Twee termen die vaak naar voren komen in het gesprek over AI zijn machine learning en deep learning. Hoewel deze technologieën nauw met elkaar verbonden zijn, vertegenwoordigen ze verschillende niveaus van complexiteit en toepassingen binnen de wereld van AI.
Hoe Machine Learning Werkt
Machine learning-modellen richt zich op algoritmen die kunnen leren van data en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen zonder expliciete programmering voor elke taak. Deze technologie heeft al vele industrieën veranderd door taken te automatiseren die vroeger door mensen werden uitgevoerd. Denk bijvoorbeeld aan het sorteren van e-mails, het opsporen van fraude of het voorspellen van onderhoudsbehoeften in de productie.Afhankelijk van de methode en het leerproces kan machine learning worden onderverdeeld in drie hoofdtypen:
- Reinforcement Learning: Deze methode draait om het trainen van een agent die beslissingen maakt om een bepaalde beloning te maximaliseren in een omgeving, zoals in spelomgevingen of zelfrijdende auto’s.
- Supervised Learning: Bij deze methode worden modellen getraind op gelabelde data. Dit betekent dat elke input wordt geassocieerd met een gewenste output. Supervised learning wordt veel gebruikt voor taken als classificatie en regressie.
- Unsupervised Learning: Hier wordt gewerkt met ongelabelde data en probeert het model patronen of structuren in de gegevens te ontdekken, zoals clusters of categorieën.
Wat Maakt Deep Learning Uniek
Deep learning, daarentegen, gaat nog een stap verder en maakt gebruik van diepere, complexere neurale netwerken die in staat zijn om bijzonder gedetailleerde patronen in gegevens te herkennen. Deze methode is geïnspireerd door de werking van het menselijk brein en kan daarom taken uitvoeren die voorheen onmogelijk leken voor computers, zoals het herkennen van objecten op afbeeldingen, het begrijpen van spraak en het vertalen van tekst.
Verschillende Architecturen
Deep learning omvat diverse netwerkarchitecturen die elk zijn afgestemd op verschillende soorten data en taken. Enkele veelgebruikte architecturen zijn:
- Convolutional Neural Networks (CNNs): Speciaal ontworpen voor beeldverwerking en worden gebruikt in toepassingen zoals gezichtsherkenning en medische beeldanalyse.
- Recurrent Neural Networks (RNNs): Ideaal voor sequentiegegevens, zoals tekst of tijdreeksen, en worden veel toegepast in spraakherkenning en vertaling.
- Transformers: Een relatief nieuwe architectuur die de basis vormt voor veel natuurlijke taalverwerking (NLP) modellen, zoals GPT en BERT. Transformers zijn goed in staat om context en relaties tussen woorden in lange teksten te begrijpen.