Wat is machinaal leren? Het is een vraag die de deur opent naar een nieuw technologietijdperk – een tijdperk waarin computers zelfstandig kunnen leren en verbeteren, net als mensen. Stel je een wereld voor waarin computers niet alleen strikte regels volgen, maar ook kunnen leren van gegevens en ervaringen. Dit is de essentie van machinaal leren.
Van het voorstellen van nieuwe programma's op streamingdiensten op basis van je kijkgeschiedenis tot het veilig laten navigeren van zelfrijdende auto's: machine learning zit achter deze ontwikkelingen. Het gaat niet alleen om technologie; het gaat over het hervormen van de manier waarop computers met ons omgaan en de wereld om hen heen begrijpen. Terwijl kunstmatige intelligentie blijft evolueren, blijft machinaal leren de kern vormen, waardoor onze relatie met technologie radicaal verandert en de weg wordt vrijgemaakt voor een meer verbonden toekomst.
Inhoudsopgave
- Wat is machinaal leren?
- Verschil tussen machinaal leren en traditioneel programmeren
- Hoe machine learning-algoritmen werken
- Levenscyclus van machinaal leren:
- Soorten machinaal leren
- Behoefte aan machinaal leren:
- Verschillende toepassingen van machinaal leren
- Beperkingen van machinaal leren
Wat is machinaal leren?
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie die algoritmen in staat stelt verborgen patronen binnen datasets bloot te leggen, waardoor ze voorspellingen kunnen doen over nieuwe, vergelijkbare gegevens zonder expliciete programmering voor elke taak. Traditioneel machinaal leren combineert gegevens met statistische hulpmiddelen om de output te voorspellen, wat bruikbare inzichten oplevert. Deze technologie vindt toepassingen op uiteenlopende gebieden, zoals beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking, aanbevelingssystemen, fraudedetectie, portfolio-optimalisatie en het automatiseren van taken.
Aanbevelingssystemen gebruiken bijvoorbeeld historische gegevens om suggesties te personaliseren. Netflix maakt bijvoorbeeld gebruik van collaboratieve en op inhoud gebaseerde filtering om films en tv-programma's aan te bevelen op basis van de kijkgeschiedenis, beoordelingen en genrevoorkeuren van gebruikers. Versterkend leren verbetert deze systemen verder door agenten in staat te stellen beslissingen te nemen op basis van feedback uit de omgeving, waardoor aanbevelingen voortdurend worden verfijnd.
De impact van machinaal leren strekt zich uit tot autonome voertuigen, drones en robots, waardoor hun aanpassingsvermogen in dynamische omgevingen wordt vergroot. Deze aanpak markeert een doorbraak waarbij machines leren van datavoorbeelden om nauwkeurige resultaten te genereren, nauw verweven met datamining en datawetenschap.
tekstomslag css
Machinaal leren
Verschil tussen machinaal leren en traditioneel programmeren
Het verschil tussen machinaal leren en traditioneel programmeren is als volgt:
| Machinaal leren | Traditionele programmering | Kunstmatige intelligentie |
|---|---|---|
| Machine Learning is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het leren van gegevens om een algoritme te ontwikkelen dat kan worden gebruikt om een voorspelling te doen. | Bij traditioneel programmeren wordt op regels gebaseerde code door de ontwikkelaars geschreven, afhankelijk van de probleemstellingen. | Kunstmatige intelligentie houdt in dat de machine zo capabel wordt gemaakt, dat deze de taken kan uitvoeren waarvoor doorgaans menselijke intelligentie nodig is. |
| Machine Learning maakt gebruik van een datagestuurde aanpak. Het wordt doorgaans getraind op historische gegevens en vervolgens gebruikt om voorspellingen te doen op basis van nieuwe gegevens. | Traditioneel programmeren is doorgaans op regels gebaseerd en deterministisch. Het heeft geen zelflerende functies zoals Machine Learning en AI. | AI kan veel verschillende technieken omvatten, waaronder Machine Learning en Deep Learning, maar ook traditionele, op regels gebaseerde programmering. |
| ML kan patronen en inzichten vinden in grote datasets die voor mensen misschien moeilijk te ontdekken zijn. | Traditioneel programmeren is volledig afhankelijk van de intelligentie van ontwikkelaars. Het heeft dus een zeer beperkte capaciteit. | Soms gebruikt AI een combinatie van zowel gegevens als vooraf gedefinieerde regels, wat het een grote voorsprong geeft bij het met goede nauwkeurigheid oplossen van complexe taken die voor mensen onmogelijk lijken. |
| Machine Learning is de subset van AI. En nu wordt het gebruikt in verschillende op AI gebaseerde taken, zoals het beantwoorden van chatbotvragen, zelfrijdende auto, enz. | Traditioneel programmeren wordt vaak gebruikt om applicaties en softwaresystemen te bouwen die specifieke functionaliteit hebben. | AI is een breed vakgebied dat veel verschillende toepassingen omvat, waaronder natuurlijke taalverwerking, computervisie en robotica. |
Hoe machine learning-algoritmen werken
Machine Learning werkt op de volgende manier.
Een machine learning-algoritme werkt door patronen en relaties uit gegevens te leren om voorspellingen of beslissingen te maken zonder expliciet voor elke taak te zijn geprogrammeerd. Hier is een vereenvoudigd overzicht van hoe een typisch machine learning-algoritme werkt:
Voordat de gegevens in het algoritme worden ingevoerd, moeten deze vaak worden voorbewerkt. Deze stap kan bestaan uit het opschonen van de gegevens (omgaan met ontbrekende waarden, uitschieters), het transformeren van de gegevens (normalisatie, schalen) en het opsplitsen ervan in trainings- en testsets.
3. Een model kiezen :
Afhankelijk van de taak (bijvoorbeeld classificatie, regressie, clustering) wordt een geschikt machine learning-model gekozen. Voorbeelden zijn onder meer beslissingsbomen, neurale netwerken, ondersteunende vectormachines en meer geavanceerde modellen zoals deep learning-architecturen.
4. Het model trainen :
Het geselecteerde model wordt getraind met behulp van de trainingsgegevens. Tijdens de training leert het algoritme patronen en relaties in de data. Dit omvat het iteratief aanpassen van modelparameters om het verschil tussen de voorspelde output en de werkelijke output (labels of doelen) in de trainingsgegevens te minimaliseren.
5. Evaluatie van het model :
Eenmaal getraind, wordt het model geëvalueerd met behulp van de testgegevens om de prestaties ervan te beoordelen. Metrieken zoals nauwkeurigheid, precisie, herinnering of gemiddelde kwadratische fout worden gebruikt om te evalueren hoe goed het model generaliseert naar nieuwe, onzichtbare gegevens.
6. Fijnafstemming :
Modellen kunnen worden verfijnd door hyperparameters (parameters die niet direct tijdens de training worden geleerd, zoals de leersnelheid of het aantal verborgen lagen in een neuraal netwerk) aan te passen om de prestaties te verbeteren.
7. Voorspelling of gevolgtrekking :
Ten slotte wordt het getrainde model gebruikt om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen op basis van nieuwe gegevens. Dit proces omvat het toepassen van de geleerde patronen op nieuwe invoer om uitvoer te genereren, zoals klasselabels bij classificatietaken of numerieke waarden bij regressietaken.
Levenscyclus van machinaal leren:
De levenscyclus van een machine learning-project omvat een reeks stappen, waaronder:
1. Bestudeer de problemen:
De eerste stap is het bestuderen van het probleem. Deze stap omvat het begrijpen van het bedrijfsprobleem en het definiëren van de doelstellingen van het model.
Wanneer onze probleemgerelateerde gegevens worden verzameld. dan is het een goed idee om de gegevens goed te controleren en in het gewenste formaat te maken, zodat het model deze kan gebruiken om de verborgen patronen te vinden. Dit kan in de volgende stappen:
- Gegevens opschonen
- Gegevenstransformatie
- Verklarende data-analyse en feature-engineering
- Splits de dataset voor training en testen.
4. Modelselectie:
De volgende stap is het selecteren van het juiste machine learning-algoritme dat geschikt is voor ons probleem. Deze stap vereist kennis van de sterke en zwakke punten van verschillende algoritmen. Soms gebruiken we meerdere modellen, vergelijken we de resultaten ervan en selecteren we het beste model volgens onze vereisten.
5. Modelbouw en training:
- Nadat we het algoritme hebben geselecteerd, moeten we het model bouwen.
- In het geval van de traditionele machine learning-bouwmodus zijn er slechts een paar aanpassingen aan de hyperparameters nodig.
- In het geval van deep learning moeten we de architectuur in lagen definiëren, samen met de invoer- en uitvoergrootte, het aantal knooppunten in elke laag, de verliesfunctie, de gradiënt-afdalingsoptimalisatie, enz.
- Daarna wordt het model getraind met behulp van de voorverwerkte dataset.
6. Modelevaluatie:
Zodra het model is getraind, kan het worden geëvalueerd op de testdataset om de nauwkeurigheid en prestaties ervan te bepalen met behulp van verschillende technieken. zoals classificatierapport, F1-score, precisie, terugroepen, ROC-curve, gemiddelde kwadratische fout, absolute fout, enz.
7. Modelafstemming:
Op basis van de evaluatieresultaten moet het model mogelijk worden afgestemd of geoptimaliseerd om de prestaties ervan te verbeteren. Dit omvat het aanpassen van de hyperparameters van het model.
8. Implementatie:
Zodra het model is getraind en afgestemd, kan het in een productieomgeving worden ingezet om voorspellingen te doen op basis van nieuwe gegevens. Deze stap vereist de integratie van het model in een bestaand softwaresysteem of het creëren van een nieuw systeem voor het model.
9. Monitoring en onderhoud:
Ten slotte is het essentieel om de prestaties van het model in de productieomgeving te monitoren en indien nodig onderhoudstaken uit te voeren. Dit omvat het monitoren van gegevensdrift, het opnieuw trainen van het model als dat nodig is en het bijwerken van het model zodra er nieuwe gegevens beschikbaar komen.
Soorten machinaal leren
- milieu Begeleid machinaal leren
- Machine learning zonder toezicht
- Versterking van machinaal leren
1. Machine learning onder toezicht:
Begeleid leren is een vorm van machinaal leren waarbij het algoritme wordt getraind op de gelabelde dataset. Het leert invoerfuncties toe te wijzen aan doelen op basis van gelabelde trainingsgegevens. Bij begeleid leren wordt het algoritme voorzien van invoerfuncties en bijbehorende uitvoerlabels, en leert het op basis van deze gegevens te generaliseren om voorspellingen te doen over nieuwe, onzichtbare gegevens.
Er zijn twee hoofdtypen van begeleid leren:
- Regressie : Regressie is een vorm van begeleid leren waarbij het algoritme leert continue waarden te voorspellen op basis van invoerkenmerken. De outputlabels in regressie zijn continue waarden, zoals aandelenkoersen en huizenprijzen. De verschillende regressie-algoritmen in machine learning zijn: lineaire regressie, polynomiale regressie, Ridge-regressie, beslissingsboomregressie, willekeurige bosregressie, ondersteuningsvectorregressie, enz.
- 2. Machine learning zonder toezicht:
Unsupervised learning is een vorm van machinaal leren waarbij het algoritme patronen in gegevens leert herkennen zonder expliciet te worden getraind met behulp van gelabelde voorbeelden. Het doel van onbewaakt leren is om de onderliggende structuur of distributie in de gegevens te ontdekken.
Er zijn twee hoofdtypen van onbegeleid leren:
- Clustering : Clusteralgoritmen groeperen vergelijkbare datapunten op basis van hun kenmerken. Het doel is om groepen, of clusters, van datapunten te identificeren die op elkaar lijken, maar toch verschillend zijn van andere groepen. Enkele populaire clusteralgoritmen zijn K-means, hiërarchische clustering en DBSCAN.
- Dimensionaliteitsreductie: Algoritmen voor dimensionaliteitsreductie verminderen het aantal invoervariabelen in een dataset, terwijl zoveel mogelijk van de originele informatie behouden blijft. Dit is handig om de complexiteit van een dataset te verminderen en het gemakkelijker te visualiseren en te analyseren. Enkele populaire algoritmen voor het verminderen van de dimensionaliteit zijn onder meer Principal Component Analysis (PCA), t-SNE en Autoencoders.
3. Versterking van machinaal leren
Reinforcement learning is een vorm van machinaal leren waarbij een agent leert omgaan met een omgeving door acties uit te voeren en beloningen of straffen te ontvangen op basis van zijn acties. Het doel van versterkend leren is om een beleid te leren, dat bestaat uit het in kaart brengen van toestanden naar acties, dat de verwachte cumulatieve beloning in de loop van de tijd maximaliseert.
Er zijn twee hoofdtypen van versterkend leren:
- Modelgebaseerd versterkend leren: Bij modelgebaseerd versterkend leren leert de agent een model van de omgeving, inclusief de overgangskansen tussen staten en de beloningen die aan elk staat-actiepaar zijn gekoppeld. De agent gebruikt dit model vervolgens om zijn acties te plannen om de verwachte beloning te maximaliseren. Enkele populaire modelgebaseerde algoritmen voor het leren van versterking zijn onder meer Waarde-iteratie en Beleids-iteratie.
- Modelvrij versterkend leren : Bij modelvrij versterkend leren leert de agent een beleid rechtstreeks uit ervaring zonder expliciet een model van de omgeving te bouwen. De agent heeft interactie met de omgeving en werkt zijn beleid bij op basis van de beloningen die hij ontvangt. Enkele populaire modelvrije algoritmen voor het leren van versterking zijn onder meer Q-Learning, SARSA en Deep Reinforcement Learning.
Behoefte aan machinaal leren:
Machine learning is belangrijk omdat het computers in staat stelt van gegevens te leren en hun prestaties bij specifieke taken te verbeteren zonder dat dit expliciet wordt geprogrammeerd. Dit vermogen om van data te leren en zich aan te passen aan nieuwe situaties maakt machinaal leren bijzonder nuttig voor taken waarbij grote hoeveelheden data, complexe besluitvorming en dynamische omgevingen betrokken zijn.
Hier zijn enkele specifieke gebieden waar machine learning wordt gebruikt:
- Voorspellende modellering: Machine learning kan worden gebruikt om voorspellende modellen te bouwen waarmee bedrijven betere beslissingen kunnen nemen. Machine learning kan bijvoorbeeld worden gebruikt om te voorspellen welke klanten het meest waarschijnlijk een bepaald product zullen kopen, of welke patiënten het meest waarschijnlijk een bepaalde ziekte zullen ontwikkelen.
- Natuurlijke taalverwerking: Machine learning wordt gebruikt om systemen te bouwen die menselijke taal kunnen begrijpen en interpreteren. Dit is belangrijk voor toepassingen zoals stemherkenning, chatbots en taalvertaling.
- Computer visie: Machine learning wordt gebruikt om systemen te bouwen die afbeeldingen en video’s kunnen herkennen en interpreteren. Dit is belangrijk voor toepassingen zoals zelfrijdende auto's, surveillancesystemen en medische beeldvorming.
- Fraude detectie: Machine learning kan worden gebruikt om frauduleus gedrag bij financiële transacties, online adverteren en andere gebieden te detecteren.
- Aanbevelingssystemen: Machine learning kan worden gebruikt om aanbevelingssystemen te bouwen die producten, diensten of inhoud aan gebruikers voorstellen op basis van hun eerdere gedrag en voorkeuren.
Over het geheel genomen is machine learning voor veel bedrijven en sectoren een essentieel hulpmiddel geworden, omdat het hen in staat stelt data beter te gebruiken, hun besluitvormingsprocessen te verbeteren en hun klanten meer gepersonaliseerde ervaringen te bieden.
Verschillende toepassingen van machinaal leren
Laten we nu in deze Machine learning-tutorial de toepassingen van Machine Learning leren:
- Automatisering : Machine learning, dat op elk gebied volledig autonoom werkt, zonder menselijke tussenkomst. Robots voeren bijvoorbeeld de essentiële processtappen uit in productiefabrieken.
- Financiële sector : Machine learning wordt steeds populairder in de financiële sector. Banken gebruiken ML vooral om patronen in de data te vinden, maar ook om fraude te voorkomen.
- Overheidsorganisatie : De overheid maakt gebruik van ML om de openbare veiligheid en nutsvoorzieningen te beheren. Neem het voorbeeld van China met zijn enorme gezichtsherkenning. De overheid gebruikt kunstmatige intelligentie om jaywalking te voorkomen.
- Gezondheidszorg industrie : De gezondheidszorg was een van de eerste sectoren die machine learning met beelddetectie gebruikte.
- Marketing: Er wordt in de marketing breed gebruik gemaakt van AI dankzij de overvloedige toegang tot gegevens. Vóór het tijdperk van massadata ontwikkelen onderzoekers geavanceerde wiskundige hulpmiddelen zoals Bayesiaanse analyse om de waarde van een klant te schatten. Met de enorme hoeveelheid data vertrouwt de marketingafdeling op AI om klantrelaties en marketingcampagnes te optimaliseren.
- Detailhandel : Machine learning wordt in de detailhandel gebruikt om het gedrag van klanten te analyseren, de vraag te voorspellen en de voorraad te beheren. Het helpt detailhandelaren ook om de winkelervaring voor elke klant te personaliseren door producten aan te bevelen op basis van hun eerdere aankopen en voorkeuren.
- Vervoer : Machine learning wordt in de transportsector gebruikt om routes te optimaliseren, het brandstofverbruik te verminderen en de algehele efficiëntie van transportsystemen te verbeteren. Het speelt ook een rol bij autonome voertuigen, waar ML-algoritmen worden gebruikt om beslissingen te nemen over navigatie en veiligheid.
Beperkingen van machine learning-
- De belangrijkste uitdaging van machinaal leren is het gebrek aan gegevens of de diversiteit in de dataset.
- Een machine kan niet leren als er geen gegevens beschikbaar zijn. Bovendien bezorgt een dataset met een gebrek aan diversiteit het de machine moeilijk.
- Een machine moet heterogeniteit hebben om betekenisvol inzicht te leren.
- Het komt zelden voor dat een algoritme informatie kan extraheren als er geen of weinig variaties zijn.
- Het wordt aanbevolen om minimaal 20 observaties per groep te hebben om de machine te helpen leren. Deze beperking leidt tot slechte evaluatie en voorspelling.
Conclusie
Kortom, begrip wat is machinaal leren opent de deur naar een wereld waarin computers niet alleen gegevens verwerken, maar ervan leren om beslissingen te nemen en voorspellingen te doen. Het vertegenwoordigt het snijvlak van informatica en statistiek, waardoor systemen hun prestaties in de loop van de tijd kunnen verbeteren zonder expliciete programmering. Terwijl machine learning zich blijft ontwikkelen, beloven de toepassingen ervan in verschillende sectoren de manier waarop we omgaan met technologie opnieuw te definiëren, waardoor het niet alleen een hulpmiddel wordt, maar ook een transformerende kracht in ons dagelijks leven.