Machine learning

Machine learning is een boeiend onderwerp dat de manier waarop we taken uitvoeren en beslissingen nemen kan veranderen. In dit blog ontdek je wat machine learning is, hoe het werkt en welke toepassingen het heeft. Leer de basisprincipes, ontdek verschillende technieken en leer hoe je machine learning kunt gebruiken om voorspellingen te doen. Benieuwd naar de mogelijkheden? Lees verder en ontdek de wereld van machine learning!

Ainstein

17 juni 2023 ·

17 minuten Leestijd

10.1K X Bekeken

Inhoudsopgave

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en statistische modellen. Hiermee kunnen computers taken uitvoeren zonder expliciete instructies. Deze taken kunnen onder andere voorspellingen maken, data classificeren en beslissingen optimaliseren op basis van gegevensinvoer.

Lees verder na de afbeelding.

Wat is machine learning

In machine learning wordt een model getraind op een dataset, die bestaat uit invoergegevens en de corresponderende labels of resultaten. Het model gebruikt deze trainingdata om patronen en relaties binnen de data te leren. Vervolgens kan het voorspellingen doen of beslissingen maken op basis van nieuwe, ongeziene data.

Er zijn verschillende soorten machine learning, waaronder supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning en reinforcement learning. Bij supervised learning krijgt het model gelabelde trainingdata, wat betekent dat de data is voorzien van de juiste uitvoer. Het model maakt voorspellingen op basis van deze gelabelde data. Bij unsupervised learning krijgt het model geen gelabelde data en moet het zelf patronen en relaties in de data vinden. Bij semi-supervised learning krijgt het model soms gelabelde data en soms niet gelabelde data. Daarnaast moet het de gelabelde data gebruiken om voorspellingen te maken over de niet gelabelde data. Bij reinforcement learning wordt het model getraind om bepaalde acties te ondernemen in een omgeving om een beloning te maximaliseren.

Er zijn veel toepassingen voor machine learning, waaronder beeld- en spraakherkenning, natural language processing en het geven van aanbevelingen. Machine learning heeft het potentieel om een breed scala aan industrieën te revolutionairen, waaronder de zorgsector, financiële sector en transportsector.

Hoe werkt het

Hieronder staat een algemeen overzicht van hoe machine learning (in stappen) werkt:

Voorbereiden: De eerste stap in machine learning is het verzamelen en voorbereiden van de data die gebruikt zal worden om het model te trainen. Dit kan het verzamelen en opschonen van de data omvatten, evenals het selecteren van een specifiek deel van de data.
Kies een algoritme of model: Vervolgens moet je het type algoritme of model kiezen dat je gaat gebruiken om de data in te zetten. Er zijn veel verschillende algoritmen en modellen om uit te kiezen, elk met hun eigen voor- en nadelen.
Train het model: Zodra je het algoritme of model hebt gekozen, kun je beginnen met het trainen van het model op de dataset. Tijdens de training zal het model zijn parameters aanpassen op basis van de data om patronen en relaties binnen de data te leren.
Evalueer het model: Nadat het model is getraind, moet je de prestaties ervan evalueren om te bepalen hoe goed het voorspellingen of beslissingen kan maken op basis van de data. Dit kun je doen door de voorspellingen van het model te vergelijken met de bekende resultaten in de dataset.
Fine-tune het model: Als de prestaties van het model niet bevredigend zijn, kan het nodig zijn het model te finetunen door de parameters aan te passen of een ander algoritme of model te proberen.
Uitrollen van het model: Zodra je tevreden bent met de prestaties van het model, kun je het inzetten in een echte toepassing. Het model zal blijven leren en zich verbeteren naarmate het wordt blootgesteld aan nieuwe data.

Er zijn veel verschillende technieken en benaderingen voor machine learning. Deze zijn afhankelijk van het type model en het probleem dat je probeert op te lossen.

Machine learning en kunstmatige intelligentie

Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en statistische modellen. Deze stellen computers in staat om taken uit te voeren zonder expliciete instructies. Deze taken kunnen onder andere voorspellingen maken, data classificeren en beslissingen optimaliseren op basis van gegevensinvoer.

In machine learning wordt een model getraind op een dataset, die bestaat uit invoergegevens en de corresponderende labels of resultaten. Het model gebruikt deze trainingsdata om patronen en relaties binnen de data te leren. Zodoende kan het vervolgens voorspellingen doen of beslissingen nemen op basis van nieuwe, ongeziene data.

Kunstmatige intelligentie omvat echter niet alleen machine learning, maar ook andere technieken en benaderingen voor het ontwikkelen van intelligente systemen. Deze kunnen onder andere expert systemen, natuurlijke taalverwerking en andere computer gerelateerde onderwerpen omvatten. Het heeft het potentieel om een breed scala aan industrieën te revolutionairen, waaronder de zorgsector, financiële sector en transportsector. Het kan ook helpen bij het oplossen van complexe problemen en het automatiseren van taken waarvoor mensen nu nog nodig zijn.

Voorbeelden van machine learning

Er zijn veel voorbeelden van machinaal leren die we in ons dagelijks leven tegenkomen. Hier zijn enkele voorbeelden:

Spraakherkenning: Dit is de technologie die wordt gebruikt om spraak om te zetten in tekst, zoals bij spraakgestuurde assistenten zoals Siri en Alexa.
Autonoom rijden: Autonome voertuigen gebruiken machine learning om hun omgeving te begrijpen en te navigeren zonder menselijke input.
Algoritme t.b.v. aanbevelingen: Deze worden gebruikt om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen op basis van het kijkgedrag van een gebruiker, zoals op streamingplatforms en online winkels.
Spamfilters: Deze gebruiken machine learning om spam-e-mails te identificeren en te filteren.
Gezichtsherkenning: Dit wordt gebruikt voor toegangscontrole en veiligheid, zoals bij biometrische scanmethoden voor paspoorten en telefoons.
Diagnose van ziekten: Machine learning kan worden gebruikt om ziekten te diagnosticeren en te voorspellen op basis van medische gegevens en afbeeldingen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van machinaal leren die we in ons dagelijks leven tegenkomen. Het wordt ook gebruikt in vele andere gebieden, zoals financiën, marketing, robotica en wetenschap.

Voordelen en nadelen

Er zijn verschillende voor- en nadelen van machine learning:

Voordelen machine learning

Machine learning kan complexe problemen aanpakken die moeilijk of onmogelijk zijn voor mensen om op te lossen.
Machine learning kan snel grote hoeveelheden data verwerken en patronen en trends ontdekken die mensen misschien niet zouden opmerken.
Machine learning kan beslissingen nemen op basis van data. Dit kan leiden tot consistentere en objectievere resultaten dan de menselijke subjectieve interpretatie van de data.
Machine learning kan taakgerichte taken automatiseren, wat tijd en middelen kan besparen.

Nadelen machine learning

Machine learning vereist een grote hoeveelheid data om mee te werken. Dit betekent dat het misschien niet geschikt is voor problemen waarvoor weinig of geen data beschikbaar is.
Het kan moeilijk zijn om te bepalen hoe machine learning beslissingen neemt. Hierdoor kan het soms moeilijk kan zijn om te begrijpen hoe het systeem tot bepaalde resultaten komt. Dit kan leiden tot wantrouwen in het systeem en bezorgdheid over de transparantie en verantwoording van het systeem.
Er is het risico dat machine learning voortbouwt op bestaande vooroordelen en ongelijkheid in de data die wordt gebruikt. Als de data die wordt gebruikt om het systeem te trainen onvolledig of oneerlijk is, kan het systeem onjuiste of ongelijke resultaten produceren.
Machine learning vereist technische expertise en kan duur zijn om te implementeren en te onderhouden.

Welke hardware is er nodig

Er zijn een aantal factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij het kiezen van de hardware voor machine learning:

De hoeveelheid data die moet worden verwerkt

Voor kleine tot middelgrote datasets kan een standaard computer met een goede CPU en voldoende werkgeheugen voldoende zijn. Voor grotere datasets of meer geavanceerde toepassingen van machine learning kan echter extra hardware nodig zijn, zoals een GPU (graphics processing unit) of zelfs een cluster van computers.

De complexiteit van het machine learning model

Eenvoudigere modellen kunnen worden getraind op een standaard computer, terwijl meer geavanceerde modellen mogelijk meer rekenkracht nodig hebben.

De snelheid waarmee het model moet worden getraind

Als snelle training van het model van belang is, kan het gebruik van een GPU of cluster van computers de trainingstijd verkorten.

De beschikbare budgetten

De kosten voor hardware kunnen variëren, afhankelijk van de specifieke hardware die nodig is en de hoeveelheid ervan die nodig is.

In het algemeen kan het gebruik van een GPU of een cluster van computers de trainingstijd van machine learning modellen verkorten. Dit kan echter ook duurder zijn dan het gebruik van een standaard computer. Bepaal daarom de vereisten en stem daarop de hardware af.

Voorspellen met machine learning

Machine learning kan worden gebruikt om verschillende soorten voorspellingen te maken, afhankelijk van de beschikbare data en het doel van de voorspelling.

Een voorbeeld van een voorspelling die kan worden gemaakt met machine learning is het voorspellen van de verkoop van een bepaald product. Hiervoor kan een machine learning model worden getraind op gegevens over verkoopgeschiedenis, demografische gegevens van klanten, prijzen van concurrenten en andere relevante factoren. Het model kan dan worden gebruikt om de verwachte verkoop van het product te voorspellen in de toekomst, op basis van deze gegevens.

Een ander voorbeeld van een voorspelling die kan worden gemaakt met machine learning is het voorspellen van het weer. Hiervoor kan een machine learning model worden getraind op gegevens over de historische weersomstandigheden, zoals temperatuur, luchtvochtigheid en neerslag. Het model kan dan worden gebruikt om de verwachte weersomstandigheden voor een bepaald tijdstip of locatie te voorspellen.

Er zijn veel andere voorbeelden van voorspellingen die kunnen worden gemaakt met machine learning, zoals het voorspellen van verkeerspatronen, het voorspellen van de vraag naar bepaalde producten of diensten en het voorspellen van financiële trends. Het belangrijkste is om voldoende relevante data te verzamelen om het model op te trainen en een duidelijk doel te hebben voor de voorspelling.

Machine learning en big data

Big data en machine learning gaan vaak hand in hand, omdat machine learning vaak wordt gebruikt om patronen en trends te ontdekken in grote hoeveelheden data. Big data verwijst naar zeer grote hoeveelheden data die te groot zijn om efficiënt te verwerken met traditionele database- en data verwerkingsmethoden. Deze data kan van verschillende bronnen komen, zoals sociale media, sensoren, transactiegegevens en andere bronnen.

Machine learning kan worden gebruikt om big data te verwerken en inzichten te verkrijgen die anders moeilijk of onmogelijk zouden zijn om te verkrijgen. Bijvoorbeeld, een machine learning model kan worden getraind op grote hoeveelheden gegevens over klantgedrag om patronen te ontdekken die kunnen worden gebruikt om de verkoop te verhogen of om producten aan te bieden die beter aansluiten bij de behoeften van klanten.

Er zijn echter ook uitdagingen verbonden aan het werken met big data en machine learning. Een van de belangrijkste uitdagingen is het verzamelen en voorbereiden van de data voor machine learning, wat tijd en middelen kan kosten. Er is ook het risico dat big data onvolledig of onnauwkeurig is, wat kan leiden tot onjuiste voorspellingen of inzichten als het wordt gebruikt voor machine learning. Het is daarom belangrijk om goed na te denken over hoe big data wordt gebruikt en ervoor te zorgen dat het volledig en nauwkeurig is voordat het wordt gebruikt voor machine learning.

Methodieken

Er zijn verschillende methoden die kunnen worden gebruikt bij machine learning, afhankelijk van het doel van het model en de beschikbare data. Hier zijn enkele van de meest voorkomende methoden:

Supervised learning: Dit is een methode waarbij het model wordt getraind op gegevens waarbij de juiste uitkomsten al bekend zijn. Het model leert dan om de juiste uitkomst te voorspellen voor nieuwe gegevens op basis van de gegevens die het heeft gezien tijdens de training.
Unsupervised learning: Dit is een methode waarbij het model gegevens krijgt zonder te weten wat de juiste uitkomsten zijn. Het model leert dan om patronen in de gegevens te ontdekken en deze te gebruiken om gegevens te categoriseren of te groeperen.
Reinforcement learning: Dit is een methode waarbij het model leert door te experimenteren en te ontdekken wat werkt en wat niet werkt. Het krijgt een beloning als het de juiste actie neemt en een straf als het de verkeerde actie neemt. Het leert dan om de juiste acties te nemen om de beloning te maximaliseren.
Transfer learning: Dit is een methode waarbij een model dat al is getraind op één taak wordt aangepast om te werken voor een andere taak. Dit kan tijd en middelen besparen omdat het model al enige kennis heeft over hoe het gegevens moet verwerken en kan deze kennis gebruiken om sneller te leren voor de nieuwe taak.

Er zijn veel andere methoden voor machine learning, en welke methode het beste is hangt af van het specifieke probleem en de beschikbare gegevens. Soms is het gebruik van een combinatie van methoden het meest effectief.

Modellen

Er zijn verschillende soorten machine learning modellen die worden gebruikt om specifieke soorten problemen op te lossen. Hier zijn enkele van de meest voorkomende soorten modellen:

Lineaire regressie: Dit is een model dat wordt gebruikt om een lineaire relatie tussen een afhankelijke variabele en één of meer onafhankelijke variabelen te voorspellen. Het wordt vaak gebruikt om continu variabelen te voorspellen, zoals huizenprijzen of temperatuur.
Logistische regressie: Dit is een model dat wordt gebruikt om te voorspellen of een gebeurtenis zal plaatsvinden of niet. Het wordt vaak gebruikt voor problemen met twee mogelijke uitkomsten, zoals het voorspellen van de kans op het krijgen van een ziekte of het voorspellen van het slagen voor een examen.
Decision tree: Dit is een model dat werkt door stappen te maken om te beslissen wat de beste actie is op basis van een aantal voorwaarden. Het kan worden gebruikt om problemen op te lossen die veel mogelijke beslissingen vereisen, zoals het voorspellen van het soort product dat iemand zal kopen.
Neurale netwerken: Dit is een model dat is geïnspireerd op het menselijke brein en bestaat uit een aantal verbonden “neuronen” die samenwerken om gegevens te verwerken en voorspellingen te maken. Neurale netwerken worden vaak gebruikt voor problemen met een hoge complexiteit, zoals het analyseren van afbeeldingen of het vertalen van tekst.
Clustering: Dit is een model dat wordt gebruikt om gegevens te groeperen op basis van hun gelijkenissen. Het kan worden gebruikt om bijvoorbeeld klanten te groeperen op basis van hun aankoopgedrag, zodat specifieke marketingstrategieën kunnen worden gericht op specifieke groepen.

Er zijn veel andere soorten machine learning modellen, en welk model het beste is voor een specifiek probleem hangt af van de beschikbare data, het doel van het model en andere factoren.

De verschillende algoritmes

Een machine learning algoritme is een stappenplan dat wordt gebruikt om een machine learning model te trainen en te laten functioneren. Het algoritme bevat regels voor hoe het model moet leren op basis van de gegevens die het krijgt en hoe het deze kennis kan gebruiken om voorspellingen te maken of beslissingen te nemen.

Er zijn verschillende soorten algoritmen voor machine learning, afhankelijk van het doel van het model en de beschikbare gegevens. Sommige van de meest voorkomende algoritmen zijn:

K-means clustering: Dit is een algoritme voor unsupervised learning dat wordt gebruikt om gegevens te groeperen op basis van hun gelijkenissen. Het algoritme kiest een aantal willekeurige punten als startpunten voor clusters en verdeelt vervolgens de gegevens in deze clusters op basis van hun afstand tot de startpunten.
Gradient descent: Dit is een algoritme dat wordt gebruikt om een model te trainen om de juiste uitkomsten te voorspellen voor nieuwe gegevens. Het algoritme past de gewichten en biases van het model aan op basis van de fouten die het maakt tijdens de training, totdat het model de juiste uitkomsten voorspelt voor de gegevens die het heeft gezien tijdens de training.
Random forest: Dit is een algoritme voor supervised learning dat wordt gebruikt om voorspellingen te maken op basis van een aantal beslissingsbomen. Elke boom in de “bos” maakt voorspellingen op basis van een willekeurige selectie van de gegevens, en de voorspellingen van alle bomen worden vervolgens samengevoegd om de uiteindelijke voorspelling te maken.
Naive Bayes: Dit is een algoritme voor supervised learning dat wordt gebruikt om voorspellingen te maken op basis van probabiliteiten. Het algoritme berekent de kans dat een gebeurtenis zal plaatsvinden op basis van de kans dat bepaalde voorwaarden voorkomen.

Machine learning versus deep learning

Machine learning en deep learning zijn beide methoden voor het automatiseren van het leren en het maken van voorspellingen op basis van data. Er zijn echter enkele belangrijke verschillen tussen deze twee benaderingen:

Diepte: Deep learning maakt gebruik van diepe neurale netwerken. Wat betekent dat ze veel meer lagen hebben dan gewone neurale netwerken. Dit geeft deep learning modellen de mogelijkheid om complexere patronen en relaties te ontdekken dan machine learning modellen.
Automatisering: Deep learning modellen kunnen automatisch feature engineering uitvoeren. Wat betekent dat ze zelf kunnen bepalen welke aspecten van de gegevens het meest relevant zijn voor het maken van voorspellingen. Bij machine learning moeten de features vaak handmatig worden geïdentificeerd door de data-analist.
Schaling: Deep learning modellen kunnen grote hoeveelheden data beter verwerken dan machine learning modellen, omdat ze kunnen profiteren van de extra diepte en complexiteit van hun neurale netwerken.
Toepassingsgebieden: Deep learning wordt vaak gebruikt voor problemen met hoge complexiteit, zoals het analyseren van afbeeldingen of het vertalen van tekst. Machine learning kan worden gebruikt voor een breed scala aan problemen, van eenvoudig tot complex.

In het algemeen is deep learning een geavanceerdere techniek dan machine learning en kan het betere resultaten opleveren voor bepaalde soorten problemen, vooral als er grote hoeveelheden data en complexe patronen zijn. Het is echter niet altijd de beste optie, afhankelijk van het specifieke probleem kies je voor machine learning of deep learning.

Wat doet een machine learning engineer

Een machine learning engineer is een professional die zich bezighoudt met het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van machine learning-modellen. Dit kan zowel op het gebied van softwareontwikkeling als op het gebied van data-analyse zijn.

De belangrijkste taak van een machine learning engineer is het gebruik van data om machine learning-modellen te ontwikkelen die specifieke taken kunnen uitvoeren. Denk hierbij aan het maken van voorspellingen, het ontdekken van patronen en het nemen van beslissingen. Dit kan bijvoorbeeld gebruikt worden in het ontwikkelen van intelligente systemen voor autonoom rijden, het verbeteren van de efficiëntie van een productieproces of het ondersteunen van beslissingen in de financiële sector.

Om een machine learning engineer te worden, heb je vaak een achtergrond in computerwetenschappen of een andere relevante technische discipline. Het is ook nuttig om bekend te zijn met statistiek en data-analyse. Daarnaast is het goed om ervaring te hebben met programmeren in talen zoals Python of R. Bovendien is het belangrijk om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van machine learning en artificial intelligence.

Een aantal boeken over machine learning

Er zijn veel boeken over machine learning die geschikt zijn voor zowel beginners als gevorderden. Hieronder zijn enkele voorbeelden van boeken die je kunt overwegen:

“Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” van Aurélien Géron is een uitstekend boek voor mensen die willen leren hoe ze machine learning-modellen kunnen ontwikkelen met behulp van populaire Python-bibliotheken zoals Scikit-learn, Keras en TensorFlow. Het boek is gericht op praktische toepassingen en biedt veel voorbeelden en oefeningen.
“Introduction to Machine Learning” van Alpaydin is een uitgebreid boek dat geschikt is voor mensen die op zoek zijn naar een grondig begrip van de basisprincipes van machine learning. Het boek behandelt verschillende soorten machine learning-algoritmen en biedt voldoende wiskundige achtergrond om deze te begrijpen.
“Deep Learning” van Ian Goodfellow, Yoshua Bengio en Aaron Courville is een uitgebreid boek over diepe leertechnieken, waaronder neuronale netwerken en hun toepassingen. Het boek is geschikt voor mensen met een achtergrond in machine learning of computerwetenschappen die op zoek zijn naar een dieper begrip van deze technieken.
“The Elements of Statistical Learning” van Trevor Hastie, Robert Tibshirani en Jerome Friedman is een klassiek boek over statistische leermethoden en hun toepassingen in machine learning. Het boek is gericht op statistici en data-wetenschappers en biedt een grondige behandeling van verschillende machine learning-technieken, waaronder lineaire modellen, beslissingsbomen en core machines.
“Python Machine Learning” van Sebastian Raschka is een goed boek voor mensen die willen leren hoe ze machine learning-modellen kunnen ontwikkelen met behulp van Python. Het boek is gericht op praktische toepassingen en biedt veel voorbeelden en oefeningen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van boeken over machine learning. Er zijn veel meer boeken beschikbaar op dit gebied, zoek vooral naar boeken die aansluiten bij je specifieke interesses en behoeften.

Eerste publicatie op: 18 december 2022