Machine learning: vad är det och hur kan jag använda mig av det?

Sep 28, 2021

Under de senaste åren har det pratas mycket om Machine Learning inom den digitala världen. Men vad är det egentligen? Hur fungerar det? Och vilka användningsområden finns för Machine Learning? Det reder vi ut nu!

Machine learning, eller maskininlärning som det heter på svenska, är ett område inom AI (Artificiell Intelligens) som går ut på att få datorer att självständigt förstå och hantera stora mängder data.

Förr talade vi om för datorerna vad de skulle göra och hur de skulle användas genom ren programmering. Med maskininlärning använder vi olika typer av algoritmer i datorerna för att de ska bli smartare och snabbare med tiden. Ju mer data och information en dator får bearbeta, desto smartare blir den. Den lär sig tolka och bearbeta stora mängder data för att sedan kunna förutse mönster. Mönster som för en människa blir för komplexa att tolka.

Hur kan en dator lära sig saker som en människa kan?

Svaret på den frågan är ganska enkel. Datorerna lär sig nya saker på samma sätt som vi människor. När vi får ett intryck, exempelvis genom en bild, skickas informationen till vår hjärna. Och om det är något vi har sett förut finns det förmodligen redan starka kopplingar som gör att vi förstår och känner igen det vi ser. Med andra ord måste datorerna tränas för att kunna utföra en viss uppgift.

Machine Learning består av tre olika faser: inlärning, träning och utvärdering.

Inlärning

Ett första steg inom Machine Learning är att lära datorn att utföra en specifik uppgift. För att göra det kan du använda dig av två olika metoder: övervakad- och oövervakad inlärning.

Övervakad inlärning är den vanligaste formen av maskininlärning. Det innebär att du tränar datorn med märkt data, det vill säga data som innehåller exempel på önskade svar. Denna metod används till exempel för att identifiera falska kreditkort – då används en datauppsättning med både kända falska och giltiga debiteringar för att träna datorn.

Oövervakad inlärning innebär att du tränar datorn med omärkt data. Syftet är att lära datorn att identifiera relationer. Denna metod används för att till exempel lära datorn att identifiera och gruppera kunder med liknande köpvanor.

Träning

Nästa steg inom Machine Learning är att börja träna din dator till att få ett så korrekt utfall som möjligt. Så om du bestämt dig för att använda dig av metoden övervakad inlärning för att kunna identifiera falska kreditkort som i exemplet ovan, börjar du alltså mata datorn med information som innehåller korrekta och felaktiga uppgifter.

Därefter delar du slumpmässigt upp infomationen, och använder den ena delen för att träna datorn och en annan del för att testa eller utvärdera datorns förmåga att förutse händelser.

Utvärdering

När du har en tränad dator behöver du utvärdera den med hjälp av testdata som återstår. Du använder alltså data med ett resultat du redan känner till, för att se om din dator gör korrekta förutsägelser. Det är viktigt att komma ihåg att Machine Learning är en ständigt pågående process och att din dator hela tiden blir smartare och snabbare ju mer data du tillför. Det finns även olika typer av algoritmer som passar för olika typer av förväntade utfall.

Varför ska jag använda mig av Machine Learning?

Vill du enkelt kunna dra slutsatser från stora mängder kunddata? Eller snabbt kunna anpassa din kommunikation eller dina erbjudanden efter nyfunnen information? Ja, då ska du satsa på Machine Learning. Du kan applicera Machine Learning på hela kundlivscykeln. Det kommer hjälpa dig att upptäcka mönster som till exempel när en kund har behov av att utveckla en affär eller håller på att lämna dig.

Du kan även använda Machine Learning för att att analysera historisk data och göra intelligenta antaganden om framtiden – exempelvis genom att förutspå vad som kommer hända –  det kommer hjälpa dig att planera och fördela dina resurser bättre.

Machine Learning hjälper dig upptäcka mönster som det mänskliga ögat eller hjärnan inte kan förutse. Här är 3 tips till dig som funderar på att implementera Machine Learning.

1. Generöst med data
Se till att du har mycket data att använda dig av. Det hjälper dig att få korrekt data och analys snabbare.

2. Ha tålamod
Machine Learning blir sällan rätt första gången. Din dator behöver få träna i lugn och ro för att kunna förutse beteenden och händelser. Återigen: Ju mer data du har desto bättre.

3. Testa dig fram
Våga analysera resultatet och testa att lägga till eller ta bort parametrar. Fundera på vad du kan göra bättre för att få så korrekt data som möjligt.

Fler inlägg

9 favoriter från Salesforce Winter ‘22 release

9 favoriter från Salesforce Winter ‘22 release

I helgen släppte Salesforce sin winter '22 release! I den här releasen hittar vi bland annat dynamiska mätdiagram, snyggare mejlmallar och en ny startsida för mobilappen. Sofia Carling, Martin Broliden och Sander Svensson Svenungsson är affärskonsulter på Releye och...

read more
Wave 2 2021: Nyheterna i Microsofts senaste release

Wave 2 2021: Nyheterna i Microsofts senaste release

I mitten av oktober får vi äntligen ta del av Microsofts Release Wave 2 för 2021. I releasen hittar vi bland annat nyheter i Dynamics 365 Sales, Customer Service och såklart i Marketing. Microsofts AI-assistent för att skapa innehåll och chattintegration med Teams...

read more
Så får du en gratis testperiod i Dynamics 365 Marketing

Så får du en gratis testperiod i Dynamics 365 Marketing

Nu kan alla som har en Office365/Microsoft365 licens testa Dynamics 365 Marketing gratis! Erbjudandet ger dig full tillgång till Dynamics 365 Marketing och gäller under sex månader. Är du nyfiken på hur du kommer i gång? Här förklarar vi i steg för steg hur du får...

read more