegriteten løses.

Trin 2: Træn modellen

De forberedte data opdeles i to grupper: træningssættet og testsættet. Træningssættet er en stor del af dine data, der bruges til at tilpasse dine modeller til den højeste nøjagtighed.

Trin 3: Valider modellen

Når du er klar til at vælge den endelige datamodel, bruges testsættet til at evaluere ydeevnen og nøjagtigheden.

Trin 4: Fortolk resultaterne

Gennemse resultatet for at finde indsigt, udtrække konklusioner og forudsige resultater.

Hvad kan maskinel indlæring gøre?

Forudsig værdier

Regressionsalgoritmer hjælper med at identificere årsag og virkning mellem variabler og opretter en model ud fra værdier, som derefter bruges til at lave en forudsigelse. Undersøgelser inden for regression er med til at forudsige fremtiden, hvilket kan hjælpe med at forudse produktefterspørgsel, forudsige salgstal eller estimere kampagneresultater.

Identificer uventede hændelser

Algoritmer til registrering af afvigelser bruges ofte til at spotte potentielle risici, idet de identificerer data, der ikke er som forventet. Fejl i udstyr, strukturelle defekter, tekstfejl og forekomster af svindel er eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan bruges til at løse problemer.

Find struktur

Opdeling af algoritmer i klynger er ofte det første trin i maskinel indlæring, og det viser den underliggende struktur i datasættet. Klyngedannelse kategoriserer fælles elementer og bruges ofte i markedssegmentering, hvor det giver indsigt, der kan hjælpe dig med at vælge pris og forudse kundepræferencer.

Forudsig kategorier

Klassificeringsalgoritmer er med til at fastslå den rette kategori for oplysninger. Klassificering har visse ligheder med klynger, men det adskiller sig på den måde, at det anvendes i overvåget læring, hvor der tildeles foruddefinerede etiketter.

Et par fordele ved algoritmer for maskinel indlæring

Algoritmer for maskinel indlæring identificerer mønstre i data og hjælper dataforskere med at løse problemer. Algoritmer for maskinel indlæring kan forudsige værdier, identificere usædvanlige hændelser, fastslå struktur og oprette kategorier. Afhængigt af den type data, du har, og det resultat, du ønsker at opnå, skal du bruge forskellige algoritmer. Algoritmer grupperes typisk efter teknik (overvåget læring, ikke-overvåget læring eller styrket) eller efter algoritmegrupper (herunder klassificering, regression og klynger). Få mere at vide om algoritmer til maskinel indlæring.

Hvordan forskellige brancher bruger maskinel indlæring

Virksomheder på tværs af brancher bruger maskinel indlæring på mange forskellige måder. Her er nogle eksempler på, hvilken indflydelse det har på de vigtigste brancher:

Bankvæsen og økonomi

Risikostyring og forebyggelse af svindel er vigtige områder, hvor maskinel indlæring medfører stor værdi i finansielle sammenhænge.

Sundhedssektor

Diagnosticeringsværktøjer, patientovervågning og forudsigelse af udbrud er nogle af de mange eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan hjælpe med at forbedre patientplejen.

Transport

Registrering af trafikafvigelse, optimering af leveringsrute og selvkørende biler er eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan skabe en positiv effekt inden for transport.

Kundeservice

Besvarelse af spørgsmål, måling af kundernes behov og virtuel support er eksempler på, hvordan maskinel indlæring understøtter kundeservicebranchen.

Detailhandel

Maskinel indlæring hjælper detailhandlere med at analysere købsmønstre, optimere tilbud og priser og bruge data til at forbedre den overordnede kundeoplevelse.

Landbrug

Udvikling af robotter til afhjælpning af mangel på arbejdskraft, diagnosticering af plantesygdomme og overvågning af jordens tilstand er eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan skabe bedre betingelser for landbruget. I denne video kan du se et eksempel på, hvordan maskinel indlæring har hjulpet med at øge landmændenes høstudbytte med 30 %.

Det, du skal søge efter i en platform til maskinel indlæring

Når du vælger en platform til maskinel indlæring, skal du søge efter en løsning med følgende funktioner:

Cloudbaseret databehandling

Det er nemt at konfigurere og installere i clouden, og det er derfor den perfekte løsning til håndtering af arbejdsbelastninger i alle størrelser, da du kan forbinde datakilder og skalere efter behov – uden at være specialist på området.

Tilgængeligt udviklingsmiljø

Den ideelle platform understøtter alle kompetenceniveauer med tilgængelige oprettelsesmuligheder. Det kan hjælpe dig med at realisere fordelene ved maskinel indlæring, uanset om du arbejder meget inden for kode eller foretrækker automatiserede værktøjer samt træk og slip-grænseflader, der ikke kræver erfaring med kodning.

Indbygget understøttelse af kendte strukturer

Uanset om det drejer sig om ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn eller TensorFlow, skal du kigge efter en platform, der giver dig mulighed for at arbejde med de værktøjer, du kender og er glad for.

Professionel sikkerhed

Se efter en platform, der er baseret på kontrol, sikkerhed og styring på virksomhedsniveau, som hjælper dig med at beskytte din infrastruktur.

Få hurtigere dine modeller til maskinel indlæring på markedet

Gør det nemmere at bygge og udrulle modeller med automatiserede egenskaber for maskinel indlæring uden kode, understøttelse af åben kildekode og robust DevOps til maskinel indlæring.