læringsbaseret

Læringsbaseret er et begreb der bruges til at beskrive metoder, systemer og tilgange som henter viden, beslutningskompetence eller evner fra data og erfaring frem for at følge faste, menneskeskabte regler. I en AI-rammeværk betegner læringsbaserede modeller typisk statistiske eller optimeringsbaserede metoder som maskinlæring, dyb læring og reinforcement learning, hvor modeller tilpasser sig gennem træning og feedback.

Anvendelsesområder omfatter kunstig intelligens, dataanalyse, personalisering, sundhedspleje, finans og uddannelse. I uddannelsessammenhæng bruges læringsbaserede tilgange til at tilpasse undervisning og evaluering baseret på elevens præstationer. I erhvervslivet anvendes de til forudsigelser, anbefalinger og beslutningsstøtte.

Fordele omfatter evne til at håndtere store datamængder, tilpasse sig forskellige brugere og situationer, samt forbedre præcision over tid. Ulemper inkluderer afhængighed af datakvalitet, risiko for bias og diskrimination, mangel på gennemsigtighed og forklarlighed, samt udfordringer med privatliv og databeskyttelse.

Praktiske overvejelser inkluderer behov for passende data, evaluering med holdbare måleparametre, samt løbende validering og monitorering af ydeevne i drift.

I dansk kontekst bruges termen ofte i diskussioner om kunstig intelligens, uddannelsesdesign og organisatorisk læring for at understrege en data- og erfaringbaseret tilgang frem for regler og ekspertis alene.