Maskininlärning (ML)

Maskininlärning har blivit en central del av modern teknologi och artificiell intelligens. I denna artikel kommer du att få en inblick i vad maskininlärning innebär, hur den fungerar och vad den används till. Du kommer även att lära dig om dess historia, olika typer av algoritmer och hur den skiljer sig från djupinlärning och artificiell intelligens.

Innehållsförteckning Innehållsförteckning

1. Vad är maskininlärning (ML)?
   1. Techopedia förklarar betydelsen av maskininlärning
2. Maskininlärningens historia
3. Hur maskininlärning fungerar
4. Algoritmer för maskininlärning
   1. Maskininlärning vs Djupinlärning vs AI
5. Maskininlärningens typer av implementering
   1. Maskininlärning som en tjänst
6. Vad orsakar bias i maskininlärning?
7. Exempel och tillämpningar av maskininlärning 
8. För- och nackdelar med maskininlärning
9. MLOps
   1. Hur man blir en maskininlärningsingenjör
10. Slutsatsen om vad som menas med maskininlärning
11. Vanliga frågor om maskininlärning
12. Referenser

Visa fullständig lista

Innehållsförteckning

1. Vad är maskininlärning (ML)?
   1. Techopedia förklarar betydelsen av maskininlärning
2. Maskininlärningens historia
3. Hur maskininlärning fungerar
Visa fullständig lista
4. Algoritmer för maskininlärning
   1. Maskininlärning vs Djupinlärning vs AI
5. Maskininlärningens typer av implementering
   1. Maskininlärning som en tjänst
6. Vad orsakar bias i maskininlärning?
7. Exempel och tillämpningar av maskininlärning 
8. För- och nackdelar med maskininlärning
9. MLOps
   1. Hur man blir en maskininlärningsingenjör
10. Slutsatsen om vad som menas med maskininlärning
11. Vanliga frågor om maskininlärning
12. Referenser

Vad är maskininlärning (ML)?

Många av de maskininlärningsalgoritmer som används idag är utformade för att göra förutsägelser. De analyserar data för att identifiera mönster och korrelationer och använder sedan dessa mönster för att förutsäga framtida händelser eller uppskatta okända värden.

Mer sofistikerade maskininlärningsalgoritmer kan fatta beslut genom att använda förutsägelser tillsammans med fördefinierade regler eller policyer. Denna typ av maskininlärningsalgoritm används ofta för att göra rekommendationer eller direkt trigga åtgärder.

Techopedia förklarar betydelsen av maskininlärning

När dataforskare och maskininlärningsingenjörer diskuterar definitioner av maskininlärning, syftar de på algoritmer som kan bearbeta data, identifiera mönster och använda dessa mönster för att fatta beslut eller göra förutsägelser om ny data.

I detta sammanhang är ordet maskin en synonym för datorprogram, och ordet inlärning beskriver hur vissa typer av algoritmer kan använda sina egna resultat för att stegvis förbättra de beräkningar de använder för att göra förutsägelser eller beslut.

Maskininlärningens historia

I början av 1940-talet skrev Warren McCulloch och Walter Pitts en banbrytande artikel som inspirerade Alan Turing och andra matematiker att bli intresserade av möjligheten att artificiell intelligens kunde bli mer än bara ett teoretiskt koncept.

Deras artikel, med titeln “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity“, introducerade idén att aktivitet i den mänskliga hjärnan kan förstås i termer av binär logik. Detta var viktigt eftersom det öppnade dörren till att förstå intelligens i algoritmiska termer.

På 1950-talet introducerade Arthur Samuel konceptet att binär logik, precis som mänsklig intelligens, kunde förbättras med erfarenhet. Ungefär samtidigt introducerade Frank Rosenblatt Perceptron, en maskin som kunde lära sig att känna igen enkla visuella mönster. Samuels och Rosenblatts arbete banade väg för utvecklingen av mer sofistikerade algoritmer trettio år senare.

År 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 använda lager av algoritmer för att träna neurala nätverk. Deras arbete hjälpte till att återuppliva ett brett intresse för AI och lade grunden för det som senare skulle bli känt som djupinlärning.

Vid sekelskiftet kunde forskare använda djupinlärning för att träna mycket större neurala nätverk, vilket ledde till genombrott inom uppgifter som bildigenkänning och datorseende. Ytterligare framsteg drevs senare av den ökade tillgången till big data och GPU-beräkning.

Algoritmer för maskininlärning

Maskininlärningsalgoritmer kan grovt klassificeras efter de uppgifter de är utformade för och hur de använder data för att lära sig att utföra uppgiften.

Här är en översikt över de huvudsakliga typerna av maskininlärningsalgoritmer och några anmärkningsvärda exempel inom varje kategori:

Maskininlärning vs Djupinlärning vs AI

Nyhetsartiklar och populärkultur använder ofta “AI” som ett allomfattande begrepp, även när de hänvisar till specifika typer av AI som maskininlärning eller djupinlärning. Termer som “inlärning”, “algoritm” och “data” används inom alla tre områden, vilket kan få dem att verka mer lika än de faktiskt är.

För att särskilja dem kan det vara användbart att tänka på hur var och en av dessa termer i maskininlärningens betydelse relaterar till de andra.

Enkelt uttryckt är djupinlärning en specifik typ av maskininlärning, och maskininlärning är en specifik typ av artificiell intelligens.

Maskininlärningens typer av implementering

Maskininlärning kan implementeras internt, i molnet, och vid nätverkets kant. Varje typ av implementering har sina fördelar och utmaningar, och valet beror ofta på de specifika behoven hos applikationen när det gäller hastighet, kostnad, säkerhet och krav på regulatorisk efterlevnad.

Här är några vanliga typer av maskininlärningsimplementeringar:

Maskininlärning som en tjänst

Maskininlärning som en tjänst (MLaaS) är en snabbt växande trend där tredjeparts tjänsteleverantörer eller hanterade tjänsteleverantörer erbjuder resurser för maskininlärning genom en prenumerationsbaserad eller användningsbaserad prismodell.

Denna metod gör det möjligt för företag att använda maskininlärningstekniker utan att behöva investera i eller underhålla den underliggande infrastrukturen eller personalen.

MLaaS kan vara ett kostnadseffektivt alternativ för organisationer som vill experimentera med maskininlärning eller snabbt implementera ML-kapaciteter men saknar djup expertis och/eller den underliggande infrastrukturen.

Vad orsakar bias i maskininlärning?

Maskinbias är ett komplext problem som kan påverkas av en kombination av datarelaterade, algoritmiska och mänskliga faktorer.

När data som används för att träna en modell inte korrekt speglar mångfalden i verkligheten, eller om den innehåller historiska fördomar och partiskhet, kommer modellen att lära sig dessa bias och replikera dem.

De parametrar som en modell justerar automatiskt under träningen kan också orsaka bias. Om viktiga funktioner som kan påverka resultaten utelämnas, eller om irrelevanta funktioner ges för stor vikt, kan modellens noggrannhet och rättvisa äventyras.

Mänskliga misstag i valet av algoritmer, deras tolkning och deras implementering spelar också en stor roll i maskinbias. Prioritering av vissa mätvärden över andra kan påverka hur en modell finjusteras och, följaktligen, hur den presterar inom olika grupper.

Att hantera bias i maskininlärning är inte enkelt. Det kräver noggrann uppmärksamhet på datakvalitet och representativitet, utveckling av algoritmer som kan minska bias, transparensverktyg som kan förstå resonemanget bakom modellens beslut, och kontinuerlig mänsklig övervakning för att identifiera och åtgärda den bias som modellen upprätthåller.

Exempel och tillämpningar av maskininlärning 

Maskininlärningsapplikationer är mycket flexibla och teknikens inverkan märks i nästan alla aspekter av dagens arbetsliv, över ett brett spektrum av branscher och sektorer inom ekonomin.

För- och nackdelar med maskininlärning

Maskininlärning erbjuder många fördelar, men det kommer också med en rad utmaningar.

En av de mest betydande fördelarna är teknikens förmåga att bearbeta och analysera stora mängder data mycket snabbare och mer effektivt än vad människor kan. Denna kapacitet gör det möjligt för företag att få insikter från deras egna data, vilket tidigare var omöjligt eller ekonomiskt opraktiskt att uppnå.

Eftersom maskininlärningssystem kan lära sig av ny data, kan de förbättra sin egen prestanda med minimal mänsklig inblandning. Förutom att underlätta datadrivna beslut, hjälper deras användning organisationer att öka effektiviteten och anställda att förbättra sin personliga produktivitet.

Det är dock viktigt att komma ihåg att maskininlärning också har sina nackdelar.

En stor oro handlar om mängden och kvaliteten på den data som används för att träna algoritmer. Om träningsdatan är partisk eller ofullständig kommer modellen sannolikt att prestera dåligt eller upprätthålla befintliga bias, vilket kan leda till orättvisa eller skadliga resultat.

Detta är särskilt viktigt i maskininlärningsprogramvara som används inom personalhantering eller brottsbekämpning, där partiska AI-beslut kan få allvarliga konsekvenser för människors liv.

En annan nackdel är att vissa typer av maskininlärningsmodeller, såsom stora språkmodeller (LLMs), kräver mycket datorkraft, vilket kan vara både kostsamt och miljömässigt krävande.

Komplexiteten hos sofistikerade modeller gör dem också svåra att förstå och tolka, vilket kan leda till black box-modeller, där förutsägelse- och/eller beslutsprocessen är ogenomskinlig och inte lätt förklarbar. Bristen på transparens kan vara ett hinder i sektorer där det är viktigt att förstå beslutsprocessen för att fastställa juridiskt ansvar om en maskininlärningsmodells resultat är felaktiga.

Slutligen, och kanske viktigast av allt, kan maskininlärning öka säkerhetsrisker om teknologin inte är designad och/eller implementerad korrekt.

Cyberattacker mot träningsdata och maskininlärningsmodeller kan vara svåra att upptäcka och kan allvarligt påverka resultaten. Säkerhetshantering spelar en viktig roll i både utvecklingen av maskininlärning och maskininlärningsoperationer (MLops).

MLOps

Maskininlärningsoperationer är en metod för att hantera livscykelhantering av maskininlärningsmodeller och är inspirerad av DevOps, en väletablerad metod för att holistiskt hantera mjukvaruutvecklingscykler.

MLOps bästa praxis är avsedda att överbrygga klyftan mellan maskininlärningsutveckling, implementering och deras underhåll i produktionsmiljöer. Målet är att säkerställa att modeller undviker modelldrift och fortsätter att leverera korrekta förutsägelser och fatta användbara beslut under förändrade förhållanden.

Idealiskt sett består MLOps-team av dataforskare, dataingenjörer, mjukvaruutvecklare, maskininlärningsingenjörer och personal från IT-driftshantering.

För att vara mest effektiva bör MLOps-team också hjälpa till att säkerställa att de ML-modeller de utvecklar, implementerar och stödjer är skalbara, reproducerbara och transparenta.

Hur man blir en maskininlärningsingenjör

Maskininlärningsingenjörer spelar en viktig roll i MLOps.

Kandidater för välbetalda maskininlärningsjobb bör ha en examen i datavetenskap eller ett relaterat område samt en stark bakgrund inom matematik och statistik.

Denna jobbtitel kräver vanligtvis programmeringskunskaper i språk som Python eller R, och kandidater bör ha arbetskunskaper om TensorFlow och PyTorch.

Det är också viktigt för jobbkandidater att förstå alla typer av maskininlärningsalgoritmer samt olika typer av implementeringsmodeller. Praktisk erfarenhet kan erhållas genom personliga projekt, praktikplatser eller bidrag till öppen källkod maskininlärningsprojekt på GitHub.

Maskininlärning har så många tillämpningar i verkligheten att ML-ingenjörer, när de får mer erfarenhet, ofta specialiserar sig inom ett specifikt område av teknologin som kräver särskilda färdigheter. De kandidater som är intresserade av språkbearbetning (NLP) eller datorseende bör till exempel ha goda kunskaper om neurala nätverk och djupinlärning, samt överväga att skaffa certifieringar inom båda områdena.

Slutsatsen om vad som menas med maskininlärning

Maskininlärning är en kraftfull underkategori av artificiell intelligens som använder algoritmer för att lära sig från data och göra förutsägelser eller beslut utan att explicit programmeras för varje möjlighet.

Maskininlärning används i allt större utsträckning för att få insikter från big data, automatisera arbetsflöden och fatta datadrivna beslut i realtid. Att underhålla maskininlärningssystem i produktion kräver kontinuerliga ansträngningar för att säkerställa att modellens resultat förblir korrekta, användbara och opartiska när indata och förhållanden förändras.

Vanliga frågor om maskininlärning