Je hebt er vast wel over gehoord, maar misschien weet je niet helemaal zeker wat het is. Of je kent het concept, maar je wilt exact weten wat je kunt doen met een carrière in machine learning. We bespreken deze twijfels en nog veel meer in het onderstaande artikel.
Wat is machine learning?
Machine learning is een onderdeel van de computerwetenschap dat zich toelegt op het trainen van computers om te leren voorspellingen te doen zonder expliciet daarvoor geprogrammeerd te zijn. In plaats van vertrouwen op statische instructies (denk aan enorme 'if-else' bomen), nemen machine learning-algoritmes enorme hoeveelheden trainingsdata in zich op en analyseren en interpreteren deze om modellen te bouwen die kunnen worden gebruikt om voorspellingen te doen.
Zelfs al begin je nog maar net met machine learning, we weten zeker dat je er wel eens over gehoord hebt. Laten we een tipje van de sluier oplichten door eerst een aantal van de meestgestelde vragen over machine learning te beantwoorden.
Is machine learning hetzelfde als kunstmatige intelligentie?
De termen "machine learning" en "kunstmatige intelligentie" worden soms uitwisselbaar gebruikt, maar ze betekenen niet hetzelfde:
AI is een onderdeel van computerwetenschap dat de simulatie van menselijke intelligentie op een groot aantal manieren behelst: natuurlijke taalverwerking (ChatGPT), computervisie (Google Lens) en robotica (Boston Dynamics).
Machine learning is echter een methode van AI die zich richt op algoritmes die proberen computers in staat te stellen zowel te leren van data als hun prestaties in de loop van de tijd te verbeteren.
Machine learning in vergelijking met deep learning; zijn ze hetzelfde?
Nee, machine learning en deep learning zijn niet hetzelfde! Deep learning is een subset van machine learning dat zich focust op het creëren van modellen met behulp van meerlagige neurale netwerken. Wat dat precies zijn, bespreken we hier niet, maar je kunt het zien als een heel complex algoritme dat veel data en computationele bronnen vereist om te trainen.
Heb ik ervaring in web development nodig om in machine learning te kunnen werken?
Nee. De meeste mensen die werken in machine learning hebben geen ervaring in web development. Machine learning gaat over het ontwikkelen en gebruiken van algoritmes om modellen te produceren die beslissingen kunnen nemen en uitkomsten kunnen voorspellen. Behalve het feit dat zowel webdevelopers als machine learning engineers code schrijven, hebben de twee weinig gemeen.
Moet ik data science of machine learning studeren?
Dat hangt allemaal af van wat je wilt doen. Data science is de toepassing van statistische en wetenschappelijke methodes om inzichten te krijgen uit data; en je kunt zeker machine learning gebruiken om dat te bereiken. Aan de andere kant gaat het bij machine learning meer over technieken die computers in staat stellen om voorspellingen te doen.
Als je geïnteresseerd bent in praktische toepassingen, kies dan voor data science; als je meer geïnteresseerd bent in theorie, ga dan machine learning studeren.
Laten we, nu we machine learning hebben gedefinieerd en een aantal van jullie prangende vragen hebben beantwoord, er eens wat dieper op ingaan en ontdekken hoe machine learning van invloed is op ons dagelijkse leven.
Real-life toepassingen van machine learning
Hoewel machine learning van nature theoretisch is, worden er vandaag de dag duizenden echte, praktische toepassingen voor machine learning-modellen gebruikt. We hebben al eerder een aantal bedrijven en producten genoemd die machine learning gebruiken: OpenAI’s ChatGPT, Google Lens en Boston Dynamics. Maar deze bedrijven en producten zijn geen uitzonderingen; machine learning-technieken kunnen overal worden toegepast, zoals:
Gezondheidszorg: dit is een echte, menselijke impact. Machine learning wordt gebruikt voor het diagnosticeren van patiënten, het ontdekken van nieuwe medicijnen, het voorspellen van de uitkomsten voor patiënten en het verbeteren van behandelplannen; hiermee worden miljoenen mensen geholpen.
Financiën: dit is het toppunt van big data! We hebben gezien dat machine learning wordt gebruikt voor algoritmisch handelen, fraudedetectie, risicobeoordelingen en (omstreden) kredietwaardigheid.
Transport: hier is grafentheorie aan het werk. Machine learning-algoritmes gedijen bij het oplossen van problemen met betrekking tot route-optimalisatie, voorspellen van vraag en (je raadt het al) autonoom rijden.
Landbouw: dit gaat niet alleen over het verbouwen van gewassen! Hoewel machine learning kan helpen bij het voorspellen van gewassenopbrengsten, zijn er belangrijke vooruitgangen geboekt bij het optimaliseren van middelentoewijzing, het detecteren van ziektes in planten en vee en zelfs het genetisch engineeren van nieuwere, betere gewassen.
Stedenbouw: steden gebruiken machine learning om te begrijpen hoe steden groeien en om juiste stedenbouw uit te voeren.
Verkoop: veel bedrijven gebruiken machine learning voor verkoopdoeleinden; bijvoorbeeld autobedrijven gebruiken machine learning om te begrijpen hoe kopers zich in de toekomst zullen gedragen.
Streamingsdiensten: muziekbedrijven en streamingsplatformen bouwen geavanceerde modellen om de klantervaring persoonlijk te maken om te kunnen voldoen aan wensen en behoeftes.
Werken in machine learning
Hebben we je ervan overtuigd dat machine learning het beste pad in tech is voor jou? Dat is fantastisch! Het lijkt complex, en je hebt gelijk: dat is het. Maar er zijn veel banen waarbij een achtergrond in machine learning nuttig is.
Banen in machine learning
Veel mensen hebben vooroordelen als het gaat om wat je kunt doen met een diploma of bootcamp op het gebied van machine learning. Hoewel machine learning over het algemeen theoretisch is, zit je echt niet je hele leven vast aan het uitvoeren van onderzoeken. Er zijn voldoende goed betalende, praktische functies waaraan je kunt beginnen met een diploma voor machine learning op zak. Laten we ze eens bekijken:
Machine Learning Engineer: dat had je niet verwacht, hè! Het woord engineer impliceert praktisch en machine learning-engineers ontwikkelen en gebruiken machine learning-modellen om verschillende coole en interessante taken uit te voeren.
Data Scientist: data scientists voeren vaak verklarende data analyses uit of testen hypotheses. Patroonherkenning en machine learning gaan hand in hand. Daardoor kunnen data scientists machine learning-tools gebruiken om complexe data sets te analyseren, patronen te identificeren en vervolgens uitkomsten zoveel sneller te voorspellen dan ze anders zouden kunnen.
AI Architect: hoewel de functie weliswaar technisch is, nemen architecten ook een quasi-management rol op zich. Ze ontwerpen en ontwikkelen algemene strategieën en infrastructuur voor het implementeren van machine learning-oplossingen voor een organisatie.
AI Ethicist: dit is een kruispunt tussen machine learning en filosofie. AI ethicists zijn verantwoordelijk voor het oppakken van kwesties met betrekking tot eerlijkheid, vooringenomenheid en transparantie in AI-systemen.
En dat zijn niet de enige mogelijke functies! Machine learning-consultants, data engineers en research engineers gebruiken allemaal machine learning-vaardigheden op een regelmatige basis. Wij denken dat in de toekomst vrijwel elke functie in elke branche gebruikmaakt van machine learning-tools (zoals software engineers die github copilot gebruiken) of tools creëren met behulp van machine learning en daarom zijn machine learning-vaardigheden wereldwijd zo zeer gewild door managers.
Hoe kun je beginnen met machine learning
Er zijn zo veel manieren om met machine learning te beginnen. Verschillende mensen geven de voorkeur aan verschillende manieren van leren, dus hieronder vier manieren waarop we denken dat je een fundamentele kennis van machine learning kunt krijgen of zelfs machine learning kunt leren:
Boeken: voor degenen van ons die het beste kunnen leren door te lezen, zijn er meer dan voldoende bronnen beschikbaar. De twee boeken die wij kunnen aanbevelen voor hen die net over machine learning leren, zijn Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow van Aurelien Geron en Machine Learning for Absolute Beginners van Oliver Theobald.
Online communities: zoals altijd is er een Reddit community voor datgene wat we nodig hebben. Probeer lid te worden en deel te nemen aan r/MachineLearning en r/LearnMachineLearning. Een snelle zoekopdracht online kan je ook in contact brengen met gelijkgestemden die aan het begin staan van hun machine learning-reis.
Bootcamps: Er is geen beter manier om te leren dan in een veilige, gestructureerde omgeving. Ironhack biedt opwindende bootcamps voor allerlei functies binnen de tech. Versterk je leren en geef je carrière een voorsprong met een Ironhack bootcamp.
YouTube: volop bezig met je leerreis en zit je vast op een specifiek probleem? YouTube en andere online video's kunnen je visueel helpen een probleem op te lossen of je kennis te vergroten en problemen te delen met de community.
Is machine learning iets voor mij?
Mooi, we hebben je interesse gewekt! Dat verbaast ons niets, machine learning is ongelofelijk interessant en heeft vrijwel oneindig potentieel. Wat wil je nog meer?! Als je antwoord ja is op de volgende vragen, is machine learning misschien wel jouw volgende carrièrestap:
il je leren over statistieken, coding en nieuwe technologieën?
Ben je nieuwsgierig, creatief en wil je nieuwe manieren vinden om je problemen op te lossen?
Pak je nieuwe concepten snel op en ben je gepassioneerd over het werk dat je doet?
Houd je van data en wil je het gebruiken om antwoorden te krijgen?
Je hebt gewoon ja geantwoord op alle vragen, toch? Dat dachten we wel! En je hebt geluk: bij Ironhack brengen we onze nieuwste bootcamp Machine Learning uit, zodat jouw dromen werkelijkheid kunnen worden en je de volgende geweldige machine learning-professional kunt worden. Bekijk ons cursusaanbod vandaag nog en twijfel niet langer. Dit is jouw tijd om te shinen.
