Maskin Læring Litt generelt Hva er maskin læring? Noen eksempler gjennom tidene Hvor er vi nå, hva bringer fremtiden? Spinn-off produkter Maskin læring er et AI område fordi: Marius sier det er det, vel. Så dessåmeg!

Maskin Læring "Find a bug in a program, and fix it, and the program will work today. Show the program how to find and fix a bug, and the program will work forever." Oliver G. Selfridge

Noen forskjellige innfallsvinkler til maskinlæring Automatiske beregningsprosedyrer Beslutnings-tre Generiske algoritmer og induktive logiske prosedyrer (ILP) Maskinlæring må kunne simulere menneskets forstand Herb Simon gav oss denne definisjonen til maskinlæring: ”Å lære betyr forandringer i systemet som tilpasser seg selv på den måten at de får systemet til å gjøre oppgaven trukket fra den samme populasjonen mer effektivt neste gang.” Forutse fremtiden Typer maskinlæring Overvåket læring: Clustering (klaser): Reinforcement learning (forsterkningslære:

Hva er den beste typen? Å lære en funksjon: 3 Hovedaspekter Uttalelse: fra bokstaver til lyder. Lese håndskrevne bokstaver: finne en funksjon som benytter en samling piksler og omgjør til bokstaver. Finne en diagnose: analysere prøver fra pasient, finne riktig diagnose. 3 Hovedaspekter

3 Hovedaspekter - Siden dette har skjedd før er det mest naturlig å tippe (basert på en eller flere tidligere hendelser) at hun kjører.

3 Hovedaspekter - Siden hun har gått 5 av 7 ganger i dette tilfelle er det mest sannsynlig at hun vil gå.

3 Hovedaspekter Denne er ikke lett! Her er det ikke et opplagt riktig svar og man har følgende opplysninger å gå ut fra: Hun kommer til å gå fordi det regner i dag og den eneste andre gangen det regnet gikk hun. Hun kommer til å kjøre fordi hun alltid har kjørt på mandager. Hun kommer til å gå fordi hun bare kjører hvis hun har formelle klær eller hvis temperaturen er over 90 eller under 20.

Læreprosess innen maskinlæring:

Beslutningstre Beslutningstre er en mye brukt maskinlærings-algoritme Sorterer noder i en trestruktur Nodene representerer attributter Verdiene bestemmer hvilken forgrening De ytterste bladene på treet vil inneholde klassifiseringsdata

Læringsalgoritmen Flere ulike algoritmer for å bygge ett beslutningstre. Den grunnleggende algoritmen heter ID3.