Maskininlärning är en gren inom artificiell intelligens (AI) som fokuserar på utvecklingen av algoritmer och statistiska modeller som låter datorer förbättra sin prestation i en specifik uppgift genom erfarenhet, det vill säga data. Istället för att explicit programmera en dator att utföra en uppgift, lär maskininlärning datorn att lära sig från exempel och mönster. Det finns tre huvudtyper av maskininlärning: övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning. 1. **Övervakad inlärning**: I övervakad inlärning tränas modellen på en datamängd där både indata och önskade utdata (etiketter) är kända. Målet är att modellen ska kunna göra korrekta förutsägelser eller bedömningar för nya, oetiketterade data. Till exempel kan en modell tränas för att känna igen hundar och katter i bilder genom att använda en datamängd som innehåller bilder märkta som "hund" eller "katt". 2. **Oövervakad inlärning**: I oövervakad inlärning arbetar modellen med data som inte är etiketterade. Målet är att upptäcka dolda mönster eller strukturer i datamängden. Ett exempel är klusteranalys, där data grupperas i olika kluster baserat på likheter i datan. 3. **Förstärkningsinlärning**: Denna typ av inlärning involverar en agent som lär sig att fatta beslut genom att utföra handlingar i en miljö. Agenten belönas eller bestraffas för sina handlingar och lär sig därigenom vilka handlingar som leder till bästa resultat. Ett exempel är en AI som lär sig spela ett spel och blir bättre ju mer den spelar. Maskininlärning används inom en mängd olika områden, från självkörande bilar och rekommendationssystem till medicinsk diagnostik och finansiell analys. ## Instuderingsfrågor 1. Vad är skillnaden mellan övervakad och oövervakad inlärning? 2. Hur fungerar förstärkningsinlärning? 3. Ge exempel på hur maskininlärning kan användas i praktiska tillämpningar. ## Reflekterande frågor 1. På vilka sätt kan maskininlärning förändra hur vi interagerar med teknologi i vardagen? 2. Vilka utmaningar och risker kan vara förknippade med maskininlärning? --- > [!Info] Källor > Text: Oredigerad, ChatGGPT GPT 4.0, [Läromedelsverkstan](https://chat.openai.com/g/g-gi7Vb6kU0-laromedelsverkstan), 2024-01-28