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 den artificiella intelligensen (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 ständigt förändras, 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 uppnått med sina maskininlärningsprojekt:
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 avslöja.
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
Ett maskininlärningsprogram använder processautomatisering, vilket frigör tid och resurser och gör det möjligt för ditt team att fokusera på det som är viktigast.
Maskininlärningstekniker
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 maskininlärningsprocessen som används 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 maskininlärningsmodeller så att de blir så noggranna som möjligt.
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
Algoritmer för avvikelseidentifiering används ofta för att upptäcka potentiella risker och hitta 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, eller 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.
Vad gör en maskininlärningsingenjör?
Maskininlärningsingenjörer arbetar med att omvandla rådata som samlas in från olika datapipelines till datavetenskapsmodeller som kan användas och skalas efter behov. En maskininlärningsingenjör ansluter dessa strukturerade data till modellerna som definieras av dataexperterna som de arbetar med. Dessutom utvecklar maskininlärningsingenjörer även algoritmer och skapar program som gör det möjligt för apparater, datorer och robotar att bearbeta inkommande data och identifiera mönster.
En kort introduktion till 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 maskininlärning påverkar viktiga branscher:
Bank och ekonomi
Riskhantering och bedrägeriskydd är viktiga områden där maskininlärning är enormt värdefullt i finansiella sammanhang.
Hälso- och 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 kundavsikter 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
Att utveckla robotar som kan lösa problem med arbetskraftsbrist, diagnostisera växtsjukdomar och övervaka jordens hälsa är några exempel på hur maskininlärning kan förbättra jordbruket.
Vad du ska leta efter i en maskininlärningsplattform
När du väljer en plattform 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 en mängd redigeringsalternativ. Den bör hjälpa dig att dra nytta av fördelarna med maskininlärning oavsett om du arbetar mycket i kod eller föredrar automatiserade verktyg och gränssnitt med dra-och-släpp-funktioner som inte kräver någon erfarenhet av kodning.
Inbyggt stöd för välkända ramverk för maskininlärning
Sök efter en plattform där du kan arbeta med de verktyg du känner till och gillar, oavsett om det är ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn eller TensorFlow.
Säkerhet i företagsklass
Leta efter en plattform som innehåller styrning, säkerhet och kontroll på företagsnivå och som kan hjälpa 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 robust DevOps för maskininlärning.