Säljprognos

Deep learning och machine learning – vi reder ut begreppen! 

Kanske har du stött på begreppen deep learning och machine learning – men har du koll på vad de innebär? Och hur de skiljer sig?

I det här blogginlägget reder vi ut de snarlika begreppen som vi bara kan förvänta oss att se mer av!

Deep learning och Machine learning – vad är egentligen skillnaden?

Det enklaste sättet att lära sig förstå skillnaden mellan deep learning och machine learning är att veta att deep learning är en utvecklad version av machine learning. Alltså att deep learning är machine learning. Man kan förklara det som en smartare evolution av machine learning, som ofta kräver mer avancerad och större mängd data.

Machine learning – beslut baserade på viss mängd regler

Machine learning är en del av AI (artificiell intelligens) – där flera machine learning-modeller tillsammans kan skapa en AI-modell – i vilken mänskliga uppgifter kan automatiseras och, genom en uppsättning regler, utföras av maskiner istället. Den intelligens som löser den här uppgiften är det vi kallar AI.

En machine learning-modell fokuserar på förmågan att ta emot data, som sedan bearbetas och lärs in. Utifrån den inlärda informationen kan beslut sedan fattas.

Inlärningsprocessen baseras på följande steg:

1. Data matas in i en algoritm.
2. Inmatad data används för att träna modellen.
3. Modellen testas och distribueras.
4. Modellen kan börja användas för att lösa automatiserade och förutsägbara uppgifter.

 

AI ur ett enklare perspektiv

Webinar om hur du arbetat proaktivt och skapat bättre affärsinsikter med stöd i er data.

Se inspelat webinar här!

 

Deep learning – oberoende beslut baserade på neurala nätverk

En deep learning-modell kan, till skillnad från en machine learning-modell, fatta ”egna” intelligenta beslut, som inte baseras på fastställda regler. Deep learning-modellen baseras istället på en rad strukturerade algoritmer som tillsammans skapar ett så kallat artificiellt neuralt nätverk. Nätverket kan både lära sig och fatta beslut på egen hand.

Inlärningsprocessen för deep learning är mer djupgående än den för machine learning. Det beror på att strukturen hos artificiella neurala nätverk består av fler indata, utdata och dolda lager. Varje lager innehåller enheter som omvandlar indata till information, som nästa lager därefter kan använda för att förutsäga aktiviteter.

På det här sättet kan en dator – genom sin egen databearbetning – lära sig att ta intelligenta beslut.

Effektivisera ert arbete med machine learning

Om man är intresserad av att använda sig av AI, så skulle rekommenderar vi att du börjar titta på machine learning-modellerna. Eftersom det är mer konkret att implementera i en organisation. Machine learning kan underlätta arbetet för alla på ditt företag genom att ersätta repetitiva uppgifter.

Det kan röra sig om till exempel prognostisering, förutsägning av kundbortfall, klassificering av ärenden, förutsägning av resultat, prissättning eller utförande produktrekommendationer för cross sell/up-sell.

 

Vill du veta mer om hur det fungerar i praktiken, och hur vi på Endeavor jobbar med teknikerna? Ta kontakt med Lovisa ⇓.

Lovisa Lissborg Nordenskiöld

Lovisa Lissborg Nordenskiöld

Affärsarkitekt

Kontakta Lovisa när du tycker att dina befintliga lösningar inte räcker till och du behöver någon som kan hjälpa dig framåt.

lovisa.nordenskiold@endeavor.se
+46 735 19 88 06

 

Vill du ha bättre koll på moderna IT-uttryck?

Vi har samlat de 22 mest relevanta begreppen inom IT i en alldeles egen IT-ordlista.

Ladda ner den här!