Hva er maskinlæring?

Hva er maskinlæring og hvordan fungerer det?

Maskinlæring, et delsett av kunstig intelligens, bruker matematiske modeller for å hjelpe datamaskiner med å lære av data uten direkte instruksjon. Ved å bruke algoritmer for å identifisere mønstre, oppretter maskinlæring datamodeller som lager prediksjoner. Prediksjoner forbedres etter hvert som mer data samles inn og analyseres, på samme måte som mennesker lærer av erfaring. Denne tilpasningsevnen gjør maskinlæring ideelt for scenarier med stadig skiftende data eller oppgaver, der koding av løsninger ville vært upraktisk.

Viktige høydepunkter

Maskinlæring, et delsett av kunstig intelligens, lar datamaskiner lære av data, identifisere mønstre og lage prediksjoner som forbedres over tid.
Maskinlæring hjelper organisasjoner med å avdekke innsikter, forbedre datagraving, forbedre kundeopplevelser, forutsi kundeadferd, redusere risiko og redusere kostnader.
Maskinlæringsteknikker inkluderer overvåket læring, uovervåket læring, semi-overvåket læring, forsterkende læring, dyp læring, overføringslæring og ensemblelæring.
Forskjellige bransjer bruker maskinlæring, inkludert finans, helsevesen, transport, kundeservice og landbruk.
Maskinlæringsprosessen involverer innsamling og forberedelse av data, trening av modellen og tolkning av resultatene.
Når du velger en maskinlæringsplattform, se etter funksjoner som databehandling i skyen, tilgjengelige utviklingsmiljøer, støtte for kjente maskinlæringsrammeverk og sikkerhet på bedriftsnivå.

Hvordan maskinlæring gir avkastning på investering

Avdekker innsikter

Maskinlæring hjelper med å identifisere mønstre eller strukturer innen strukturerte og ustrukturerte data gjennom dataanalyse, og avdekker handlingsrettede innsikter for beslutningstaking. Den forbedrer også prediksjoner og tilpasser seg nye data over tid.

Forbedrer datautvinning

Maskinlæring er utmerket til datautvinning, som involverer å trekke ut nyttig informasjon fra store datasett. Den tar dette et skritt videre ved kontinuerlig å forbedre sine evner over tid, noe som fører til mer nøyaktige innsikter og forbedret beslutningstaking.

Forbedrer kundeopplevelser

Adaptive grensesnitt, målrettet innhold, chatboter og stemmedrevne virtuelle assistenter er alle eksempler på hvordan maskinlæring hjelper med å forbedre kundeopplevelser. Ved å analysere kundeadferd og preferanser, tilpasser maskinlæring interaksjoner, gir tidsriktig og relevant informasjon, og strømlinjeformer kundeservice.

Reduserer risiko

Ved å lære kontinuerlig av nye data, forbedrer maskinlæring evnen til å oppdage og forhindre svindel, og gir robust beskyttelse mot utviklende trusler. Etter hvert som svindeltaktikker utvikler seg, tilpasser maskinlæring seg ved å oppdage nye mønstre og forhindre forsøk før de lykkes.

Forutser kundeadferd

Maskinlæring utvinner kunderelaterte data for å identifisere mønstre og atferder, slik at salgsteam kan optimalisere produktanbefalinger og gi den beste kundeopplevelsen. Ved kontinuerlig å lære av nye interaksjoner, forutsier maskinlæring fremtidige kundebehov og preferanser for å støtte proaktivt og personlig engasjement.

Reduserer kostnader

Maskinlæring reduserer kostnadene ved å automatisere repetitive og tidkrevende prosesser, slik at de ansatte kan fokusere på mer strategiske og mer verdifulle oppgaver. I tillegg optimaliserer maskinlæringsalgoritmer ressursallokeringen og minimerer ineffektiviteten i driften ved å analysere store datasett og identifisere områder som kan forbedres. Dette fører til betydelige kostnadsbesparelser for bedrifter.

Slik lærer maskinlæring av data og lager prediksjoner eller beslutninger

Overvåket opplæring

Bruker datasett med etiketter eller struktur hvor dataene fungerer som en lærer og lærer opp maskinlæringsmodellen, noe som øker dens evne til å sette en prognose eller ta en avgjørelse. Modellen lærer ved å sammenligne sine prediksjoner med de faktiske resultatene og justere seg deretter, noe som forbedrer nøyaktigheten over tid.

Opplæring som ikke overvåkes

Bruker datasett uten etiketter eller struktur, og grupperer data i klynger for å finne mønstre og relasjoner. Denne teknikken hjelper med å avdekke skjulte strukturer i data, noe som gjør den nyttig for oppgaver som kundesegmentering og avviksregistrering.

Halvovervåket læring

Kombinerer både merkede og umerkede data for opplæring. Denne teknikken er spesielt nyttig når det er kostbart eller tidkrevende å merke data. Ved å bruke umerkede data forbedrer maskinlæringsmodellen læringseffektiviteten og nøyaktigheten, noe som gjør delvis overvåket læring til en praktisk teknikk for mange virkelige scenarioer.

Forsterkningsopplæring

Involverer en agent – et dataprogram som handler på vegne av noen eller noe – som erstatter den menneskelige operatøren. Agenten bestemmer utfallet basert på en tilbakemeldingsløkke, og lærer av tilbakemeldingssignaler for å forbedre ytelsen over tid.

Dyplæring

Bruker nevrale nettverk med mange lag, kalt dype nevrale nettverk, for å modellere komplekse mønstre i data. Denne underkategorien av maskinlæring er spesielt effektiv for tale- og bildebehandling, og den utmerker seg i å håndtere store mengder data og løse komplekse problemer i ulike domener.

Overføringslæring

Er forhåndstrent på én oppgave og deretter finjustert på en relatert oppgave. Denne teknikken er nyttig når det er begrensede data for den nye oppgaven. Ved å bruke kunnskap fra den innledende oppgaven, forbedrer overføringslæring ytelsen betydelig og reduserer treningstiden for den nye oppgaven.

Ensemblelæring

Kombinerer flere modeller for å forbedre den totale ytelsen. Ved å aggregere prediksjonene fra flere modeller, forbedrer ensemblelæring nøyaktighet og robusthet, og overgår enhver enkelt modell alene.

Slik fungerer maskinlæring i problemløsning

Her er en trinnvis oversikt over maskinlæringsprosessen.

Når datakilder er identifisert, blir tilgjengelige data kompilert. Datatypen hjelper med å informere hvilke maskinlæringsalgoritmer som skal brukes. Mens dataforskeren gjennomgår dataene, blir avvik identifisert, strukturen utviklet og problemene med dataintegritet løst. Trinn for databehandling som normalisering, skalering og koding av kategoriske variabler utføres også for å sikre at dataene er i et passende format for modellering.
De klargjorte dataene er delt inn i to grupper – opplæringssettet og testsettet. Opplæringssettet utgjør en stor del av dataene og brukes til å justere maskinlæringsmodellene for å oppnå høyest mulig nøyaktighet.
Når dataforskeren er klar til å velge den endelige datamodellen, brukes testsettet til å evaluere ytelse og nøyaktighet. Måledata som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling og F1-verdi beregnes for å vurdere hvor godt modellen presterer på usette data.
Dataforskere vurderer resultatene av maskinlæringsmodeller for å hente ut innsikter, trekke konklusjoner og komme med prognoser. De bruker ulike visualiseringsverktøy og teknikker, som forvirringsmatriser, for å tolke og evaluere modellens ytelse.

Viktige funksjoner

Hva gjør maskinlæring?

Forutsi verdier

Maskinlæring forutsier verdier ved å identifisere årsak og virkning mellom variabler. Regresjonsalgoritmer lager en modell fra disse verdiene, som deretter brukes til å komme med prognoser. Regresjonsstudier hjelper med å forutsi fremtiden, som å forutsi produktetterspørsel, forutsi salgstall eller estimere kampanjeresultater.

Identifiser uvanlige forekomster

Algoritmer for avviksregistrering identifiserer data utenfor den forventede normen og brukes ofte til å oppdage potensiell risiko. Utstyrssvikt, strukturelle defekter, tekstfeil og tilfeller av svindel er eksempler på hvordan maskinlæring brukes til å håndtere disse bekymringene.

Finn struktur

Klynge-algoritmer avslører den underliggende strukturen i datasettet og fungerer ofte som det første trinnet i maskinlæringen. Ved å kategorisere vanlige elementer, brukes klynging mye i markedssegmentering for å informere om priser og forutsi kundepreferanser. Klassifiseringsalgoritmer brukes i overvåket læring for å tildele forhåndsdefinerte etiketter som nøyaktig kategoriserer informasjon.

Rollen til maskinlæringsteknikere

Maskinlæringsteknikere transformerer rådata samlet fra ulike datasamlebånd til skalerbare datavitenskapsmodeller. De kobler strukturerte data til modellene definert av dataforskere. De utvikler også algoritmer og bygger programmer som lar maskiner, datamaskiner og roboter benhandle data og identifisere mønstre. Dette innebærer å velge og implementere egnede algoritmer, trene og evaluere modeller, og finjustere hyperparametere for å optimalisere ytelsen.

I tillegg til disse oppgavene, forhåndsbehandler maskinlæringsteknikere data for å gjøre dem egnet for modellering, distribuerer modeller i produksjonsmiljøer, og overvåker og oppdaterer dem kontinuerlig for å opprettholde nøyaktighet og effektivitet. Ved å jobbe tett med dataforskere, bygger de bro mellom datainnsamling og handlingsrettede innsikter, og sørger for at maskinlæringsløsninger er både praktiske og innflytelsesrike.

Maskinlæringsalgoritmer

Maskinlæringsalgoritmer identifiserer mønstre i data gjennom dataanalyse. De hjelper dataforskere med å løse problemer ved å forutsi verdier, identifisere uvanlige forekomster, bestemme struktur og opprette kategorier. Valget av algoritme avhenger av datatypen og det ønskede utfallet. Algoritmer klassifiseres generelt etter teknikk – overvåket, ikke-overvåket eller forsterkningsopplæring – eller etter funksjon, som klassifisering, regresjon og klynging. Å velge riktig algoritme er avgjørende for effektive maskinlæringsapplikasjoner.

Finn ut mer om maskinlæringsalgoritmer.

Maskinlæring på tvers av bransjer

Bedrifter i ulike bransjer bruker maskinlæring for å forbedre driften, forbedre beslutningstaking og drive innovasjon. Her er noen nøkkeleksempler på hvordan maskinlæring anvendes på tvers av ulike sektorer.

Bank og økonomi

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

Helsetjenester

Forbedring av diagnostiske verktøy, støtte sanntidsovervåking av pasienter, og forutsi sykdomsutbrudd er noen eksempler på hvordan maskinlæring bidrar til å forbedre pasientbehandling.

Transport

Maskinlæring transformerer transport ved å identifisere trafikkavvik, optimalisere leveringsruter og støtte selvkjørende kjøretøy.

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

Maskinlæring forbedrer landbruket ved å utvikle roboter for å håndtere arbeidskraftmangel, diagnostisere plantesykdommer og overvåke jordhelse.

Hva du bør se etter i en maskinlæringsplattform

Når du velger en plattform for maskinlæring, se etter en løsning som tilbyr disse forretningskritiske funksjonene.

Databehandling i skyen

Med enkel oppsett og distribusjon er skyen ideell for å håndtere arbeidsmengder av alle størrelser, slik at du kan koble datakilder og skalere etter behov – uten behov for avansert kunnskap.

Intuitivt utviklingsmiljø

Den ideelle plattformen støtter en rekke kompetansenivåer.

Innebygd støtte for kjente maskinlæringsstrukturer

Enten det er Open Neural Network Exchange (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

Velg en plattform som gir styring, sikkerhet og kontroll på bedriftsnivå for å beskytte infrastrukturen din.

Ressurser

Utforsk mer om maskinlæring

Utvikle ferdighetene dine, kom i gang med Azure Machine Learning, og dra nytte av Azure-ressurser.

En kvinne som smiler mens hun holder en telefon og en mann som holder et brett.

Azure Machine Learning

Kom i gang med Azure Machine Learning

Mer informasjon

En kvinne som peker på en dataskjerm og en mann som ser på skjermen.

Azure-ressurser

Utforsk ressurssenteret for Azure

Få tilgang til videoer, analyserapporter, opplæring, kasusstudier, kodeeksempler og løsningsarkitekturer.

Utforsk ressurser

En kvinne med brunt hår som holder et nettbrett.

Microsoft Learn

Læringshub for Azure AI

Utvikle dine KI- og maskinlæringsferdigheter med egenstyrte læringsplaner, videoer og artikler.

Start opplæringen

De fire grunnleggende elementene i maskinlæring er datainnsamling, modelltrening, modelevaluering og modelldistribusjon. Datainnsamling innebærer å samle inn og forberede data for analyse. Modelltrening bruker disse dataene til å lære algoritmen å foreta prognoser eller avgjørelser. Modelevaluering vurderer modellens ytelse ved hjelp av måledata som nøyaktighet og presisjon. Til slutt innebærer modelldistribusjon å integrere den trente modellen i et produksjonsmiljø for å foreta prognoser eller beslutninger i sanntid.
Regularisering i maskinlæring er en teknikk som brukes for å forhindre overtilpasning, som oppstår når en modell presterer godt på treningsdata, men dårlig på nye, usette data. Vanlige regulariseringsmetoder inkluderer L1 (Lasso) og L2 (Ridge) regularisering, som legger til forskjellige typer straffer på modellens parametere. Dette bidrar til å forbedre modellens generalisering til nye data, noe som fører til bedre ytelse i virkelige bruksområder.
Det måler andelen av faktiske positive tilfeller som modellen korrekt identifiserer. Med andre ord svarer Recall på spørsmålet: "Av alle de positive tilfellene, hvor mange forutså modellen riktig?"
Et eksempel på en maskinlæringsmodell er et beslutningstre. Et beslutningstre er en overvåket læringsalgoritme som brukes til klassifisering og regresjon. Det fungerer ved at dataene deles inn i undergrupper i henhold til inngangsverdiene, slik at det dannes en trelignende struktur av beslutninger. Hver node i treet representerer en funksjon, hver gren representerer en beslutningsregel, og hver bladnode representerer et utfall.
Beslutningstrær er enkle og lettforståelige, noe som gjør dem mye brukt til oppgaver som å forutsi kundeatferd eller diagnostisere medisinske tilstander
Maskinlæring er en underkategori av kunstig intelligens. I bunn og grunn omfatter kunstig et bredt spekter av teknologier og tilnærminger, for eksempel maskinlæring, naturlig språkbehandling og robotteknologi. Maskinlæring er en av de viktigste teknikkene som brukes for å oppnå kunstig intelligens, den lar systemer lære og tilpasse seg automatisk fra erfaring, noe som gjør KI-applikasjoner mer effektive og intelligente.
Maskinlæring er en nøkkelmetode innen prediktiv analyse som bruker historiske data for å forutsi fremtidige hendelser. Det forbedrer denne prosessen ved å identifisere mønstre og relasjoner i dataene, noe som muliggjør mer nøyaktige og skalerbare forutsigelser. Maskinlæringsmodeller trenes på historiske data for å lære underliggende mønstre og kan brukes på nye data for å forutsi utfall. Ved kontinuerlig læring forbedrer disse modellene sin prediktive nøyaktighet, noe som gjør prediktiv analyse mer effektiv.
Mens maskinlæring omfatter en rekke algoritmer og teknikker for å lære fra data, fokuserer dyp læring spesifikt på å bruke disse dype nevrale nettverkene for å oppnå høy ytelse i oppgaver som bilde- og talegjenkjenning. All dyp læring er en undergruppe av maskinlæring, men ikke all maskinlæring involverer dyp læring.