Trace Id is missing
Gå til hovedindhold

Hvad er maskinel indlæring?

Hvad er maskinel indlæring, og hvordan fungerer det?

  • Maskinel indlæring (ML) er en proces, hvor du bruger matematiske datamodeller til at hjælpe en computer med at lære uden direkte instruktion. Dette 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 øvelse.
  • Da maskinel indlæring kan tilpasses, er det et godt valg i scenarier, hvor dataene hele tiden ændres, hvor processen eller opgaven hele tiden skifter, eller hvor kodning af en løsning ikke er en mulighed.

Sådan er maskinel indlæring relateret til kunstig intelligens

Maskinel indlæring anses for at være en del af kunstig intelligens. 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 kunstige intelligens.

Fordelene ved maskinel indlæring

Maskinel indlæring har mange anvendelsesområder – og mulighederne bliver hele tiden flere. Her er nogle af de mest populære fordele, som virksomheder har opnået med deres projekter i forbindelse med maskinel indlæring:

Opnåelse af indsigt

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

Bedre dataintegritet

Maskinel indlæring er fremragende til datamining og kan endda 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 ved at overvåge og identificere nye mønstre for at fange forsøg på svindel, før de lykkes.

Forudse kundeadfærd

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

Lavere omkostninger

Et program til maskinel indlæring er procesautomatisering, der kan frigøre tid og ressourcer, så dit team kan fokusere på det, der er vigtigst.

Teknikker til maskinel indlæring

Overvåget læring

Ved at anvende mærkater eller struktur på datasæt fungerer data som en lærer og "træner" maskinen, hvilket øger dens mulighed for at komme med forudsigelser eller beslutninger.

Ikke-overvåget læring

Hvis datasæt anvendes uden mærkater 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 løbende feedback.

Sådan fungerer maskinel indlæring ved problemløsning

Her er en oversigt over den maskinelle indlæringsproces, der bruges 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 klargjorte data opdeles i to grupper: træningssættet og testsættet. Træningssættet er en stor del af dine data, der bruges til at tilpasse dine modeller til maskinel indlæring 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, drage konklusioner og forudsige resultater.

Hvad kan maskinel indlæring gøre?

Forudsige værdier

Regressionsalgoritmer hjælper med at identificere årsager og virkninger mellem variabler og opretter en model ud fra værdier, som derefter bruges til at lave en forudsigelse. Regressionsundersøgelser er med til at forudsige fremtiden, hvilket igen kan hjælpe med at forudse produktefterspørgsel, salgstal eller estimere kampagneresultater.

Identificere uventede hændelser

Algoritmer til registrering af uregelmæssigheder 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.

Finde struktur

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

Forudsige kategorier

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

Hvad laver en tekniker, der arbejder med maskinel indlæring?

Teknikere, der arbejder med maskinel indlæring, konverterer de rå data, der indsamles fra forskellige datapipelines, til datavidenskabsmodeller, der kan anvendes og skaleres efter behov. En tekniker, der arbejder med maskinel indlæring, forbinder de strukturerede data og de modeller, der er defineret af de dataloger, vedkommende arbejder med. Derudover udvikler teknikere, der arbejder med maskinel indlæring også algoritmer og bygger programmer, der gør det muligt for maskiner, computere og robotter at behandle indgående data og identificere mønstre.

En hurtig indføring i algoritmer til maskinel indlæring

Algoritmer til maskinel indlæring identificerer mønstre i data og hjælper dataloger med at løse problemer. Algoritmer til maskinel indlæring kan forudsige værdier, identificere usædvanlige hændelser, fastslå struktur og oprette kategorier. Du skal bruge forskellige algoritmer afhængigt af den type data, du har, og det resultat, du ønsker at opnå. 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 i et væld af brancher bruger maskinel indlæring på mange forskellige måder. Her er nogle eksempler på maskinel indlæring i større brancher:

Bankvæsen og økonomi

Inden for økonomi og finans er risikostyring og forebyggelse af svindel vigtige områder, hvor maskinel indlæring tilfører stor værdi.

Sundheds­sektoren

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

Kundeservice

Besvarelse af spørgsmål, måling af kundebehov og virtuel support er eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan højne kundeservicen.

Detailhandel

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

Landbrug

Udvikling af robotter til at afhjælpe mangel på arbejdskraft, diagnosticering af plantesygdomme og overvågning af jordbundsforhold er eksempler på, hvordan maskinel indlæring kan skabe bedre betingelser for landbruget.

Hvad du skal holde øje med i en platform til maskinel indlæring

Når du står overfor at vælge en platform til maskinel indlæring, skal du være på udkig efter en løsning med følgende funktioner:

Cloudcomputing

Cloudmiljøet er nemt at konfigurere og udrulle, og det er derfor den perfekte løsning til at håndtere 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 den store erfaring med kodning.

Indbygget understøttelse af kendte strukturer til maskinel indlæring

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 allerede kender og er glad for.

Sikkerhed på virksomhedsniveau

Kig efter en platform, der er baseret på styring, sikkerhed og kontrol 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.