Probleem? Machine Learning!

Hoe herkent A.I. nou precies een probleem en op welke wijze wordt dit dan opgelost? Voor veel problemen is machine learning een waardevolle oplossing. Machine learning (ML) is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI). Het verschil tussen beide is dat AI zich richt op het nabootsen van menselijke intelligentie in het algemeen, terwijl ML specifiek draait om algoritmes die kunnen leren van data. We zeggen dat een computer iets leert wanneer het beter wordt in het uitvoeren van een taak naarmate het daar meer ervaring mee opdoet. Denk bijvoorbeeld aan het voorspellen van verkeersdrukte op navigatie-apps of het aanbevelen van films op een streamingdienst. Dankzij onze input leert het algoritme die taken steeds nauwkeuriger uit te voeren.

Types van Machine Learning

Reinforcement Learning
Bij reinforcement learning leert een computer een taak optimaal uitvoeren door herhaaldelijk acties uit te proberen binnen een gesimuleerde omgeving en feedback te ontvangen op basis van het resultaat. In plaats van te leren uit een vooraf bepaalde dataset, ontdekt het systeem zelfstandig wat werkt en wat niet, waardoor het leerproces minder beperkt is.

Deze vorm van machine learning is bijvoorbeeld effectief bij het trainen van robots om fysiek taken uit te voeren, zoals het oppakken van voorwerpen of navigeren door een ruimte. Door veelvuldig te oefenen in een gesimuleerde wereld, leert de robot welke handelingen leiden tot succes. Hoewel reinforcement learning ook op andere gebieden wordt toegepast, blijft het creëren van een geschikte testomgeving buiten zo'n gesimuleerd scenario vaak complex.

Supervised & Semi-supervised Learning
Supervised learning is een sterk gecontroleerde leermethode waarbij de computer getraind wordt met behulp van grote hoeveelheden vooraf gelabelde gegevens. Mensen voorzien de data van de juiste context en betekenis, zodat het algoritme kan leren wat de juiste uitkomst is op basis van eerdere voorbeelden.

Bij semi-supervised learning krijgt het systeem slechts een deel van de data met labels. De rest van de informatie is niet (goed) gelabeld. Het algoritme probeert vervolgens zelf verbanden te leggen tussen de bekende en onbekende gegevens. Deze aanpak wordt vaak toegepast bij classificatie- en regressieproblemen, waarbij het belangrijk is dat het model de onderliggende relatie leert tussen invoerdata en de bijbehorende uitkomsten.

Unsupervised Learning
Bij unsupervised learning leert een algoritme zonder directe begeleiding. De machine ontvangt een grote hoeveelheid ruwe, ongelabelde data en probeert daar zelfstandig structuur in te ontdekken door bijvoorbeeld overeenkomsten of afwijkingen te vinden.

Deze vorm van machine learning wordt vaak gebruikt bij taken zoals clusteranalyse, het opsporen van afwijkingen (anomaly detection) en het ontdekken van verbanden tussen gegevens (association rules). Omdat er geen vooraf gegeven labels zijn, draait het vooral om het herkennen van verborgen patronen of elementen die buiten de normale structuur vallen.

Conclusie

Elke vorm van machine learning is geschikt voor specifieke soorten problemen, maar geen enkele werkt volledig zonder menselijke betrokkenheid.

Bij supervised learning komt de meeste begeleiding van mensen: we leveren gelabelde data aan, en het model hoeft alleen te leren hoe die labels te herkennen. In het geval van unsupervised learning is het de taak van de mens om de patronen of groepen die het algoritme ontdekt te interpreteren en eventueel te voorzien van betekenis of labels. Reinforcement learning vereist op zijn beurt een zorgvuldig ontworpen testomgeving, aangezien het algoritme zelf niet kan beoordelen of zijn keuzes correct zijn — dat hangt af van de feedback die het ontvangt.