Kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en deep learning worden steeds vaker gebruikt in onze wereld. Ze zijn vanuit het domein van technologiespecialisten in ons dagelijks leven terechtgekomen via tools zoals tekstassistentie, gezichtsherkenningstechnologie en chatbots zoals ChatGPT. Deze technische vooruitgang heeft het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in branches, complexe problemen aan te pakken en de efficiëntie op alle gebieden van ons leven te verbeteren.
We hebben alleen maar de basis gezien van wat AI mogelijk maakt. Wat zou het betekenen om de kracht van AI te ontketenen en het potentieel van machine learning en deep learning volledig te omarmen?
Inzicht in kunstmatige intelligentie
Laten we eerst eens duidelijk maken wat we bedoelen met "kunstmatige intelligentie". Kunstmatige intelligentie, of AI, is het proces van het simuleren van menselijke intelligentie in computers of andere machines met het expliciete doel van computers die mensachtige taken autonoom uitvoeren. Deze taken omvatten alles van leren, redeneren, probleemoplossing en taalkennis; functies die historisch gezien menselijke intelligentie vereisen.
Kunstmatige intelligentiesystemen worden ontworpen en getraind naast enorme hoeveelheden data om te leren van patronen en aanbevelingen of beslissingen te nemen op basis van die informatie. Onder de paraplu van AI zijn er veel soorten en technieken waarmee computers taken die voorheen alleen door mensen werden uitgevoerd, effectief kunnen uitvoeren. Machine learning en deep learning zijn twee van de meest gebruikte AI-technieken en zijn essentieel voor het benutten van de kracht van AI.
Wat is machine learning?
Is machine learning hetzelfde als kunstmatige intelligentie? Het korte antwoord is ja. Machine learning, of ML, is een subset van AI die gegevens en algoritmen gebruikt om menselijke activiteit te imiteren en voorspellingen en aanbevelingen te doen op basis van dat nagebootste menselijk gedrag.
Soorten machine learning
Er zijn vier belangrijke technieken die machine learning gebruikt om algoritmen te trainen en menselijk gedrag het beste te simuleren. Deze technieken omvatten:
Begeleid leren:
Begeleid leren traint een algoritme op basis van een gelabelde dataset, waarbij elk datapunt is gekoppeld aan een correct label of resultaat. Door een juist antwoord te hebben, leert het algoritme invoerfuncties in kaart te brengen die overeenkomen met uitvoerlabels. Zodra het algoritme begrijpt hoe de gecontroleerde data moeten worden gesorteerd, kan het voorspellingen doen over nieuwe, ongeziene data.
Voorbeelden van AI en begeleid leren zijn fraudedetectie, spamdetectie, spraakherkenning en medische diagnose.
2. Onbeheerd leren:
Onbeheerd leren traint een algoritme op basis van ongelabelde datasets, wat betekent dat het doel van het algoritme is om patronen, structuren of relaties binnen de data te identificeren. Onbeheerd leren leidt doorgaans tot clustering, waarbij vergelijkbare datapunten worden gegroepeerd, of dimensionaliteitsreductie, waarbij gegevens worden vereenvoudigd en georganiseerd op basis van de essentiële kenmerken ervan.
Voorbeelden van onbeheerd leren zijn onder meer detectie van afwijkingen, aanbevelingsdiensten en voorspellende modellering.
3. Semi-begeleid leren:
Semi-begeleid leren is in wezen een combinatie van begeleid leren en onbeheerd leren. Semi-begeleid leren gebruikt zowel gelabelde als niet-gelabelde data om de prestaties en het voorspellende vermogen van het model te verbeteren.
Voorbeelden van semi-begeleid leren zijn tekstclassificatie, medische beeldanalyse en situaties waarin het verkrijgen van een volledig gelabelde dataset te tijdrovend of duur is.
4. Reinforcement leren:
Reinforcement leren leert een algoritme door de omgeving te controleren waarmee het model communiceert. Het algoritme wordt onderwezen via een wortel- en stokbenadering, waarbij gewenst gedrag wordt beloond en onjuiste acties worden bestraft om optimale strategieën en beslissingen te trainen.
Reinforcement leren wordt vaak gebruikt in robotica, het trainen van autonome systemen en het ontwikkelen van gepersonaliseerde behandelplannen.
Deze vier technieken bieden een basis van waaruit modellen worden gebouwd om sterke voorspellingen en beslissingen te nemen op basis van gegevens. Bepalen welke techniek moet worden gebruikt, hangt af van het probleem, de mogelijkheid om toegang te krijgen tot gegevens en het gewenste resultaat.
Toepassingen van machine learning:
Machine learning wordt veel gebruikt in verschillende sectoren om de efficiëntie te maximaliseren en ervaringen voor consumenten te personaliseren. Het wordt gebruikt door bedrijven zoals Facebook, Google en Uber om hun producten en diensten te verbeteren. Andere branches en toepassingen zijn:
Gezondheidszorg: ML helpt bij het diagnosticeren van ziekten, het ontwikkelen van nieuwe behandelingen en geneesmiddelen en het voorspellen van patiëntresultaten.
Financiën: ML wordt gebruikt bij fraudedetectie en risicobeoordeling en speelt een steeds relevantere rol bij algoritmisch handelen.
Consumentenervaring: steeds meer bedrijven wenden zich tot ML om consumenten beter te begrijpen en de klantenbinding te vergroten door middel van gepersonaliseerde winkelervaringen en productaanbevelingen.
Productie: ML helpt productieprocessen te optimaliseren door middel van voorspellend onderhoud, detectie van afwijkingen en kwaliteitscontrolepraktijken.
Marketing: ML optimaliseert marketingbeslissingen door middel van voorspellende analyse, klantsegmentatie en targeting, en de personalisatie van productaanbevelingen en marketingcampagnes.
Kortom, het vermogen van machine learning om grote hoeveelheden gegevens te verwerken en die datasets om te zetten in nauwkeurige algoritmen om resultaten te voorspellen, maakt het een waardevol hulpmiddel voor het optimaliseren van organisatorische inspanningen. Door gebruik te maken van de capaciteiten van ML kunnen bedrijven in verschillende sectoren sterkere beslissingen nemen en betere bedrijfsresultaten behalen.
Wat is deep learning?
Is deep learning kunstmatige intelligentie? Nogmaals, het korte antwoord is ja. Deep learning is een subveld van machine learning op basis van kunstmatige neurale netwerken waarin meerdere verwerkingslagen worden gebruikt om functies op een hoger niveau progressief uit gegevens te extraheren. Deep learning-modellen kunnen complexe patronen herkennen en uitblinken in taken zoals beeld- en spraakherkenning, taalverwerking en generatieve taken.
Soorten deep learning-architecturen
Deep learning-modellen zijn afhankelijke gelaagde architecturen waardoor gegevens worden getransformeerd. Deze modellen bestaan uit een invoerlaag, een of meer verborgen lagen en een uitvoerlaag. Elke laag bevat onderling verbonden knooppunten (neurons) die gegevens verwerken en transformeren. Leren gebeurt door het aanpassen van de gewichten en vooroordelen van deze knooppunten om het verschil tussen de voorspellingen van het model en de werkelijke resultaten te minimaliseren.
De "diepe leerarchitectuur" is dus het neurale netwerk van het model, ontworpen om specifieke taken en datatypen aan te pakken. Deep learning-architecturen worden vaak ingedeeld in begeleid leren en onbeheerd leren en worden van daaruit onderverdeeld in tal van andere structuren. Enkele van de meest opvallende architecturen zijn:
Convolutionele neurale netwerken (CNN): zijn ontworpen voor visuele gegevensverwerking. CNN's gebruiken convolutionele lagen om hiërarchische kenmerken van afbeeldingen te leren. Ze zijn belangrijk voor beeldclassificatie, beeldsegmentatie of objectdetectie.
Recurrente neurale netwerken (RNN's): zijn een fundamentele deep learning netwerkarchitectuur. De focus ligt op sequentiële data, aangezien deze een geheugen bijhouden van eerdere invoer. RNN's worden vaak gebruikt voor tijdreeksanalyse, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning.
Lange kortetermijngeheugen (LSTM): netwerken zijn een soort RNN dat het probleem van de verdwijnende gradiënt aanpakt en zijn goed uitgerust om afhankelijkheden op lange termijn in sequenties vast te leggen.
Gated recurrent unit (GRU): is ook een type RNN dat is ontworpen om sequentiële patronen vast te leggen en tegelijkertijd een eenvoudigere structuur te hebben.
Dit zijn slechts een paar van de vele beschikbare deep learning-architecturen. Natuurlijk evolueert deep learning, net als alle AI, snel naarmate onderzoekers nieuwe architecturen ontwikkelen om de prestaties binnen verschillende domeinen te verbeteren.
Toepassingen van deep learning:
Deep learning wordt in alle sectoren omarmd en heeft ons dagelijks leven getransformeerd door producten zoals zelfrijdende auto's en virtuele assistentes zoals Alexa en Siri. Enkele van de meest voorkomende toepassingen zijn:
Autonome systemen: deep learning is wat veel autonome systemen mogelijk maakt, zoals zelfrijdende auto's, drones en robotica. Dankzij de technologie kunnen deze systemen hun omgevingen waarnemen en navigeren.
Entertainment: deep learning blijft zich ontwikkelen in creatieve sectoren en genereert kunst, muziek en visuele effecten.
Beeld- en videoanalyse: is een gebied waar deep learning domineert. Van beeldclassificatie en video-analyse tot gezichtsherkenning, er worden deep learning-methodes toegepast.
Natuurlijke taalverwerking (NPL): ontwikkelt zich snel door middel van deep learning-modellen die vertaling, taalgeneratie, sentimentanalyse en chatbots ondersteunen.
Het vermogen van deep learning om ingewikkelde patronen uit data te leren, breidt uit wat mogelijk is voor nieuwe technologieën en wetenschappelijke vooruitgang.
Kunstmatige intelligentie versus machine learning versus deep learning
Kunstmatige intelligentie, machine learning en deep learning zijn gerelateerde concepten, maar met specifieke definities en toepassingsgebieden:
Kunstmatige intelligentie is het bredere concept van het creëren van machines of systemen die taken kunnen uitvoeren die voorheen alleen door mensen werden gedaan.
Machine learning is een subset van AI die zich specifiek richt op de ontwikkeling van algoritmen en modellen waarmee computers kunnen leren van datasets en hun prestaties in de loop van de tijd kunnen verbeteren.
Deep learning is een subset van machine learning die meerlaagse modellen gebruikt om grote hoeveelheden data te verwerken, te transformeren en ervan te leren.
Ontketen het potentieel van kunstmatige intelligentie
Machine learning en deep learning hebben onmiskenbaar een transformerende impact op het gebied van kunstmatige intelligentie. Deze geavanceerde technieken hebben een revolutie teweeggebracht in de mogelijkheden van AI-systemen; machine learning en deep learning hebben organisaties in staat gesteld complexe problemen aan te pakken die voorheen buiten het bereik van mensen of machines werden beschouwd. We zijn goed op weg naar een toekomst waarin intelligente machines een belangrijke rol spelen in alle sectoren en in alle aspecten van het menselijk leven.
Of het nu gaat om machine learning of deep learning, het is onmiskenbaar dat kunstmatige intelligentie de toekomst is voor organisaties in verschillende sectoren. Het verkrijgen van een basisbegrip van de concepten is nuttig voor alle technische professionals en dieper ingaan op deze concepten zal zeker nuttig zijn omdat bedrijven steeds meer in deze technologieën investeren.
Als je geïnteresseerd bent in het onderwerp om je tech carrière van de grond te krijgen, ben je op de juiste plek. Ironhack biedt bootcamps met betrekking tot data science die je voorbereiden om vol vertrouwen het veld in te gaan. Je studeert niet alleen samen met de beste tech professionals, maar je leert ook de basisprincipes van machine learning - iets dat uniek is voor Ironhack, waardoor ons bootcamp de "Intelligent Award: Best for Machine Training" kreeg. Laten we eens kijken.
