Skulle ditt företag tjäna på att införa maskininlärning? Allt fler företag upptäcker möjligheter med maskininlärning som de tidigare inte tänkt på. Men som alltid gäller det att komma igång och det är inte helt okomplicerat. Framförallt krävs både tid, kunskap och engagemang.

Machine Learning är ett hajpat begrepp just nu och det med rätta. Inom flera områden finns det stor potential att få datorer att utföra uppgifter både snabbare och bättre än människan kan.

Maskininlärning kan bidra till såväl ökad effektivitet som smartare produkter och tjänster för kunderna.

Det handlar om att tillämpa algoritmer för självständigt lärande, där ett datorprogram gradvis kan bli bättre och bättre på en väldigt specifik uppgift. Datorer slår exempelvis människan på fingrarna i såväl schack som Jeopardy. Exempel på tillämpningar i företagsvärlden är taligenkänning, utföra kundserviceuppgifter och optimeringsfrågor för ökad lönsamhet.

Men vad krävs av ert företag om ni skulle vilja komma igång med maskininlärning? Lite förenklat krävs det två saker:

1. Maskininlärning kräver data - mycket data!

För att kunna använda maskininlärning krävs mycket data som samlas in över en längre tidsperiod. Så ett tips om du vill börja använda AI är att starta i tid med att samla in data strukturerat.

För att göra detta krävs därmed kompetens och en ”operatör” som har ansvar för att på ett strukturerat sätt samla in data och säkerställa kvaliteten på den data som samlas in.

2. Rätt algoritmer

Egentligen är maskininlärning inte fakta eller sanning. Det är helt enkelt att hitta största sannolikheten för något utfall eller samband.

Det finns en mängd olika algoritmer för att få datorn att lära sig. De algoritmer som används för maskininlärning har rötterna i statistik.

Även här krävs det kompetens i form av en operatör som har statistiska kunskaper. Denna person behöver välja rätt algoritmer, sätta upp ”träningen” och säkerställa att datorn börjar träna sig på rätt sätt.

Med andra ord är maskininlärning inte bättre än den data och den modell du använder. Utöver data krävs det att du väljer rätt algoritm för att ”träna” systemet.

Hur kommer du då igång?

Som du säkert förstått av denna artikel är det mer komplicerat att komma igång med maskininlärning än att bara ”köpa ett datorprogram och plugga in”.

Applikationerna för maskininlärning har funnits ett tag och är enkla att få tag på. Men de kräver alltså experter som både kan hantera stora mängder data, och som har statistiska kunskaper för att kunna välja rätt algoritmer för varje uppgift.

De företag som kommit igång med maskininlärning börjar ofta med att experimentera och lära sig gradvis.

Än så länge krävs det alltså kompetens och mänskliga operatörer för att programmera och styra AI så att man verkligen får ut nyttan av den. Vi är bara i början av mänsklighetens resa mot att skapa vad Max Tegmark kallar Liv 3.0. En teknisk intelligens som självständigt kan uppgradera både sin mjukvara och hårdvara. Huruvida vi kommer dit i framtiden är ännu oklart.

Nyfiken på skillnaden mellan Generell AI och Specifik AI? Läs mer här.

Nyfiken på hur du skulle kunna använda specifik AI i ditt dagliga arbete? Läs mer här.