Maskinlärningsbaserade
Maskinlärning, eller maskinlärningsbaserade system, refererar till teknologier och metoder som använder algoritmer för att möjliggöra datorer att lära sig från data och förbättra sina prestanda över tid utan att vara explicit programmerade för varje specifik uppgift. Denna typ av artificiell intelligens (AI) bygger på statistiska modeller som kan identifiera mönster och fatta beslut baserat på stora datamängder.
Maskinlärning delas ofta in i tre huvudkategorier: övervakad inlärning, där modellen tränas med märkta data; oövervakad
Modellspecifika tekniker, såsom neurala nätverk, beslutsstigar och stödvektormaskiner, används för att anpassa sig till olika problem
Trots dess många fördelar innebär maskinlärning också utmaningar, inklusive krav på datakvalitet, risk för bias och