Vad är maskininlärning?

Vad är maskininlärning och hur fungerar det?

Maskininlärning, en delmängd av AI, använder matematiska modeller för att hjälpa datorer att lära sig från data utan direkt instruktion. Genom att använda algoritmer för att identifiera mönster skapar maskininlärning datamodeller som gör förutsägelser. Förutsägelserna förbättras när mer data samlas in och analyseras, ungefär som hur människor lär sig av erfarenhet. Den här anpassningsbarheten gör maskininlärning idealisk för scenarier med ständigt föränderliga data eller uppgifter, där kodningslösningar skulle vara opraktiska.

Viktiga lärdomar

Maskininlärning, en delmängd av AI, gör det möjligt för datorer att lära sig av data, identifiera mönster och göra förutsägelser som förbättras över tid.
Maskininlärning hjälper organisationer att upptäcka insikter, förbättra datautvinning, förbättra kundupplevelser, förutsäga kundbeteende, minska riskerna och sänka kostnaderna.
Maskininlärningstekniker omfattar övervakad inlärning, oövervakad inlärning, halvövervakad inlärning, förstärkt inlärning, djupinlärning, överföringsinlärning och ensembleinlärning.
Olika branscher använder maskininlärning, inklusive ekonomi, sjukvård, transport, kundservice och jordbruk.
Maskininlärningsprocessen omfattar insamling och förberedelse av data, träning av modellen och tolkning av resultaten.
När du väljer en maskininlärningsplattform letar du efter funktioner som molnbaserad databehandling, tillgängliga utvecklingsmiljöer, stöd för välbekanta ramverk för maskininlärning och säkerhet i företagsklass.

Så här ger maskininlärning avkastning

Upptäcker insikter

Maskininlärning hjälper till att identifiera mönster eller strukturer i strukturerade och ostrukturerade data genom dataanalys, och upptäcker användbara insikter för beslutsfattande. Det förbättrar också förutsägelser och anpassar sig till nya data över tid.

Förbättrar datautvinning

Maskininlärning är utmärkt vid datautvinning, vilket innebär att extrahera användbar information från stora datamängder. Det tar detta ett steg längre genom att kontinuerligt förbättra dess förmågor över tid, vilket leder till mer exakta insikter och förbättrat beslutsfattande.

Förbättrar kundupplevelser

Adaptiva gränssnitt, riktat innehåll, chattrobotar och röstdrivna virtuella assistenter är alla exempel på hur maskininlärning hjälper till att förbättra kundupplevelsen. Genom att analysera kundernas beteende och preferenser anpassar maskininlärning interaktioner, ger relevant information i tid och effektiviserar kundservicen.

Minskar risken

Genom att kontinuerligt lära sig från nya data förbättrar maskininlärning sin förmåga att upptäcka och förhindra bedrägerier, vilket ger robust skydd mot nya hot. I takt med att bedrägerimetoderna utvecklas anpassas maskininlärningen genom att identifiera nya mönster och förhindra försök innan de lyckas.

Förväntar sig kundbeteende

Maskininlärning utvinns från kundrelaterade data för att identifiera mönster och beteenden, vilket hjälper säljteam att optimera produktrekommendationer och tillhandahålla bästa möjliga kundupplevelser. Genom att kontinuerligt lära sig från nya interaktioner förutsäger maskininlärning framtida kundbehov och preferenser för att stödja proaktivt och personligt engagemang.

Minskar kostnaderna

Maskininlärning minskar kostnaderna genom att automatisera repetitiva och tidskrävande processer, så att anställda kan fokusera på mer strategiska och mer värdebaserade uppgifter. Dessutom optimerar maskininlärningsalgoritmer resursallokering och minimerar driftineffektiviteten genom att analysera stora datauppsättningar och identifiera förbättringsområden. Detta leder till betydande kostnadsbesparingar för företag.

Hur maskininlärning lär sig av data och gör förutsägelser eller beslut

Övervakat lärande

Använder datamängder med etiketter eller struktur, där data fungerar som en lärare och "tränar" maskininlärningsmodellen, vilket ökar dess förmåga att göra en förutsägelse eller beslut. Modellen lär sig genom att jämföra sina förutsägelser med de faktiska resultaten och justera därefter, vilket förbättrar noggrannheten över tid.

Oövervakat lärande

Använder datauppsättningar utan etiketter eller struktur och grupperar data i kluster för att hitta mönster och relationer. Den här tekniken hjälper till att upptäcka dolda strukturer i data, vilket gör den användbar för uppgifter som kundsegmentering och avvikelseidentifiering.

Delvis övervakad inlärning

Kombinerar både märkta och omärkta data för träning. Genom att använda omärkta data förbättrar maskininlärningsmodellen sin inlärningseffektivitet och precision, vilket gör halvkontrollerad inlärning till en praktisk teknik för många verkliga scenarier. Genom att använda omärkta data förbättrar maskininlärningsmodellen sin inlärningseffektivitet och precision, vilket gör halvkontrollerad inlärning till en praktisk teknik för många verkliga scenarier.

Kunskapsförmedling

Involverar en agent, ett datorprogram som agerar på uppdrag av någon eller något, som ersätter den mänskliga operatorn. Agenten avgör utfall baserat på en feedbackloop och lär sig från feedbacksignaler för att förbättra prestandan över tid.

Djupinlärning

Använder neurala nätverk med många lager, så kallade djupa neurala nätverk, för att modellera komplexa mönster i data. Den här delmängden av maskininlärning är särskilt effektiv för tal- och bildigenkänning, och den är utmärkt när det gäller att hantera stora mängder data och lösa komplexa problem i olika domäner.

Överföra utbildning

Är förtränad för en aktivitet och finjusteras sedan för en relaterad aktivitet. Den här tekniken är användbar när det finns begränsade data för den nya aktiviteten. Genom att använda kunskap från den första uppgiften förbättrar överföringsinlärningen avsevärt prestandan och minskar träningstiden för den nya uppgiften.

Ensemble-inlärning

Kombinerar flera modeller för att förbättra övergripande prestanda. Genom att aggregera förutsägelserna för flera modeller förbättrar ensembleinlärning noggrannheten och robustheten och överträffar bara en enskild modell.

Så här löser maskininlärning problem

Här är en steg-för-steg översikt av maskininlärningsprocessen.

När datakällor har identifierats kompileras tillgängliga data. Typen av data hjälper till att informera vilka maskininlärningsalgoritmer som ska användas. När dataexperten granskar data identifieras avvikelser, strukturen utvecklas och dataintegritetsproblemen löses. Förbearbetningssteg för data som normalisering, skalning och kodning av kategoriska variabler utförs också för att säkerställa att data är i ett lämpligt format för modellering.
Förberedda data delas upp i två grupper: träningsuppsättningen och testuppsättningen. Träningsuppsättningen utgör en stor del av data och används för att justera maskininlärningsmodellerna till den högsta noggrannheten.
När dataexperten är redo att välja den slutliga datamodellen används testuppsättningen för att utvärdera prestanda och noggrannhet. Mått som noggrannhet, precision, träffsäkerhet och F1-poäng beräknas för att utvärdera hur väl modellen presterar på osedda data.
Dataexperter granskar resultatet av maskininlärningsmodeller för att extrahera insikter, dra slutsatser och göra förutsägelser. De använder olika visualiseringsverktyg och -tekniker, till exempel förvirringsmatriser, för att tolka och utvärdera modellens prestanda.

Huvudfunktioner

Vad gör maskininlärning?

Förutsäga värden

Maskininlärning förutsäger värden genom att identifiera orsak och effekt mellan variabler. Regressionsalgoritmer skapar en modell från dessa värden, som sedan används för att göra förutsägelser. Regressionsstudier hjälper dig att förutse framtiden, till exempel förutse produktefterfrågan, förutsäga försäljningssiffror eller uppskatta kampanjresultat.

Identifiera ovanliga förekomster

Algoritmer för avvikelseidentifiering används ofta för att upptäcka potentiella risker och pekar ut data utanför den förväntade normen. Utrustningsfel, strukturella defekter, textfel och bedrägerier är exempel på hur maskininlärning används för att åtgärda dessa problem.

Hitta strukturer

Klustringsalgoritmer visar den underliggande strukturen i datauppsättningen, som ofta fungerar som det första steget i maskininlärning. Genom att kategorisera vanliga objekt används klustring ofta i marknadssegmentering för att informera om prissättning och förutsäga kundpreferenser. Klassificeringsalgoritmer används i övervakad inlärning för att tilldela fördefinierade etiketter som korrekt kategoriserar information.

Maskininlärningsingenjörers roll

Maskininlärningstekniker omvandlar rådata som samlas in från olika datapipelines till skalbara datavetenskapsmodeller. De kopplar strukturerade data till de modeller som definierats av dataexperter. De utvecklar också algoritmer och skapar program som gör det möjligt för datorer, datorer och robotar att bearbeta data och identifiera mönster. Det innebär att välja och implementera lämpliga algoritmer, träna och utvärdera modeller samt finjustera hyperparametrar för att optimera prestanda.

Utöver dessa uppgifter förbearbetar maskininlärningstekniker data för att göra dem lämpliga för modellering, distribuera modeller till produktionsmiljöer och kontinuerligt övervaka och uppdatera dem för att upprätthålla noggrannhet och effektivitet. Genom att samarbeta med dataexperter överbryggar de luckan mellan datainsamling och användbara insikter och ser till att maskininlärningslösningarna är både praktiska och effektfulla.

Maskininlärningsalgoritmer

Maskininlärningsalgoritmer identifierar mönster i data via dataanalys. De hjälper dataexperter att lösa problem genom att förutsäga värden, identifiera ovanliga förekomster, fastställa struktur och skapa kategorier. Valet av algoritm beror på typen av data och önskat resultat. Algoritmer klassificeras vanligtvis efter teknikövervakad, oövervakad eller förstärkt inlärning eller efter funktion, till exempel klassificering, regression och klustring. Det är viktigt att välja rätt algoritm för effektiva maskininlärningsprogram.

Läs mer om maskininlärningsalgoritmer.

Maskininlärning i olika branscher

Företag i olika branscher använder maskininlärning för att förbättra verksamheten, förbättra beslutsfattandet och främja innovation. Här är några viktiga exempel på hur maskininlärning tillämpas i olika sektorer.

Bank och ekonomi

Riskhantering och bedrägeriskydd är viktiga områden där maskininlärning ger ett enormt värde i finansbranschen.

Hälso- och sjukvård

Att förbättra diagnostikverktyg, stödja övervakning av patienter i realtid och förutsäga sjukdomsspridning är några exempel på hur maskininlärning hjälper till att förbättra patientvården.

Transport

Maskininlärning omvandlar transporterna genom att identifiera trafikavvikelser, optimera leveransvägar och stödja självkörningsfordon.

Kundtjänst

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

Detaljhandel

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

Jordbruk

Maskininlärning förbättrar jordbruk genom att utveckla robotar för att åtgärda brist på arbete, diagnostisera växters sjukdomar och övervaka jordhälsa.

Vad du ska leta efter i en maskininlärningsplattform

När du väljer en maskininlärningsplattform letar du efter en lösning som tillhandahåller dessa affärskritiska funktioner.

Molnbaserad databehandling

Med enkel konfiguration och distribution är molnet perfekt för hantering av arbetsbelastningar i alla storlekar, så att du kan ansluta datakällor och skala på begäran utan avancerad kunskap.

Intuitiv utvecklingsmiljö

Den idealiska plattformen har stöd för en mängd olika färdighetsnivåer.

Inbyggt stöd för välkända ramverk för maskininlärning

Oavsett om det är Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn eller TensorFlow kan du leta efter en plattform där du kan arbeta med de verktyg du känner till och gillar.

Säkerhet i företagsklass

Välj en plattform som tillhandahåller styrning, säkerhet och kontroll på företagsnivå för att skydda din infrastruktur.

Resurser

Upptäck mer om maskininlärning

Bygg upp dina färdigheter, kom igång med Azure Machine Learning och dra nytta av Azure-resurser.

En kvinna ler medan hon håller i en telefon och en man håller i en bricka.

Azure Machine Learning

Kom igång med Azure Machine Learning

Mer information

En kvinna som pekar på en datorskärm och en man som tittar på skärmen.

Azure-resurser

Utforska Azure-resurscentret

Få åtkomst till videor, analysrapporter, utbildning, fallstudier, kodexempel och lösningsarkitekturer.

Titta närmare på resurser

En kvinna med brunt hår håller i en surfplatta.

Microsoft Learn

Azure AI utbildningshubben

Bygg upp dina AI- och maskininlärningsfärdigheter med utbildningsplaner, videor och artiklar i egen takt.

Påbörja utbildningen

De fyra grunderna i maskininlärning är datainsamling, modellträning, modellutvärdering och modelldistribution. Datainsamling omfattar insamling och förberedelse av data för analys. Modellträning använder dessa data för att lära algoritmen att göra förutsägelser eller beslut. Modellutvärdering utvärderar modellens prestanda med hjälp av mått som noggrannhet och precision. Slutligen innebär modelldistribution att integrera den tränade modellen i en produktionsmiljö för att göra förutsägelser eller beslut i realtid.
Regularisering inom maskininlärning är en teknik som används för att förhindra överanpassning, vilket inträffar när en modell presterar bra på träningsdata men dåligt på nya, osedda data. Vanliga regulariseringsmetoder är L1-regularisering (lasso) och L2-regularisering (åsen), som lägger till olika typer av sanktioner i modellens parametrar. Detta hjälper till att förbättra modellens generalisering av nya data, vilket leder till bättre prestanda i verkliga program.
Den mäter andelen faktiska positiva instanser som modellen identifierar korrekt. Med andra ord svarar återkallandet på frågan: "Av alla positiva fall, hur många förutsade modellen korrekt?"
Ett exempel på en maskininlärningsmodell är ett beslutsträd. Ett beslutsträd är en övervakad inlärningsalgoritm som används för klassificering och regression. Det fungerar genom att dela upp data i delmängder enligt indatafunktionsvärdena och bilda en trädliknande beslutsstruktur. Varje nod i trädet representerar en funktion, varje gren representerar en beslutsregel och varje lövnod representerar ett resultat.
Beslutsträd är enkla och enkla att förstå, vilket gör att de används ofta för uppgifter som att förutsäga kundbeteende eller diagnostisera medicinska tillstånd
Maskininlärning är en delmängd av AI. I grunden omfattar AI en mängd olika tekniker och metoder, till exempel maskininlärning, bearbetning av naturligt språk och robotteknik. Maskininlärning är en av de viktigaste teknikerna som används för att uppnå AI, så att system automatiskt kan lära sig och anpassa sig från erfarenhet, vilket gör AI-program mer effektiva och intelligenta.
Maskininlärning är en viktig teknik inom förutsägelseanalys, som använder historiska data för att förutsäga framtida händelser. Den förbättrar den här processen genom att identifiera mönster och relationer i data, vilket möjliggör mer exakta och skalbara förutsägelser. Maskininlärningsmodeller tränas på historiska data för att lära sig underliggande mönster och kan tillämpas på nya data för att förutsäga resultat. Genom kontinuerlig inlärning förbättrar dessa modeller sin förutsägelsenoggrannhet, vilket gör förutsägelseanalys mer effektiv.
Maskininlärning omfattar en mängd olika algoritmer och tekniker för att lära sig från data, men djupinlärning fokuserar specifikt på att använda dessa djupa neurala nätverk för att uppnå höga prestanda i uppgifter som bild- och taligenkänning. All djupinlärning är en delmängd av maskininlärning, men inte all maskininlärning omfattar djupinlärning.