maskinlæringsalgoritmer

Maskinlæringsalgoritmer er metoder som lar datamaskiner lære mønstre og sammenhenger fra data for å gjøre prediksjoner, klassifiseringer eller beslutninger uten at regler er eksplisitt programmert. Læren skjer ved å optimalisere en funksjon basert på historiske data. Hovedkategoriene er veiledet læring, uveiledet læring og forsterket læring.

Veiledet læring bruker merkede data der hvert eksempel har riktig svar. Målet er å finne en funksjon som gir riktige utfall på nye data. Vanlige algoritmer inkluderer lineær og logistisk regresjon, beslutningstrær, random forest, støttevektor-maskiner og nevrale nettverk. Overtilpasning er en vanlig utfordring som dempes av regularisering og god datamengde.

Uveiledet læring finner mønstre uten merkede svar. Eksempler er k-means-klustering, hierarkisk klustring og dimensjonsreduksjon som PCA. Forsterket læring innebærer at en agent lærer å handle ved å samhandle med et miljø og maksimere en belønningssignal over tid; eksempler er Q-læring og policy-gradient-metoder, ofte i kombinasjon med dypt nevrale nettverk.

Trening innebærer datasett, deles i trening, validering og testing, og bruk av optimeringsmetoder som gradientnedstigning. Valg av tapsfunksjon, regularisering og hyperparametere påvirker modellens generalisering. Evaluering bruker metrikker som nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling for klassifisering, og RMSE eller MAE for regresjon. Drift og kontinuerlig evaluering er viktig etter lansering.

Begrensninger inkluderer datakvalitet, skjevhet og mangel på tolkbarhet i mange komplekse modeller. Bias kan føre til urettferdige eller feilaktige beslutninger. Beregningskostnader, personvern og etiske hensyn er sentrale i utvikling og anvendelse av maskinlæringsalgoritmer.