Wat is machinaal leren en hoe werkt het

Machine learning is een spannende tak van kunstmatige intelligentie die overal om ons heen is. Machine learning brengt de kracht van gegevens op nieuwe manieren naar boven, zoals Facebook die artikelen in je feed voorstelt. Deze verbazingwekkende technologie helpt computersystemen te leren en te verbeteren op basis van ervaring door computerprogramma’s te ontwikkelen die automatisch toegang hebben tot gegevens en taken kunnen uitvoeren via voorspellingen en detecties.

Naarmate je meer gegevens invoert in een machine, helpt dit de algoritmes om de computer te leren, waardoor de geleverde resultaten verbeteren. Als je Alexa vraagt om je favoriete muziekzender af te spelen op Amazon Echo, zal ze naar de zender gaan die je het vaakst hebt afgespeeld. Je kunt je luisterervaring verder verbeteren en verfijnen door Alexa te vertellen nummers over te slaan, het volume aan te passen en nog veel meer mogelijke commando’s. Machine Learning en de snelle vooruitgang van Kunstmatige Intelligentie maken dit allemaal mogelijk.

Laten we beginnen met het beantwoorden van de vraag – Wat is Machine Learning?

Wat is Machine Learning precies?

Om te beginnen is Machine Learning een kernonderdeel van Kunstmatige Intelligentie (AI). Machine Learning-toepassingen leren van ervaring (of om precies te zijn, gegevens) zoals mensen dat doen zonder directe programmering. Wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens, leren deze toepassingen, groeien ze, veranderen ze en ontwikkelen ze zichzelf. Met andere woorden, machine learning houdt in dat computers inzichtelijke informatie vinden zonder dat ze verteld wordt waar ze moeten zoeken. In plaats daarvan doen ze dit door gebruik te maken van algoritmes die leren van gegevens in een iteratief proces.

Het concept van machinaal leren bestaat al heel lang (denk bijvoorbeeld aan de Enigma machine uit de Tweede Wereldoorlog). Het idee om de toepassing van complexe wiskundige berekeningen op grote gegevens te automatiseren bestaat echter nog maar een paar jaar, hoewel het nu aan kracht wint.

Op een hoog niveau is machine learning het vermogen om zich zelfstandig en door middel van iteraties aan te passen aan nieuwe gegevens. Toepassingen leren van eerdere berekeningen en transacties en gebruiken “patroonherkenning” om betrouwbare en goed geïnformeerde resultaten te produceren.

Hoe werkt machinaal leren?

Machine Learning is ongetwijfeld een van de meest opwindende onderdelen van Kunstmatige Intelligentie. Het voltooit de taak van het leren van gegevens met specifieke invoer voor de machine. Het is belangrijk om te begrijpen waardoor Machine Learning werkt en dus hoe het in de toekomst kan worden gebruikt.

Het Machine Learning proces begint met het invoeren van trainingsgegevens in het geselecteerde algoritme. Trainingsgegevens zijn bekende of onbekende gegevens om het uiteindelijke Machine Learning-algoritme te ontwikkelen. Het type trainingsgegevens dat wordt ingevoerd, heeft invloed op het algoritme en dat concept zal zo dadelijk verder worden behandeld.

Nieuwe invoergegevens worden ingevoerd in het algoritme voor machinaal leren om te testen of het algoritme correct werkt. De voorspelling en de resultaten worden dan met elkaar vergeleken.

Als de voorspelling en de resultaten niet overeenkomen, wordt het algoritme meerdere keren opnieuw getraind totdat de datawetenschapper het gewenste resultaat krijgt. Hierdoor kan het algoritme voor machinaal leren voortdurend zelf leren en het optimale antwoord produceren, waarbij de nauwkeurigheid na verloop van tijd geleidelijk toeneemt.

Wat zijn de soorten machinaal leren?

Machine Learning is complex en daarom is het onderverdeeld in twee hoofdgebieden: leren onder toezicht en leren zonder toezicht. Elk heeft een specifiek doel en actie, levert resultaten op en gebruikt verschillende vormen van gegevens. Ongeveer 70 procent van machine learning is supervised learning, terwijl unsupervised learning goed is voor 10 tot 20 procent. De rest wordt ingenomen door versterkingsleren.

Begeleid leren

Bij gesuperviseerd leren gebruiken we bekende of gelabelde gegevens voor de trainingsgegevens. Omdat de gegevens bekend zijn, is het leren dus gesuperviseerd, d.w.z. gericht op een succesvolle uitvoering. De invoergegevens doorlopen het Machine Learning-algoritme en worden gebruikt om het model te trainen. Zodra het model is getraind op basis van de bekende gegevens, kunt u onbekende gegevens in het model gebruiken en een nieuwe respons krijgen.

In dit geval probeert het model uit te zoeken of de gegevens een appel of een andere vrucht zijn. Als het model goed getraind is, zal het identificeren dat de gegevens een appel zijn en de gewenste respons geven.

Niet-supervised leren

Bij unsupervised learning zijn de trainingsgegevens onbekend en ongelabeld – wat betekent dat niemand de gegevens eerder heeft bekeken. Zonder het aspect van bekende gegevens kan de invoer niet worden gestuurd naar het algoritme, waar de term unsupervised vandaan komt. Deze gegevens worden ingevoerd in het Machine Learning-algoritme en worden gebruikt om het model te trainen. Het getrainde model probeert een patroon te zoeken en het gewenste antwoord te geven. In dit geval is het vaak alsof het algoritme code probeert te breken zoals bij de Enigma machine, maar dan zonder dat de menselijke geest er direct bij betrokken is, maar eerder een machine.

In dit geval bestaat de onbekende data uit appels en peren die op elkaar lijken. Het getrainde model probeert ze allemaal samen te voegen zodat je dezelfde dingen in vergelijkbare groepen krijgt.

Versterkingsleren

Net als bij traditionele vormen van gegevensanalyse ontdekt het algoritme hier gegevens via een proces van vallen en opstaan en beslist vervolgens welke actie tot een hogere beloning leidt. Versterkingsleren bestaat uit drie belangrijke componenten: de agent, de omgeving en de acties. De agent is de leerling of beslisser, de omgeving omvat alles waarmee de agent interageert en de acties zijn wat de agent doet.

Versterkingsleren gebeurt wanneer de agent acties kiest die de verwachte beloning over een bepaalde tijd maximaliseren. Dit is het gemakkelijkst te bereiken wanneer de agent werkt binnen een degelijk beleidskader.

Waarom is machinaal leren belangrijk?

Om een beter antwoord te kunnen geven op de vraag wat machinaal leren is en om de toepassingen van machinaal leren te begrijpen, moeten we kijken naar enkele toepassingen van machinaal leren. De zelfrijdende auto van Google, detectie van cyberfraude en online aanbevelingsmachines van Facebook, Netflix en Amazon. Machines maken al deze dingen mogelijk door bruikbare stukjes informatie te filteren en op basis van patronen samen te voegen tot nauwkeurige resultaten.

De snelle evolutie in Machine Learning heeft geleid tot een toename in de gebruikssituaties, eisen en het belang van machine learning in het moderne leven. Big Data is de afgelopen jaren ook een veelgebruikt modewoord geworden. Dit is deels te danken aan de toegenomen geavanceerdheid van Machine Learning, dat de analyse van grote stukken Big Data mogelijk maakt. Machine Learning heeft ook de manier waarop gegevens worden geëxtraheerd en geïnterpreteerd veranderd door generieke methoden/algoritmen te automatiseren en zo traditionele statistische technieken te vervangen.

Nu je weet wat machinaal leren is, de soorten en het belang ervan, gaan we verder met de toepassingen van machinaal leren.

Belangrijkste toepassingen van machinaal leren

Typische resultaten van het gebruik van machinaal leren zijn zoekresultaten op het web, real-time advertenties op webpagina’s en mobiele apparaten, het filteren van e-mailspam, het detecteren van netwerkinbraak en het herkennen van patronen en afbeeldingen. Dit zijn allemaal bijproducten van het gebruik van machinaal leren om enorme hoeveelheden gegevens te analyseren.

Traditioneel was data-analyse gebaseerd op vallen en opstaan, een aanpak die steeds onpraktischer werd door de opkomst van grote, heterogene datasets. Machine learning biedt slimme alternatieven voor grootschalige gegevensanalyse. Machine learning kan nauwkeurige resultaten en analyses produceren door snelle en efficiënte algoritmen en datagestuurde modellen te ontwikkelen voor real-time gegevensverwerking.

Hoe beslist u welk algoritme voor machinaal leren u moet gebruiken?

Er zijn tientallen verschillende algoritmen om uit te kiezen, maar er is geen beste keuze of een die past bij elke situatie. In veel gevallen moet je je toevlucht nemen tot trial and error. Maar er zijn een aantal vragen die je kunt stellen om je keuze te beperken.

• Hoe groot zijn de gegevens waarmee je gaat werken?
• Met welk type gegevens ga je werken?
• Wat voor inzichten zoek je uit de gegevens?
• Hoe worden deze inzichten gebruikt?

Vereisten voor machinaal leren

Voor degenen die verder willen leren dan Machine Learning, zijn er een paar vereisten waaraan moet worden voldaan om dit vakgebied met succes te kunnen beoefenen. Deze vereisten zijn onder andere

• Basiskennis van programmeertalen zoals Python, R, Java, JavaScript, enz.
• Gemiddelde kennis van statistiek en waarschijnlijkheid.
• Basiskennis van lineaire algebra. In het lineaire regressiemodel wordt een lijn getrokken door alle gegevenspunten en die lijn wordt gebruikt om nieuwe waarden te berekenen.
• Begrip van calculus.
• Kennis van het opschonen en structureren van ruwe gegevens tot het gewenste formaat om de besluitvorming sneller te laten verlopen.

Deze vereisten vergroten je kansen op een succesvolle carrière in machine learning.