MLmodellen

MLmodellen är en maskininlärningsmodell som används för att förutse eller besluta om utfall baserat på data. Den tränas upp genom att anpassa sina parametrar så att dess förutsägelser stämmer överens med kända data i träningsuppsättningen.

Modeller kan vara övervägande linjära eller komplexa neurala nätverk, och de tillhör olika lärandeparadigmer, såsom övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning.

Processen omfattar dataförberedelser, modellval, träning, validering och testning, följt av distribution och övervakning i produktion. Vid utvärdering används mått som noggrannhet, precision och återkallning, ROC-AUC eller felmarginaler beroende på uppgift.

Begränsningar och risker inkluderar beroende av tillgång och kvalitet på data, risk för partiskhet och diskriminering, bristande tolkningsbarhet i komplexa modeller samt kostnader för beräkning och underhåll.

Användningsområden är många och omfattar bild- och röstigenkänning, naturlig språkbehandling, rekommendationssystem och prognoser i industriella sammanhang. För ett ansvarsfullt användande krävs tydlig uppsättning av etiska riktlinjer, dataskydd och kontinuerlig övervakning.