Machine learning

Wat is het verschil tussen machine learning en AI?

Machine learning is een techniek binnen kunstmatige intelligentie, niet hetzelfde als AI zelf. Kunstmatige intelligentie (KI) is de overkoepelende term voor systemen die taken uitvoeren waar normaal menselijke intelligentie voor nodig is. Machine learning is een van de manieren om dat te bereiken: door het systeem te laten leren van data in plaats van het elke regel handmatig aan te leren. Deep learning is op zijn beurt weer een specifieke, geavanceerdere vorm van machine learning, en generatieve AI zoals ChatGPT bouwt weer voort op deep learning technieken om zelf tekst, beeld of code te produceren. De hiërarchie loopt dus van breed naar specifiek: KI omvat machine learning, machine learning omvat deep learning, en generatieve AI is een concrete toepassing daarvan.

Hoe werkt machine learning?

Een machine learning model wordt getraind door grote hoeveelheden data te tonen, waarna het zelf patronen in die data leert herkennen. Naarmate het model meer data ziet, past het zichzelf aan om nauwkeuriger te worden. Voor een computer is "ervaring" dus letterlijk de hoeveelheid data die het model heeft verwerkt: hoe meer relevante data, hoe beter de voorspellingen.

Welke technieken gebruikt machine learning?

Machine learning modellen worden getraind met uiteenlopende technieken, elk geschikt voor een ander type probleem.

• Neurale netwerken zijn geïnspireerd op de werking van hersenen en zijn sterk in het herkennen van complexe patronen, zoals in beeld en taal.
• Beslisbomen splitsen data stap voor stap op basis van kenmerken, en zijn daardoor relatief makkelijk te interpreteren voor mensen.
• Clustering groepeert vergelijkbare data automatisch, zonder dat er vooraf categorieën zijn gedefinieerd.
• Random forests combineren veel beslisbomen tot één krachtiger en stabieler model.

Welke soorten machine learning zijn er?

Er bestaan drie hoofdtypen machine learning, elk geschikt voor een ander soort probleem.

• Supervised learning leert van gelabelde data waarbij het juiste antwoord al bekend is, en wordt gebruikt voor voorspellingen en classificatie, zoals het herkennen van spam in e-mail.
• Unsupervised learning ontdekt zelf patronen en groepen in ongelabelde data, zonder dat er vooraf een juist antwoord is gegeven, zoals het clusteren van klanten met vergelijkbaar koopgedrag.
• Reinforcement learning leert door vallen en opstaan: het systeem krijgt een beloning bij een goede actie en een correctie bij een foute, en verbetert zichzelf op basis van dat feedbacksignaal.

Welk type het beste past, hangt vaak af van welke data een bedrijf al heeft. Heb je bijvoorbeeld al klantgegevens met een bekende uitkomst, zoals wel of geen aankoop, dan ligt supervised learning voor de hand. Zonder duidelijke uitkomsten, maar wel met veel ruwe data, is unsupervised learning vaak het startpunt.

Waarvoor wordt machine learning gebruikt?

Machine learning zit inmiddels in veel dagelijkse toepassingen, ook bij kleinere bedrijven. Deze tabel vertaalt de bekende toepassingen naar een concreet voorbeeld voor de Nederlandse MKB ondernemer:

Voor de meeste MKB bedrijven begint machine learning niet met het zelf bouwen van een model, maar met software die deze technieken al ingebouwd heeft, zoals een CRM systeem met automatische leadscoring of een webshop platform met ingebouwde productaanbevelingen.

Wat is het verschil tussen machine learning en deep learning?

Deep learning is een subset van machine learning die gebruikmaakt van neurale netwerken met meerdere lagen om complexere patronen te herkennen. Machine learning omvat bredere technieken die vaak minder data en rekenkracht nodig hebben, terwijl deep learning juist grote hoeveelheden data en zware rekenkracht vereist. Deep learning wordt daarom vooral ingezet voor complexe taken zoals beeldherkenning en taalverwerking, waar gewone machine learning technieken tekortschieten. Voor de meeste MKB toepassingen is klassieke machine learning al voldoende, en bovendien goedkoper om te trainen en te onderhouden dan deep learning.

Wil je machine learning inzetten in jouw bedrijf? Bekijk onze AI oplossingen voor bedrijven of lees eerst meer over de bredere term AI-automatisering.