- Machine learning (ML) er en gren af kunstig intelligens, hvor algoritmer lærer mønstre og sammenhænge direkte fra data i stedet for at være eksplicit programmeret til hver enkelt opgave. Målet er at udvikle modeller, der kan generalisere fra historiske eksempler og træffe præcise forudsigelser eller klassifikationer, når de møder nye data.
Datagrundlag og feature engineering
Modeller trænes på store mængder strukturerede eller ustrukturerede data. Kvaliteten af inputvariabler – features – har stor betydning for modellens præcision. Forudbehandling inkluderer normalisering, skalering, frasortering af støj og håndtering af manglende værdier.
Algoritmer og modeltyper
ML rummer en bred vifte af algoritmer, fx:
Supervised learning: regression, beslutningstræer, random forests, gradient boosting og neurale netværk.
Unsupervised learning: klyngedannelse (k-means), dimensionreduktion (PCA) og mønstergenkendelse.
Reinforcement learning: modeller, der lærer gennem feedback og belønning.
Træning, validering og evaluering
Modeller trænes ved at minimere en loss-funktion gennem optimeringsmetoder som gradient descent. Performance måles typisk vha. metriker som accuracy, precision, recall, F1-score eller RMSE afhængigt af problemtypen. Cross-validation sikrer robusthed og reducerer risiko for overfitting.
Implementering og drift (MLOps)
For at sikre stabil drift integreres ML-modeller i produktionsmiljøer via CI/CD pipelines, containerisering og overvågning. MLOps-processer sikrer løbende retraining, model-versionering og kontrol med model-performance i drift.
Machine learning gør det muligt at automatisere komplekse beslutningsprocesser, optimere forretningsoperationer og skabe datadrevne løsninger, der tilpasser sig nye mønstre over tid. Når ML kombineres med stærk datastyring, sikkerhed og moderne systemarkitektur, kan det fungere som en kernekomponent i en organisations digitale udvikling.