Machine Learning is tegenwoordig een nieuw trending veld en is een toepassing van kunstmatige intelligentie. Het gebruikt bepaalde statistische algoritmen om computers op een bepaalde manier te laten werken zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. De algoritmen krijgen een invoerwaarde en voorspellen hiervoor een uitvoer door het gebruik van bepaalde statistische methoden. Het belangrijkste doel van machine learning is het creëren van intelligente machines die kunnen denken en werken als mensen.
Vereisten voor het maken van goede machine learning-systemen
Dus wat is er nodig om zulke intelligente systemen te creëren? Hieronder volgen de dingen die nodig zijn bij het maken van dergelijke machine learning-systemen:
Gegevens – Voor het voorspellen van de output zijn invoergegevens nodig.
Algoritmen – Machine Learning is afhankelijk van bepaalde statistische algoritmen om gegevenspatronen te bepalen.
Automatisering – Het is de mogelijkheid om systemen automatisch te laten werken.
iteratie – Het volledige proces is een iteratief dwz herhaling van het proces.
schaalbaarheid – De capaciteit van de machine kan in grootte en schaal worden vergroot of verkleind.
Modellering – De modellen worden gemaakt volgens de vraag door het proces van modellering.
Methoden voor machinaal leren
De methoden zijn ingedeeld in bepaalde categorieën. Dit zijn:
Leren onder toezicht – Bij deze methode wordt input en output aan de computer gegeven samen met feedback tijdens de training. Ook wordt de nauwkeurigheid van voorspellingen door de computer tijdens de training geanalyseerd. Het belangrijkste doel van deze training is om computers te leren hoe ze input kunnen koppelen aan de output.
Leren zonder toezicht – In dit geval wordt een dergelijke training niet gegeven, waarbij computers de uitvoer zelf moeten zoeken. Unsupervised learning wordt meestal toegepast op transactionele data. Het wordt gebruikt bij complexere taken. Het gebruikt een andere benadering van iteratie die bekend staat als diep leren om tot enkele conclusies te komen.
Versterkend leren – Dit type leren gebruikt drie componenten namelijk – agent, omgeving, actie. Een agent is degene die zijn omgeving waarneemt, een omgeving is degene waarmee een agent interageert en handelt in die omgeving. Het belangrijkste doel bij versterkend leren is het vinden van het best mogelijke beleid.
Hoe werkt machine learning?
Machine learning maakt gebruik van processen die vergelijkbaar zijn met die van datamining. De algoritmen worden beschreven in termen van doelfunctie (f) die invoervariabele (x) toewijst aan een uitvoervariabele (y). Dit kan worden weergegeven als:
y=f(x)
Er is ook een fout e die onafhankelijk is van de invoervariabele x. Dus de meer algemene vorm van de vergelijking is:
y=f(x) + e
Het gebruikelijke type machine learning is om de toewijzing van x naar y te leren voor voorspellingen. Deze methode staat bekend als voorspellende modellering om de meest nauwkeurige voorspellingen te doen. Er zijn verschillende aannames voor deze functie.
Toepassingen van machinaal leren
Hieronder volgen enkele van de toepassingen:
Cognitieve diensten
Medische diensten
Taalverwerking
Bedrijfsmanagement
Beeldherkenning
Gezichtsherkenning
Computerspelletjes
Voordelen van machinaal leren
Alles is afhankelijk van deze systemen. Ontdek wat hiervan de voordelen zijn.
Besluitvorming is sneller – Het biedt de best mogelijke resultaten door prioriteit te geven aan de routinematige besluitvormingsprocessen.
Aanpassingsvermogen – Het biedt de mogelijkheid om zich snel aan te passen aan een nieuwe veranderende omgeving. De omgeving verandert snel doordat data continu wordt bijgewerkt.
Innovatie – Het maakt gebruik van geavanceerde algoritmen die de algehele besluitvormingscapaciteit verbeteren. Dit helpt bij het ontwikkelen van innovatieve zakelijke diensten en modellen.
In zicht – Het helpt bij het begrijpen van unieke datapatronen en op basis waarvan specifieke acties kunnen worden ondernomen.
Zakelijke groei – Met machine learning zullen het algehele bedrijfsproces en de workflow sneller zijn en daarom zou dit bijdragen aan de algehele bedrijfsgroei en -versnelling.
Uitslag zal goed zijn – Hiermee wordt de kwaliteit van de uitkomst verbeterd met minder kans op fouten.
Diep leren
Deep Learning maakt deel uit van het bredere veld machine learning en is gebaseerd op datarepresentatieleren. Het is gebaseerd op de interpretatie van een kunstmatig neuraal netwerk. Het Deep Learning-algoritme gebruikt veel verwerkingslagen. Elke laag gebruikt de uitvoer van de vorige laag als invoer voor zichzelf. Het gebruikte algoritme kan een gecontroleerd algoritme of een niet-gesuperviseerd algoritme zijn.
Diep neuraal netwerk
Deep Neural Network is een soort kunstmatig neuraal netwerk met meerdere lagen die verborgen zijn tussen de invoerlaag en de uitvoerlaag. Dit concept staat bekend als functiehiërarchie en heeft de neiging om de complexiteit en abstractie van gegevens te vergroten. Dit geeft het netwerk de mogelijkheid om zeer grote, hoogdimensionale datasets met miljoenen parameters te verwerken.
