Wat is Machine Learning?

Wat is Machine Learning?

Invoering

De wereld verandert sneller dan je je kunt voorstellen. Er zijn nieuwe technologieën gevonden, sommige van de oude zijn in de vergetelheid geraakt, terwijl andere zijn vernieuwd of gewijzigd. Een technologie die de wereld echt heeft veranderd is Kunstmatige Intelligentie. Alleen al zeggen dat het de wereld heeft veranderd is een understatement. Het is een technologie die levens veel sterker heeft geraakt dan wat dan ook in de wereld. AI heeft het vermogen om de werking van elke industrie te veranderen.

Machine Learning is een tak van Kunstmatige Intelligentie, beter bekend als AI, en computerwetenschap, en zij gebruiken gegevens en algoritmen om zich bijna als mensen te gedragen en voorspellingen te doen die de manier veranderen waarop bedrijven hun zaken doen. Het gebruikt veel wiskunde, kunstmatige intelligentie en statistiek en de ervaring van datawetenschappers om de verkoop te verhogen, de relatie met klanten te verbeteren en de business te stimuleren.

Machine Learning kan aanbevelingen of voorspellingen doen, ongeacht de gegevens die binnenkomen, en kan de belangrijkste punten in de gegevens blootleggen. Het is met deze inzichtelijke gegevens dat bedrijven kritische stappen zetten en beslissingen nemen die de toekomst van het bedrijf drastisch beïnvloeden. Naarmate de gegevens groeien, zal ook de behoefte aan snelle en nauwkeurige datamining toenemen.

Voor elke beslissing die u over uw bedrijf neemt, zijn het de gegevens die ze ondersteunen, en algoritmen voor machinaal leren spelen daarbij een belangrijke rol.

Hoe werkt Machine Learning?

Eenvoudig gezegd werkt machine learning door gegevens te verkennen, patronen te identificeren en zinvolle inzichten te vinden, met minimale menselijke tussenkomst. Het concept bestaat al een tijdje, maar naarmate de gegevens complexer werden, werd ook ML complexer. Het heeft geleerd complexe algoritmen snel en doeltreffend toe te passen op big data-toepassingen. Dit kan verfijnd worden naarmate de gegevens complexer worden, maar verfijnd is goed omdat je de concurrentie voor blijft. Met correcte gegevensvoorspellingen die via ML worden gegenereerd, kunt u de marketingstrategieën verbeteren en unieke scenario’s bedenken die de gewenste resultaten opleveren.

ML werkt door het analyseren van gegevenspatronen en het doen van voorspellingen op basis van deze gegevenssets. Uiteindelijk leren ze met vallen en opstaan, en leren ze voorspellingen te doen met nieuwe datasets. De ontwikkelaar leert de machine op soortgelijke wijze als de mens dingen leert herkennen en op basis daarvan beslissingen neemt. Uiteindelijk zal de machine zichzelf kunnen leren. ML is pure wiskunde, de algoritmen voor machinaal leren worden gemaakt met behulp van verschillende wiskundige functies, en deze kunnen worden gewijzigd en veranderd.

Dat kan op vier manieren:

1. Toezichthoudend leren

Supervised learning is bijna zoals menselijk leren, waarbij de datawetenschappers het AI-systeem trainen met specifieke regels en datasets. De datasets hebben invoergegevens en uitvoergegevens, en de machine wordt geleerd wat zij in de invoergegevens moet zoeken. De algoritmen leren door voorbeelden te geven.

2. Semi-supervised leren

Dit is een combinatie van leren onder toezicht en leren zonder toezicht, die verderop wordt besproken. In dit leerproces wordt de machine slechts een klein beetje getraind. De gegevens worden slechts in een klein percentage van het geheel getraind, terwijl het grotere gedeelte ongelabeld blijft. Het systeem leert de regels zelf door de patronen van de dataset te observeren. Semi-supervised learning is een goede optie wanneer het labelen duur wordt, of wanneer je niet genoeg gelabelde gegevens hebt.

3. Leren zonder toezicht

In een systeem zonder toezicht laten de gegevenswetenschappers het AI-systeem zelf leren. Observatie is de sleutel. Er zullen dus alleen invoergegevens zijn, en geen uitvoergegevens. Daarmee kan de machine verborgen patronen in de gegevens ontdekken. De hoeveelheid gegevens zelf zal echt enorm zijn en de machine moet alle ongelabelde datasets doorzoeken.

4. Leren van versterking

Bij Reinforcement learning leert het AI-systeem door een interactief en trial and error systeem. De datawetenschapper creëert een spelachtige situatie met beloningen en straffen en het systeem krijgt feedback over zijn acties. Er zullen regels zijn, maar het systeem moet uitzoeken hoe het spel moet worden opgelost.

Hoe Machine Learning de groei van bedrijven stimuleert

De invoering van ML is de manier om vooruitgang te boeken, omdat het elk aspect van het bedrijfsleven kan raken en kan laten groeien. Laten we eens kijken naar de verschillende zakelijke aspecten die het kan raken.

Natuurlijke taalverwerking

Machines kunnen nu natuurlijke taal begrijpen. Wanneer u een zoekopdracht invoert in de zoekmachine, hoeft u niet langer de exacte trefwoorden in te typen om de gewenste resultaten te krijgen. U kunt gewoon normale zinnen typen, en de Google zoekmachine zou uitstekende resultaten geven. Natuurlijk is NLP nog steeds in ontwikkeling, en de computers leren nog steeds, maar ML heeft het zeker een aantal stappen vooruit gebracht. Spraakgestuurde assistenten zijn daar een goed voorbeeld van. Ze beginnen al menselijke taal te begrijpen, en leren van vroegere fouten.

Logistiek

Een ander onderdeel van het bedrijfsleven waarop ML grote invloed heeft, is logistiek. De efficiëntie van de technologie in het verzendings-, opslag- en verkoopproces is verbazingwekkend. Neem het voorbeeld van Amazon. Het gigantische detailhandelsbedrijf heeft al enorme sprongen gemaakt met ML, en hun bezorgsysteem is nog veel beter geworden. Ze hebben de behoeften van de klant leren kennen, geven treffende aanbevelingen en hebben de koopkracht van de klanten vergroot.

Productie

De verwerkende industrie plukt enorme vruchten met ML. Het hele productieproces wordt transparanter en efficiënter. Voorraadbeheer zorgt ervoor dat er op geen enkel moment een onderbreking is in de leveringsketen. Elke industrie kent piekmomenten in de productie, en het is belangrijk te weten wanneer die momenten zijn. Met behulp van geavanceerde software voor gegevensanalyse is het mogelijk deze jaarlijkse productiepieken en normale tijden te voorspellen. De software kan zelfs met behulp van AI uitval van apparatuur voorspellen.

Consumentengegevens

Als het om consumenten gaat, willen bedrijven altijd hun koopgedrag, demografische gegevens, levensstijl, interesses, inkomen, enz. weten. Stel je de hoeveelheid gegevens voor die daardoor vrijkomen. Met behulp van AI en ML kun je nuttige patronen in consumentengedrag achterhalen, nauwkeurige voorspellingen doen en winkelervaringen op maat leveren.

Machinaal leren versus kunstmatige intelligentie

Zoals eerder uitgelegd is ML een tak van AI. Dit zijn echter twee verschillende, maar ook gecorreleerde technologieën. En deze beide systemen werken met elkaar samen om intelligente systemen te creëren.

Terwijl AI intelligente machines kan creëren en menselijk gedrag en denken kan stimuleren, is ML daarbinnen een toepassing om van de gegevens te leren. De term, Kunstmatige Intelligentie, spreekt voor zich – met een menselijk denkvermogen, en ze werken met hun eigen intelligentie.

Machine Learning daarentegen ontleent kennis aan deze gegevens, en maakt voorspellingen en nauwkeurige resultaten op basis van wat de gebruiker typt.

Conclusie

Het belang van Machine Learning neemt met de dag toe. Met belangrijke inzichten die zijn afgeleid van datavoorspellingen, kunnen bedrijven nauwkeurige zakelijke voorspellingen doen, uitbreiden en groeien en zich tot hun klanten verhouden via intelligente marketingstrategieën. De intelligentie in ML wordt gestuurd door gegevens, en niet door menselijke intelligentie, en de hoeveelheid gegevens waarmee je het moet trainen is ook een factor.

ML is zo cruciaal voor het succes van AI, en de belangrijkste toepassingen zijn de automatische tagging-suggestie van Facebook, het zoekalgoritme van Google, het online commandantensysteem enz. Toepassingen van AI zijn onder meer chatbots, Siri, intelligente humanoïde robot, online spelletjes spelen, enz.

Interessante links:

Meer informatie over machinaal leren

Hoe wordt Machine Learning gebruikt?

Foto’s: Canvas

De auteur: Sascha Thattil werkt bij Software-Developer-India.com, een onderdeel van de YUHIRO Group. YUHIRO is een Duits-Indiase onderneming die programmeurs levert aan IT-bedrijven, agentschappen en IT-afdelingen.