Vad är maskininlärning?

Kunskapen om att utbilda datorer till att analysera och lära av data på samma sätt som människor gör.

Vad är maskininlärning och hur fungerar det?

Maskininlärning (ML) är en process för att använda matematiska datamodeller för att hjälpa en dator att lära sig utan direkt instruktion. Det betraktas som en del av artificiell intelligens (AI). Maskininlärning använder algoritmer för att identifiera mönster i data, och dessa mönster används sedan för att skapa en datamodell som kan göra förutsägelser. Med mer data och erfarenhet blir resultaten av maskininlärning mer exakta, ungefär som människor blir bättre på något genom att träna.

Möjligheten att anpassa maskininlärningen gör den till ett bra val i scenarier där data är ständigt föränderliga, där typen av begäran eller uppgiften hela tiden förändras eller där det är i princip omöjligt att koda en lösning.

Maskininlärning i förhållande till AI

Maskininlärning betraktas som en del av AI. En ”intelligent” dator tänker som en människa och utför aktiviteter på egen hand. Ett sätt att träna en dator att efterlikna mänskligt tänkande är att använda ett neuralt nätverk, som är en serie algoritmer som modelleras efter den mänskliga hjärnan.

Maskininlärning i förhållande till förutsägeleanalys

Även om maskininlärning är en typ av förutsägelseanalys, är en viktig skillnad att maskininlärning är betydligt enklare att implementera med realtidsuppdateringar allteftersom den får mer data. Förutsägelseanalyser fungerar vanligtvis med en statisk datauppsättning och måste förnyas för uppdateringar.

Maskininlärning i förhållande till djupinlärning

Djupinlärning är en specialiserad form av maskininlärning som använder neurala nätverk (NN) för att leverera svar. Djupinlärning kan fastställa precisionen på egen hand och klassificerar information som en mänsklig hjärna – och är den teknik som uppnår de mest människolika AI-resultaten.

Fördelarna med maskininlärning

Maskininlärning har många tillämpningar – och möjligheterna blir ständigt fler. Här är några av de främsta fördelarna som företag redan har sett:

Få nya insikter

Maskininlärning kan hjälpa dig att identifiera ett mönster eller en struktur i både strukturerade och ostrukturerade data, vilket hjälper dig att identifiera den berättelse som data kan ta fram.

Förbättra dataintegriteten

Maskininlärning är utmärkt för datautvinning och kan gå ett steg längre genom att förbättra förmågan över tid.

Förbättrad användarupplevelse

Anpassade gränssnitt, riktat innehåll, chattrobotar och röststyrda virtuella assistenter är exempel på hur maskininlärning kan hjälpa dig att optimera kundupplevelsen.

Minska risken

När bedrägerimetoderna ständigt förändras håller maskininlärningen samma takt – genom att övervaka och identifiera nya mönster för att upptäcka bedrägeriförsöken innan de lyckas.

Förutse kundbeteende

Maskininlärning kan utvinna kundrelaterade data för att identifiera mönster och beteenden, vilket gör att du kan optimera produktrekommendationer och erbjuda bästa möjliga kundupplevelse.

Lägre kostnader

Maskininlärning kan möjliggöra betydande processautomatisering, vilket frigör tid och resurser och gör det möjligt för ditt team att fokusera på det som är viktigast.

Maskininlärningstekniker

Det finns tre huvudsakliga tekniker som används i maskininlärning:

Övervakat lärande

Genom att adressera datauppsättningar med etiketter eller struktur fungerar data som lärare och ”tränar” datorn, vilket ökar möjligheten att skapa en förutsägelse eller fatta ett beslut.

Oövervakat lärande

Adressering av datauppsättningar utan etiketter eller struktur, hitta mönster och relationer genom att gruppera data i kluster.

Kunskapsförmedling

En agent, alltså ett datorprogram som agerar i någon annans ställe, ersätter en mänsklig operatör och hjälper till att fastställa resultat baserat på en feedbackslinga.

Så här löser maskininlärning problem

Här är en översikt över de steg som genomförs när du använder maskininlärning för att lösa problem:

Steg 1: Samla in och förbereda data

När datakällor har identifierats kompileras tillgängliga data. Vilken typ av data du har kan hjälpa dig att avgöra vilka maskininlärningsalgoritmer du kan använda. När du granskar dina data identifieras avvikelser, struktur utvecklas och problem med dataintegriteten löses.

Steg 2: Träna modellen

Förberedda data delas upp i två grupper: träningsuppsättningen och testuppsättningen. Träningsuppsättningen är en stor del av dina data som används för att finjustera dina modeller till högsta noggrannhet.

Steg 3: Verifiera modellen

När du är redo att välja din slutliga datamodell används testuppsättningen för att utvärdera prestanda och noggrannhet.

Steg 4: Tolka resultaten

Granska resultatet för att hitta insikter, dra slutsatser och förutsäga resultat.

Vad kan maskininlärning göra?

Förutsäga värden

Regressionsalgoritmer hjälper till att identifiera orsak och verkan mellan variabler genom att skapa en modell utifrån värden, som sedan används för att göra en förutsägelse. Regressionsstudier hjälper dig att förutse framtiden, vilket kan hjälpa dig att förutse produktefterfrågan, förutsäga försäljningssiffror eller beräkna kampanjresultat.

Identifiera ovanliga förekomster

Används ofta för att upptäcka potentiella risker, algoritmer för avvikelseidentifiering hittar data som ligger utanför den förväntade normen. Utrustningsfel, strukturella defekter, textfel och bedrägerier är exempel på hur maskininlärning kan användas för att åtgärda problem.

Hitta strukturer

Klustringsalgoritmer är ofta det första steget i maskininlärning, vilket avslöjar den underliggande strukturen i datauppsättningen. Klustring, att kategorisera vanliga objekt, används ofta inom marknadssegmentering och ger insikter som kan hjälpa dig att välja pris och förutse kundpreferenser.

Förutsäga kategorier

Klassificeringsalgoritmer hjälper till att fastställa rätt kategori för information. Klassificering har likheter med klustring, men skiljer sig i att den används i övervakad inlärning där fördefinierade etiketter tilldelas.

En kort introduktion om maskininlärningsalgoritmer

Maskininlärningsalgoritmer identifierar mönster i data och hjälper dataexperter att lösa problem. Maskininlärningsalgoritmer kan förutsäga värden, identifiera ovanliga förekomster, fastställa strukturer och skapa kategorier. Beroende på vilken typ av data man har och vilka resultat man letar efter använder man olika algoritmer. Algoritmer grupperas vanligtvis efter teknik (övervakad inlärning, oövervakad inlärning eller förstärkt) eller efter algoritmfamilj (till exempel klassificering, regression och klustring). Läs mer om maskininlärningsalgoritmer.

Hur olika branscher använder maskininlärning

Företag i olika branscher använder maskininlärning på många olika sätt. Här är några exempel på hur de påverkar viktiga branscher:

Bank och ekonomi

Riskhantering och bedrägeriskydd är viktiga områden där maskininlärning är enormt värdefullt i finansiella sammanhang.

Sjukvård

Diagnostikverktyg, patientövervakning och förutsägelser av utbrott är några av många exempel på hur maskininlärning kan hjälpa till att förbättra patientvården.

Transport

Identifiering av trafikavvikelser, optimering av leveransvägen och självkörande bilar är exempel på hur maskininlärning kan påverka transportsektorn på ett positivt sätt.

Kundtjänst

Att besvara frågor, bedöma kundavsikt och tillhandahålla virtuell hjälp är exempel på hur maskininlärning stöder kundtjänstbranschen.

Detaljhandeln

Maskininlärning kan hjälpa återförsäljare att analysera köpmönster, optimera erbjudanden och priser samt använda data för att förbättra den övergripande kundupplevelsen.

Jordbruk

Att utveckla robotar som kan lösa problem med arbetskraftsbrist, diagnostisera växtsjukdomar och övervaka jordens hälsa är några exempel på hur maskininlärning kan förbättra jordbruket. Titta på den här videon för att se ett exempel på hur maskininlärning hjälpte till att öka lantbrukarnas skörd med 30 procent.

Vad du ska leta efter i en maskininlärningsplattform

När du väljer en molnplattform för maskininlärning ska du leta efter en lösning med följande funktioner:

Molnbaserad databehandling

Molnet är enkelt att konfigurera och distribuera och är perfekt för hantering av arbetsbelastningar av alla storlekar, där du kan ansluta datakällor och skala på begäran – utan att några avancerade kunskaper behövs.

Tillgänglig utvecklingsmiljö

Den perfekta plattformen stöder alla kunskapsnivåer med tillgängliga redigeringsalternativ. Den bör hjälpa dig att dra nytta av fördelarna med maskininlärning oavsett om du arbetar mycket i kod eller föredrar automatiserade verktyg och dra-och-släpp-gränssnitt som inte kräver någon erfarenhet av kodning.

Inbyggt stöd för välkända ramverk

Oavsett om det är ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn eller TensorFlow ska du söka efter en plattform där du kan arbeta med de verktyg du känner till och gillar.

Säkerhet i storföretagsklass

Leta efter en plattform som innehåller styrning, säkerhet och kontroll på storföretagsnivå som hjälper dig att skydda din infrastruktur.

Ta dina maskininlärningsmodeller till marknaden snabbare

Förenkla hur du skapar och distribuerar modeller med kodfria, automatiserade maskininlärningsfunktioner, stöd för öppen källkod och robusta DevOps för maskininlärning.