maskinlæringsprosesser
Maskinlæringsprosesser refererer til en del av kunstig intelligens der algoritmer lærer å identifisere mønstre og ta beslutninger basert på data uten å bli eksplisitt programmerte til å gjøre det. Prosessen starter med innsamling av store datamengder, som kan omfatte tekst, bilder, lyd eller numeriske verdier. Disse dataene blir deretter forberedt og strukturert for å gjøre dem egnet for analyse, en prosess som kalles forbehandling.
Et sentralt element i maskinlæringsprosessen er å dele dataene i to deler: en treningsmengde og en testmengde.
Etter trening evalueres modellen på testdata for å måle dens ytelse. Metrikker som nøyaktighet, presisjon og
Maskinlæringsprosesser kan deles inn i ulike kategorier, som overvåket læring, uovervåket læring og styringslæring. Overvåket læring
Anvendelsesområder for maskinlæringsprosesser er mange og varierte, inkludert bilde- og stemmegjenkjenning, anbefalingssystemer, medisinsk diagnose, finansielle analyser