Machine Learning (ML) is een deelgebied van de 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 geprogrammeerd zijn. ML-algoritmen zijn ontworpen om complexe patronen en relaties in gegevens te analyseren en interpreteren, en deze kennis vervolgens te gebruiken om weloverwogen voorspellingen te doen of actie te ondernemen.
In de kern omvat ML het creëren van wiskundige modellen die van gegevens kunnen leren en hun prestaties in de loop van de tijd kunnen verbeteren. Deze modellen worden getraind met behulp van grote hoeveelheden gelabelde gegevens, waarvan de gewenste output of uitkomst bekend is. Door deze gegevens te analyseren kunnen ML-algoritmen patronen en relaties identificeren waarmee ze hun kennis kunnen generaliseren en nauwkeurige voorspellingen kunnen doen op basis van nieuwe, onzichtbare gegevens.
Er zijn verschillende soorten ML-algoritmen, elk met zijn eigen sterke punten en toepassingen. Begeleid leren is een veel voorkomende aanpak waarbij het algoritme wordt getraind met behulp van gelabelde gegevens, wat betekent dat de gewenste output samen met de invoergegevens wordt geleverd. In een classificatiesysteem voor spam-e-mail zou het algoritme bijvoorbeeld worden getraind met behulp van een dataset van e-mails die als spam of niet-spam zijn gelabeld. Door de kenmerken van deze e-mails te analyseren, kan het algoritme leren onderscheid te maken tussen de twee categorieën en nieuwe, ongeziene e-mails dienovereenkomstig classificeren.
Bij ongecontroleerd leren gaat het daarentegen om het trainen van algoritmen op ongelabelde gegevens, waarbij de gewenste output onbekend is. Het doel is om verborgen patronen of structuren in de data te ontdekken. Clusteralgoritmen kunnen bijvoorbeeld vergelijkbare datapunten groeperen op basis van hun kenmerken of kenmerken. Dit kan handig zijn bij klantsegmentatie, waarbij het algoritme verschillende groepen klanten met vergelijkbare voorkeuren of gedrag kan identificeren.
Een ander belangrijk type ML-algoritme 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 ontvangt feedback in de vorm van beloningen of straffen op basis van zijn acties, en gebruikt deze feedback om het optimale beleid of de optimale strategie te leren. Versterkend leren is met succes toegepast in verschillende domeinen, zoals robotica en het spelen van games. AlphaGo, ontwikkeld door DeepMind, gebruikte bijvoorbeeld versterkend leren om de wereldkampioen Go-speler te verslaan.
ML-algoritmen kunnen ook worden gecategoriseerd op basis van hun leerstijl. Bij batchleren gaat het om het trainen van het algoritme op een vaste dataset en het vervolgens gebruiken van het geleerde model om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. Online leren stelt het algoritme daarentegen in staat zijn model voortdurend bij te werken zodra er nieuwe gegevens beschikbaar komen. Dit is met name handig in scenario's waarin de gegevens dynamisch zijn en in de loop van de tijd veranderen.
ML heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën. In de gezondheidszorg kunnen ML-algoritmen medische beelden analyseren om ziekten op te sporen of de uitkomsten van patiënten te voorspellen. In de financiële wereld kan ML worden gebruikt voor fraudedetectie, aandelenmarktvoorspellingen en kredietscores. ML wordt ook gebruikt in aanbevelingssystemen, zoals die van online retailers en streamingdiensten, om inhoud te personaliseren en de gebruikerservaring te verbeteren.
ML is een deelgebied van AI dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen en modellen die van data kunnen leren en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen. Het gaat om het trainen van modellen die gelabelde of ongelabelde gegevens gebruiken om patronen en relaties te identificeren, die vervolgens kunnen worden gebruikt om weloverwogen voorspellingen te doen of acties te ondernemen. ML kent verschillende soorten algoritmen, waaronder begeleid leren, onbewaakt leren en versterkend leren, elk met zijn eigen sterke punten en toepassingen. ML wordt op grote schaal gebruikt in tal van sectoren, waardoor vooruitgang wordt geboekt op het gebied van de gezondheidszorg, financiën, aanbevelingssystemen en vele andere domeinen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- 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