Volledige afhandeling kan via e-mail & telefoon info@sofie.be
Stuur Sofie een e-mail
info@sofie.be

Blog

Machine Learning – Automatisering binnen leren

Machine learning en de noodzaak ervan een

Machine learning is een deelgebied van kunstmatige intelligentie, waarbij een computersysteem wordt gevoed met algoritmen die zijn ontworpen om verschillende soorten gegevens zelfstandig te analyseren en interpreteren. Deze leeralgoritmen verkrijgen het analysevermogen wanneer ze hiervoor worden getraind met behulp van voorbeeldgegevens.

Het is handig wanneer de hoeveelheid gegevens die moet worden geanalyseerd erg groot is en buiten de menselijke limieten valt. Het kan worden gebruikt om tot belangrijke conclusies te komen en belangrijke beslissingen te nemen.

Enkele belangrijke gebieden waar het wordt geïmplementeerd:

  1. Kankerbehandeling-

Chemotherapie, die wordt gebruikt bij het doden van kankercellen, brengt het gevaar met zich mee dat zelfs de gezonde cellen in het menselijk lichaam worden gedood. Een effectief alternatief voor chemotherapie is radiotherapie, waarbij gebruik wordt gemaakt van machine learning-algoritmen om het juiste onderscheid tussen cellen te maken.

  1. robotchirurgie-

Met behulp van deze technologie kunnen risicovrije operaties worden uitgevoerd in delen van het menselijk lichaam waar de ruimtes smal zijn en het risico dat een arts de operatie verknoeit groot is. Robotchirurgie wordt getraind met behulp van machine learning-algoritmen.

  1. Financiën-

Het wordt gebruikt om frauduleuze banktransacties binnen enkele seconden te detecteren, waarvoor een mens uren zou duren om te realiseren.

Het nut van machine learning is eindeloos en kan op meerdere gebieden worden gebruikt.

Wat leer je bij Machine Learning?

  1. Bewaakte algoritmen-

Supervised learning is het type leren waarbij input & output bekend is, en je schrijft een algoritme om het mappingproces of de relatie daartussen te leren.

De meeste algoritmen zijn gebaseerd op begeleid leren.

  1. Niet-gecontroleerde algoritmen-

Bij niet-gesuperviseerd leren is de output onbekend en moeten de algoritmen zo worden geschreven dat ze zelfvoorzienend zijn in het bepalen van de structuur en distributie van gegevens.

Vereisten

Informaticastudenten en andere studenten met een technische achtergrond vinden het gemakkelijker om Machine learning te leren. Iedereen met een goede of op zijn minst basiskennis in de volgende domeinen kan het onderwerp echter op beginnersniveau beheersen: –

  1. Grondbeginselen van programmeren-

Basisprincipes van programmeren zijn onder meer een goede grip op basisprogrammering, datastructuren en de bijbehorende algoritmen.

  1. Waarschijnlijkheid & statistiek-

Belangrijke waarschijnlijkheidsonderwerpen zoals axioma’s en regels, de stelling van Baye, regressie enz. moeten bekend zijn.

Kennis van statistische onderwerpen zoals gemiddelde, mediaan, modus, variantie en distributies zoals normaal, Poisson, binomiaal enz. is vereist.

  1. Lineaire algebra-

Lineaire algebra is de weergave van lineaire uitdrukkingen in de vorm van matrices en vectorruimten. Hiervoor moet men goed geïnformeerd zijn over onderwerpen als matrices, complexe getallen & polynoomvergelijkingen.

OPMERKING: Deze vereisten zijn voor beginners.

Werkvooruitzichten in machine learning een

Dankzij de grenzeloze toepassingen en het gebruik in moderne en geïmproviseerde technologie, neemt de vraag naar zijn professionals met de dag toe, en het zou nooit uit de mode raken.

Een professional kan banen vinden op de volgende gebieden: –

  • Machine learning ingenieur

  • Data-engineer

  • Data analist

  • Data scientist

Bron: Shalini M

  • Gerelateerde Tags: