Ordlista

Maskininlärning

Vad är Maskininlärning?

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens där datorer härleder mönster ur data i stället för att varje regel programmeras explicit. Beroende på uppgift lär sig modellerna av annoterade exempel (övervakad inlärning), av oannoterade data (oövervakad inlärning) eller genom belöningar (förstärkningsinlärning). Tillämpningarna sträcker sig från skräppostfilter och efterfrågeprognoser till produktrekommendationer. Kvaliteten beror starkt på mängden och kvaliteten på träningsdata.

Ämnen

grunder
AI
data

Prova KI.ordo

Agenter, flöden och mallar i en arbetsyta – gratis demo i 24 timmar.

Starta demo

← Alla begrepp

Relaterade begrepp

Djupinlärning

Djupinlärning är en gren av maskininlärningen som använder artificiella neurala nätverk med många lager. Sådana nätverk lär sig av stora datamängder vilka egenskaper som är viktiga – från kanter i bilder till betydelsesamband i texter. Djupinlärning ligger till grund för dagens språkmodeller, bild- och taligenkänning samt maskinöversättning och kräver vanligtvis stor beräkningskraft och mycket träningsdata.

neurala nätverk
maskininlärning
+1

Övervakad inlärning

Vid övervakad inlärning lär sig en modell av exempel där det rätta svaret redan är känt, som e-postmeddelanden märkta ”spam” eller ”inte spam”. Utifrån dem härleder den regler för att klassificera nya, osedda fall eller förutsäga värden. Typiska uppgifter är klassificering och regression; det mesta av arbetet går åt till att skapa rent märkta data.

Maskininlärning
Training
+1

Oövervakad inlärning

Vid oövervakad inlärning får en modell data utan fördefinierade rätta svar och söker själv efter strukturer. Typiska metoder är klustring, som grupperar liknande poster, och dimensionsreduktion, som sammanfattar många särdrag till några få väsentliga. Organisationer använder det för att upptäcka kundsegment eller se ovanliga transaktioner; de grupper som hittas måste sedan tolkas av ämnesexperter.

Maskininlärning
Clustering
+1

Förstärkningsinlärning (RL)

Förstärkningsinlärning är en gren av maskininlärning där en agent lär sig genom att prova sig fram. Den agerar i en miljö, får belöningar för bra utfall och straff för dåliga, och utvecklar på så sätt en strategi som maximerar den samlade belöningen. Kända exempel är program som bemästrar brädspel som Go, robotstyrning och finjustering av språkmodeller utifrån mänskliga omdömen.

inlärningsmetod
belöning
+1