Artificial Intelligence

Machine learning

Dit artikel gaat over wat machine learning is, waarom dit belangrijk is en hoe jij het kunt inzetten.

Wat is machine learning

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die computers het vermogen geeft te leren zonder expliciet geprogrammeerd te worden.

Machine learning gebruikt gegevens en algoritmen om patronen te vinden in grote verzamelingen informatie, dus is er een enorme hoeveelheid invoer- en opslagcapaciteit voor nodig.

Het is niet meer alleen voor zoekmachines: machine learning kan gebruikt worden in alles van computervisie tot het voorspellen van de beste aandelen om te kopen. De toepassingen zijn enorm – kijk maar eens naar je smartphone of TV, die waarschijnlijk zowel stemherkenning als voorspellende programmering gebruiken op basis van vroegere kijkgewoonten.

Machine learning wordt een essentieel onderdeel van ons dagelijks leven, maar we hebben meer mensen nodig die weten hoe het werkt als we een toekomst willen creëren waarin de voordelen ervan veel verder reiken dan entertainment apparatuur en online reclames.

Waarom is machine learning belangrijk

Machine learning is belangrijk omdat het computers in staat stelt van gegevens te leren, zonder expliciet geprogrammeerd te worden.

Waarbij in principe een computer geleerd wordt hoe hij een taak moet uitvoeren door hem alleen maar wat gegevens te geven, zodat een programma ontstaat dat regels kan achterhalen waarvan de gebruiker zich zelf niet bewust is.

Daardoor is het een zeer krachtig hulpmiddel om complexe problemen op te lossen, zoals bijvoorbeeld met gezichtsherkenning. Sommige algoritmen voor machinaal leren presteren in veel taken al beter dan mensen.

Er zijn een paar problemen die met behulp van machine learning kunnen worden opgelost: Classificatie en Regressie.

  • Classificatie betekent dat de computer leert onderscheid te maken tussen verschillende klassen;
  • Regressie betekent dat je de computer kunt leren hoe hij nieuwe waarden op continue schaal kan genereren.
  • Een derde soort problemen, clustering genaamd, wordt gewoonlijk niet als machine learning beschouwd, omdat er geen training aan te pas komt, maar omdat er gelijksoortige technieken (zoals K-means) bij gebruikt worden.

Hoe kun je machine learning gebruiken

Machine learning is een methode van gegevensanalyse die computers in staat stelt van ervaring te leren en hun vermogen om uitkomsten te voorspellen te verbeteren.

Er zijn verschillende soorten machine learning, maar bij alle gaat het om het gebruik van algoritmen om gegevens te analyseren en patronen op te sporen. Deze informatie kan dan gebruikt worden om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen.

Dit staat in contrast met de symbolische aanpak die bij traditioneel programmeren gebruikt wordt, waarbij regels en instructies gegeven worden om uitkomsten te bepalen.

Toepassingen van machine learning

Machine learning heeft veel verschillende toepassingen, van zelfrijdende auto’s tot het bestrijden van spam e-mail. Hoe meer gegevens je een computer kunt voeden, hoe beter zijn prestaties zullen zijn bij het oplossen van bepaalde problemen.

In veel probleemdomeinen betekent dat dat machine learning betere resultaten oplevert dan traditioneel programmeren met handmatig ontwerpen van kenmerken.

Vaak wordt gezegd dat het met de hand vinden van goede kenmerken voor een probleem even moeilijk is als het oplossen van het hele probleem zelf, dus als je een computer die kenmerken gewoon voor je kunt laten uitzoeken dan wordt je werk gemakkelijker!

Toekomst van machine learning

Machine learning bestaat al een hele tijd, maar met gemakkelijker toegang tot grote hoeveelheden gegevens en verbeterde hardware, wordt meer mensen zijn zich ervan bewust geworden en zijn het gaan gebruiken.

Machine learning groeit in populariteit, en met goede reden – het is een krachtig hulpmiddel dat gebruikt kan worden om veel verschillende soorten problemen op te lossen. Met de steeds grotere beschikbaarheid van gegevens zal machine leren steeds beter worden en op grotere schaal gebruikt worden.

Bovendien zullen verbeteringen in de hardware het leren van machines nog krachtiger en toegankelijker maken. Naarmate dit gebeurt, zullen de toepassingsmogelijkheden van machine learning blijven groeien, en zullen we zien dat het op steeds meer gebieden gebruikt wordt.

Conclusie

Machine learning is belangrijk omdat het computers in staat stelt van gegevens te leren en voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen. Het kan in veel verschillende toepassingen gebruikt worden, van zelfrijdende auto’s tot het bestrijden van spam e-mail.

Met de steeds grotere beschikbaarheid van gegevens zal het leren van machines steeds beter worden en op grotere schaal gebruikt worden. Bovendien zullen verbeteringen in de hardware het leren van machines nog krachtiger en toegankelijker maken.

Terwijl dit gebeurt, zullen de toepassingsmogelijkheden van machinaal leren blijven groeien.

Ontvang 15 tips tegen datalek

Vul hieronder uw gegevens en ontvang 15 tips om datalekken te voorkomen in uw mailbox

  • Door op versturen te klikken gaat u akkoord met onze privacyverklaring.
  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.

Uw gegevens zijn veilig

Datalek voorkomen?

Wilt u 15 tips hoe u effectief datalekken in uw organisatie voorkomt?