Machine Learning (ML) is een tak van kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met het trainen van computersystemen om taken uit te voeren zonder expliciete programmering. ML wordt steeds belangrijker in programmeren, omdat het wordt gebruikt voor taken zoals het automatiseren van taken, het verbeteren van de nauwkeurigheid van code, en het genereren van nieuwe ideeën.

Wat is het?

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie die zich bezighoudt met het ontwikkelen van systemen die kunnen leren van data en hun prestaties kunnen verbeteren. Het doel is om computers in staat te stellen om taken uit te voeren die normaal gesproken alleen mogelijk zijn voor mensen, zoals het herkennen van spraak, het analyseren van data of het voorspellen van prijsschommelingen. Algoritmen maken gebruik van datasets om modellen te creëren die zelfstandig leren en voorspellingen doen zonder menselijke tussenkomst.

Er zijn verschillende manieren om een computersysteem iets aan te leren, zoals supervised learning (leren met toezicht), unsupervised learning (leren zonder toezicht) en reinforcement learning (leren door beloning).

Een algoritme dat e-mails classificeert als spam of niet-spam op basis van een dataset met gelabelde e-mails, is een voorbeeld van supervised learning. Unsupervised learning wordt bijvoorbeeld gebruikt voor het maken een algoritme dat klanten groepeert op basis van hun koopgedrag, zonder dat er vooraf labels zijn gegeven. Een algoritme dat leert om een spel te spelen door feedback te krijgen over zijn acties, is een voorbeeld van reinforcement learning.

Tegenwoordig gebruiken veel bedrijven machine learning voor verschillende commerciële doeleinden, zoals het aanbevelen van producten, het detecteren van fraude, het vertalen van teksten en het besturen van zelfrijdende auto’s. Dit vakgebied groeit snel en biedt opwindende mogelijkheden voor innovatie en verbetering.

Als je hier meer over wilt weten, kun je de volgende bronnen raadplegen

• Wat is machine learning? | Oracle Nederland
• What Is Machine Learning? Definition, Types, and Examples
• Wat is Machine Learning? | Betekenis & Voorbeelden – Scribbr

Hoe werkt het?

Dit proces omvat een reeks stappen:

• Dataverzameling: Machine learning begint met het verzamelen van data uit verschillende bronnen, zoals muziekopnames, patiëntgeschiedenissen of foto’s. Deze ruwe data wordt vervolgens georganiseerd en voorbereid om het te gebruiken als trainingsdata. Dit is de informatie die wordt gebruikt om de computer te leren.
• Data-analyse: Machine learning maakt gebruik van algoritmen en statistische modellen om de trainingsdata te analyseren en patronen, relaties of trends te ontdekken. Deze patronen worden gebruikt om modellen te creëren die de data kunnen beschrijven of voorspellen.
• Modeltraining: Machine learning traint de modellen op de trainingsdata om ze te optimaliseren voor een bepaalde taak, zoals het classificeren van data of het voorspellen van een uitkomst. Dit gebeurt door de modellen te laten leren van hun fouten en hun parameters aan te passen om de nauwkeurigheid te verbeteren.
• Modeltest: Machine learning test de modellen op nieuwe data die niet gebruikt zijn voor de training, om te evalueren hoe goed ze presteren op ongeziene situaties. Dit wordt ook wel validatie of cross-validatie genoemd.
• Modelimplementatie: Machine learning implementeert de modellen in een praktische toepassing, zoals een app, een website of een apparaat. De modellen kunnen dan gebruikt worden om data te verwerken, beslissingen te nemen of acties uit te voeren.

Toepassingen

Machine learning heeft veel toepassingen in verschillende domeinen, zoals het bedrijfsleven, de gezondheidszorg, de wetenschap, de kunst en het onderwijs. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe machine learning gebruikt kan worden:

• Fraudedetectie: Het kan helpen om frauduleuze transacties of activiteiten op te sporen en te voorkomen door patronen en afwijkingen te analyseren in grote hoeveelheden data. Bijvoorbeeld, een bank kan deze technologie gebruiken om verdachte transacties te identificeren en de klant te waarschuwen of te blokkeren.
• Productaanbevelingen: Het kan helpen om gepersonaliseerde producten of diensten aan te bevelen aan klanten. Bijvoorbeeld, een webwinkel kan deze technologie gebruiken om klanten producten te tonen die ze waarschijnlijk willen kopen of die passen bij hun stijl.
• Medische diagnostiek: Het kan helpen om medische diagnoses te stellen. Of te ondersteunen door medische beelden, symptomen, testresultaten of patiëntgegevens te analyseren. Bijvoorbeeld, een arts kan deze technologie gebruiken om röntgenfoto’s te scannen op tumoren, huidkanker te detecteren of hartziekten te voorspellen.
• Spraakherkenning: Het kan helpen om gesproken taal om te zetten in geschreven tekst of andersom. Dit kan gebruikt worden voor spraakgestuurde zoekopdrachten, spraakassistenten, vertalingen of ondertiteling. Bijvoorbeeld, een smartphone kan deze technologie gebruiken om de stem van de gebruiker te herkennen en spraakopdrachten uit te voeren.
• Beeldherkenning: Het kan helpen om objecten, gezichten, emoties, teksten of scènes in digitale beelden te herkennen en te classificeren. Dit kan gebruikt worden voor gezichtsherkenning, biometrie, beveiliging, sociale media of kunstmatige creativiteit. Bijvoorbeeld, een camera kan deze technologie gebruiken om foto’s te koppelen aan de namen van de personen die erop staan.
• Zelfrijdende auto’s: Het kan helpen om zelfrijdende auto’s te ontwikkelen, die veilig en efficiënt kunnen navigeren in complexe en dynamische omgevingen. Dit vereist het gebruik van verschillende sensoren, camera’s, radars en algoritmen om de weg, het verkeer, de obstakels en de signalen te interpreteren en de beste acties te kiezen.

Toekomstige ontwikkelingen

Er zijn veel toekomstige ontwikkelingen op het gebied van machine learning, die verschillende sectoren en domeinen zullen beïnvloeden. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe het in de nabije toekomst gebruikt kan worden:

• Gezondheidszorg: Het kan helpen bij de diagnose en behandeling van ziekten, door medische beelden, symptomen, testresultaten of patiëntgegevens te analyseren. Machine learning kan ook helpen bij het ontwikkelen van nieuwe geneesmiddelen en het personaliseren van therapieën. Maar ook het voorspellen van epidemieën of het verbeteren van de gezondheidszorg.
• Mode: Het kan helpen bij het ontwerpen van mode en het interageren met klanten, door stijlen, trends, voorkeuren of feedback te analyseren. Machine learning kan ook helpen bij het creëren van virtuele paskamers, het aanbevelen van producten, het optimaliseren van de voorraad of het verminderen van de milieu-impact.
• Data security: Het kan helpen bij het opsporen en voorkomen van cybercriminaliteit en fraude, door patronen en afwijkingen te analyseren in grote hoeveelheden data. Machine learning kan ook helpen bij het versleutelen of herstellen van data. Daarnaast kan het ook helpen bij het beschermen van de privacy of het verbeteren van de veiligheid.
• Reclame: Het kan helpen bij het maken van gepersonaliseerde advertenties, door het gedrag, de interesses of de behoeften van de consumenten te analyseren. Machine learning kan ook helpen bij het optimaliseren van de marketingstrategie, het meten van de effectiviteit, het verhogen van de betrokkenheid of het verbeteren van de klanttevredenheid.
• Transport en opslag: Het kan helpen bij het verbeteren van de logistiek en de tijdige levering, door de vraag, het aanbod, de routes of de verkeersomstandigheden te analyseren. Machine learning kan ook helpen bij het ontwikkelen van zelfrijdende voertuigen, het verminderen van ongevallen, het besparen van brandstof of het verminderen van de uitstoot.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe machine learning in de toekomst gebruikt kan worden. Er zijn nog veel meer mogelijkheden en uitdagingen die wachten om ontdekt te worden. Dit vakgebied is een spannende en snelgroeiende technologie die veel mogelijkheden biedt voor innovatie en verbetering.