Skip to Content
Kontakta oss

Den enklaste definitionen av maskininlärning

Maskininlärningsteknik lär datorer att utföra uppgifter utifrån data, i stället för att behöva programmeras specifikt.
Previous Next
Illustration av en mänsklig hjärna

Vad är ett neuronnät?

Neuronnät, d.v.s. artificiella neurala nätverk, bygger på maskininlärning som påminner om hur neuronerna fungerar i mänskliga hjärnor. Här rör det sig om datorprogram som använder lager av noder (eller ”neuroner”) för att lära sig saker, känna igen mönster och fatta beslut på ett människoliknande sätt. 

Illustration av neuronnät vid djupinlärning

Vad är djupinlärning?

Djupinlärning är en avancerad form av maskininlärning där neuronnätet innehåller många neuronlager och har tillgång till enorma datavolymer. Systemen kan lösa komplexa, icke-linjära problem och tekniken omfattar sådana AI-genombrott som datorhantering av naturligt språk, personliga digitala assistenter och självkörande bilar. 

Illustration av en mänsklig hjärna som lär sig ny information

Övervakad och oövervakad inlärning

Algoritmer för övervakad inlärning lärs upp med data som innehåller svar. De bygger upp modeller som kopplar data till svaren och använder sedan modellerna vid framtida bearbetning. Oövervakade algoritmer lär sig av data utan att ha rätt svar. De använder i stället stora uppsättningar data för att träna upp sig själva. 

Grundläggande maskininlärning och bästa praxis för företag

Fördelarna med maskininlärning för företag

Previous Next

Snabbare beslut

Maskininlärningsalgoritmer kan prioritera och automatisera beslut. För bästa resultat kan de även flagga för möjligheter och smarta åtgärder som bör vidtas med en gång.

Anpassningsförmåga

Artificiell intelligens använder inte bara historiska data. AI kan bearbeta indata i realtid så att du kan reagera på vad som händer just nu, precis som en bil automatiskt kan bromsa innan den kör in i bilen framför.

Algoritmföretag

”Algoritmföretag” använder avancerad maskininlärning för att uppnå en hög grad av automatisering. Detta banar i sin tur vägen för nya innovativa affärsmodeller, produkter och tjänster.

Djupare insikt

Maskininlärningssystem kan analysera stora, komplexa dataströmmar och utvinna insikter – även prediktiva insikter – på ett sätt som ligger utanför den mänskliga förmågan. Detta kan i sin tur utlösa automatiska åtgärder.

Effektivitet

Smarta affärsprocesser med stöd av maskininlärning kan förbättra ditt företags effektivitet avsevärt. Planera rätt, automatisera uppgifter, sänk kostnaderna och undvik fel som beror på den mänskliga faktorn.

Bättre resultat

Från att initierara smarta åtgärder baserat på nya möjligheter och risker, till att korrekt förutse ett besluts konsekvenser innan det fattas – maskininlärning hjälper dig att förbättra företagets resultat.

Användningsområden för maskininlärning i nyckelsektorer

Maskininlärning kan användas inom många olika branscher, särskilt där stora mängder data behandlas. Här är tre sektorer som ligger i täten:

Forskning om maskininlärning

SAP samarbetar med ledande universitet för att utveckla möjligheterna med maskininlärning för företag.

Utbildning inom maskininlärning

Utbildningar, kurser och böcker om maskininlärning för allt från nybörjare till utvecklare.

Det senaste inom maskininlärning

Back to top