Machine learning

Wat is Machine learning?

Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) waarbij computers in staat zijn om van gegeven data te leren zonder expliciete instructies te volgen. Het doel van machine learning is om computers te laten leren van data en zonder menselijke interventie voorspellingen te laten maken of beslissingen te laten nemen.

Verschillende soorten Machine Learning

Er zijn verschillende soorten machine learning, waaronder:

• supervised learning
• unsupervised learning
• reinforcement learning.

Bij supervised learning wordt de computer gegeven met data waarbij het juiste resultaat al bekend is. De computer maakt dan gebruik van deze data om een model te ontwikkelen dat in staat is om nieuwe data correct te categoriseren of te voorspellen.

Bij unsupervised learning wordt de computer gegeven met data waarbij het juiste resultaat niet bekend is. De computer maakt dan gebruik van deze data om patronen en relaties te ontdekken en om nieuwe data te categoriseren of te clusteren.

Bij reinforcement learning maakt de computer gebruik van feedback om te leren hoe het beste te handelen in een bepaalde situatie. De computer wordt gegeven met een doel en ontvangt beloning of straf afhankelijk van hoe goed het doel bereikt wordt. Op basis van deze feedback kan de computer zijn acties aanpassen om het doel beter te bereiken.

Toepassingen Machine Learning

Machine learning wordt steeds vaker toegepast in allerlei verschillende gebieden, zoals bij het voorspellen van weer, het aanbevelen van producten en diensten op basis van gebruikersvoorkeuren en het detecteren van fraude. Dit komt omdat machine learning in staat is om grote hoeveelheden data snel en accuraat te verwerken en om patronen te ontdekken die voor mensen te ingewikkeld of te tijdrovend zijn om te vinden.

Beperkingen Machine Learning

Er zijn echter ook beperkingen aan machine learning. Zo is het belangrijk dat de data die wordt gebruikt om de computer te trainen representatief is voor de situatie waarvoor het model wordt gebruikt. Als de data niet representatief is, kan het model fouten maken en onjuiste voorspellingen of beslissingen maken. Ook is het belangrijk om te beseffen dat machine learning alleen zo goed is als de data die wordt gebruikt, en dat het model alleen in staat is om te leren binnen de beperkingen van de data waarmee het is getraind.

In de toekomst zal machine learning waarschijnlijk steeds belangrijker worden en zal het steeds meer worden toegepast in allerlei verschillende gebieden.

Ook Google maakt gebruik van machine learning bij bijvoorbeeld Google Ads.