Machine Learning (ML) är ett underområde av artificiell intelligens (AI) som fokuserar på utvecklingen av algoritmer och modeller som gör det möjligt för datorer att lära sig och göra förutsägelser eller beslut utan att vara explicit programmerade. ML-algoritmer är utformade för att analysera och tolka komplexa mönster och samband i data, och sedan använda denna kunskap för att göra välgrundade förutsägelser eller vidta åtgärder.
I grunden innebär ML skapandet av matematiska modeller som kan lära av data och förbättra deras prestanda över tid. Dessa modeller tränas med hjälp av stora mängder märkt data, där den önskade produktionen eller resultatet är känt. Genom att analysera dessa data kan ML-algoritmer identifiera mönster och samband som gör att de kan generalisera sin kunskap och göra korrekta förutsägelser om ny, osynlig data.
Det finns flera typer av ML-algoritmer, var och en med sina egna styrkor och tillämpningar. Övervakad inlärning är ett vanligt tillvägagångssätt där algoritmen tränas med hjälp av märkta data, vilket innebär att önskad utdata tillhandahålls tillsammans med indata. Till exempel, i ett klassificeringssystem för skräppost, skulle algoritmen tränas med hjälp av en datauppsättning av e-postmeddelanden märkta som antingen skräppost eller inte skräppost. Genom att analysera egenskaperna hos dessa e-postmeddelanden kan algoritmen lära sig att skilja mellan de två kategorierna och klassificera nya, osynliga e-postmeddelanden därefter.
Oövervakat lärande, å andra sidan, involverar träningsalgoritmer på omärkta data, där den önskade utdata är okänd. Målet är att upptäcka dolda mönster eller strukturer i datan. Klustringsalgoritmer kan till exempel gruppera liknande datapunkter baserat på deras egenskaper eller egenskaper. Detta kan vara användbart vid kundsegmentering, där algoritmen kan identifiera distinkta grupper av kunder med liknande preferenser eller beteenden.
En annan viktig typ av ML-algoritm är förstärkningsinlärning. I detta tillvägagångssätt lär sig en agent att interagera med en miljö och maximera en belöningssignal genom att vidta åtgärder. Agenten får feedback i form av belöningar eller straff baserat på dess handlingar, och den använder denna feedback för att lära sig den optimala policyn eller strategin. Förstärkningsinlärning har framgångsrikt tillämpats inom olika domäner, såsom robotik och spel. Till exempel, AlphaGo, utvecklat av DeepMind, använde förstärkningsinlärning för att besegra världsmästaren Go-spelare.
ML-algoritmer kan också kategoriseras utifrån deras inlärningsstil. Batchinlärning innebär att träna algoritmen på en fast datamängd och sedan använda den inlärda modellen för att göra förutsägelser om nya data. Onlineinlärning, å andra sidan, låter algoritmen uppdatera sin modell kontinuerligt när ny data blir tillgänglig. Detta är särskilt användbart i scenarier där data är dynamiska och förändras över tiden.
ML har ett brett utbud av applikationer inom olika branscher. Inom vården kan ML-algoritmer analysera medicinska bilder för att upptäcka sjukdomar eller förutsäga patientresultat. Inom finans kan ML användas för att upptäcka bedrägerier, förutsäga aktiemarknaden och kreditvärdering. ML används också i rekommendationssystem, som de som används av onlineåterförsäljare och streamingtjänster, för att anpassa innehåll och förbättra användarupplevelsen.
ML är ett underområde av AI som fokuserar på utveckling av algoritmer och modeller som kan lära av data och göra förutsägelser eller beslut. Det involverar utbildningsmodeller som använder märkta eller omärkta data för att identifiera mönster och samband, som sedan kan användas för att göra välgrundade förutsägelser eller vidta åtgärder. ML har olika typer av algoritmer, inklusive övervakad, oövervakad och förstärkningsinlärning, var och en med sina egna styrkor och tillämpningar. ML har funnit utbredd användning i många branscher, vilket möjliggör framsteg inom hälsovård, ekonomi, rekommendationssystem och många andra domäner.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Vad är text till tal (TTS) och hur fungerar det med AI?
- Vilka är begränsningarna i att arbeta med stora datamängder inom maskininlärning?
- Kan maskininlärning hjälpa till med dialog?
- Vad är TensorFlow-lekplatsen?
- Vad betyder en större datauppsättning egentligen?
- Vilka är några exempel på algoritmens hyperparametrar?
- Vad är ensamble learning?
- Vad händer om en vald maskininlärningsalgoritm inte är lämplig och hur kan man se till att välja rätt?
- Behöver en maskininlärningsmodell övervakning under utbildningen?
- Vilka är nyckelparametrarna som används i neurala nätverksbaserade algoritmer?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning