Enable

Vlotte start met data

Build

Oplossingen op maat

Optimize

Optimaal rendement

Contact

Inleiding tot machine learning

Wat is machine learning?

Machine learning: een revolutie in de wereld van computers

In de afgelopen decennia hebben computers enorme veranderingen ondergaan en zijn ze geëvolueerd van simpele rekenmachines tot krachtige machines die in staat zijn om complexe taken uit te voeren en zelfs menselijke intelligentie te benaderen. Dit is mede mogelijk gemaakt door de ontwikkeling van Machine Learning, een technologie die de manier waarop computers werken heeft veranderd en ons heeft geleid naar een nieuwe wereld van mogelijkheden.

Machine Learning is een subveld van Artificial Intelligence (AI) en betekent letterlijk ‘machinaal leren’. Het is een benadering van het ontwikkelen van computerprogramma’s die in staat zijn om patronen te herkennen en zichzelf te verbeteren door middel van herhaling en feedback. Het stelt computers in staat om te leren en te evolueren zonder expliciet te worden geprogrammeerd voor elke mogelijke situatie.

Machine Learning wordt toegepast in verschillende domeinen zoals spraakherkenning, beeldherkenning, voorspellende analyses en zelfs de ontwikkeling van autonome voertuigen. Het is van cruciaal belang in veel industrieën zoals de gezondheidszorg, financiën, marketing, en meer. Het wordt ook gebruikt om complexe problemen op te lossen, zoals het voorspellen van aardbevingen, het detecteren van fraude of het verbeteren van de efficiëntie van energieopwekking.

Supervised en unsupervised learning

Een belangrijk onderdeel van Machine Learning is het gebruik van algoritmes en statistische modellen om gegevens te analyseren en patronen te ontdekken. Dit gebeurt door middel van twee soorten leren: supervised en unsupervised learning.

Bij supervised learning wordt een computer getraind op basis van vooraf gedefinieerde datasets die gelabeld zijn met de juiste uitkomsten. Het algoritme leert door voorbeelden te analyseren en patronen te ontdekken om voorspellingen te doen over nieuwe, onbekende gegevens. Bij unsupervised learning worden datasets gebruikt waarbij de uitkomst niet vooraf is gedefinieerd. Het algoritme identificeert patronen in de gegevens en groepeert deze in clusters. Dit soort leren kan worden gebruikt om nieuwe inzichten te ontdekken die anders moeilijk te vinden zijn.

Supervised en unsupervised learning

Hoe werkt machine learning?

  • Verzamelen van gegevens: Het proces begint met het verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen, zoals sensoren, databases of webpagina’s. De kwaliteit en hoeveelheid van de gegevens zijn van groot belang bij het ontwikkelen van effectieve ML-modellen.
  • Data Preprocessing: Voordat gegevens worden geanalyseerd, moeten ze worden voorbereid voor gebruik in het ML-model. Dit kan omvatten het reinigen van de gegevens, het normaliseren van de waarden en het omzetten van gegevens in een formaat dat geschikt is voor analyse.
  • Analyse van gegevens: Het analyseren van gegevens is een belangrijke stap in het ML-proces. Hierbij worden patronen en trends in de gegevens geïdentificeerd en geëxtraheerd. Dit kan worden gedaan met behulp van verschillende technieken, zoals clustering, classificatie of regressie.
  • Modelleren van de gegevens: Na de analyse van de gegevens moeten deze worden gemodelleerd. Het model beschrijft de relatie tussen de gegevens en de resultaten die het ML-model probeert te voorspellen. Het gekozen model hangt af van het type gegevens en de vraag die men wil beantwoorden.
  • Trainen van het model: Het trainen van het model is een van de belangrijkste stappen in het ML-proces. Het doel is om het model te leren de juiste resultaten te voorspellen op basis van de gegevens die zijn geanalyseerd en gemodelleerd. Dit wordt gedaan door het model te voeden met een set van vooraf gelabelde gegevens en het te laten aanpassen aan de patronen in de gegevens.
  • Valideren van het model: Na het trainen van het model moet het worden gevalideerd om te bepalen of het nauwkeurig genoeg is om effectief te zijn in het voorspellen van resultaten op nieuwe gegevens. Dit wordt gedaan door het model te testen met een andere set gegevens die niet is gebruikt tijdens het trainen.
  • Inzetten van het model: Als het model is gevalideerd en getest, kan het worden ingezet om voorspellingen te doen op nieuwe gegevens. Het model kan bijvoorbeeld worden gebruikt om de vraag te voorspellen naar een bepaald product of om fraude te detecteren in financiële transacties.

Machine learning voor beginners

      • Leer de basisprincipes van Machine Learning: Voordat je begint met het ontwikkelen van ML-modellen, is het belangrijk om de basisprincipes van ML te begrijpen. Dit omvat onderwerpen als supervised learning, unsupervised learning, data preprocessing, model selectie en evaluatie. Er zijn verschillende online cursussen, boeken en tutorials beschikbaar om je hierbij te helpen, zoals de cursus ‘Machine Learning’ op Coursera of het boek ‘Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow’.
      • Kies een programmeertaal en framework: Voor het ontwikkelen van ML-modellen zijn verschillende programmeertalen en frameworks beschikbaar, zoals Python, R, TensorFlow, Keras en PyTorch. Kies een taal en framework die passen bij je doelen en vaardigheden en begin te experimenteren.
      • Verzamel gegevens: Het ontwikkelen van ML-modellen vereist grote hoeveelheden gegevens. Verzamel gegevens die relevant zijn voor het probleem dat je wilt oplossen en zorg ervoor dat deze van goede kwaliteit zijn. Gebruik openbare datasets zoals de MNIST dataset voor beeldherkenning of de Iris dataset voor classificatieproblemen om te oefenen.
      • Data Preprocessing: De kwaliteit van je gegevens is cruciaal voor de prestaties van het ML-model. Verwijder onnodige gegevens, vul ontbrekende gegevens aan en normaliseer de gegevens zodat deze uniform zijn.
      • Selecteer een model en train het: Kies een ML-model dat past bij het probleem dat je wilt oplossen. Begin met een eenvoudig model en breid het uit naarmate je ervaring groeit. Train het model met de gegevens die je hebt verzameld en geanalyseerd.
      • Evalueer het model: Nadat je het model hebt getraind, moet je de prestaties ervan evalueren. Gebruik testgegevens om de prestaties van het model te beoordelen en de nauwkeurigheid te meten.
      • Verbeter het model: Na de evaluatie moet je het model aanpassen en optimaliseren om de prestaties te verbeteren. Dit omvat het fine-tunen van de parameters, het toevoegen van nieuwe features of het gebruik van een ander model.
      • Implementeer het model: Zodra je tevreden bent met de prestaties van het model, kun je het inzetten om voorspellingen te doen op nieuwe gegevens. Je kunt bijvoorbeeld een API bouwen om het model te integreren in een webapplicatie.

 

Use case machine learning

Interessante use cases waar machine learning gebruikt wordt

  • Fraud Detection: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt om frauduleuze transacties te detecteren in verschillende sectoren, zoals de financiële sector en de detailhandel. Deze algoritmen kunnen helpen bij het opsporen van patronen die duiden op fraude en het identificeren van verdachte transacties in real-time.
  • Predictive Maintenance: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt voor het voorspellen van storingen en het uitvoeren van preventief onderhoud in de productie- en transportsectoren. Dit kan helpen om uitvaltijden te minimaliseren en de levensduur van apparatuur te verlengen.
  • Personalized Marketing: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt om gepersonaliseerde marketing- en aanbevelingscampagnes te maken voor klanten in de detailhandel. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van de interesses van klanten en het maken van aanbevelingen voor producten en diensten op basis van hun eerdere aankopen en gedrag.
  • Image Recognition: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt voor beeldherkenning en -classificatie in verschillende sectoren, zoals gezondheidszorg, beveiliging en transport. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van afwijkingen, verdachte voorwerpen of personen en het verbeteren van de diagnose van ziekten.
  • Speech Recognition: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt voor spraakherkenning in verschillende sectoren, zoals de gezondheidszorg, beveiliging en klantenservice. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van spraakpatronen en -kenmerken om diagnoses te stellen of klantvragen te beantwoorden.
  • Autonomous Vehicles: ML-algoritmen worden gebruikt in autonome voertuigen voor objectdetectie, routeplanning en besluitvorming. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van objecten en obstakels op de weg en bij het nemen van beslissingen over snelheid en richting.

Voor- en nadelen van machine learning

Voorbeelden van machine learning

  • Efficiëntie: ML-modellen kunnen repetitieve taken automatiseren en optimaliseren, wat de efficiëntie van bedrijfsprocessen verbetert. Hierdoor kunnen bedrijven tijd en middelen besparen en hun productiviteit verhogen.
  • Nauwkeurigheid: ML-modellen kunnen gegevens analyseren en patronen ontdekken die anders moeilijk te vinden zijn. Dit leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en beslissingen, wat bedrijven helpt om hun activiteiten te verbeteren en hun klanten beter van dienst te zijn
  • Kostenbesparing: Door het automatiseren van taken en het verbeteren van de efficiëntie, kan ML leiden tot kostenbesparingen voor bedrijven. Dit kan bijvoorbeeld gebeuren door het verminderen van menselijke fouten of het optimaliseren van de toeleveringsketen.
  • Personalisatie: ML kan worden gebruikt om gepersonaliseerde producten en diensten aan te bieden aan klanten op basis van hun voorkeuren en gedrag. Dit kan helpen om klanttevredenheid en loyaliteit te verbeteren
  • Snellere besluitvorming: ML-modellen kunnen grote hoeveelheden gegevens verwerken en analyseren in realtime, waardoor bedrijven sneller beslissingen kunnen nemen op basis van actuele informatie.
  • Voorspellend vermogen: Door het gebruik van ML kunnen bedrijven trends en patronen in gegevens ontdekken en voorspellingen doen over toekomstige gebeurtenissen. Dit kan helpen bij het identificeren van potentiële problemen en het nemen van proactieve maatregelen om ze te voorkomen.
  • Veiligheid: ML kan worden gebruikt om fraude, hacking en andere bedreigingen voor de veiligheid van bedrijven te detecteren en te voorkomen. Dit kan de veiligheid van gegevens en systemen verbeteren en de reputatie van bedrijven beschermen.

Nadelen van machine learning

  • Kwaliteit van gegevens: Het succes van ML is sterk afhankelijk van de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om het model te trainen. Als de gegevens onvolledig, verouderd of vooringenomen zijn, kunnen de resultaten van het model ook onnauwkeurig of vooringenomen zijn.
  • Algoritme-bias: ML-algoritmen zijn afhankelijk van de gegevens waarmee ze zijn getraind. Als de gegevens niet representatief zijn voor de werkelijkheid, kan dit leiden tot een algoritme-bias die een vertekend beeld geeft van de werkelijkheid. Bijvoorbeeld, een algoritme dat is getraind op gegevens uit een bepaalde regio, kan mogelijk niet van toepassing zijn op andere regio’s.
  • Hoge kosten en complexiteit: Het ontwikkelen van ML-modellen vereist vaak een hoge mate van expertise en investeringen in hardware, software en menselijke resources. Dit kan een belemmering vormen voor kleinere bedrijven en organisaties die beperkte middelen hebben
  • Beperkte interpretatie: De werking van sommige ML-modellen kan moeilijk te begrijpen zijn en het kan lastig zijn om de resultaten te interpreteren. Dit kan leiden tot problemen bij het nemen van beslissingen op basis van de resultaten van het model.
  • Privacy en ethische kwesties: Het gebruik van ML kan leiden tot privacy- en ethische kwesties, bijvoorbeeld in het geval van ongeautoriseerd gebruik van persoonlijke gegevens of het voortrekken van bepaalde groepen mensen. Dit kan schadelijk zijn voor de reputatie van een bedrijf en kan leiden tot juridische problemen.
  • Veiligheidsrisico’s: Het gebruik van ML kan ook veiligheidsrisico’s met zich meebrengen, zoals het risico van hacking, malware of andere cyberaanvallen die de integriteit van het model of de gegevens bedreigen.

Wanneer is Machine Learning interessant?

  • Patronen te ontdekken: ML kan worden gebruikt om patronen en trends in gegevens te ontdekken die anders moeilijk te identificeren zouden zijn. Hierdoor kunnen bedrijven betere beslissingen nemen op basis van de resultaten van het model.
  • Voorspellingen te doen: ML kan worden gebruikt om voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen, zoals de vraag naar bepaalde producten, het gedrag van klanten of de prestaties van het bedrijf.
  • Efficiëntie te verbeteren: ML kan worden gebruikt om repetitieve taken te automatiseren en te optimaliseren, waardoor bedrijven hun productiviteit kunnen verhogen en kosten kunnen besparen.
  • Personalisatie te bieden: ML kan worden gebruikt om gepersonaliseerde producten en diensten aan te bieden op basis van de voorkeuren en het gedrag van de klant.
  • Fraude te detecteren: ML kan worden gebruikt om frauduleuze activiteiten te detecteren en te voorkomen, zoals creditcardfraude of identiteitsdiefstal.
  • Gezondheidszorg te verbeteren: ML kan worden gebruikt in de gezondheidszorg om ziekten te diagnosticeren, behandelingen te ontwikkelen en gepersonaliseerde zorg te bieden.

Standaarden binnen machine learning

  • Cross-industry standard process for data mining (CRISP-DM): Dit is een procesmodel dat wordt gebruikt om ML-projecten te plannen, uit te voeren en te beheren. Het model bestaat uit zes fasen: business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation en deployment.
  • The Open Neural Network Exchange (ONNX): Dit is een open formaat voor het delen van ML-modellen tussen verschillende frameworks en platformen. Het formaat maakt het mogelijk om modellen te trainen in één framework en te gebruiken in een ander framework of op een ander platform.
  • The Machine Learning Interpretability (MLI) Standards: Deze standaarden worden gebruikt om de interpretatie en uitleg van ML-modellen te verbeteren. Het omvat methoden en technieken voor het begrijpen van de besluitvorming van ML-modellen en het identificeren van de belangrijkste kenmerken die bijdragen aan de voorspellingen van het model.
  • The Precision Medicine Initiative (PMI): Deze standaarden worden gebruikt in de gezondheidszorg om gepersonaliseerde geneeskunde te bevorderen. Het omvat richtlijnen voor het verzamelen, analyseren en delen van genetische en klinische gegevens om de diagnose en behandeling van ziekten te verbeteren.
  • The Responsible AI Development (RAID) Framework: Deze standaarden worden gebruikt om de ontwikkeling van AI en ML te bevorderen met een focus op ethiek, privacy en transparantie. Het omvat richtlijnen voor het ontwikkelen en implementeren van verantwoordelijke AI-modellen en het minimaliseren van de risico’s van AI-gebaseerde besluitvorming.

Technologieën, programmeertalen of tools die gebruikt worden bij Machine Learning

Python

Python is een populaire programmeertaal voor ML en wordt gebruikt voor het ontwikkelen van ML-modellen, het uitvoeren van gegevensanalyse en het bouwen van deep learning-modellen. Populaire Python-bibliotheken voor ML zijn onder meer NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Keras en PyTorch

R

R is een andere programmeertaal die vaak wordt gebruikt voor gegevensanalyse en ML-modellering. Het biedt een breed scala aan statistische en ML-bibliotheken, waaronder dplyr, ggplot2, caret en randomForest.

Tensor flow

TensorFlow is een open-source ML-bibliotheek die is ontwikkeld door Google en wordt gebruikt voor het ontwikkelen van deep learning-modellen. Het biedt een breed scala aan tools en bibliotheken voor het bouwen, trainen en evalueren van modellen.

Keras

Keras is een ML-bibliotheek die is ontwikkeld als een interface bovenop TensorFlow. Het biedt een eenvoudig te gebruiken API voor het bouwen van deep learning-modellen.

Apache Spark

Apache Spark is een open-source big data-framework dat kan worden gebruikt voor ML, onder andere om grote datasets te verwerken en modellen te trainen. Het biedt een scala aan ML-algoritmen en kan worden geïntegreerd met andere ML-bibliotheken en frameworks.

Scikit-learn

Scikit-learn is een populaire ML-bibliotheek voor Python en biedt een breed scala aan ML-algoritmen voor classificatie, regressie, clustering en dimensionaliteit reductie.

Amazon Web Services (AWS)

AWS biedt een scala aan cloud-gebaseerde ML-services, waaronder Amazon SageMaker, Amazon Comprehend, en Amazon Rekognition, die bedrijven helpen om ML-modellen te ontwikkelen en te implementeren op schaal.

Microsoft Azure

Microsoft Azure biedt ook een scala aan cloud-gebaseerde ML-services, waaronder Azure Machine Learning en Azure Cognitive Services, die bedrijven helpen om ML-modellen te ontwikkelen, te implementeren en te beheren.

Machine learning automatisatie

  • Gegevensvoorbereiding: ML-modellen vereisen vaak grote hoeveelheden gegevens die moeten worden voorbereid en verwerkt voordat ze kunnen worden gebruikt om modellen te trainen. Automatisatie van dit proces kan helpen om de tijd en inspanning die nodig is om gegevens te verzamelen, te reinigen, te transformeren en te integreren in modellen te verminderen.
  • Feature Engineering: Feature engineering verwijst naar het proces van het selecteren en transformeren van de kenmerken van de gegevens die relevant zijn voor het model. Dit proces kan worden geautomatiseerd met behulp van geavanceerde algoritmen die automatisch kenmerken van gegevens identificeren en extraheren die nuttig kunnen zijn voor het model.
  • Model selectie: Model selectie omvat het kiezen van het juiste ML-algoritme dat het best geschikt is voor de gegeven taak en gegevens. Dit kan worden geautomatiseerd door gebruik te maken van geautomatiseerde modelselectie-algoritmen, die de prestaties van verschillende modellen vergelijken en het best presterende model aanbevelen
  • Hyperparameter Tuning: Hyperparameters zijn parameters die worden gebruikt om het ML-model af te stemmen op de gegeven taak en gegevens. Het afstemmen van deze parameters kan handmatig tijdrovend zijn, maar dit proces kan worden geautomatiseerd met behulp van technieken zoals Grid Search en Random Search.
  • Implementatie en monitoring: Het implementeren en monitoren van ML-modellen kan ook worden geautomatiseerd met behulp van geautomatiseerde modelimplementatie- en monitoringtools. Dit kan helpen om de tijd en moeite te verminderen die nodig is om modellen in productie te nemen en de prestaties en kwaliteit van de modellen te bewaken

Machine learning voorbeelden

Financiële sector

In de financiële sector wordt ML gebruikt voor fraudedetectie, kredietrisico-analyse, portfolio-optimalisatie, voorspelling van markttrends en het automatiseren van handelsbeslissingen.

Gezondheidszorg

In de gezondheidszorg wordt ML gebruikt voor het ontwikkelen van gepersonaliseerde geneeskunde, het voorspellen van ziekten en het verbeteren van diagnoses en behandelingen.

Retail

In de detailhandel wordt ML gebruikt voor aanbevelingssystemen, klantsegmentatie, prijsstelling en het voorspellen van de vraag naar producten.

Productie

In de productie wordt ML gebruikt voor kwaliteitscontrole, predictief onderhoud en procesoptimalisatie.

Transport

In de transportsector wordt ML gebruikt voor routeplanning, capaciteitsplanning, voorspelling van onderhoud en optimalisatie van logistieke processen.

 

Beveiliging

In de beveiligingssector wordt ML gebruikt voor gezichtsherkenning, objectdetectie, bewakingsanalyse en detectie van cyberaanvallen.

 

Natuurlijke hulpbronnen

In de sector van de natuurlijke hulpbronnen wordt ML gebruikt voor de ontdekking van nieuwe olie- en gasbronnen, het voorspellen van weerspatronen en het monitoren van ecosystemen.

Onderwijs

In het onderwijs wordt ML gebruikt voor gepersonaliseerd leren, evaluatie en voorspelling van studentprestaties en het verbeteren van het leren van talen.

 

Machine Learning vs Deep Learning

Machine Learning (ML) en Deep Learning (DL) zijn beide subvelden van Artificial Intelligence (AI), maar er zijn enkele belangrijke verschillen tussen de twee.

Machine Learning verwijst naar het proces van het bouwen van computersystemen die in staat zijn om te leren van gegevens en patronen te identificeren zonder expliciet geprogrammeerd te worden. ML-algoritmen worden meestal onderverdeeld in drie categorieën: supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning.

Deep Learning, aan de andere kant, is een subveld van ML dat zich richt op het bouwen van zeer complexe neurale netwerken. Deze neurale netwerken zijn gebaseerd op de structuur van het menselijke brein en bestaan uit meerdere lagen van neuronen die in staat zijn om zeer complexe taken uit te voeren, zoals beeld- en spraakherkenning.

Een belangrijk verschil tussen ML en DL is dat ML-algoritmen meestal afhankelijk zijn van handmatig ontworpen kenmerken (features) van gegevens, terwijl DL-algoritmen in staat zijn om automatisch kenmerken van gegevens te leren door het bouwen van hiërarchische representaties van gegevens in meerdere lagen van neuronen.

DL is ook vaak geschikt voor het werken met grote datasets, zoals afbeeldingen, spraak- of tekstgegevens. Dit komt doordat het bouwen van diepe neurale netwerken vaak meer rekenkracht vereist dan traditionele ML-algoritmen. DL kan ook worden gebruikt om zeer complexe taken uit te voeren, zoals natuurlijke taalverwerking, beeldherkenning en autonome voertuigen.

Machine learning use case

  • Fraud Detection: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt om frauduleuze transacties te detecteren in verschillende sectoren, zoals de financiële sector en de detailhandel. Deze algoritmen kunnen helpen bij het opsporen van patronen die duiden op fraude en het identificeren van verdachte transacties in real-time.
  • Predictive Maintenance: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt voor het voorspellen van storingen en het uitvoeren van preventief onderhoud in de productie- en transportsectoren. Dit kan helpen om uitvaltijden te minimaliseren en de levensduur van apparatuur te verlengen.
  • Personalized Marketing: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt om gepersonaliseerde marketing- en aanbevelingscampagnes te maken voor klanten in de detailhandel. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van de interesses van klanten en het maken van aanbevelingen voor producten en diensten op basis van hun eerdere aankopen en gedrag.
  • Image Recognition: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt voor beeldherkenning en -classificatie in verschillende sectoren, zoals gezondheidszorg, beveiliging en transport. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van afwijkingen, verdachte voorwerpen of personen en het verbeteren van de diagnose van ziekten.
  • Speech Recognition: ML-algoritmen kunnen worden gebruikt voor spraakherkenning in verschillende sectoren, zoals de gezondheidszorg, beveiliging en klantenservice. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van spraakpatronen en -kenmerken om diagnoses te stellen of klantvragen te beantwoorden.
  • Autonomous Vehicles: ML-algoritmen worden gebruikt in autonome voertuigen voor objectdetectie, routeplanning en besluitvorming. Deze algoritmen kunnen helpen bij het identificeren van objecten en obstakels op de weg en bij het nemen van beslissingen over snelheid en richting.