Wat is Machine Learning?

Wat is Machine Learning? Wat is het werkingsprincipe en de toepassing van de machine learning-methode? Laten we samen met INVIAI het gedetailleerde antwoord in de onderstaande inhoud ontdekken!

Wat is Machine Learning...?

Machine Learning (ML, ook wel machine learning genoemd) is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het mogelijk maken dat computers de manier waarop mensen leren nabootsen om taken automatisch uit te voeren en hun prestaties te verbeteren door ervaring op te doen uit data. Simpel gezegd is dit “het onderzoeksgebied dat computers in staat stelt zelf te leren zonder expliciete programmering”, volgens de klassieke definitie van expert Arthur Samuel uit de jaren 1950. Deze definitie blijft waardevol: in plaats van elke instructie te programmeren, geven we data zodat de machine zelf regels kan afleiden en de resultaten in de loop van de tijd kan verbeteren.

Tegenwoordig is machine learning breed aanwezig in ons dagelijks leven. Veel online diensten die we dagelijks gebruiken – van zoekmachines op internet, spamfilters voor e-mail, aanbevelingssystemen voor films/producten tot banksoftware die verdachte transacties detecteert – worden aangedreven door machine learning-algoritmen.

Deze technologie komt ook voor in veel mobiele toepassingen, zoals spraakherkenning waarmee virtuele assistenten uw gesproken woorden begrijpen. Dankzij het vermogen om zelf te leren en te verbeteren, is machine learning de basis geworden van de meeste moderne AI-systemen. In feite zijn de meeste AI-ontwikkelingen van de afgelopen 5–10 jaar nauw verbonden met machine learning, waardoor velen AI en ML bijna als synoniemen beschouwen.

De relatie tussen Machine Learning, AI en Deep Learning

Kunstmatige intelligentie (AI) is een breed begrip dat alle technieken omvat die machines helpen “intelligente” gedragingen te vertonen zoals mensen. Machine Learning is een methode om AI te realiseren door machines toe te staan zelf te leren van data in plaats van stap voor stap geprogrammeerd te worden. Binnen het AI-ecosysteem speelt ML een zo prominente rol dat veel AI-systemen feitelijk zijn gebouwd op machine learning-modellen.

Deep Learning is een speciale subdiscipline van machine learning. Deep learning gebruikt diepe neurale netwerken om automatisch kenmerken uit ongestructureerde data te extraheren met minimale menselijke tussenkomst. Dankzij de gelaagde structuur kunnen deep learning-algoritmen enorme hoeveelheden data (zoals afbeeldingen, geluid, tekst) verwerken en belangrijke kenmerken leren voor classificatie of voorspelling zonder dat programmeurs deze kenmerken vooraf hoeven te definiëren. Dit vermindert de inspanning om machines te “trainen” en maakt gebruik van grootschalige data voor het model.

Aan de andere kant zijn klassieke ML-algoritmen (zonder deep learning) vaak sterk afhankelijk van handmatig ontworpen inputkenmerken en hebben ze meer gestructureerde data nodig om goede resultaten te behalen. U kunt zich voorstellen dat als AI een brede verzameling slimme technologieën is, machine learning een deelverzameling van AI is en deep learning weer een deelverzameling van machine learning – gericht op diepe neurale netwerken.

(Let op: Robotica en machine learning zijn twee verschillende gebieden. Robotica betreft hardware en automatische mechanica, terwijl ML voornamelijk software-algoritmen betreft. Moderne robots kunnen echter ML integreren om “slimmer” te worden, bijvoorbeeld autonome robots die machine learning gebruiken om te leren bewegen.)

Soorten Machine Learning

Er zijn veel verschillende methoden en algoritmen binnen machine learning. In de basis wordt ML onderverdeeld in vier hoofdtypen op basis van hoe het systeem leert van data:

Supervised Learning (Begeleid Leren)

Supervised learning is een methode waarbij het model wordt getraind met gelabelde data. Dit betekent dat de inputdata al voorzien is van de verwachte uitkomst, waardoor het algoritme leert aan de hand van concrete voorbeelden. Het model past zijn interne parameters aan om de output te voorspellen die overeenkomt met de gegeven labels. Bijvoorbeeld, als we het algoritme veel gelabelde afbeeldingen van honden en katten geven, leert het model deze beelden te onderscheiden en hondenfoto’s nauwkeurig te herkennen. Supervised learning is de meest gebruikte vorm van machine learning en wordt toegepast in talloze problemen zoals handschriftherkenning, spamclassificatie en vastgoedprijsvoorspelling.

Unsupervised Learning (Onbegeleid Leren)

Bij unsupervised learning is de inputdata niet gelabeld. Het algoritme zoekt zelf naar patronen en verborgen structuren in de dataset zonder voorafgaande instructies. Het doel is dat de machine groepen data of onderliggende regels ontdekt die mensen mogelijk nog niet kennen. Bijvoorbeeld kan een unsupervised learning-programma online aankoopdata analyseren en automatisch klanten segmenteren in clusters met vergelijkbaar koopgedrag.

Deze clustering helpt bedrijven om verschillende klantsegmenten te begrijpen, ook al waren er voorheen geen specifieke klantlabels. Unsupervised learning wordt vaak toegepast in data-analyse, dimensiereductie en aanbevelingssystemen.

Semi-supervised Learning (Halfbegeleid Leren)

Semi-supervised learning combineert gelabelde en niet-gelabelde data tijdens het trainen. Meestal is er slechts een kleine hoeveelheid gelabelde data beschikbaar, terwijl het grootste deel ongelabeld is. Het semi-supervised algoritme gebruikt de kleine gelabelde dataset om de classificatie en feature-extractie te sturen op een grotere ongelabelde dataset. Deze aanpak benut de enorme hoeveelheid ongelabelde data zonder veel handmatig labelwerk.

Semi-supervised learning is vooral nuttig wanneer het verzamelen van gelabelde data moeilijk of kostbaar is en verbetert de nauwkeurigheid ten opzichte van puur unsupervised leren.

Reinforcement Learning (Versterkend Leren)

Reinforcement learning is een methode waarbij het algoritme zelf leert via beloning/strafmechanismen bij interactie met de omgeving. In tegenstelling tot supervised learning krijgt het model geen vooraf bepaalde input-output paren, maar probeert het verschillende acties uit en ontvangt feedback (beloning of straf) op basis van het succes van die acties.

Na verloop van tijd worden acties die goede resultaten opleveren versterkt, waardoor het model geleidelijk optimale strategieën leert om een doel te bereiken. Reinforcement learning wordt vaak gebruikt om AI te trainen voor games, robotbesturing of zelfrijdende auto’s.

Bijvoorbeeld kan een model leren schaken door vele partijen tegen zichzelf te spelen en punten te verdienen bij winst. Een bekend voorbeeld is het IBM Watson-systeem, dat reinforcement learning gebruikte om te leren wanneer te antwoorden en hoeveel in te zetten, waarmee het in 2011 de quizshow Jeopardy! won.

Hoe Machine Learning werkt

Machine Learning werkt op basis van data. Eerst moet het systeem een grote hoeveelheid diverse data verzamelen uit verschillende bronnen (sensoren, transactiesystemen, sociale netwerken, open databases, enzovoort). De kwaliteit van de data is cruciaal: als de data ruis bevat, incompleet is of niet representatief, kan het ML-model verkeerd leren en onnauwkeurige resultaten geven.

Hoe meer schone en representatieve data, hoe effectiever het model leert, maar de data moet ook worden voorbewerkt (schoonmaken, normaliseren, enzovoort) om klaar te zijn voor training.

1. Data verzamelen & voorbewerken: Eerst wordt bepaald welke inputdata nodig is en wordt deze verzameld uit betrouwbare bronnen. Daarna wordt de data geschoond, fouten verwijderd, ontbrekende waarden aangevuld en genormaliseerd. Deze stap kost veel tijd maar bepaalt grotendeels de uiteindelijke nauwkeurigheid van het model.
2. Algoritme kiezen & model trainen: Afhankelijk van het type data en doel (classificatie of voorspelling) wordt een passend algoritme gekozen (bijvoorbeeld lineaire regressie, beslisbomen, neurale netwerken, enzovoort). De voorbewerkte trainingsdata wordt in het model gevoerd om te leren door een verliesfunctie te optimaliseren. Tijdens training worden de modelparameters aangepast om de voorspellingsfout op de trainingsdata te minimaliseren.
3. Evalueren & implementeren: Na training wordt het model getest op nieuwe data (testset) om de kwaliteit te beoordelen. Veelgebruikte metrics zijn nauwkeurigheid (accuracy), precisie, recall en F1-score, afhankelijk van het probleem. Als de resultaten voldoen, wordt het model in de praktijk ingezet (in een applicatie of dienst), anders kan men data of algoritme aanpassen en opnieuw trainen.

Praktische toepassingen van Machine Learning

Machine learning wordt breed toegepast in de praktijk, van alledaagse handige functies tot geavanceerde technologische gebieden. Hieronder enkele typische voorbeelden van ML-toepassingen:

• Generatieve AI: Dit is een ML-technologie die het mogelijk maakt nieuwe inhoud te creëren (tekst, afbeeldingen, video, broncode, enzovoort) op basis van gebruikersinput. Generatieve AI-modellen (zoals grote taalmodellen) leren van enorme hoeveelheden data om automatisch passende inhoud te genereren. Voorbeeld: ChatGPT is een bekende generatieve AI-toepassing die vragen kan beantwoorden of teksten kan schrijven volgens de wensen van de gebruiker.

• Spraakherkenning: Machine learning helpt computers menselijke spraak te begrijpen en om te zetten in tekst. Deze Speech Recognition-technologie gebruikt machine learning-modellen (vaak gecombineerd met natuurlijke taalverwerking) om spraak te herkennen en te transcriberen. Praktische toepassingen zijn virtuele assistenten op telefoons (zoals Siri, Google Assistant) die spraakopdrachten uitvoeren, of spraak-naar-tekst functies die gebruikers helpen makkelijker met apparaten te communiceren.

• Chatbots en klantenservice: Veel chatbots op websites en sociale media zijn uitgerust met machine learning om automatisch veelgestelde vragen (FAQ) te beantwoorden, productadvies te geven en 24/7 met klanten te communiceren. Dankzij ML kunnen chatbots de intentie van vragen begrijpen en passende antwoorden geven, en zelfs leren van elk gesprek om steeds beter te worden. Dit helpt bedrijven personeelskosten te besparen en tegelijkertijd de klantbeleving te verbeteren (bijvoorbeeld virtuele assistenten en e-commerce chatbots die productaanbevelingen doen en direct vragen beantwoorden).

• Computer Vision: Dit is het ML-gebied dat computers helpt “kijken” en de inhoud van afbeeldingen of video’s begrijpen. Computer vision-algoritmen gebruiken vaak convolutionele neurale netwerken (CNN) om beeldkenmerken te herkennen, waarmee ze objecten detecteren, classificeren of patronen herkennen in visuele data. Toepassingen zijn onder meer automatisch taggen van foto’s op sociale media, gezichtsherkenning op telefoons, medische beelddiagnostiek (zoals het detecteren van tumoren op röntgenfoto’s) en zelfrijdende auto’s (herkennen van voetgangers, verkeersborden, enzovoort).

• Aanbevelingssystemen: Dit zijn ML-algoritmen die gebruikersgedrag analyseren om passende aanbevelingen te doen op basis van persoonlijke voorkeuren. Bijvoorbeeld, op basis van kijk- of koopgeschiedenis stelt het systeem films of producten voor die u mogelijk interessant vindt. E-commerce en streamingdiensten (zoals Netflix, Spotify) gebruiken ML om content te personaliseren, wat de gebruikerservaring verbetert en de omzet stimuleert.

• Fraudedetectie: In de financiële sector wordt machine learning ingezet om fraude of verdachte transacties snel te detecteren. ML-modellen kunnen worden getraind op gelabelde fraudedata (supervised learning) om kenmerken van frauduleuze transacties te herkennen. In combinatie met anomaliedetectie kan het systeem afwijkende transacties signaleren die verder onderzocht moeten worden. Dankzij ML kunnen banken en creditcardmaatschappijen fraude tijdig opsporen, waardoor schade en risico’s voor klanten worden beperkt.

(Daarnaast zijn er nog veel andere toepassingen van ML, zoals automatische besturing in fabrieken (robotica), ketenanalyse, weersvoorspelling, genetische data-analyse in de biologie, enzovoort. De ontwikkeling van ML opent nieuwe mogelijkheden in vrijwel elk vakgebied.)

Voordelen en beperkingen van Machine Learning

Net als andere technologieën heeft machine learning belangrijke voordelen maar ook bepaalde beperkingen. Dit inzicht helpt ons om ML effectief toe te passen en potentiële risico’s te vermijden.

Voordelen

• Patroonherkenning in grote datasets: ML kan verborgen patronen en trends ontdekken in enorme hoeveelheden data die voor mensen moeilijk te zien zijn. Hierdoor kunnen bedrijven waardevolle inzichten uit “big data” halen om betere beslissingen te nemen.

• Automatisering en minder afhankelijkheid van mensen: ML-systemen kunnen zelf leren en analysemethoden verbeteren met minimale menselijke tussenkomst. Door alleen inputdata te leveren, kan het model zichzelf automatisch samenstellen en afstellen om optimale resultaten te bereiken. Dit maakt het mogelijk om complexe taken te automatiseren (zoals classificatie en voorspelling) continu zonder handmatige programmering voor elke situatie.

• Verbetering in de tijd & personalisatie: In tegenstelling tot traditionele software (met vaste prestaties) wordt een machine learning-model nauwkeuriger naarmate het meer data verwerkt. Met elke extra training leert het model en verbetert het zijn voorspellingen. Hierdoor kunnen ML-systemen worden aangepast aan individuele gebruikers – bijvoorbeeld door steeds beter passende content aan te bevelen – en de gebruikerservaring verbeteren in de loop van de tijd.

Beperkingen

• Afhankelijkheid van datakwaliteit: ML-modellen hebben grote hoeveelheden trainingsdata nodig die nauwkeurig, divers en representatief moeten zijn. Slechte data leidt tot slechte resultaten (“garbage in, garbage out”). Bovendien vereist het verzamelen en verwerken van grote datasets krachtige opslag en rekenkracht, wat kostbaar kan zijn qua middelen en operationele kosten.

• Risico op verkeerde of vertekende resultaten: ML-modellen kunnen ernstige fouten maken als de trainingsdata onvoldoende of niet representatief is. In sommige gevallen kan een model een schijnbaar wiskundig “kloppende” regel vinden die in werkelijkheid volledig onjuist is. Dit leidt tot vertekende of misleidende voorspellingen die negatieve gevolgen kunnen hebben voor beslissingen. Daarom is het belangrijk om de betrouwbaarheid van ML-resultaten zorgvuldig te controleren, vooral bij beperkte inputdata.

• Gebrek aan transparantie: Veel complexe ML-modellen (vooral deep learning) functioneren als een “black box” – het is moeilijk uit te leggen waarom het model een bepaalde voorspelling doet. Bijvoorbeeld, een diep neuraal netwerk met miljoenen parameters kan hoge nauwkeurigheid bereiken, maar het is lastig te achterhalen welke kenmerken het model tot die beslissing hebben gebracht. Dit gebrek aan uitlegbaarheid vormt een uitdaging in sectoren waar verantwoording van resultaten vereist is (zoals financiën en gezondheidszorg). Simpelere modellen (zoals beslisbomen) zijn daarentegen beter te controleren en te verifiëren, omdat hun beslissingslogica inzichtelijk is – een voordeel dat neurale netwerken als “black box” missen.

>>> Klik hier voor meer informatie:

Wat is smalle AI en algemene AI?

Verschillen tussen: AI, Machine Learning en Deep Learning

Samenvattend is Machine Learning (ML) een kerntechnologie in het tijdperk van big data. Het stelt computers in staat om zelf te leren en hun voorspellende capaciteiten in de loop van de tijd te verbeteren zonder gedetailleerde stap-voor-stap programmering. Hierdoor wordt ML breed toegepast in het dagelijks leven en de industrie, van slimme virtuele assistenten tot geavanceerde automatische systemen.

Zoals eerder genoemd is “Machine Learning het hulpmiddel waarmee mensen de waarde van data in het digitale tijdperk maximaal benutten”, en opent het vele kansen voor slimme technologische toepassingen in de toekomst.