maskininlärningslösning
En maskininlärningslösning är ett system eller en applikation som använder maskininlärningsalgoritmer för att bearbeta data, identifiera mönster och fatta beslut eller göra förutsägelser utan att vara explicit programmerad för varje specifik uppgift. Grunden i en maskininlärningslösning ligger i att en modell tränas på en stor mängd data. Under träningsprocessen justerar algoritmen modellens interna parametrar för att minimera fel eller maximera ett visst mått av prestation. När modellen är tränad kan den användas för att analysera ny, osedd data och tillämpa de lärda mönstren.
Typer av maskininlärningslösningar inkluderar övervakad inlärning, där modellen tränas på etiketterad data (input-output-par), vilket används för