inlärningsalgoritm

En inlärningsalgoritm är en algoritm som gör det möjligt för ett datorprogram att förbättra sin prestanda på en specifik uppgift genom att använda erfarenhet eller data. Till skillnad från traditionell programmering, där reglerna är skrivna av människor, lär sig en inlärningsalgoritm mönster och samband direkt från exempel.

Vanliga sätt att kategorisera inlärningsalgoritmer är efter typen av lärande: övervakad inlärning där data kommer med rätt pekning eller etiketter; oövervakad inlärning där inga etiketter finns och målet är att hitta struktur i data; förstärkt inlärning där en agent lär sig genom att interagera med en miljö och maximera en belöningssignal; samt semi-supervised inlärning som kombinerar små mängder etiketterad data med större obetiketterad data.

Vanliga algoritmer inkluderar linjär och logistisk regression, beslutsträd och ensemblemetoder som random forests, stödvektormaskiner, samt neurala nätverk. Bland oövervakade metoder finns k-means och principal komponentanalys. Inom förstärkt inlärning finns exempel som Q-inlärning och djupa förstärkande nätverk som används i spel och robotik.

Arbetsflödet för en inlärningsalgoritm innefattar ofta problemformulering, datainsamling och förbehandling, uppdelning av data i tränings- och testset, träningsprocessen med optimering av objektivfunktioner, samt utvärdering och felsökning med validering och tuning av hyperparametrar. Efter godkänd prestanda sätts modellen i produktion och övervakas kontinuerligt.

Viktiga överväganden är datakvalitet och representativitet, risker för bias och överanpassning, generalisering till nya data, samt beräkningsbehov och skalbarhet. Etik, transparens och ansvarsfrågor är också centrala när inlärningsalgoritmer används i samhället.