Machine Learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) dat stelt systemen in staat om autonoom kennis uit gegevens te assimileren zonder dat expliciete codering nodig is. Machine learning methodologieën zijn gebaseerd op statistische paradigma ‘ s die systemen in staat stellen zich aan te passen op basis van gegevens, wat een geïnformeerde besluitvorming vergemakkelijkt.
De mechanica van machine learning
Het leerproces begint met het verstrekken van een uitgebreide dataset — een trainingsset. Het systeem gebruikt het vervolgens om patronen te identificeren en voorspellingen te formuleren. Na de training wordt de effectiviteit van het model geëvalueerd op een aparte testdataset.
Methoden en kaders
Machine learning biedt een verscheidenheid aan methoden, die elk zijn ontworpen om specifieke taken op te lossen. Deze methoden bestrijken de gebieden van onder toezicht leren, zonder toezicht leren en versterkend leren.
Machine learning vergelijken met conventionele codering
Het paradigma van conventionele codering. Met de klassieke benadering van codering ontwikkelen software-ingenieurs specifieke commando ‘ s voor het systeem. Vervolgens voert het systeem ze uit en krijgt het resultaat.
Het machine learning paradigma. Op het gebied van machine learning ontvangt het systeem gegevens en stelt het een doel (bijvoorbeeld categorisatie of voorspelling). Vervolgens ontwikkelt ze autonoom de optimale strategie voor het oplossen van de taak.
Toepassing van machine learning
Machine learning is de drijvende kracht achter veel moderne technologieën, van spraakgestuurde virtuele assistenten zoals Siri en Alexa tot aangepaste aanbiedingen op platforms zoals Netflix en Amazon. De invloed ervan strekt zich uit tot verschillende industrieën.
- Gezondheidszorg. Diagnostische hulpmiddelen en voorspellende analyses.
- Financiën. Analyse van markttrends en voorspellende modellering.
- Automobielindustrie. Autonome voertuigen en verkeersanalyse.
- Veiligheid. Anomalie detectie en fraude detectie.