N?r du k?per via affiliate-l?nkar p? v?r webbplats kan vi f? en provision utan extra kostnad f?r dig. L?s mer om 
Maskininl?rning har blivit en central del av modern teknologi och artificiell intelligens. I denna artikel kommer du att f? en inblick i vad maskininl?rning inneb?r, hur den fungerar och vad den anv?nds till. Du kommer ?ven att l?ra dig om dess historia, olika typer av algoritmer och hur den skiljer sig fr?n djupinl?rning och artificiell intelligens.
Vad ?r maskininl?rning (ML)?
Maskininl?rning (ML) ?r en underkategori av artificiell intelligens (AI) som anv?nder matematiska algoritmer och data f?r att efterlikna hur m?nniskor l?r sig av erfarenheter. Syftet med maskininl?rning ?r att fatta informerade beslut eller f?ruts?gelser baserat p? tidigare interaktioner med liknande typer av data. M?let med maskininl?rning ?r att f?rb?ttra f?ruts?gelser eller beslut ju mer data som blir tillg?nglig.
M?nga av de maskininl?rningsalgoritmer som anv?nds idag ?r utformade f?r att g?ra f?ruts?gelser. De analyserar data f?r att identifiera m?nster och korrelationer och anv?nder sedan dessa m?nster f?r att f?ruts?ga framtida h?ndelser eller uppskatta ok?nda v?rden.
Mer sofistikerade maskininl?rningsalgoritmer kan fatta beslut genom att anv?nda f?ruts?gelser tillsammans med f?rdefinierade regler eller policyer. Denna typ av maskininl?rningsalgoritm anv?nds ofta f?r att g?ra rekommendationer eller direkt trigga ?tg?rder.
Techopedia f?rklarar betydelsen av maskininl?rning
N?r dataforskare och maskininl?rningsingenj?rer diskuterar definitioner av maskininl?rning, syftar de p? algoritmer som kan bearbeta data, identifiera m?nster och anv?nda dessa m?nster f?r att fatta beslut eller g?ra f?ruts?gelser om ny data.
I detta sammanhang ?r ordet maskin en synonym f?r datorprogram, och ordet inl?rning beskriver hur vissa typer av algoritmer kan anv?nda sina egna resultat f?r att stegvis f?rb?ttra de ber?kningar de anv?nder f?r att g?ra f?ruts?gelser eller beslut.
Maskininl?rningens historia
I b?rjan av 1940-talet skrev Warren McCulloch och Walter Pitts en banbrytande artikel som inspirerade Alan Turing och andra matematiker att bli intresserade av m?jligheten att artificiell intelligens kunde bli mer ?n bara ett teoretiskt koncept.
Deras artikel, med titeln “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“, introducerade idén att aktivitet i den m?nskliga hj?rnan kan f?rst?s i termer av bin?r logik. Detta var viktigt eftersom det ?ppnade d?rren till att f?rst? intelligens i algoritmiska termer.
P? 1950-talet introducerade Arthur Samuel konceptet att bin?r logik, precis som m?nsklig intelligens, kunde f?rb?ttras med erfarenhet. Ungef?r samtidigt introducerade Frank Rosenblatt Perceptron, en maskin som kunde l?ra sig att k?nna igen enkla visuella m?nster. Samuels och Rosenblatts arbete banade v?g f?r utvecklingen av mer sofistikerade algoritmer trettio ?r senare.
?r 1986 publicerade David E. Rumelhart, Geoffrey Hinton och Ronald J. Williams en artikel med titeln “Learning Representations by Back-propagating Errors.” Denna artikel gav tydliga exempel och visade den praktiska effektiviteten av att anv?nda lager av algoritmer f?r att tr?na neurala n?tverk. Deras arbete hj?lpte till att ?teruppliva ett brett intresse f?r AI och lade grunden f?r det som senare skulle bli k?nt som djupinl?rning.
Vid sekelskiftet kunde forskare anv?nda djupinl?rning f?r att tr?na mycket st?rre neurala n?tverk, vilket ledde till genombrott inom uppgifter som bildigenk?nning och datorseende. Ytterligare framsteg drevs senare av den ?kade tillg?ngen till big data och GPU-ber?kning.
Hur maskininl?rning fungerar
Maskininl?rning anv?nder algoritmer f?r att parsa datainmatningar, analysera dem och g?ra f?ruts?gelser eller beslut.
H?r ?r en f?renklad f?rklaring av hur processen vanligtvis fungerar:
Datainsamling
Processen b?rjar med att samla in stora m?ngder data som ?r relevant f?r den aktuella uppgiften.
Datapreparering
N?sta steg ?r att rensa den insamlade datan och dela upp den i en tr?ningsupps?ttning och en testupps?ttning. Robotiserad processautomation (RPA) kan anv?ndas f?r att automatisera delar av dataf?rbehandlingsarbetsfl?det.
Val av inl?rningsalgoritm
Det finns m?nga olika metoder f?r att designa maskininl?rningsalgoritmer, och valet beror p? vilken typ av uppgift algoritmen ska anv?ndas till.
Tr?na maskininl?rningsmodellen
Tr?ningsprocessen inneb?r att k?ra algoritmen p? tr?ningsdata tills den f?rst?r m?nstren i datan och kan g?ra korrekta f?ruts?gelser om ny data. Under tr?ningsprocessen anv?nder algoritmen sina egna resultat f?r att justera interna parametrar. Den slutgiltiga versionen av algoritmen efter tr?ningen kallas f?r maskininl?rningsmodellen.
Utv?rdering
Efter tr?ningen utv?rderas modellen. Detta inneb?r att testupps?ttningen anv?nds f?r att se hur v?l ML-modellen presterar p? data den inte har sett f?rut. M?tv?rden som noggrannhet, precision och ?terkallelse kan anv?ndas f?r att m?ta prestanda.
Finjustering av modell
Efter utv?rderingen kan modellen beh?va m?nsklig hj?lp f?r att justera parametrar eller byta till en annan maskininl?rningsalgoritm.
G?ra f?ruts?gelser
N?r modellen har tr?nats och finjusterats kan den anv?ndas f?r att g?ra f?ruts?gelser eller beslut baserat p? ny data.
Algoritmer f?r maskininl?rning
Maskininl?rningsalgoritmer kan grovt klassificeras efter de uppgifter de ?r utformade f?r och hur de anv?nder data f?r att l?ra sig att utf?ra uppgiften.
H?r ?r en ?versikt ?ver de huvudsakliga typerna av maskininl?rningsalgoritmer och n?gra anm?rkningsv?rda exempel inom varje kategori:
[/su_accordion]Maskininl?rning vs Djupinl?rning vs AI
Nyhetsartiklar och popul?rkultur anv?nder ofta “AI” som ett allomfattande begrepp, ?ven n?r de h?nvisar till specifika typer av AI som maskininl?rning eller djupinl?rning. Termer som “inl?rning”, “algoritm” och “data” anv?nds inom alla tre omr?den, vilket kan f? dem att verka mer lika ?n de faktiskt ?r.
F?r att s?rskilja dem kan det vara anv?ndbart att t?nka p? hur var och en av dessa termer i maskininl?rningens betydelse relaterar till de andra.
Enkelt uttryckt ?r djupinl?rning en specifik typ av maskininl?rning, och maskininl?rning ?r en specifik typ av artificiell intelligens.
Maskininl?rningens typer av implementering
Maskininl?rning kan implementeras internt, i molnet, och vid n?tverkets kant. Varje typ av implementering har sina f?rdelar och utmaningar, och valet beror ofta p? de specifika behoven hos applikationen n?r det g?ller hastighet, kostnad, s?kerhet och krav p? regulatorisk efterlevnad.
H?r ?r n?gra vanliga typer av maskininl?rningsimplementeringar:
On-premise-implementering
Denna metod inneb?r att maskininl?rningsmodeller implementeras direkt inom en organisations egna IT-infrastruktur. Denna typ av implementering ger organisationen full kontroll ?ver h?rdvaru- och mjukvarumilj?n.
Molnbaserad implementering
M?nga organisationer v?ljer att implementera sina maskininl?rningsmodeller i molnet p? grund av den flexibilitet, skalbarhet och minskade driftskostnader som det erbjuder. Molnleverant?rer som AWS, Google Cloud och Microsoft Azure kan tillhandah?lla kraftfulla plattformar som st?der hela maskininl?rningslivscykeln, fr?n dataf?rbehandling och modelltr?ning till implementering och ?vervakning.
Edge-implementering
Vid edge-implementeringar anv?nds maskininl?rningsmodeller p? edge-enheter som smartphones, IoT-n?tverks noder eller lokala servrar. Denna metod ?r anv?ndbar f?r applikationer som kr?ver realtidsbearbetning och beh?ver fatta beslut utan f?rdr?jningen som kan uppst? vid tv?v?gskommunikation med en central server.
Hybridimplementering
En hybridmetod kombinerar on-premise- och molnimplementeringar. Till exempel kan kritisk data och ber?kningar hanteras internt av s?kerhetssk?l, medan mindre k?nsliga uppgifter kan flyttas till molnet f?r att dra nytta av dess skalbarhet, effektivitet och relativt l?ga kostnader.
Maskininl?rning som en tj?nst
Maskininl?rning som en tj?nst (MLaaS) ?r en snabbt v?xande trend d?r tredjeparts tj?nsteleverant?rer eller hanterade tj?nsteleverant?rer erbjuder resurser f?r maskininl?rning genom en prenumerationsbaserad eller anv?ndningsbaserad prismodell.
Denna metod g?r det m?jligt f?r f?retag att anv?nda maskininl?rningstekniker utan att beh?va investera i eller underh?lla den underliggande infrastrukturen eller personalen.
MLaaS kan vara ett kostnadseffektivt alternativ f?r organisationer som vill experimentera med maskininl?rning eller snabbt implementera ML-kapaciteter men saknar djup expertis och/eller den underliggande infrastrukturen.
Vad orsakar bias i maskininl?rning?
Maskinbias ?r ett komplext problem som kan p?verkas av en kombination av datarelaterade, algoritmiska och m?nskliga faktorer.
N?r data som anv?nds f?r att tr?na en modell inte korrekt speglar m?ngfalden i verkligheten, eller om den inneh?ller historiska f?rdomar och partiskhet, kommer modellen att l?ra sig dessa bias och replikera dem.
De parametrar som en modell justerar automatiskt under tr?ningen kan ocks? orsaka bias. Om viktiga funktioner som kan p?verka resultaten utel?mnas, eller om irrelevanta funktioner ges f?r stor vikt, kan modellens noggrannhet och r?ttvisa ?ventyras.
M?nskliga misstag i valet av algoritmer, deras tolkning och deras implementering spelar ocks? en stor roll i maskinbias. Prioritering av vissa m?tv?rden ?ver andra kan p?verka hur en modell finjusteras och, f?ljaktligen, hur den presterar inom olika grupper.
Att hantera bias i maskininl?rning ?r inte enkelt. Det kr?ver noggrann uppm?rksamhet p? datakvalitet och representativitet, utveckling av algoritmer som kan minska bias, transparensverktyg som kan f?rst? resonemanget bakom modellens beslut, och kontinuerlig m?nsklig ?vervakning f?r att identifiera och ?tg?rda den bias som modellen uppr?tth?ller.
Exempel och till?mpningar av maskininl?rning?
Maskininl?rningsapplikationer ?r mycket flexibla och teknikens inverkan m?rks i n?stan alla aspekter av dagens arbetsliv, ?ver ett brett spektrum av branscher och sektorer inom ekonomin.
F?r- och nackdelar med maskininl?rning
Maskininl?rning erbjuder m?nga f?rdelar, men det kommer ocks? med en rad utmaningar.
En av de mest betydande f?rdelarna ?r teknikens f?rm?ga att bearbeta och analysera stora m?ngder data mycket snabbare och mer effektivt ?n vad m?nniskor kan. Denna kapacitet g?r det m?jligt f?r f?retag att f? insikter fr?n deras egna data, vilket tidigare var om?jligt eller ekonomiskt opraktiskt att uppn?.
Eftersom maskininl?rningssystem kan l?ra sig av ny data, kan de f?rb?ttra sin egen prestanda med minimal m?nsklig inblandning. F?rutom att underl?tta datadrivna beslut, hj?lper deras anv?ndning organisationer att ?ka effektiviteten och anst?llda att f?rb?ttra sin personliga produktivitet.
Det ?r dock viktigt att komma ih?g att maskininl?rning ocks? har sina nackdelar.
En stor oro handlar om m?ngden och kvaliteten p? den data som anv?nds f?r att tr?na algoritmer. Om tr?ningsdatan ?r partisk eller ofullst?ndig kommer modellen sannolikt att prestera d?ligt eller uppr?tth?lla befintliga bias, vilket kan leda till or?ttvisa eller skadliga resultat.
Detta ?r s?rskilt viktigt i maskininl?rningsprogramvara som anv?nds inom personalhantering eller brottsbek?mpning, d?r partiska AI-beslut kan f? allvarliga konsekvenser f?r m?nniskors liv.
En annan nackdel ?r att vissa typer av maskininl?rningsmodeller, s?som stora spr?kmodeller (LLMs), kr?ver mycket datorkraft, vilket kan vara b?de kostsamt och milj?m?ssigt kr?vande.
Komplexiteten hos sofistikerade modeller g?r dem ocks? sv?ra att f?rst? och tolka, vilket kan leda till black box-modeller, d?r f?ruts?gelse- och/eller beslutsprocessen ?r ogenomskinlig och inte l?tt f?rklarbar. Bristen p? transparens kan vara ett hinder i sektorer d?r det ?r viktigt att f?rst? beslutsprocessen f?r att fastst?lla juridiskt ansvar om en maskininl?rningsmodells resultat ?r felaktiga.
Slutligen, och kanske viktigast av allt, kan maskininl?rning ?ka s?kerhetsrisker om teknologin inte ?r designad och/eller implementerad korrekt.
Cyberattacker mot tr?ningsdata och maskininl?rningsmodeller kan vara sv?ra att uppt?cka och kan allvarligt p?verka resultaten. S?kerhetshantering spelar en viktig roll i b?de utvecklingen av maskininl?rning och maskininl?rningsoperationer (MLops).
MLOps
Maskininl?rningsoperationer ?r en metod f?r att hantera livscykelhantering av maskininl?rningsmodeller och ?r inspirerad av DevOps, en v?letablerad metod f?r att holistiskt hantera mjukvaruutvecklingscykler.
MLOps b?sta praxis ?r avsedda att ?verbrygga klyftan mellan maskininl?rningsutveckling, implementering och deras underh?ll i produktionsmilj?er. M?let ?r att s?kerst?lla att modeller undviker modelldrift och forts?tter att leverera korrekta f?ruts?gelser och fatta anv?ndbara beslut under f?r?ndrade f?rh?llanden.
Idealiskt sett best?r MLOps-team av dataforskare, dataingenj?rer, mjukvaruutvecklare, maskininl?rningsingenj?rer och personal fr?n IT-driftshantering.
F?r att vara mest effektiva b?r MLOps-team ocks? hj?lpa till att s?kerst?lla att de ML-modeller de utvecklar, implementerar och st?djer ?r skalbara, reproducerbara och transparenta.
Hur man blir en maskininl?rningsingenj?r
Maskininl?rningsingenj?rer spelar en viktig roll i MLOps.
Kandidater f?r v?lbetalda maskininl?rningsjobb b?r ha en examen i datavetenskap eller ett relaterat omr?de samt en stark bakgrund inom matematik och statistik.
Denna jobbtitel kr?ver vanligtvis programmeringskunskaper i spr?k som Python eller R, och kandidater b?r ha arbetskunskaper om TensorFlow och PyTorch.
Det ?r ocks? viktigt f?r jobbkandidater att f?rst? alla typer av maskininl?rningsalgoritmer samt olika typer av implementeringsmodeller. Praktisk erfarenhet kan erh?llas genom personliga projekt, praktikplatser eller bidrag till ?ppen k?llkod maskininl?rningsprojekt p? GitHub.
Maskininl?rning har s? m?nga till?mpningar i verkligheten att ML-ingenj?rer, n?r de f?r mer erfarenhet, ofta specialiserar sig inom ett specifikt omr?de av teknologin som kr?ver s?rskilda f?rdigheter. De kandidater som ?r intresserade av spr?kbearbetning (NLP) eller datorseende b?r till exempel ha goda kunskaper om neurala n?tverk och djupinl?rning, samt ?verv?ga att skaffa certifieringar inom b?da omr?dena.
Slutsatsen om vad som menas med maskininl?rning
Maskininl?rning ?r en kraftfull underkategori av artificiell intelligens som anv?nder algoritmer f?r att l?ra sig fr?n data och g?ra f?ruts?gelser eller beslut utan att explicit programmeras f?r varje m?jlighet.
Maskininl?rning anv?nds i allt st?rre utstr?ckning f?r att f? insikter fr?n big data, automatisera arbetsfl?den och fatta datadrivna beslut i realtid. Att underh?lla maskininl?rningssystem i produktion kr?ver kontinuerliga anstr?ngningar f?r att s?kerst?lla att modellens resultat f?rblir korrekta, anv?ndbara och opartiska n?r indata och f?rh?llanden f?r?ndras.
Vanliga fr?gor om maskininl?rning
Vad ?r maskininl?rning i enkla ord?
Vad ?r skillnaden mellan AI och ML?
Vilka ?r de 4 grundl?ggande stegen i maskininl?rning?
Vad ?r huvudsyftet med maskininl?rning?
Referenser
- A logical calculus of the ideas immanent in Nervous activity*?(Cs.cmu)
- Computer Pioneers – Arthur Lee Samuel?(History.computer)
- Professor’s perceptron paved the way for AI – 60 years too soon | Cornell Chronicle?(News.cornell)
- Cs.utoronto?(Cs.utoronto)
- Microsoft Association Algorithm | Microsoft Learn?(Learn.microsoft)
- PyTorch?(Pytorch)
- Looking for a Open Source Machine Learning Project · community · Discussion #42677 · GitHub?(Github)
- Our Quest to Support Game Developers on Discord?(Discord)
- About Discord | Our Mission and Values?(Discord)
- Discord to Offer Rewards for Gamers as App Seeks Profit in 2024 – Bloomberg?(Bloomberg)
- Discord CEO on audio app’s next big moves with $500 million funding?(Cnbc)
- Discord Stock Price, Funding, Valuation, Revenue & Financial Statements?(Cbinsights)
- Discord IAP revenues worldwide 2023 | Statista?(Statista)
- Complete Your Look in the Shop, Now Open to All?(Discord)
- Discord’s store tries to top Steam by offering developers more money – The Verge?(Theverge)
- Discord and Spotify – Spotify?(Support.spotify)
- How We’re Building the Future of Discord?(Discord)
- How Trust & Safety Addresses Violent Extremism on Discord?(Discord)
- Discord to Offer Rewards for Gamers as App Seeks Profit in 2024 – Bloomberg?(Bloomberg)
