Maskininlärning är en teknik som låter datorer lära sig att utföra olika uppgifter utan att de har blivit specifikt programmerade för att göra det. Istället för att programmera en dator för att utföra en viss uppgift steg för steg, ger man den en mängd exempel på hur uppgiften ska utföras, och då kan den lära sig att utföra uppgiften själv genom att analysera exempelen.
Det finns flera olika typer av maskininlärning, inklusive supervised learning, unsupervised learning och reinforced learning. Supervised learning innebär att modellen tränas på en mängd exempel där både input och önskat output är tillgängligt, medan unsupervised learning innebär att modellen bara tränas på en mängd input, utan tillhörande output. Reinforced learning att modellen tränas genom att interagera med sin omgivning och få feedback baserat på sina handlingar.
Generellt sett fungerar maskininlärning genom att man använder en modell, vanligtvis en form av neuralt nätverk, för att analysera data och lära sig att utföra en uppgift. Modellen tränas genom att man ger den input och låter den försöka göra en prediction eller fatta ett beslut, och sedan jämför man modellens output med önskat resultat och justerar modellen baserat på skillnaden mellan dem. Detta processen upprepas tills modellen har lärt sig att göra rätt prediction eller fatta rätt beslut med tillräckligt hög noggrannhet.
Se också inlägg om Deep Learning, Training and Inference och ChatGPT.
Lämna ett svar