Machine learning binnen artificial intelligence

Wat is machine learning binnen artificial intelligence?
Machine learning is een vakgebied van artificial intelligence dat tot doel heeft computers te leren leren, te leren uit ervaring en te handelen zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Meer specifiek is het een benadering van data-analyse die modellen omvat waarmee een computer kan “leren” en “handelen” over hoe hij expliciet moet programmeren. Machine learning omvat algoritmen die hun modellen aanpassen om hun vermogen om voorspellingen te doen en te maken te verbeteren.

Machine learning is een artificial intelligence (AI) -applicatie die systemen de mogelijkheid geeft om automatisch te leren van ervaring en te verbeteren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Het is anders dan Deep learning, waarover je meer kan lezen in onze kennisbank. Machine learning richt zich op het leren van gegevens die een computerprogramma kan openen en gebruiken, niet alleen van de gegevens zelf. Het leerproces begint met het vinden van datapatronen en het maken van betere beslissingen in de toekomst op basis van de gegeven voorbeelden.

Het primaire doel is om computers in staat te stellen automatisch te leren zonder menselijke tussenkomst of hulp, en acties daarop aan te passen. Dit betekent dat computers en systemen die zijn ontworpen voor machine learning, de verwachte resultaten kunnen herkennen, analyseren, wijzigen en leveren zonder dat mensen dat nodig hebben. Het is ontworpen om computers in staat te stellen zelfstandig te leren en bewerkingen automatisch uit te voeren wanneer de computer wordt blootgesteld aan nieuwe gegevens.

Dit alles ligt ten grondslag aan een complex en krachtig patroonherkenningsalgoritme dat het overal naartoe leidt, of het nu in de echte wereld is of in de hersenen van een computer.

Zo is het aantal programmeurs dat met complexe wiskundige berekeningen werkt en ze toepast op big data en artificial intelligence jaar na jaar toegenomen. Machine learning-concepten en -technieken, waaronder handmodellering, ontwikkeling van algoritmen, leerbewaking en voorbereiding op de rol van machine learning engineer.

In deze serie blog’s zullen we in eenvoudige taal de basis van artificial intelligence en de toepassingen ervan in informatica uitleggen. In 1959 werd het gedefinieerd als een onderwerp dat computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet te zijn geprogrammeerd. Het programma heet “Machine Learning” (ML) of “Machine Learning in Computer Science and Artificial Intelligence”.

Machine learning kan het zien als een computermethode die ervaring gebruikt om de prestaties te verbeteren en nauwkeurige voorspellingen te doen, evenals de toepassing van machine learning in de informatica en artificial intelligence.

In dit geval verwijst ervaring naar informatie of gegevens uit het verleden die voor ons beschikbaar zijn en die zijn geïdentificeerd en gecategoriseerd. Het richt zich op computerprogramma’s die ons kunnen leren groeien en veranderen wanneer we worden blootgesteld aan en leren van nieuwe gegevens. Het kan dus in feite omgaan met enorme hoeveelheden ongestructureerde data en hier naar gelang hoe het geprogrammeerd is taken op uitvoeren die voor de mens te complex zouden zijn of heel erg repetative en dus saai/duur/foutgevoelig zijn.

Op machine learning gebaseerde softwaresystemen worden getraind op basis van grote hoeveelheden data en handelen op basis van ervaring, maar kunnen ook in realtime getraind worden met grotere hoeveelheden data. Machine learning haalt niet alleen gegevens op die het menselijk begrip te boven gaat, zoals het geval is bij datamining-toepassingen, maar gebruikt ook gegevens om iemands begrip van het programma te verbeteren. Machine learning heeft bijna onbeperkte toepassingen omdat het slechts een wetenschappelijke benadering is voor het oplossen van problemen. Dit maakt het superieur bij het oplossen van problemen en het is ook nuttig op veel andere gebieden van het leven.

Zoals hierboven vermeld, is machine learning een gebied van informatica dat tot doel heeft computers de mogelijkheid te geven te leren. De aanpak en het algoritme dat een programma gebruikt om te “leren” hangt af van de aard van het probleem of de taak die het moet oplossen, evenals van de hoeveelheid gegevens waarover het beschikt. Als gevolg hiervan kan het gebruik van machine learning-technieken worden gezien als een middel om de efficiëntie en gegevensverwerkingscapaciteit te verbeteren.

Hier is een kort overzicht van wat machine learning is, hoe het zich verhoudt tot artificial intelligence (AI), de diverse toepassingen en meer. Met machine learning kan een computerprogramma nieuwe taken uitvoeren zonder expliciete instructies van de ontwikkelaar. Traditioneel vertrouwen machines op algoritmen en commandosets om bepaalde taken uit te voeren.

Machine learning omvat een computer die voortbouwt op ervaringen uit het verleden om voorspellingen te doen en nieuwe oplossingen te formuleren voor problemen met minimale menselijke inbreng. Met andere woorden, de computer kan inzichtelijke informatie vinden zonder dat wordt verteld waar hij moet kijken of wat hij moet doen.

Dit kan worden bereikt door algoritmen te gebruiken die via een interactief proces van gegevens leren. Het concept van machine learning bestaat al heel lang, en hoewel het al bestaat (denk aan de Tweede Wereldoorlog Enigma Machine), is het idee van automatisering van gegevensverwerking in de vorm van machine learning en artificial intelligence (AI) in een stroomversnelling gekomen in de afgelopen jaren.

Om deze reden is kunstmatige intelligentie steeds populairder in verschillende branches zoals de logistiek, maak en proces industrie, financiele sector, gezondheidszorg en farmaceutische indsturie, retail en groothandel, landbouw, voedsel of veevoeder producenten, bouw en overheid en gemeenten waar veel taken repetitive zijn maar ook steeds meer diepgaande analyses nodig zijn.

Benieuwd naar wat deze nieuwe techniek voor je bedrijf kan betekenen?
Kijk dan verder op onze oplossingen pagina met branche specifieke oplossingen of neem contact op!

Comments are closed.