Wat zijn AI, Machine Learning en Deep Learning? Wat zijn de verschillen tussen deze drie termen?

In het huidige technologische tijdperk verschijnen de termen AI, Machine Learning en Deep Learning steeds vaker. Veel mensen gebruiken ze zelfs als synoniemen, maar in werkelijkheid zijn het drie nauw verwante, maar duidelijk verschillende concepten.

Bijvoorbeeld, toen Google's AlphaGo in 2016 de Go-kampioen Lee Sedol versloeg, gebruikte de media afwisselend de termen AI, machine learning en deep learning om deze overwinning te beschrijven. In feite droegen AI, machine learning en deep learning allemaal bij aan het succes van AlphaGo, maar ze zijn niet hetzelfde.

Dit artikel helpt u de verschillen tussen AI, Machine Learning en Deep Learning beter te begrijpen, evenals hun onderlinge relatie. Laten we samen met INVIAI dieper ingaan!

Wat is Kunstmatige Intelligentie (AI)?

Kunstmatige Intelligentie (Artificial Intelligence - AI) is een breed vakgebied binnen de informatica dat zich richt op het creëren van machinesystemen die menselijke intelligentie en cognitieve functies kunnen nabootsen.

Met andere woorden omvat AI alle technieken die computers in staat stellen taken uit te voeren die normaal menselijke intelligentie vereisen, zoals probleemoplossing, besluitvorming, omgevingswaarneming, taalbegrip, enzovoort. AI beperkt zich niet alleen tot methoden die leren van data, maar omvat ook systemen gebaseerd op regels of door mensen geprogrammeerde kennis.

In de praktijk kunnen AI-systemen op verschillende manieren worden ontworpen: op basis van vaste regels, expertkennis of data en zelflerend vermogen. We onderscheiden doorgaans twee hoofdtypen AI:

• Smalle AI (zwakke AI): Kunstmatige intelligentie met een beperkt bereik, gespecialiseerd in één specifieke taak (bijvoorbeeld schaken, gezichtsherkenning). De meeste AI-systemen die we nu kennen vallen hieronder.
• Algemene AI (sterke AI): Kunstmatige intelligentie die in staat is elke intellectuele taak uit te voeren die een mens kan doen. Dit is nog toekomstmuziek en bestaat momenteel niet in de praktijk.

>>> Klik hier voor meer informatie over: Wat is AI?

Wat is Machine Learning?

Machine Learning (ML) is een deelgebied van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en statistische modellen waarmee computers zelf kunnen leren van data om hun nauwkeurigheid geleidelijk te verbeteren zonder expliciete programmering voor elke stap. In plaats van dat mensen alle instructies schrijven, analyseert een ML-algoritme de inputdata om patronen te ontdekken en voorspellingen of beslissingen te maken bij nieuwe data.

Een klassieke definitie van Arthur Samuel uit 1959 beschrijft Machine Learning als “het vakgebied dat computers in staat stelt zelf te leren zonder expliciete programmering”. ML-algoritmen worden meestal onderverdeeld in drie hoofdtypen:

• Begeleid leren (supervised learning): Modellen worden getraind op datasets met labels (bijvoorbeeld het voorspellen van huizenprijzen op basis van historische data met bekende waarden).
• Onbegeleid leren (unsupervised learning): Modellen ontdekken zelf structuren of clusters in data zonder labels (bijvoorbeeld het clusteren van klanten op basis van vergelijkbaar koopgedrag).
• Versterkend leren (reinforcement learning): Modellen leren door interactie met de omgeving en het ontvangen van beloningen of straffen (bijvoorbeeld AI die zichzelf beter maakt in een spel door ervaring).

Belangrijk om te onthouden is dat niet elk AI-systeem Machine Learning is, maar elk Machine Learning-algoritme valt onder AI. AI is breder dan ML – vergelijk het met het feit dat elke vierkant een rechthoek is, maar niet elke rechthoek een vierkant.

Veel traditionele AI-systemen, zoals schaakprogramma’s gebaseerd op zoekalgoritmen, “leren” niet van data maar volgen vaste regels geprogrammeerd door mensen – ze worden wel als AI beschouwd, maar niet als ML.

Wat is Deep Learning?

Deep Learning (DL) is een gespecialiseerde tak van Machine Learning waarbij modellen gebruikmaken van meerlaagse kunstmatige neurale netwerken om te leren van data.

De term “deep” verwijst naar het gebruik van meerdere verborgen lagen (meestal meer dan drie) – deze gelaagde structuur stelt het model in staat complexe en abstracte kenmerken te leren. Deep Learning is geïnspireerd op de werking van het menselijk brein, waarbij kunstmatige “neuronen” met elkaar verbonden zijn en biologische neurale netwerken nabootsen.

De kracht van Deep Learning ligt in het vermogen om automatisch kenmerken te extraheren uit ruwe data: deep learning-modellen kunnen zelf belangrijke patronen en eigenschappen ontdekken zonder dat mensen vooraf handmatig inputkenmerken hoeven te definiëren. Hierdoor is Deep Learning bijzonder effectief bij complexe data zoals afbeeldingen, geluid en natuurlijke taal – waar handmatige feature engineering erg lastig is.

Echter, om goede prestaties te leveren, hebben deep learning-modellen vaak zeer grote datasets en krachtige rekenmiddelen (GPU’s, TPU’s, enz.) nodig voor training. In ruil daarvoor kan Deep Learning uitblinken in taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning, machinevertaling, gamen, enzovoort, en soms zelfs menselijke prestaties evenaren of overtreffen.

De relatie tussen AI, Machine Learning en Deep Learning

Zoals eerder genoemd geldt: Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ AI. AI is het overkoepelende vakgebied, Machine Learning is een onderdeel daarvan, en Deep Learning is weer een deelgebied binnen Machine Learning. Dit betekent dat alle deep learning-algoritmen machine learning-algoritmen zijn, en alle machine learning-methoden vallen onder AI.

Het omgekeerde is echter niet altijd waar – niet elk AI-systeem maakt gebruik van machine learning, en machine learning is slechts één van de vele benaderingen om AI te realiseren.

Zo kan een AI-systeem bijvoorbeeld alleen gebaseerd zijn op een set regels geprogrammeerd door mensen (zonder machine learning), zoals een AI-programma dat fruit classificeert op basis van barcodes. Aan de andere kant, bij complexere problemen en grotere datasets zijn machine learning en deep learning noodzakelijk om goede resultaten te behalen.

De belangrijkste verschillen tussen AI, Machine Learning en Deep Learning

Hoewel ze hiërarchisch met elkaar verbonden zijn, verschillen AI, ML en DL duidelijk in reikwijdte, werkwijze en technische vereisten:

Reikwijdte

AI is een algemene term die alle methoden omvat om machines intelligent gedrag te laten vertonen (zowel op basis van regels als leren van data). Machine Learning is specifieker en omvat alleen AI-methoden waarbij machines leren van data. Deep Learning is nog specifieker – een subset van ML die gebruikmaakt van meerlaagse neurale netwerken, en dus tegelijkertijd ML en AI is.

Leerproces en menselijke tussenkomst

Bij traditioneel machine learning is menselijke tussenkomst vaak noodzakelijk – bijvoorbeeld moeten engineers geschikte features selecteren en extraheren uit data om aan het algoritme te voeren.

Daarentegen neemt deep learning het grootste deel van feature-extractie automatisch over; meerlaagse neurale netwerken kunnen belangrijke kenmerken op verschillende abstractieniveaus zelf leren uit ruwe data, waardoor de afhankelijkheid van menselijke experts afneemt.

Simpel gezegd: bij complexe taken (zoals beeldherkenning) kan een traditioneel ML-model menselijke input nodig hebben voor kenmerken als vorm, kleur en randen, terwijl een DL-model automatisch “kijkt” naar de afbeelding en deze kenmerken zelf leert.

Data-eisen

Machine learning-algoritmen leveren vaak goede resultaten met middelgrote tot kleine datasets, mits de data van goede kwaliteit en duidelijk zijn. Daarentegen heeft deep learning meestal zeer grote datasets (miljoenen voorbeelden) nodig om zijn voordelen te benutten.

Bijvoorbeeld, een spraakherkenningssysteem gebaseerd op deep learning moet vaak tienduizenden uren aan spraakdata trainen om hoge nauwkeurigheid te bereiken. Dit maakt deep learning bijzonder geschikt voor het “big data”-tijdperk, waarin meer dan 80% van de data ongestructureerd is (zoals tekst en afbeeldingen) en diepe leermethoden nodig zijn voor effectieve verwerking.

Vereisten voor rekeninfrastructuur

Deep learning-modellen zijn vaak complex en verwerken enorme hoeveelheden data, waardoor training veel rekenkracht vereist. Traditionele ML-algoritmen kunnen vaak op CPU’s draaien, zelfs op persoonlijke computers, terwijl deep learning vrijwel altijd GPU’s (of TPU’s, FPGA’s) nodig heeft om matrixberekeningen parallel te versnellen.

De trainingstijd van deep learning-modellen is ook aanzienlijk langer dan bij eenvoudige ML-modellen, soms uren tot dagen afhankelijk van de datasetgrootte.

Prestaties en nauwkeurigheid

Het ultieme doel van AI is het succesvol uitvoeren van een taak, niet per se door te leren van data. Machine learning richt zich op het optimaliseren van de nauwkeurigheid van voorspellingen door te leren van trainingsdata, waarbij het “uitlegbaarheid” van het model soms opgeofferd wordt.

Deep learning kan zelfs een veel hogere nauwkeurigheid bereiken dan traditionele ML-methoden, mits voldoende data en rekenkracht beschikbaar zijn – veel deep learning-toepassingen hebben recordnauwkeurigheden behaald, maar gaan gepaard met hoge rekenkosten.

Geschikte toepassingen

Machine Learning wordt vaak gebruikt voor data-analyse en voorspellingen bij middelgrote datasets en beperkte rekenvereisten. Bijvoorbeeld, ML is nuttig voor klantgedragsvoorspellingen, kredietrisicoanalyse, fraudedetectie en spamfiltering – taken met relatief gestructureerde data.

Daarentegen blinkt Deep Learning uit bij complexe taken die hoge nauwkeurigheid vereisen en ongestructureerde data verwerken, zoals beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en zelfrijdende auto’s. Deze domeinen hebben vaak enorme datasets en vereisen modellen die subtiele kenmerken kunnen herkennen, iets waar diepe neurale netwerken goed in zijn.

Praktische toepassingen van AI, ML en Deep Learning

Om de verschillen beter te begrijpen, bekijken we enkele typische toepassingen van elk van deze technologieën:

Kunstmatige Intelligentie (AI): AI is aanwezig in veel slimme systemen om ons heen, van voorspellende algoritmen voor gebruikersbehoeften op Google, Uber/Grab ritplanners die optimale routes vinden, tot autopilotsystemen in commerciële vliegtuigen. Programma’s zoals Deep Blue voor schaken en AlphaGo voor Go worden ook als AI beschouwd.

Let op dat sommige AI-systemen geen machine learning gebruiken, bijvoorbeeld AI die NPC’s (niet-speler karakters) in games bestuurt op basis van vaste regels geschreven door programmeurs.

Machine Learning: Machine learning wordt breed toegepast in diverse sectoren. Typische voorbeelden zijn slimme virtuele assistenten zoals Siri, Alexa en Google Assistant – zij leren van gebruikersdata om commando’s beter te begrijpen en passend te reageren. Ook spamfilters en malwaredetectie gebruiken ML-algoritmen om ongewenste e-mails te herkennen op basis van geleerde patronen.

Daarnaast wordt traditioneel ML gebruikt voor bedrijfsvoorspellingen, financiële risicoanalyse en aanbevelingssystemen zoals Netflix-filmaanbevelingen of Amazon-productsuggesties.

Deep Learning: Deep learning ligt aan de basis van recente doorbraken in AI. Systemen voor spraakherkenning (zoals spraak-naar-tekst en virtuele assistenten), beeldherkenning (object- en gezichtsdetectie), en zelfrijdende auto’s die realtime video analyseren, maken allemaal gebruik van deep learning voor hoge nauwkeurigheid.

Deep Learning is ook de kerntechnologie achter krachtige generatieve AI-modellen (Generative AI), zoals GPT-4 dat ChatGPT aandrijft. Deze enorme foundation models worden getraind op gigantische hoeveelheden tekst en beelddata, waardoor ze nieuwe content kunnen genereren en diverse taken kunnen uitvoeren. In de praktijk versnelt het gebruik van krachtige deep learning-modellen zoals generatieve AI de waardecreatie vaak aanzienlijk ten opzichte van traditionele methoden.

Samenvattend, AI, Machine Learning en Deep Learning zijn geen synoniemen, maar hebben een hiërarchische en duidelijke onderlinge relatie.

AI is het overkoepelende concept van machine-intelligentie, waarbij Machine Learning en Deep Learning belangrijke benaderingen zijn om dit te realiseren. Machine Learning stelt machines in staat te leren van data en zich geleidelijk te verbeteren, terwijl Deep Learning een diepere laag toevoegt met meerlaagse neurale netwerken die uitzonderlijke prestaties kunnen leveren bij grote datasets.

Het correct begrijpen van de verschillen tussen AI, ML en DL helpt niet alleen om de juiste terminologie te gebruiken, maar ook om passende technologische oplossingen te kiezen: soms is een eenvoudig machine learning-model voldoende, terwijl bij complexe problemen deep learning noodzakelijk is. In de toekomst, met steeds meer data en hogere eisen, wordt verwacht dat deep learning een sleutelrol blijft spelen in de verdere vooruitgang van AI.