Uitleg
Machine learning (vaak afgekort tot ML) is het deel van kunstmatige intelligentie waarin systemen beter worden in een taak door te oefenen op data. Je geeft het model voorbeelden — e-mails, foto's, sensorwaarden — en een algoritme past de interne parameters aan totdat voorspellingen beter kloppen.
Het verschil met klassieke software is dat je niet elke uitzondering uitschrijft. Een spamfilter leert bijvoorbeeld welke combinaties van woorden en afzenders verdacht zijn. Dat kan supervised (met labels zoals "spam" of "geen spam"), unsupervised (patronen zoeken zonder labels) of via reinforcement learning (leren van beloning en straf).
Machine learning is de paraplu; deep learning is een specialisatie die veellaagse neurale netwerken gebruikt. In de praktijk zie je ML terug in aanbevelingen, fraudedetectie, vertaling en medische beeldanalyse. Het resultaat hangt sterk af van de kwaliteit van de data: slordige of eenzijdige voorbeelden geven slordige of eenzijdige voorspellingen.
⚡ Voorbeelden
- •Een mailbox leert welke berichten spam zijn aan de hand van eerder gemarkeerde mail
- •Een streamingdienst stelt series voor op basis van kijkgedrag van vergelijkbare gebruikers
- •Een bankmodel schat het risico van een transactie zonder elke fraude-regel handmatig te coderen
Trefwoorden
Gerelateerde termen
Gerelateerde begrippen
Kunstmatige Intelligentie, Deep Learning, Algoritme, Supervised Learning