maskininlärningsalgoritm

En maskininlärningsalgoritm är en procedur eller uppsättning regler som används av ett datorprogram för att lära sig mönster ur data och för att göra förutsägelser eller beslut utan att varje steg explicit programmeras. Algoritmen används för att optimera ett mål som ofta definieras av en förlustfunktion eller ett belöningssignal, där modellens parametrar justeras utifrån data.

Vanligtvis delas uppgifterna inom maskininlärning in i tre huvudkategorier: övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning. Övervakad inlärning använder data i par med indata och etikett; oövervakad inlärning söker struktur i data utan etiketter; förstärkningsinlärning lär sig genom att agera i en miljö och maximera långsiktiga belöningar.

Exempel på vanliga algoritmer inkluderar linjär regression, logistisk regression, beslutsträd, slumpmässiga skogar, gradientboosting, stödvektormaskiner, k-närmaste grannar och neurala nätverk.

Träning innebär att data används för att anpassa modellens parametrar genom optimering av en förlustfunktion. Datan delas ofta i tränings- och utvärderingsuppsättningar, och prestanda bedöms med mått som noggrannhet, precision och recall vid klassificering eller RMSE vid regression. Överfitting och generalisering är centrala begrepp.

Etik och ansvar: datakvalitet, partiskhet, transparens och reproducibilitet är viktiga frågor i praktiken. Målet är rättvisa, förklarbarhet och säkerhet samt att systemen är effektiva och robusta i drift.