Machine Learning

Machine learning is een methode voor gegevensanalyse die het bouwen van analytische modellen automatiseert. Het is een tak van kunstmatige intelligentie die gebaseerd is op het idee dat systemen kunnen leren van data, patronen kunnen identificeren en beslissingen kunnen nemen met minimale menselijke tussenkomst.

Vanwege nieuwe computertechnologieën is machine learning tegenwoordig niet zoals machine learning uit het verleden. Het is ontstaan ​​uit patroonherkenning en de theorie dat computers kunnen leren zonder te zijn geprogrammeerd om specifieke taken uit te voeren; onderzoekers die geïnteresseerd waren in kunstmatige intelligentie wilden zien of computers konden leren van data. Het iteratieve aspect van machine learning is belangrijk omdat modellen zich onafhankelijk kunnen aanpassen wanneer ze worden blootgesteld aan nieuwe gegevens. Ze leren van eerdere berekeningen om betrouwbare, herhaalbare beslissingen en resultaten te produceren. Het is een wetenschap die niet nieuw is, maar wel een die een nieuwe impuls heeft gekregen.
Hoewel veel algoritmen voor machine learning al heel lang bestaan, is de mogelijkheid om complexe wiskundige berekeningen automatisch toe te passen op big data – steeds opnieuw, sneller en sneller – een recente ontwikkeling. Hier zijn een paar veel gepubliceerde voorbeelden van machine learning-toepassingen die u misschien kent:

De zwaar gehypte, zelfrijdende Google-auto? De essentie van machine learning.
Online aanbevelingsaanbiedingen zoals die van Amazon en Netflix? Machine learning-toepassingen voor het dagelijks leven.
Weten wat klanten over u zeggen op Twitter? Machine learning gecombineerd met het maken van taalregels.
Fraude detectie? Een van de meer voor de hand liggende, belangrijke toepassingen in onze wereld van vandaag.

Machine Learning