Maskinlæringsmodeller

Maskinlæringsmodeller er matematiske representasjoner som tar inn data og produserer utdata. Modellen har parametere som justeres under trening slik at den passer treningsdataene. Etter trening brukes modellen til å gjøre prediksjoner eller bidra til å oppdage mønstre i ny data. En modell består ofte av en arkitektur (for eksempel lineær modell, beslutningstre eller nevralt nettverk) og et sett parametere som er tilpasset dataene.

Det finnes flere læringsmåter. I supervised learning brukes merkede data til å lære å forutsi en utgang fra en inngang, for eksempel regresjon og klassifisering. I unsupervised learning brukes ikke merkede data til å finne struktur eller mønstre, slik som klynger eller dimensjonsreduksjon. Reinforcement learning lærer en agent ved å handle i et miljø og motta belønninger for å maksimere total gevinst. Semi‑, self‑ og self-supervised metoder kombinerer ulike tilnærminger.

Bygging av en modell innebærer datainnsamling og forberedelse, valg av arkitektur og læringsalgorithm, trening, validering og testing. Det er vanlig å dele data i trenings-, validerings- og testsett, bruke kryssvalidering og justere hyperparametere. Vanlige utfordringer inkluderer overtilpasning, underfitting samt bias og varians. Noen velkjente algoritmer er lineær og logistisk regresjon, beslutningstrær og tilfeldige skoger, støttevektor-maskiner og nevrale nettverk.

Bruk av maskinlæringsmodeller kan forbedre beslutninger, automatisere oppgaver og analysere store datamengder. Utfordringer inkluderer datakvalitet, representativitet, rettferdighet, tolkbarhet og sikkerhet. Modeller bør overvåkes i produksjon, og ofte kreves oppdateringer eller kontinuerlig læring for å opprettholde ytelse over tid.