Maskininlärning är en gren inom artificiell intelligens (AI) som handlar om att lära datorer att lära sig av data, utan att programmera dem explicit för varje enskilt scenario. Istället för att ge datorn en uppsättning instruktioner för att utföra en viss uppgift, matar man in stora mängder data och låter datorn själv lära sig att dra slutsatser och göra prediktioner baserat på den informationen.
Processen att lära datorn kallas för träningsprocessen och den utförs genom att mata in data och resultat (så kallade ”labels”) i en algoritm som sedan anpassar sig själv genom att justera dess interna parametrar. Genom att upprepa denna process med tillräckligt mycket data kan datorn lära sig att identifiera mönster och göra prediktioner på egen hand.
Maskininlärning kan delas in i tre huvudkategorier: övervakad inlärning, obeserverad inlärning och förstärkningsinlärning. I övervakad inlärning matar man in data och dess tillhörande ”labels” så att algoritmen kan lära sig att associera rätt resultat med rätt input. I obeserverad inlärning har man inte tillgång till några labels, utan målet är att hitta strukturer och mönster i datan utan någon förutbestämd mål. Förstärkningsinlärning innebär att datorn själv får utforska sin omgivning och lära sig att göra korrekta val genom positiv eller negativ feedback.
Maskininlärning används inom en mängd olika applikationer, såsom bild- och taligenkänning, självkörande bilar, personliga assistenter, medicinsk diagnos och mycket mer. Det är en teknik som har potential att revolutionera vår värld och öppna upp nya möjligheter inom många områden.