Wat is Machine Learning?

Machine Learning, het klinkt een beetje als magie, maar is gewoon een pure wetenschap die onze levens steeds meer beïnvloed. Zelfrijdende auto’s, beeldherkenning, gepersonaliseerde suggesties op websites of in apps, hoe werkt dat? Deze technische ontwikkelen hebben we allemaal te danken aan de opkomst van een van de grootste trends binnen organisaties en start-ups: Machine Learning. Maar, wat is Machine Learning precies? Wij zetten in deze blogpost alle ins-and-outs voor jou op een rijtje!

Wat is Machine Learning?

Ben je ooit nieuwsgierig geweest naar hoe Netflix weet welke films of series jij wilt zien, hoe Spotify een geweldige gepersonaliseerde playlist voor jou in elkaar draait of hoe Siri al jouw vragen beantwoordt en (bijna altijd) begrijpt wat jij zegt? Machine Learning is het antwoord op deze vragen!

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI). Het is een manier waarop computers kunnen leren en zichzelf kunnen verbeteren door patronen te herkennen. Het klinkt als een soort magie, maar is gewoon pure wetenschap en technologie. Door het toepassen van Machine Learning kunnen computers spraak en beeld herkennen, aanbevelingen doen op basis van eerdere aankopen of gedrag van gebruikers en zelfs autonome beslissingen nemen in complexe omgevingen. Hoe werkt dit nou precies? We lichten het toe met een simpel voorbeeld:

Alles begint met een dataset, of te wel een verzameling van informatie. Stel je voor, de dataset bestaat uit foto’s van olifanten en neushoorn. Een algoritme analyseert de foto’s en leert patronen te herkennen, bijvoorbeeld de oren, slurf en staart van een olifant. Vervolgens geeft het algoritme nieuwe foto’s en probeert het te bepalen of het een olifant of een neushoorn is. Als het fout is, past het algoritme zich aan en probeert hij het opnieuw. Zo leert het systeem als het ware van zichzelf en wordt deze steeds specialistischer.

Machine Learning komt in verschillende sectoren voor, zoals de financiële sector, gezondheidszorg, de marketing en logistiek. In de financiële sector worden algoritmen bijvoorbeeld gebruikt voor het handelen in aandelen, goedkeuren van leningen, opsporen van fraude, beoordelen van risico’s en het accepteren van verzekeringen. Door de Machine Learning algoritmen kunnen we steeds meer data verwerken en patronen ontdekken dan welk team van analisten of onderzoekers dan ook.

Wat is Deep learning?

Deep learning is een vergevorderde vorm van Machine Learning. Deze technologie is gebaseerd op de werking van het menselijk brein en bestaat uit neurale netwerken. Dit zijn onderling verbonden knooppunten, gebaseerd op de werking van neuronen in de hersenen. Door middel van algoritmen worden de patronen in onbewerkte gegevens herkend. Deep learning stelt computers in staat om nieuwe dingen te leren van grote hoeveelheden data. Daarmee brengt Deep Learning Machine Learning steeds dichter bij systemen die we labelen als kunstmatige intelligentie. Denk aan Chat GPT. Deze chatbot is getraind op basis van enorme hoeveelheden taalgegevens om mensachtig gedrag en het begrip van menselijke taal te simuleren.

Machine Learning vs Deep Learning

Machine learning en Deep Learning zijn belangrijke concepten binnen de wereld van AI en data-analyse. Deep Learning is een gespecialiseerdere en geavanceerde vorm van Machine Learning die meer gegevens en rekenkracht vereist. Machine learning is een breder concept dat verwijst naar het gebruik van algoritmen en statische modellen om computers te leren voorspelling te doen.

Deep Learning is een specifieke techniek binnen Machine Learning die zich richt op het gebruik van complexe neurale netwerken om patronen in gegevens te herkennen en kan dus effectievere en abstractere kenmerken ontdekken. In tegenstelling tot traditionele learning-modellen, die slechts een paar lagen hebben, hebben deep learning-modellen meerdere lagen van kunstmatige neuronen die verbindingen maken met elkaar. Deze diepere architectuur maakt het mogelijk om complexere problemen op te lossen en nauwkeuriger voorspellingen te doen.

Een ander verschil is dat Deep Learning meer gegevens en rekenkracht nodig heeft dan traditionele machine learning-modellen. Dit komt, omdat Deep Learning-modellen veel meer parameters hebben om van te leren en te optimaliseren. Het trainen van deze modellen duurt dus langer en vereist andere computermodellen.

Andere types Machine learning

Vandaag de dag gebruiken we drie soorten algoritmen voor machine learning. Het verschil tussen de drie zit hem in de manier waarop data wordt verwerkt, hoe we ervan leren en er voorspellingen mee te maken. We zetten ze voor je op een rijtje.

1. Supervised learning: Dit is een methode waarbij het algoritme wordt getraind met gelabelde gegevens. Het algoritme wordt voorzien van input- en outputgegevens, zodat het kan leren hoe het de input moet verwerken om de juiste output te produceren. Het doel van supervised learning is om het algoritme te trainen om nauwkeurige voorspellingen te doen op basis van de inputgegevens;

2. Unsupervised learning: Dit is een methode waarbij het algoritme wordt getraind met ongelabelde gegevens. Dit betekent dat er geen outputgegevens zijn om te leren, maar in plaats daarvan leert het algoritme patronen en structuren te herkennen vanuit de inputgegevens. Het doel is om inzichten te krijgen in structuur van de gegevens en om nieuwe patronen of relaties te ontdekken;

3. Reinforcement learning: Dit is een methode waarbij het algoritme leert door middel van feedback van zijn omgeving. Het algoritme neemt beslissingen op basis van de inputgegevens en ontvangt dan feedback over de juistheid van die beslissingen. Het doel is get algoritme te trainen om de beste acties te kiezen in verschillende situaties.

Ben jij naar aanleiding van deze informatie benieuwd naar meer of heb je de ambitie om met Machine Learning te werken? Check dan ons vacatureaanbod via onderstaande button of neem direct contact op met een van onze Consultants en wie weet ontwikkel jij straks de applicaties van de toekomst!