Vad är maskininlärning?
Maskininlärning, även kallat Machine learning, är en gren av artificiell intelligens som handlar om att utveckla algoritmer och modeller som kan ”lära sig” från data och sedan använda denna kunskap för att göra prediktioner och fatta beslut på egen hand.
Detta gör att maskininlärning kan användas inom många olika områden, inklusive bild- och röstigenkänning, självkörande bilar, automatiserad översättning och rekommendationssystem för e-handel. Maskininlärning är ett dynamiskt och snabbt växande område som kräver en kombination av datavetenskap, matematik och statistik och kommer att spela en allt viktigare roll inom teknologin och samhället i framtiden.
Maskininlärning – exempel
Nedan följer några exempel på hur maskininlärning kan användas i praktiken:
Bildigenkänning
Maskininlärningsalgoritmer kan tränas på stora mängder bilder för att identifiera objekt, ansikten, landskap och annat innehåll. Detta kan användas för att automatisera bildsortering, ansiktsigenkänning i sociala medier, eller för att hjälpa till med medicinska diagnoser.
Rekommendationssystem
Ett vanligt exempel på maskininlärning är rekommendationssystem, där algoritmer används för att föreslå produkter eller tjänster till kunder baserat på deras tidigare köp eller användningsmönster.
Självkörande bilar
Tekniken kan användas för att göra beslut om hur en självkörande bil ska navigera i trafiken. Genom att träna modeller på stora mängder data från sensorer och kameror kan bilen lära sig att känna igen trafikljus, vägmärken, andra fordon och fotgängare.
Naturlig språkbehandling
Maskininlärning kan användas för att översätta text mellan olika språk, för att identifiera och förstå språkliga mönster och för att generera text automatiskt, till exempel för chattbotar eller andra AI-applikationer.
Gå en utbildning inom AI och maskininlärning
Vi erbjuder en maskininlärning-utbildning som är utformad för att förbereda dig på att bli expert inom detta snabbt växande område. Utbildningen ger dig en bred förståelse för grunderna i AI och maskininlärning samt praktiska färdigheter som är relevanta för att bygga och implementera intelligenta system.
Under utbildningen lär du dig att använda verktyg som Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow och Keras för att utveckla AI-algoritmer och modeller. Du kommer dessutom djupdyka i hur dessa algoritmer fungerar teoretiskt för att enklare förstå dess begränsningar och möjligheter. Ytterligare en viktig del du kommer lära dig är hur man rensar, strukturerar upp, förbereder och visualiserar data. Du får också möjlighet att arbeta med verkliga data och problem genom praktikplatser och projekt.
Efter avslutad utbildning kan du förvänta dig att ha en stark grund inom AI och maskininlärning samt förmågan att använda dessa tekniker för att lösa problem inom en mängd olika branscher, inklusive sjukvård, finans och teknik.
