Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen en modellen waarmee computers kunnen leren en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen zonder dat ze expliciet zijn geprogrammeerd. Het is een krachtig hulpmiddel waarmee machines automatisch complexe gegevens kunnen analyseren en interpreteren, patronen kunnen identificeren en weloverwogen beslissingen of voorspellingen kunnen doen.
In de kern omvat machinaal leren het gebruik van statistische technieken om computers in staat te stellen van gegevens te leren en hun prestaties bij een specifieke taak in de loop van de tijd te verbeteren. Dit wordt bereikt door het creëren van modellen die op basis van de gegevens kunnen generaliseren en voorspellingen of beslissingen kunnen maken op basis van nieuwe, onzichtbare input. Deze modellen worden getraind met behulp van gelabelde of ongelabelde gegevens, afhankelijk van het type leeralgoritme dat wordt gebruikt.
Er zijn verschillende soorten machine learning-algoritmen, elk geschikt voor verschillende soorten taken en gegevens. Begeleid leren is zo'n benadering waarbij het model wordt getraind met behulp van gelabelde gegevens, waarbij elke invoer wordt geassocieerd met een overeenkomstige uitvoer of label. Bij een classificatietaak voor spam-e-mail wordt het algoritme bijvoorbeeld getraind met behulp van een dataset van e-mails die zijn gelabeld als spam of niet-spam. Het model leert vervolgens nieuwe, ongeziene e-mails te classificeren op basis van de patronen die het uit de trainingsgegevens heeft geleerd.
Bij ongecontroleerd leren gaat het daarentegen om trainingsmodellen die gebruik maken van ongelabelde gegevens. Het doel is om patronen of structuur binnen de gegevens te ontdekken zonder enige voorafgaande kennis van de uitvoer of labels. Clustering is een veel voorkomende leertechniek zonder toezicht, waarbij het algoritme vergelijkbare datapunten groepeert op basis van hun inherente overeenkomsten of verschillen.
Een ander belangrijk type machine learning is versterkend leren. Bij deze benadering leert een agent omgaan met een omgeving en het maximaliseren van een beloningssignaal door acties te ondernemen. De agent verkent de omgeving, ontvangt feedback in de vorm van beloningen of straffen en past zijn acties aan om de cumulatieve beloning in de loop van de tijd te maximaliseren. Dit soort leren is met succes toegepast op taken zoals het spelen van games, robotica en autonoom rijden.
Machine learning heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën. In de gezondheidszorg kan het worden gebruikt om de uitkomsten van ziekten te voorspellen, patronen in medische beelden te identificeren of behandelplannen te personaliseren. In de financiële wereld kunnen machine learning-algoritmen worden gebruikt voor fraudedetectie, kredietscore en algoritmische handel. Andere toepassingen zijn onder meer natuurlijke taalverwerking, computervisie, aanbevelingssystemen en nog veel meer.
Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen en modellen waarmee computers kunnen leren van data en voorspellingen kunnen doen of beslissingen kunnen nemen. Het omvat het gebruik van statistische technieken om modellen te trainen met behulp van gelabelde of ongelabelde gegevens, en het beschikt over verschillende soorten algoritmen die geschikt zijn voor verschillende taken en gegevens. Machine learning heeft talloze toepassingen in verschillende sectoren, waardoor het een krachtig hulpmiddel is voor het oplossen van complexe problemen en het nemen van datagestuurde beslissingen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst naar spraak
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat zijn enkele voorbeelden van de hyperparameters van algoritmen?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning