Maskinlæring
Fra Wikipedia, den frie encyklopedi
Maskinlæring er et fag innen informatikk, nært knyttet til kunstig intelligens. Fagfeltet studerer teknikker som gjør maskinen istand til å lære, altså på egen hånd kunne forbedre sin evne til problemløsing. Det er ikke tilstrekkelig at maskinen kan operere mot omgivelsene, men den skal også kunne endre adferd i noen grad. Dette fordrer da at maskinen vet å verdsette de resultat som handlingene gir, at det knyttes verdier som kan belønne gode handlinger og straffe uheldige aksjoner. Maskinens interne lære-algoritme må nødvendigvis være fastprogrammert, da en ikke her inkluderer de såkalt selv-modifiserende program. Algoritmene kan dog byttes ut underveis, grunnet vedlikehold, forbedringer eller vesentlige endringer i problemstilling og miljø. De viktigste anvendelsene av maskinlæring er innen
- beslutningsstøttesystemer, der man skal ekstrahere kortfattede oversikter fra store mengder data (også kjent som data mining)
- stemmegjenkjenning, automatisk føring av kjøretøy, samt andre områder der anledningen til forprogrammering av maskinen er begrenset
Alle norske universitet, og enkelte høgskoler, tilbyr studier som inkluderer maskinlæring som tema.
