5 belangrijke kenmerken van machine learning

Machine learning heeft een breed scala aan toepassingen in de financiële, gezondheidszorg-, marketing- en transportsector. Het wordt gebruikt om onder andere grote hoeveelheden gegevens te analyseren en te verwerken, voorspellingen te doen en besluitvormingsprocessen te automatiseren.

In dit artikel leer je de vijf belangrijkste kenmerken van machine learning die het een krachtig hulpmiddel maken voor het oplossen van een breed scala aan problemen, van beeld- en spraakherkenning tot aanbevelingssystemen en natuurlijke taalverwerking.

Wat is machine learning?

Machinaal leren is een deelgebied van kunstmatige intelligentie (AI) dat houdt in ontwikkeling van algoritmen en statistische modellen, waarmee computers kunnen leren van gegevens zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het doel van machine learning is het bouwen van systemen met de mogelijkheid om continu hun prestaties voor een bepaalde taak te verbeteren op basis van de ervaring die is opgedaan met de gegevens waaraan ze worden blootgesteld. Dit wordt bereikt door algoritmen uitgebreide training te geven op enorme datasets, waardoor de algoritmen patronen en verbanden in de gegevens kunnen vinden.

• Gesuperviseerd leren: Hierbij wordt een model getraind op een gelabelde dataset, waarbij voor elke input de juiste output wordt geleverd. Het algoritme gebruikt deze informatie om de relatie tussen invoer en uitvoer te leren en kan vervolgens voorspellingen doen over nieuwe, ongeziene gegevens.
• Unsupervised learning: Dit omvat het trainen van een model op een niet-gelabelde dataset waarbij de juiste uitvoer niet wordt geleverd. Het algoritme moet zelf de structuur in de gegevens vinden en wordt meestal gebruikt voor clustering, dimensionaliteitsreductie en anomaliedetectie.
• Reinforcement learning: Dit omvat het trainen van een agent om beslissingen te nemen in een omgeving waar hij feedback ontvangt door middel van beloningen of straffen. Het algoritme gebruikt deze feedback om de beste strategie te leren voor het maximaliseren van beloningen in de loop van de tijd.

Zie ook: Roots of DeFi: kunstmatige intelligentie, big data, cloud computing en gedistribueerde grootboektechnologie

5 belangrijke kenmerken van machine learning

Machine learning is een van de belangrijkste technologische ontwikkelingen van de afgelopen jaren geworden en heeft een grote invloed gehad op een breed scala aan industrieën en toepassingen. De belangrijkste kenmerken zijn:

• Voorspellende modellering: gegevens worden gebruikt door machine learning-algoritmen om modellen te maken die toekomstige gebeurtenissen voorspellen. Deze modellen kunnen onder andere worden gebruikt om het risico van een wanbetaling of de kans dat een consument een aankoop zou doen te bepalen.
• Automatisering: algoritmen voor machinaal leren automatiseren het proces van het vinden van patronen in gegevens, vereisen minder menselijke tussenkomst en maken nauwkeurigere en effectievere analyse mogelijk.
• Schaalbaarheid: technieken voor machinaal leren zijn zeer geschikt voor het verwerken van big data omdat ze zijn gemaakt om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven beslissingen nemen op basis van informatie die uit dergelijke gegevens is verkregen.
• Generalisatie: algoritmen voor machine learning zijn in staat om brede patronen in gegevens te ontdekken die kunnen worden gebruikt om nieuwe, onontgonnen gegevens te analyseren. Ook al zijn de gegevens die worden gebruikt om het model te trainen mogelijk niet direct toepasbaar op de betreffende taak, ze zijn nuttig voor het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen.
• Aanpassingsvermogen: naarmate er nieuwe gegevens beschikbaar komen, worden algoritmen voor machine learning gebouwd om voortdurend te leren en zich aan te passen. Als gevolg hiervan kunnen ze hun prestaties in de loop van de tijd verbeteren en nauwkeuriger en efficiënter worden naarmate er meer gegevens voor hen beschikbaar worden gesteld.

De integratie van machine learning en blockchain-technologie

De integratie van machine learning en blockchain-technologie is veelbelovend voor de toekomst. Machine learning-algoritmen kunnen worden gebruikt om de gegevens te beoordelen en op basis daarvan voorspellingen te genereren met behulp van een gedecentraliseerd en veilig platform zoals de blockchain.

Een mogelijk toepassingsgebied voor deze integratie is de banksector, waar het gedecentraliseerde karakter en de mogelijkheid van blockchain-technologie ongeautoriseerde toegang verbieden tot gevoelige gegevens kunnen machine learning-algoritmen helpen om fraude en witwassen efficiënter te detecteren.

Zie ook: Het potentieel van Blockchain: hoe AI het gedecentraliseerde grootboek kan veranderen

Machine learning en blockchain-technologie kunnen ook een aanzienlijk verschil maken voorraadketenbeheer. Hoewel blockchain-technologie kan worden gebruikt om openheid en verantwoordelijkheid in de toeleveringsketen te bieden, kunnen machine learning-algoritmen worden gebruikt om de toeleveringsketen te optimaliseren en de vraag te voorspellen.

Blockchain-technologie kan het veilig en privé delen van medische dossiers mogelijk maken, terwijl algoritmen voor machine learning kunnen worden gebruikt om ziekte-uitbraken te voorspellen en de patiëntresultaten te verbeteren.

De toekomst van machinaal leren

De toekomst van machine learning zal naar verwachting worden gekenmerkt door voortdurende vooruitgang in algoritmen, rekenkracht en beschikbaarheid van gegevens. Naarmate machine learning op grotere schaal wordt toegepast en geïntegreerd in verschillende industrieën, heeft het de potentie om op een aantal manieren een grote impact op de samenleving te hebben.

Enkele van de belangrijkste trends en ontwikkelingen in de toekomst van machine learning zijn:

• Meer automatisering: Naarmate machine learning-algoritmen vorderen, zullen ze een groter aantal taken kunnen automatiseren, waarbij minder menselijke input nodig is en de productiviteit wordt verhoogd.
• Meer gepersonaliseerde ervaringen: algoritmen voor machinaal leren zullen de capaciteit hebben om enorme hoeveelheden gegevens te beoordelen en te gebruiken om sterk geïndividualiseerde ervaringen te leveren, zoals gepersonaliseerde suggesties en advertenties.
• Verbeterd beoordelingsvermogen: naarmate algoritmen voor machine learning beter worden in het maken van gecompliceerde beoordelingen en voorspellingen, zullen tal van bedrijven profiteren van nauwkeurigere en efficiëntere besluitvorming.
• Ethische vooruitgang op het gebied van AI: naarmate machine learning steeds gebruikelijker wordt, zal er steeds meer nadruk komen te liggen op het ethisch en verantwoord ontwikkelen en gebruiken ervan, met de nadruk op het beschermen van privacy en het elimineren van vooroordelen bij de besluitvorming.
• Interdisciplinaire samenwerking: Machine learning zal steeds vaker worden gebruikt in samenwerking met andere gebieden, zoals neurowetenschappen en biologie, om nieuwe ontdekkingen en vorderingen op die gebieden te stimuleren.

Al met al is de toekomst van machine learning veelbelovend en zal de komende jaren naar verwachting een breed scala van industrieën blijven transformeren, van financiën tot gezondheidszorg.