Definitie van machine learning

Machine learning is een methode voor gegevensanalyse die het bouwen van analytische modi automatiseert. Het is een vakgebied van kunstmatige intelligentie dat gebaseerd is op het idee dat machines moeten kunnen leren van ervaringen. In het verleden heeft machine learning ons geleid tot zelfrijdende auto's, praktische spraakherkenning, effectief zoeken op internet... Machine learning is tegenwoordig zo alomtegenwoordig dat iedereen het tientallen keren per dag gebruikt zonder het te weten.

Gebruik van machine learning in het dagelijks leven

Gezondheidszorg: Machine Learning is een snelgroeiende methode in de gezondheidszorg, waarbij we gegevens gebruiken om de gezondheid van een patiënt in realtime te beoordelen met behulp van sensoren en draagbare apparaten. Deze technologie kan een medisch expert ook helpen om gegevens te analyseren om vlaggen te identificeren die kunnen leiden tot verbeterde diagnoses.

Overheid:  Zoals openbare veiligheid heeft machine learning nodig, omdat ze meerdere gegevensbronnen hebben die kunnen worden gedolven voor inzichten. Analyseer sensorgegevens, identificeer de manier om de efficiëntie te verhogen en geld te besparen. Het kan ook helpen om fraude op te sporen en identiteitsdiefstal te minimaliseren.

Financiële diensten:  De financiële sector, zoals banken en andere bedrijven, gebruiken deze technologie om vele redenen; om belangrijke inzichten in data te identificeren en fraude te voorkomen. De inzichten kunnen investeringsmogelijkheden identificeren of investeerders helpen te weten wanneer ze moeten handelen. Datamining kan ook klanten met een hoog risicoprofiel identificeren of cybersurveillance gebruiken om waarschuwingssignalen van fraude op te sporen.

Vervoer:  Het analyseren van gegevens om patronen en trends te identificeren is van cruciaal belang voor de transportsector, die afhankelijk is van het efficiënter maken van routes en het voorspellen van potentiële problemen om de winstgevendheid te vergroten. De gegevensanalyse en modelleringsaspecten van machine learning zijn belangrijke hulpmiddelen voor bezorgbedrijven, openbaar vervoer en andere vervoersorganisaties.

Verschil tussen machine learning en deep learning

Deep learning:

Deep learning combineert vooruitgang in rekenkracht en speciale soorten neurale netwerken om ingewikkelde patronen in grote hoeveelheden gegevens te leren. Deep learning-technieken zijn momenteel state-of-the-art voor het identificeren van objecten in afbeeldingen en woorden in geluiden.

Machineleren:

Het verschil met machinaal leren is dat het doel, net als bij statistische modellen, is om de structuur van de gegevens te begrijpen - theoretische verdelingen aan te passen aan de gegevens die goed worden begrepen. Dus bij statistische modellen zit er een theorie achter het model die wiskundig bewezen is, maar dit vereist dat gegevens ook aan bepaalde sterke aannames voldoen. Machine learning is ontwikkeld op basis van het vermogen om computers te gebruiken om de gegevens op structuur te onderzoeken, zelfs als we geen theorie hebben over hoe die structuur eruitziet.

Capaciteit van machine learning

De test voor een machine learning-model is een validatiefout op nieuwe gegevens, geen theoretische test die een nulhypothese bewijst. Omdat machine learning vaak een iteratieve aanpak gebruikt om van data te leren, kan het leren eenvoudig worden geautomatiseerd. Passen worden door de gegevens gehaald totdat een robuust patroon wordt gevonden. Op dit moment is 'Machine Learning' het meest interessante en actuele onderwerp voor onderzoekers over de hele wereld. Kunstmatige intelligentie en machinaal leren zullen in de nabije toekomst de wereld regeren met behulp van Robot.

Dit artikel is geschreven door de heer Youssef AIT ALI, hij maakt deel uit van ons team. Klik hier als u zijn biografie wilt lezen.