Hvad er maskinel indlæring?

Hvad er maskinel indlæring, og hvordan fungerer det?

Maskinel indlæring, der er et undersæt af kunstig intelligens, bruger matematiske modeller til at hjælpe computere med at lære af data uden direkte instruktioner. Ved at bruge algoritmer til at identificere mønstre opretter maskinel indlæring datamodeller, der opretter forudsigelser. Forudsigelser forbedres i takt med, at der indsamles og analyseres mere data, ligesom mennesker lærer af erfaring. Denne tilpasningsmulighed gør maskinel indlæring ideel til scenarier med konstant skiftende data eller opgaver, hvor kodningsløsninger ville være upraktisk.

Vigtigste budskaber

Maskinel indlæring, der er et undersæt af kunstig intelligens, gør det muligt for computere at lære af data, identificere mønstre og foretage forudsigelser, der forbedres med tiden.
Maskinel indlæring hjælper organisationer med at få indsigt, forbedre datamining, forbedre kundeoplevelser, forudsige kundeadfærd, reducere risikoen og reducere omkostningerne.
Teknikker til maskinel indlæring omfatter overvåget læring, uovervåget læring, delvist overvåget læring, forstærket læring, dyb læring, overførselslæring og ensemble læring.
Forskellige brancher bruger maskinel indlæring, herunder økonomi, sundhedsvæsen, transport, kundeservice og landbrug.
Processen med maskinel indlæring omfatter indsamling og forberedelse af data, træning af modellen og fortolkning af resultaterne.
Når du vælger en platform til maskinel indlæring, skal du se efter funktioner som cloudcomputing, tilgængelige udviklingsmiljøer, understøttelse af velkendte strukturer til maskinel indlæring og sikkerhed i virksomhedsklassen.

Sådan leverer maskinel indlæring investeringsafkast

Afdækker indsigt

Maskinel indlæring hjælper med at identificere mønstre eller strukturer i strukturerede og ustrukturerede data via dataanalyse, hvilket afdækker handlingsrettet indsigt til beslutningstagning. Den forbedrer også forudsigelser og tilpasser sig nye data over tid.

Forbedrer datamining

Maskinel indlæring er fremragende til datamining, hvilket omfatter udtrækning af nyttige oplysninger fra store datasæt. Den tager dette et skridt videre ved løbende at forbedre sine evner over tid, hvilket fører til mere nøjagtig indsigt og forbedret beslutningstagning.

Forbedrer kundeoplevelsen

Tilpassede grænseflader, målrettet indhold, chatbotter og stemmedrevne virtuelle assistenter er alle eksempler på, hvordan maskinel indlæring hjælper med at forbedre kundeoplevelsen. Ved at analysere kundeadfærd og præferencer tilpasser maskinel indlæring interaktioner, leverer rettidige og relevante oplysninger og strømliner kundeservice.

Reducerer risikoen

Ved løbende at lære af nye data forbedrer maskinel indlæring sin mulighed for at registrere og forhindre svindel, hvilket giver robust beskyttelse mod trusler, der konstant udvikler sig. I takt med at svindeltaktikker udvikler sig, tilpasses maskinel indlæring ved at registrere nye mønstre og forhindre forsøg, før de lykkes.

Forventer kundeadfærd

Maskinel indlæring henter kunderelaterede data for at identificere mønstre og funktionsmåder, hvilket hjælper salgsteams med at optimere produktanbefalinger og give de bedst mulige kundeoplevelser. Ved løbende at lære af nye interaktioner forudsiger maskinel indlæring fremtidige kundebehov og -præferencer for at understøtte proaktivt og personligt tilpasset engagement.

Reducerer omkostningerne

Maskinel indlæring reducerer omkostningerne ved at automatisere gentagne og tidskrævende processer, så medarbejderne kan fokusere på mere strategiske opgaver og opgaver med større værdi. Derudover optimerer algoritmer til maskinel indlæring ressourceallokering og minimerer driftseffektivitet ved at analysere store datasæt og identificere områder, der kan forbedres. Dette medfører betydelige omkostningsbesparelser for virksomheder.

Sådan lærer maskinel indlæring fra data og foretager forudsigelser eller beslutninger

Overvåget læring

Bruger datasæt med mærkater eller struktur, hvor data fungerer som lærer og “træner” modellen til maskinel indlæring, hvilket øger dens evne til at foretage en forudsigelse eller beslutning. Modellen lærer ved at sammenligne dens forudsigelser med de faktiske resultater og justere i overensstemmelse hermed, hvilket forbedrer nøjagtigheden over tid.

Ikke-overvåget læring

Bruger datasæt uden mærkater eller struktur, hvilket grupperer data i klynger for at finde mønstre og relationer. Denne teknik hjælper med at afdække skjulte strukturer i data, hvilket gør den nyttig til opgaver som kundesegmentering og registrering af uregelmæssigheder.

Delvist overvåget læring

Kombinerer både mærkede og umærkede data til oplæring. Denne teknik er især nyttig, når det er dyrt eller tidskrævende at forsyne data med mærkater. Ved at bruge data, der ikke er mærkede, forbedrer modellen til maskinel indlæring sin indlæringseffektivitet og nøjagtighed, hvilket gør delvist overvåget læring til en praktisk teknik til mange virkelige scenarier.

Styrket læring

Involverer en agent – et computerprogram, der handler på vegne af en person eller noget – der erstatter den menneskelige operatør. Agenten bestemmer resultatet baseret på en feedbackløkke og lærer af feedbacksignaler for at forbedre sin ydeevne over tid.

Detaljeret læring

Bruger neurale netværk med mange lag, kaldet dybe neurale netværk, til at modellere komplekse mønstre i data. Dette undersæt af maskinel indlæring er især effektivt til tale- og billedgenkendelse, og det er velegnet til håndtering af store mængder data og løsning af komplekse problemer på forskellige domæner.

Overførselslæring

Forberedes til en opgave og finjusteres derefter på en relateret opgave. Denne teknik er nyttig, når der er begrænsede data til den nye opgave. Ved at bruge viden fra den indledende opgave forbedrer overførselslæring ydeevnen betydeligt og reducerer oplæringstiden for den nye opgave.

Ensemble læring

Kombinerer flere modeller for at forbedre den overordnede ydeevne. Ved at aggregere forudsigelserne fra flere modeller forbedrer ensemble læring nøjagtigheden og robustheden og udkonkurrerer enhver enkelt model alene.

Sådan fungerer maskinel indlæring ved problemløsning

Her er en trinvis oversigt over maskinel indlæringsprocessen.

Når datakilder er identificeret, kompileres tilgængelige data. Typen af data hjælper med at informere om, hvilke algoritmer til maskinel indlæring der skal bruges. I takt med at datateknikeren gennemgår dataene, identificeres uregelmæssigheder, der udvikles struktur, og problemer med dataintegritet løses. Trin til forbehandling af data, f.eks. normalisering, skalering og kodning af kategoriske variabler, udføres også for at sikre, at dataene er i et passende format til modellering.
De forberedte data opdeles i to grupper: træningssættet og testsættet. Træningssættet udgør en stor del af dataene og bruges til at justere maskinel indlæringsmodellerne til den højeste nøjagtighed.
Når dataeksperter er klar til at vælge den endelige datamodel, bruges testsættet til at evaluere ydeevne og nøjagtighed. Målepunkter, f.eks. nøjagtighed, genkaldelse og F1-score, beregnes for at vurdere, hvor godt modellen klarer sig med hensyn til usete data.
Dataeksperter gennemser resultaterne af maskinel indlæringsmodellerne for at udtrække indsigt, drage konklusioner og foretage forudsigelser. De bruger forskellige visualiseringsværktøjer og -teknikker, f.eks. forvirringsmatricer, til at fortolke og evaluere modellens ydeevne.

Vigtige funktioner

Hvad gør maskinel indlæring?

Forudsig værdier

Maskinel indlæring forudsiger værdier ved at identificere årsag og effekt mellem variabler. Regressionsalgoritmer opretter en model ud fra disse værdier, som derefter bruges til at oprette forudsigelser. Regressionsundersøgelser hjælper med at forudsige fremtiden, f.eks. forudsige produktefterspørgslen, forudsige salgstal eller estimere kampagneresultater.

Identificer uventede hændelser

Algoritmer til registrering af uregelmæssigheder bruges ofte til at spotte potentielle risici og identificere data uden for den forventede norm. Udstyrssvigt, strukturelle defekter, tekstfejl og forekomster af svindel er eksempler på, hvordan maskinel indlæring bruges til at løse disse problemer.

Find struktur

Clusteringalgoritmer afslører den underliggende struktur i datasættet, der ofte fungerer som det første trin i maskinel indlæring. Ved at kategorisere almindelige elementer bruges clustering i stor udstrækning i markedssegmentering til at informere om priser og forudsige kundepræferencer. Klassificeringsalgoritmer bruges i overvåget læring til at tildele foruddefinerede mærkater, der nøjagtigt kategoriserer oplysninger.

Rollen for teknikere inden for maskinel indlæring

Teknikere inden for maskinel indlæring transformerer rådata, der indsamles fra forskellige datapipelines, til skalerbare datavidenskabsmodeller. De forbinder strukturerede data med de modeller, der er defineret af dataeksperter. De udvikler også algoritmer og bygger programmer, der gør det muligt for maskiner, computere og robotter at behandle data og identificere mønstre. Dette omfatter valg og implementering af relevante algoritmer, træning og evaluering af modeller samt finjustering af hyperparametre for at optimere ydeevnen.

Ud over disse opgaver forbehandler teknikere inden for maskinel indlæring data for at gøre dem egnede til modellering, udruller modeller i produktionsmiljøer og løbende overvåger og opdaterer dem for at opretholde nøjagtigheden og effektiviteten. Ved at arbejde tæt sammen med dataeksperter bygger de bro mellem dataindsamling og indsigt, der kan handles på, og sikrer, at løsninger til maskinel indlæring både er praktiske og virkningsfulde.

Algoritmer til maskinel indlæring

Maskinel indlæringsalgoritmer identificerer mønstre i data via dataanalyse. De hjælper dataeksperter med at løse problemer ved at forudsige værdier, identificere usædvanlige forekomster, fastlægge struktur og oprette kategorier. Valget af algoritme afhænger af datatypen og det ønskede resultat. Algoritmer klassificeres generelt efter teknik – overvåget, ikke-overvåget eller forstærket indlæring – eller efter funktion, såsom klassificering, regression og clustering. Det er vigtigt at vælge den rette algoritme for effektive maskinel indlæringsprogrammer.

Få mere at vide om algoritmer til maskinel indlæring.

Maskinel indlæring på tværs af brancher

Virksomheder i forskellige brancher bruger maskinel indlæring til at forbedre driften, forbedre beslutningstagningen og fremme innovation. Her er nogle vigtige eksempler på, hvordan maskinel indlæring anvendes på tværs af forskellige sektorer.

Bankvæsen og økonomi

Risikostyring og forebyggelse af svindel er nøgleområder, hvor maskinel indlæring tilføjer enorm værdi i økonomibranchen.

Sundhedsvæsenet

Forbedring af diagnosticeringsværktøjer, understøttelse af patientovervågning i realtid og forudsigelse af sygdomsudbrud er et par eksempler på, hvordan maskinel indlæring hjælper med at forbedre patientplejen.

Transport

Maskinel indlæring transformerer transport ved at identificere uregelmæssigheder i trafikken, optimere leveringsruter og understøtte selvkørende køretøjer.

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

Maskinel indlæring forbedrer landbrug ved at udvikle robotter til at håndtere mangel på arbejde, diagnosticere plantesygdomme og overvåge sundhed.

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

Når du vælger en platform til maskinel indlæring, skal du se efter en løsning, der indeholder disse forretningskritiske funktioner.

Cloudcomputing

Med nem konfiguration og udrulning er cloudmiljøet ideelt til håndtering af arbejdsbelastninger i alle størrelser, så du kan forbinde datakilder og skalere efter behov – uden at der kræves avanceret viden.

Intuitivt udviklingsmiljø

Den ideelle platform understøtter en række færdighedsniveauer.

Indbygget understøttelse af kendte strukturer til maskinel indlæring

Uanset om det er ONNX (Open Neural Network Exchange), Python, PyTorch, scikit-learn eller TensorFlow, skal du søge efter en platform, der giver dig mulighed for at arbejde med de værktøjer, du kender og elsker.

Sikkerhed i virksomhedsklasse

Vælg en platform, der leverer styring, sikkerhed og kontrol på virksomhedsniveau for at beskytte din infrastruktur.

Ressourcer

Få mere at vide om maskinel indlæring

Opbyg dine færdigheder, kom i gang med Azure Machine Learning, og drag fordel af Azure-ressourcer.

En kvinde smiler, mens hun holder en telefon, og en mand holder en bakke.

Azure Machine Learning

Kom i gang med Azure Machine Learning

Få mere at vide

En kvinde, der peger på en computerskærm, og en mand, der kigger på skærmen.

Azure-ressourcer

Udforsk Azure-ressourcecenter

Få adgang til videoer, analyserapporter, træning, casestudier, kodeeksempler og løsningsarkitekturer.

Udforsk ressourcer

En kvinde med brunt hår, der holder en tablet.

Microsoft Learn

Azure AI-læringshub

Opbyg dine færdigheder inden for kunstig intelligens og maskinel indlæring med læringsplaner, videoer og artikler i dit eget tempo.

Begynd at lære

De fire grundlæggende funktioner i maskinel indlæring er dataindsamling, modeltræning, modelevaluering og modeludrulning. Dataindsamling omfatter indsamling og forberedelse af data til analyse. Modeltræning bruger disse data til at lære algoritmen at foretage forudsigelser eller træffe beslutninger. Modelevaluering vurderer modellens ydeevne ved hjælp af målepunkter som nøjagtighed og præcision. Endelig omfatter modeludrulning integration af den oplærte model i et produktionsmiljø for at kunne foretage forudsigelser eller træffe beslutninger i realtid.
Regularisering i maskinel indlæring er en teknik, der bruges til at forhindre overtilpasning, hvilket sker, når en model fungerer godt på oplæringsdata, men dårligt på nye, usete data. Almindelige regulariseringsmetoder omfatter L1- (Lasso) og L2 (Ridge), som føjer forskellige typer af sanktioner til modellens parametre. Dette hjælper med at forbedre modellens generalisering af nye data, hvilket fører til bedre ydeevne i virkelige programmer.
Den måler den andel af faktiske positive forekomster, som modellen identificerer korrekt. Med andre ord besvarer genkaldelse spørgsmålet: "Af alle de positive tilfælde, hvor mange forudsagde modellen korrekt?"
Et eksempel på en maskinel indlæringsmodel er et beslutningstræ. Et beslutningstræ er en overvåget læringsalgoritme, der bruges til klassificering og regression. Det fungerer ved at opdele dataene i delmængder i henhold til inputfunktionsværdierne, hvilket danner en trælignende struktur af beslutninger. Hver node i træet repræsenterer en funktion, hver forgrening repræsenterer en beslutningsregel, og hver bladnode repræsenterer et resultat.
Beslutningstræer er enkle og nemme at forstå, hvilket gør dem almindeligt anvendt til opgaver som f.eks. forudsigelse af kundeadfærd eller diagnosticering af medicinske tilstande
Maskinel indlæring er en delmængde af kunstig intelligens. Kunstig intelligens omfatter i bund og grund en lang række teknologier og tilgange, f.eks. maskinel indlæring, behandling af naturligt sprog og robotteknologi. Maskinel indlæring er en af de vigtigste teknikker, der bruges til at opnå kunstig intelligens, hvilket giver systemer mulighed for automatisk at lære og tilpasse sig fra erfaringer, hvilket gør AI-programmer mere effektive og intelligente.
Maskinel indlæring er en vigtig teknik i prædiktiv analyse, som bruger historiske data til at forudsige fremtidige hændelser. Det forbedrer denne proces ved at identificere mønstre og relationer i dataene, hvilket giver mulighed for mere nøjagtige og skalerbare forudsigelser. Maskinel indlæringsmodeller oplæres i historiske data for at lære underliggende mønstre at kende og kan anvendes på nye data for at forudsige resultater. Ved løbende læring forbedrer disse modeller deres forudsigende nøjagtighed, hvilket gør forudsigende analyser mere effektive.
Mens maskinel indlæring omfatter en række algoritmer og teknikker til at lære fra data, fokuserer detaljeret læring specifikt på at bruge disse dybe neurale netværk til at opnå høj ydeevne i opgaver som billed- og talegenkendelse. Al detaljeret læring er et delmængde af maskinel indlæring, men ikke al maskinel indlæring omfatter detaljeret læring.

Hvad er maskinel indlæring?