Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er en del af kunstig intelligens (AI), hvis hovedfokus er at skabe algoritmer og statistiske modeller til at lære af og komme med forudsigelser eller beslutninger baseret på data. I bund og grund handler det om at bygge systemer, der automatisk kan lære og forbedre sig ud fra erfaring.

AI sigter mod at skabe computermodeller, der udviser "intelligent adfærd" som mennesker, ifølge Boris Katz, der er hovedforsker og leder af InfoLab Group hos CSAIL. Det betyder maskiner, der kan genkende en visuel scene, forstå en tekst skrevet på et naturligt sprog eller udføre en handling i den fysiske verden. 

Hvordan fungerer maskinlæring?

Maskinlæring bruges af AI, og det blev defineret i 1950'erne af Arthur Samuel som den undersøgelse, der giver computere evnen til at lære uden at blive programmeret.

Maskinlæring bruger forskellige materialer, der stilles til rådighed, f.eks. fotos, tekstbilleder, folks optegnelser, tidsserier m.m. Det første skridt er at indsamle og forberede data til træning af maskinlæringsmodellen. Generelt forbedrer flere data modellens ydeevne og nøjagtighed.

Hvad er vigtigheden af maskinlæring?

For virksomheder er maskinlæring vigtig, da den giver insights indsigt i kundeadfærd og forretningspartnerskaber. Den fremhæver også nødvendige innovationer og hjælper med at bygge bro over videnskløfter, der giver mindre virksomheder en konkurrencefordel på markedet.

At spare tid og penge i kundeservice er blot en af maskinlæringens mange praktiske anvendelser. Det skyldes, at teknologier som virtuelle assistenter automatiserer opgaver som skift af adgangskode og kontoforespørgsler, så menneskelige agenter kan koncentrere sig om komplicerede problemer.

Typer af maskinlæringsmetoder

1. Overvåget læring: I overvåget læring trænes algoritmen på et mærket datasæt, hvor hvert input-datapunkt er forbundet med et tilsvarende mål eller mærke. Målet er at lære, hvordan man mapper input til output, så algoritmen kan generalisere sine forudsigelser til nye, usete data.
2. Uovervåget læring: Uovervåget læring involverer træning af algoritmer på umærkede data, hvor algoritmen forsøger at finde mønstre eller strukturer i dataene uden eksplicit vejledning. Klyngedannelse og dimensionsreduktion er almindelige opgaver inden for uovervåget læring.
3. Semi-overvåget læring: Semi-overvåget læring kombinerer elementer af overvåget og ikke-overvåget læring, hvor algoritmen trænes på et datasæt, der indeholder både mærkede og umærkede data. Denne tilgang kan være nyttig, når mærkede data er knappe eller dyre at få fat i.
4. Forstærkende læring: Forstærkningslæring involverer træning af agenter til at træffe sekventielle beslutninger i et miljø for at maksimere en eller anden form for kumulativ belønning. Agenten lærer ved at interagere med miljøet og modtage feedback i form af belønninger eller straffe for sine handlinger.

Hvad er de forskellige maskinlæringsapplikationer?

Maskinlæring finder anvendelse på tværs af forskellige domæner og brancher. 

Nogle af de mange maskinlæringsapplikationer omfatter: 

1. Optimering af søgeresultaterne og forbedring af rangeringsalgoritmerne, så brugerne får adgang til bedre og mere præcise oplysninger;
2. Klassificering: Maskinlæringsmodeller kan klassificere objekter i billeder eller videoer, opdage ansigter, genkende håndskrift, analysere videoindhold osv; 
3. Forudsigende analyse: Forudsigelse og forudsigelse af tendenser ud fra historiske data ved hjælp af maskinlæringsmodeller; 
4. Sundhedspleje: Diagnosticering af sygdomme ved hjælp af medicinske billeder som røntgen og MR;
5. Finansiering: Kreditvurdering, afsløring af svindel, algoritmisk handel, personaliserede finansielle tjenester; 
6. Anbefalingssystemer: Produktanbefalinger, film og musik i e-handel og på streamingplatforme baseret på præferencer og adfærd; 
7. Autonome køretøjer: Selvkørende biler er utænkelige uden maskinlæringsalgoritmer, der gør det muligt for dem at opfatte deres omgivelser ved hjælp af sensorer og kameraer, træffe beslutninger i realtid og bevæge sig sikkert; 
8. Cybersikkerhed: Identifikation og respektive svar på cybertrusler realiseres med støtte fra maskinlæringsmodeller ved analyse af mønstre i netværkstrafik, anomalidetektion og forudsigelse af muligheden for sårbarheder.

Konklusion 

Maskinlæring gør det muligt for computere at lære af data og træffe beslutninger uden eksplicit programmering. Det har endeløse anvendelsesmuligheder, f.eks. inden for sundhedspleje og finansielle tjenester til selvkørende biler, og der skabes nye use cases hver dag. 

På den anden side omfatter nogle af de vigtigste udfordringer for maskinlæring data af høj kvalitet og krav til beregningsressourcer og frem for alt den etiske overvejelse af bias og privatlivets fred. At overvinde disse begrænsninger vil kræve kontinuerlige teknologiske fremskridt, samarbejde på tværs af discipliner og følsom regulering for at sikre, at dets fulde potentiale udnyttes ansvarligt i fremtiden.