Maskinlæring i dag - hvordan det fungerer og brukes
I en verden som genererer enorme mengder data hver dag, brukes maskinlæring til å håndtere store mengder informasjon og generere nyttige innsikter som kan brukes til å løse komplekse problemer. Selve læringen er en kontinuerlig prosess hvor en datamodell bruker tidligere data til for eksempel å forbedre fremtidige beslutninger.
Hva er maskinlæring og hvordan fungerer det?
Maskinlæring bygger på prinsippet om at datasystemer kan lære fra data, identifisere mønstre og ta informerte beslutninger med minimal menneskelig inngripen.
Til grunn for maskinlæringen ligger algoritmer - regler eller instruksjoner som maskinen følger for å utføre en oppgave. I kontekst av maskinlæring, er disse algoritmene designet slik at de bygger matematiske modeller basert på treningsdata – data som systemet har tilgang til for å "lære" fra.
Det kan dreie seg om enkle lineære regresjoner eller komplekse nevrale nettverk, alt avhengig av problemet som skal løses. I maskinlærings-prosessen, tar systemet inn data (kalt "treningsdata"), bruker algoritmer for å identifisere mønstre og sammenhenger, og skaper en modell som kan brukes til å forutsi eller kategorisere nye data.
Jo større mengder data maskinlæringsmodellen kombineres med, jo mer kraftfullt blir resultatet. Modellen blir med andre ord bedre og bedre på å identifisere mønstre og gjøre mer nøyaktige forutsigelser. Dette skyldes at "erfaringsgrunnlaget" modellen har lært fra er større.Det gjør at disse systemene kan levere svært nøyaktige resultater i situasjoner hvor store datamengder er tilgjengelige.
La oss ta et eksempel:
Du ønsker å bygge en maskinlæringsmodell for å forutsi huspriser. Du begynner med et datasett (treningsdata) som inneholder informasjon om en rekke hus, som byggeår, størrelse, beliggenhet, antall rom, og selvfølgelig, pris.
En maskinlæringsalgoritme analyserer disse dataene, og leter etter sammenhenger eller mønstre mellom husprisene og de andre variablene.
Når modellen er "trent", kan du gi den data om et nytt hus - for eksempel, beliggenhet og antall rom – og modellen vil bruke de mønstrene den har lært for å forutsi prisen på det nye huset.
Maskinlæring handler ikke bare om forutsigelse. Det kan også brukes til å kategorisere data, for eksempel avgjøre om en e-post er spam eller ikke, eller til å oppdage uvanlige mønstre, for eksempel svindel i banktransaksjoner.
Hva er sammenhengen mellom maskinlæring og AI (kunstig intelligens) ?
Når vi snakker om maskinlæring, er det viktig å forstå at det er en del av det større feltet kunstig intelligens (AI/ KI).
AI-feltet handler om å bygge maskiner eller systemer som kan utføre oppgaver som normalt krever menneskelig intelligens. Dette inkluderer, men er ikke begrenset til, ting som språkforståelse, bildegjenkjenning, problemløsning og læring - som er området for maskinlæring.
Maskinlæring er en av de mest effektive måtene å bygge intelligente systemer på, fordi det gir maskinene evnen til å lære og forbedre seg over tid. Dette kan være spesielt kraftig der hvor det ikke er praktisk eller mulig å eksplisitt programmere alle mulige handlinger eller valg som systemet kan komme til å måtte gjøre.
I sum er maskinlæring og AI nært knyttet sammen. Mens AI er det brede målet om å skape maskiner som kan simulere menneskelig intelligens, er maskinlæring metoden vi bruker for å få maskinene til å lære av erfaring og dermed bli "intelligente".
Typer av Maskinlæring
Maskinlæring kan grovt sett deles inn i tre hovedtyper: Overvåket læring, ikke-overvåket læring, og forsterkningslæring.
Overvåket læring:
Dette er den mest vanlige typen maskinlæring. Modellen trenes på et sett av data der både input og ønsket output er kjent. For eksempel, hvis du ønsker å lage en modell som gjenkjenner hunder i bilder, trenes modellen med mange bilder av hunder (input), og hver hund er merket som "hund" (output). Over tid lærer modellen å assosiere visse mønstre i bildene med begrepet "hund".
Ikke-overvåket læring:
I denne typen maskinlæring får systemet en stor mengde ustrukturert data og må finne mønstre og strukturer på egen hånd. Denne typen maskinlæring er nyttig for oppgaver der vi ønsker å gruppere relaterte elementer sammen. For eksempel kan du bruke ikke-overvåket læring for å segmentere kundebasen basert på kjøpshistorikk.
Forsterkninglæring:
Dette er en avansert type maskinlæring der en agent lærer å utføre oppgaver ved å interagere med et miljø. Agenten får belønning eller straff basert på handlingene den gjør, og lærer over tid å maksimere sine belønningene, Forsterkninglæring kan du blant annet bruke for å trene en kunstig intelligensmodell til å spille dataspill ved å prøve forskjellige strategier og lære hvilke som fungerer best.
Maskinlæring og applikasjonsutvikling
Maskinlæring blir stadig mer relevant i softwareutvikling. Nye bruksområder dukker opp nesten daglig, og med den stadig økende mengden tilgjengelige data blir potensialet for bruk av maskinlæring i apper enormt.
Et eksempel er personaliserte anbefalinger. Tenk på tjenester som Netflix og Spotify. De bruker maskinlæring til å analysere brukerens oppførsel og preferanser for å gi mer skreddersydde anbefalinger.
På samme måte kan e-handelapper bruke maskinlæring til å forutsi hva kunder kan være interessert i basert på tidligere kjøp og søkeadferd.
I helseapplikasjoner kan maskinlæring bidra til å analysere pasientdata og forutsi helseutfall. For eksempel kan en app bruke data om brukerens aktivitetsnivå, søvnmønstre, og kosthold for å gi personlige helseanbefalinger og varsler.
Maskinlæring kan også brukes i sosiale media app´er for å oppdage og filtrere ut innhold som hatmeldinger eller grafisk vold. Dette gjøres ved å trene algoritmer på eksempler på denne typen innhold, slik at de kan gjenkjenne og flagge tilsvarende innhold i fremtiden.
Maskinlæring er en revolusjonerende teknologi som har endret måten vi jobber med data på. Fra å forbedre kundeservicen i apper, til å skape avanserte selvkjørende biler, påvirker maskinlæring alle aspekter av livene våre, og det vil fortsette å være en drivkraft for innovasjon i mange år fremover. Det er også viktig å merke seg at med den stadige utviklingen av maskinlæring, kommer det også en forpliktelse til å bruke denne teknologien på en etisk og ansvarlig måte.
I 99x har vi et solid miljø og høy kompetanse på maskinlæring. Snakk med oss hvis det er noe du lurer på eller trenger hjelp til.
