Mönsterigenkänning är den automatiska identifieringen av regelbundenheter, strukturer eller återkommande drag i data som bilder, ljud, texter eller mätvärden. System tilldelar nya observationer till kända kategorier eller upptäcker grupper utan fördefinierade etiketter. Tillämpningar är bland annat ansiktsigenkänning, handskriftsigenkänning, kvalitetskontroll i tillverkning och upptäckt av ovanliga transaktioner. Disciplinen är en viktig grund för 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.
Bildigenkänning är ett område inom datorseende där programvara identifierar vad en bild visar – föremål, personer, text, logotyper eller scener. Den bygger oftast på neurala nätverk som tränats på stora mängder märkta bilder. Användningsområdena sträcker sig från kvalitetskontroll i tillverkningen och sortering av produktfoton till stöd vid medicinsk bilddiagnostik. Vid bilder på människor kräver dataskydd och möjlig bias särskild uppmärksamhet.
En klassificerare är en modell eller metod som placerar indata i en av flera förutbestämda kategorier. Klassiska varianter som beslutsträd eller naiv Bayes tränas på annoterade exempel; språkmodeller kan också sortera texter utifrån en beskrivning av kategorierna. Typiska användningar är skräppostdetektering, sortering av kundförfrågningar efter ämne och kategorisering av kvitton. Kvaliteten mäts med mått som noggrannhet, precision och täckning.
Klustring är en metod för oövervakad inlärning som delar in datapunkter i grupper utifrån deras likhet, utan fördefinierade kategorier. Den avslöjar mönster som ingen har namngett tidigare – till exempel kundsegment med liknande köpbeteende. För texter hjälper klustring till att sortera hundratals kundförfrågningar i ämnen som leverans, fakturering eller klagomål och visar var tyngdpunkten ligger.
