Det skal du vide om Machine Learning

3 min.

Programmeringssprog udvikler sig væsentligt de her år. Et af de største skridt på vejen er Machine Learning, som gør computere i stand til at lære selv. Machine Learning er en teknologisk udvikling, der har potentialet til at påvirke stort set alle forretningsområder i den nærmeste fremtid.

Machine Learning er en gren af kunstig intelligens (AI), der fokuserer på udviklingen af systemer, der kan lære og tilpasse sig automatisk ved at analysere data og trække læring derfra. I stedet for at blive programmeret til at udføre bestemte opgaver, kan maskiner ved Machine Learning forbedre deres ydeevne baseret på erfaring og nye data. 

I stedet for at forælle computeren præcis, hvordan den løser et program, kan en programmør via Machine Learning fortælle computeren, hvordan den skal lære at løse problemet selv. Machine Learning anvender statistikker og algoritmer til at lære at identificere mønstre i data for derefter at lave forudsigelser ud fra disse data. Googles søgemaskine er et eksempel på Machine Learning, da den lærer på baggrund af tidligere søgninger og ud fra disse hele tiden bliver bedre til at foreslå og vise de mest relevante søgeresultater. 

Hvorfor er Machine Learning så spændende?

Computere kan nu indgå i verdener, som engang udelukkende blev betragtet som menneskers domæne. Computere kan lytte til os, forstå os og svare på vores spørgsmål.

Her er 3 eksempler på, hvorfor Machine Learning er spændende:

• Automatisering af komplekse opgaver: Machine Learning gør det muligt for computere at automatisere og udføre komplekse opgaver som tidligere krævede menneskelig intelligens. Det er f.eks. opgaver som at besvare mails og analysere medicinske billeder og data. Ved at lære af eksempler kan maskiner nu hjælpe os med at udføre opgaver hurtigere og mere præcist end nogensinde før.
• Forbedret diagnostik og forudsigelse: Machine Learning bruges til at spotte kræft tidligere end traditionelle metoder. Computeralgoritmer kan gennemgå medicinske scanninger og identificere mønstre, der kan indikere sygdom, hvilket kan lede til tidligere og mere effektiv behandling.
• Muligheder for innovation: Machine Learning åbner op for nye innovationsmuligheder på tværs af sektorer som sundhedspleje, transport og finans. Teknologien giver mulighed for at udvikle smartere systemer, der kan tilpasse sig og forbedre sig baseret på nye data, hvilket skaber nye måder at løse problemer på.

Læs også: Hvad kan Machine Learning?

Hvad vil Machine Learning være i stand til i fremtiden?

Mulighederne er stort set uendelige, når det handler om, hvad Machine Learning vil være i stand til at udrette i fremtiden. Her er 5 spændende muligheder:

• Datasikkerhedsprogrammer, som kan registrere virusangreb med en høj grad af nøjagtighed ved at analysere mønstre og forudsige potentielle angreb.
• Computerassisteret sikkerhed i f.eks. lufthavne, som kan forudsige hvem, der kan være en trussel og se ting, som vi mennesker muligvis overser.
• Selvkørende biler, der kan navigere på egen hånd og dermed være med til at reducere trafik og ulykker.
• Kundepersonalisering: Machine Learning vil fortsætte med at forbedre kundeoplevelser ved at analysere brugerdata og tilbyde skræddersyede anbefalinger.
• Bæredygtighed: AI-drevne løsninger vil blive anvendt til at tackle klimaændringer ved at optimere energiforbrug og reducere affald.

Machine Learning er med andre ord en banebrydende teknologi, der fortsætter med at udfordre og ændre måden, vi interagerer med teknologi på. Med dens evne til at lære og tilpasse sig uden eksplicit programmering, åbner Machine Learning døre til en verden, hvor computere kan automatisere komplekse opgaver, forbedre diagnostik og tilbyde nye innovationsmuligheder på tværs af sektorer som sundhedspleje, transport og finans.

Vil du vide mere?

Teknologisk Institut udbyder et bredt udvalg af kurser inden for Machine Learning. Få et overblik over alle kurserne i Machine Learning her: