Navigatie overslaan

Wat is machine learning?

De wetenschap waarbij machines worden getraind om gegevens te analyseren en ervan te leren op dezelfde manier als mensen dit doen.

Wat is machine learning en hoe werkt het?

Machine learning (ML) is een proces waarbij wiskundige gegevensmodellen worden gebruikt om een computer te helpen leren zonder directe instructies. Het wordt beschouwd als een subset van kunstmatige intelligentie (AI). Bij machine learning worden algoritmen gebruikt om patronen in gegevens te identificeren. Deze patronen worden vervolgens gebruikt om een gegevensmodel te maken dat voorspellingen kan doen. Als de gegevens en ervaring worden uitgebreid, worden de resultaten van machine learning nauwkeuriger. Dit is te vergelijken met mensen die meer oefenen.

Dankzij de aanpasbaarheid van machine learning is het een uitstekende keuze in scenario's waarbij de gegevens steeds veranderen, een aanvraag of taak voortdurend anders van aard is of het coderen van een oplossing eigenlijk onmogelijk is.

Hoe machine learning zich verhoudt tot AI

Machine learning wordt beschouwd als een subset van AI. Een 'intelligente' computer denkt als een mens en voert zelfstandig taken uit. Eén manier om een computer te trainen om het menselijke redeneren te simuleren, is het gebruik van een neuraal netwerk. Dit is een reeks algoritmen die zijn gemodelleerd naar de menselijke hersenen.

Hoe machine learning zich verhoudt tot predictive analytics

Hoewel machine learning een type predictive analytics is, is het aanzienlijk gemakkelijker te implementeren, met realtime updates naarmate er meer gegevens beschikbaar komen. Predictive analytics werkt meestal met een statische gegevensset en moet worden vernieuwd voor updates.

Hoe machine learning zich verhoudt tot Deep Learning

Deep Learning is een gespecialiseerde vorm van machine learning waarbij neurale netwerken (NN) worden gebruikt voor het leveren van antwoorden. Deep Learning classificeert zelfstandig de nauwkeurigheid van informatie, net zoals het menselijk brein dat doet; dit vormt de basis voor AI die misschien wel de meeste menselijke trekjes vertoont.

De voordelen van machine learning

Machine learning kent veel toepassingen, en de mogelijkheden worden continu uitgebreid. Hier volgen enkele van de belangrijkste voordelen die bedrijven hebben behaald met hun machine learning-projecten:

Inzicht verkrijgen

Machine learning helpt u bij het identificeren van een patroon of structuur in zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens, zodat u kunt achterhalen welk verhaal door de gegevens wordt verteld.

Gegevensintegriteit verbeteren

Machine learning is zeer geschikt voor het analyseren van gegevens en biedt meer mogelijkheden op dit gebied, waardoor er in de loop der tijd steeds meer mogelijk zal zijn.

Gebruikerservaring verbeteren

Adaptieve interfaces, gerichte inhoud, chatbots en virtuele assistenten met spraakfuncties zijn allemaal voorbeelden van hoe machine learning kan helpen de klantervaring te optimaliseren.

Risico's verminderen

Machine learning houdt de voortdurend veranderende frauduleuze tactieken bij door te controleren en nieuwe patronen te identificeren. Op die manier worden pogingen ondervangen voordat ze slagen.

Op gedrag van klanten anticiperen

Met machine learning kunnen aan de klant gerelateerde gegevens worden geanalyseerd om patronen en gedrag te helpen identificeren, zodat u productaanbevelingen kunt optimaliseren en de beste klantervaring kunt bieden.

Lagere kosten

Een van de toepassingen van machine learning is procesautomatisering, waardoor tijd en resources vrij worden gemaakt zodat uw team zich kan richten op wat het belangrijkste is.

Machine learning-technieken

Er zijn drie belangrijke technieken die mensen gebruiken bij machine learning:

Leren onder supervisie

Gegevens fungeren als een docent en 'trainen' de machine door gegevenssets met labels of een structuur te verwerken. Hierdoor wordt het beter mogelijk een voorspelling te doen of beslissing te nemen.

Leren zonder supervisie

Het verwerken van gegevenssets zonder labels of structuur, het vinden van patronen en relaties door gegevens in clusters te groeperen.

Bekrachtigend leren

Een agent, een computerprogramma dat het werk van iemand of iets overneemt, vervangt de menselijke operator en helpt bij het bepalen van het resultaat op basis van een feedbacklus.

Hoe met machine learning problemen kunnen worden opgelost

Hier volgt een overzicht van het machine learning-proces dat wordt gebruikt om problemen op te lossen:

Stap 1: De gegevens verzamelen en voorbereiden

Zodra gegevensbronnen zijn geïdentificeerd, worden de beschikbare gegevens gecompileerd. Het type gegevens dat u hebt, kan u helpen bepalen welke machine learning-algoritmen u kunt gebruiken. Bij het controleren van uw gegevens worden afwijkingen geïdentificeerd, wordt de structuur ontwikkeld en worden problemen met de gegevensintegriteit opgelost.

Stap 2: Het model trainen

De voorbereide gegevens worden in twee groepen gesplitst: de trainingsset en de testset. De trainingsset is een groot deel van uw gegevens die worden gebruikt om uw machine learning-modellen zo nauwkeurig mogelijk te maken.

Stap 3: Het model valideren

Wanneer u klaar bent om uw definitieve gegevensmodel te selecteren, wordt de testset gebruikt voor het evalueren van de prestaties en nauwkeurigheid.

Stap 4: De resultaten interpreteren

Bekijk het resultaat om inzicht te krijgen, conclusies te trekken en resultaten te voorspellen.

Wat kan machine learning doen?

Waarden voorspellen

Regressiealgoritmen maken voor het identificeren van de oorzaak en het effect van variabelen een model op basis van waarden die vervolgens worden gebruikt om een voorspelling te doen. Regressiestudies helpen de toekomst te voorspellen. Dit kan helpen om te anticiperen op de vraag naar producten, verkoopcijfers te voorspellen of campagneresultaten in te schatten.

Ongebruikelijke exemplaren identificeren

Dit wordt vaak gebruikt om potentiële risico's op te sporen: algoritmen voor de detectie van afwijkingen stellen vast welke gegevens buiten de verwachte norm vallen. Defecte apparatuur, structurele storingen, tekstfouten en fraudegevallen zijn voorbeelden van hoe machine learning kan worden gebruikt om problemen aan te pakken.

Structuur zoeken

Clustering-algoritmen zijn vaak de eerste stap in machine learning, doordat ze de onderliggende structuur in de gegevensset zichtbaar maken. Bij clustering worden algemene items gecategoriseerd. Dit wordt meestal gebruikt voor marktsegmentatie, zodat inzicht kan worden geboden om de juiste prijs te selecteren en op de voorkeuren van klanten in te spelen.

Categorieën voorspellen

Classificatiealgoritmen helpen bij het bepalen van de juiste categorie voor informatie. Classificatie is vergelijkbaar met clustering maar het wordt toegepast bij leren onder supervisie, waarbij vooraf gedefinieerde labels worden toegewezen.

Wat doet een machine learning-engineer?

Machine learning-engineers zorgen dat de onbewerkte gegevens die zijn verzameld uit verschillende gegevenspijplijnen worden omgezet naar datawetenschappelijke modellen die indien nodig kunnen worden toegepast en geschaald. Een machine learning-engineer verbindt die gestructureerde gegevens met de modellen die zijn gedefinieerd door de datawetenschappers waarmee ze samenwerken. Daarnaast ontwikkelen de machine learning-engineers ook algoritmen en bouwen zij programma's die machines, computers en robots in staat stellen om inkomende gegevens te verwerken en patronen te identificeren.

Een korte introductie van machine learning-algoritmen

Machine learning-algoritmen identificeren patronen binnen gegevens, waardoor gegevenswetenschappers beter in staat zijn om problemen op te lossen. Machine learning-algoritmen kunnen waarden voorspellen, ongebruikelijke exemplaren identificeren, de structuur bepalen en categorieën maken. Afhankelijk van het type gegevens dat u hebt en het resultaat dat u zoekt, gebruikt u verschillende algoritmen. Algoritmen worden doorgaans gegroepeerd op basis van technieken (leren onder supervisie, leren zonder supervisie of bekrachtigend leren) of op basis van de algoritmen zelf (inclusief classificatie, regressie en clustering). Meer informatie over machine learning-algoritmen.

Hoe verschillende branches machine learning gebruiken

Bedrijven in verschillende branches gebruiken machine learning op tal van manieren. Hier volgen enkele voorbeelden van toepassingen van machine learning in belangrijke branches:

Bankwezen en financiën

Risicobeheer en fraudepreventie zijn belangrijke gebieden waar machine learning enorm waardevol is gebleken in financiële contexten.

Gezondheidszorg

Diagnostische hulpprogramma's, patiëntbewaking en het voorspellen van epidemieën zijn enkele van de vele voorbeelden van hoe machine learning u kan helpen de patiëntenzorg te verbeteren.

Transport

Identificatie van afwijkingen in het verkeer, optimalisatie van leveringsroutes en zelfrijdende auto's zijn voorbeelden van manieren waarop machine learning het transport positief kan beïnvloeden.

Klantenservice

Het beantwoorden van vragen, bepalen van de bedoeling van klanten en bieden van virtuele hulp zijn voorbeelden van hoe machine learning de klantenservicebranche ondersteunt.

Detailhandel

Machine learning helpt detailhandelaren bij het analyseren van kooppatronen, het optimaliseren van aanbiedingen en prijzen en het gebruik van gegevens om de algehele klantervaring te verbeteren.

Landbouw

Developing robots to address labor shortages, diagnosing plant diseases, and monitoring the health of the soil are examples of ways machine learning can improve agriculture. Watch this video to see an example of how machine learning helped increase farmers’ crop yield by 30%.

Belangrijke functies voor een geschikt machine learning-platform

Zorg dat u bij het selecteren van een machine learning-platform rekening houdt met de volgende functies:

Cloud-computing

De cloud is eenvoudig in te stellen en te implementeren en is ideaal voor het verwerken van workloads van elke grootte. U kunt hierbij gegevensbronnen koppelen en op aanvraag schalen zonder dat u over geavanceerde kennis beschikt.

Toegankelijke ontwikkelomgeving

Het ideale platform ondersteunt alle vaardigheidsniveaus met toegankelijke creatieopties. Het helpt u bij het realiseren van de voordelen van machine learning, of u nu uitgebreid in code werkt of de voorkeur geeft aan automatische hulpprogramma's en slepen-en-neerzetten-interfaces waarvoor geen coderingservaring nodig is.

Ingebouwde ondersteuning voor vertrouwde machine learning-frameworks

Of het nu gaat om ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn of TensorFlow, kies een platform waarmee u kunt werken met de hulpprogramma's die u kent.

Professionele beveiliging

Kies voor een platform dat wordt geleverd met governance, beveiliging en beheer op bedrijfsniveau en dat u helpt uw infrastructuur te beveiligen.

Uw Machine Learning-modellen sneller op de markt brengen

Vereenvoudig de manier waarop u modellen bouwt en implementeert met automatische machine learning-mogelijkheden zonder code, opensource-ondersteuning en robuuste DevOps voor machine learning.