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 viktigste fordelene virksomheter har oppnådd med maskinlæringsprosjektene sine:
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 blant annet brukes til automatisering av prosesser, noe kan frigjøre tid og ressurser slik at teamet ditt kan 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.
Slik fungerer maskinlæring i problemløsning
Her er en oversikt over maskinlæringsprosessen som brukes til 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 justere maskinlæringsmodellene til 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.
Hva gjør en maskinlæringstekniker?
Maskinlæringsteknikere jobber med å oversette rådataene som samles inn fra ulike datasamlebånd, til datavitenskapsmodeller som kan brukes og skaleres etter behov. En maskinlæringstekniker kobler de strukturerte dataene til modellene som er definert av datateknikerne de jobber med. I tillegg utvikler maskinlæringsteknikere algoritmer og lager programmer som gjør det mulig for maskiner, datamaskiner og roboter å behandle innkommende data og identifisere mønstre.
En kort innføring om maskinlæringsalgoritmer
Maskinlæringsalgoritmer identifiserer mønstre i data, noe som hjelper dataforskere med å løse problemer. Maskinlæringsalgoritmer kan forutsi verdier, identifisere uvanlige forekomster, bestemme struktur og opprette kategorier. Avhengig av hvilken type data du har og resultatet du leter etter, må du’ bruke forskjellige algoritmer. Algoritmer grupperes vanligvis etter teknikk (overvåket læring, opplæring uten tilsyn eller forsterket) eller etter algoritmeserie (inkludert klassifisering, regresjon og klynging). Mer informasjon om maskinlæringsalgoritmer.
Hvordan ulike bransjer bruker maskinlæring
Bedrifter på tvers av bransjer bruker maskinlæring på mange forskjellige måter. Her er noen eksempler på maskinlæring i 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
Utviklingsroboter for å håndtere mangel på arbeid, diagnostisering av plantesykdommer, og overvåking av tilstanden til jordsmonnet er eksempler på hvordan maskinlæring kan forbedre landbruk. Se denne videoen for å se et eksempel på hvordan maskinlæring bidro til å øke bondens avling med 30 %.
Hva du bør se etter i en maskinlæringsplattform
Når du velger en maskinlæringsplattform, bør 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 kjente maskinlæringsstrukturer
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.