Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) en informatica die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en modellen die computers in staat stellen om te leren en taken uit te voeren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het is gebaseerd op het idee dat computers kunnen leren van gegevens, patronen kunnen herkennen en beslissingen kunnen nemen of voorspellingen kunnen doen op basis van die gegevens.

In plaats van specifieke instructies te geven voor elke mogelijke situatie, maakt machine learning gebruik van statistische technieken en algoritmen om computers te trainen om zelflerend te zijn. Het proces begint met het voeden van een computermodel met gegevens, die bestaat uit voorbeelden, kenmerken en uitkomsten. Het model analyseert en leert van deze gegevens, identificeert patronen en maakt vervolgens voorspellingen of neemt beslissingen op basis van nieuwe, niet eerder geziene gegevens.

Verschillende methoden machine learning

Er zijn drie verschillende type machine learning; supervised-, unsupervised-, en reinforcement learning.

• Supervised learning is een subcategorie van machine learning en kunstmatige intelligentie. Hierbij wordt er gebruik gemaakt van datasets die gelabeld zijn waardoor er voorspellingen gedaan kunnen worden. Supervised learning betekent letterlijk ‘begeleid leren’. Bij deze methode wordt er met datasets gewerkt die de gestreefde resultaten bevatten.
• Unsupervised machine learning gebruikt machine learning-algoritmen om ongelabelde datasets te analyseren en te clusteren. Deze algoritmen kunnen op zelfstandige wijze patronen en structuren in de data ontdekken zonder menselijke ingrepen nodig te hebben.
• Reinforcement learning is een machine learning-trainingsmethode die is gebaseerd op het belonen van gewenst gedrag en/of het bestraffen van ongewenst gedrag. Dit versterkingsleermiddel is in staat om zijn omgeving waar te nemen en te interpreteren, acties te ondernemen en te leren door middel van vallen en opstaan.

In welke sectoren?

Een belangrijk gebied waar machine learning wordt toegepast, is de gezondheidszorg. Met behulp van machine learning kunnen medische professionals bijvoorbeeld sneller en nauwkeuriger diagnoses stellen. Door enorme hoeveelheden medische gegevens te analyseren, kan machine learning patronen en trends ontdekken die moeilijk waarneembaar zijn voor het menselijk oog. Dit stelt artsen in staat om beter geïnformeerde beslissingen te nemen en de behandeling van patiënten te verbeteren.

Een ander gebied waar machine learning een grote impact heeft, is de financiële sector. Banken en financiële instellingen gebruiken de algoritmen om fraude te detecteren en te voorkomen. Door verdachte transacties te identificeren op basis van historische gegevens en gedragspatronen, kunnen frauduleuze activiteiten snel worden opgespoord en voorkomen.

Machine learning wordt ook veel toegepast in de transport- en logistieke sector. Bedrijven kunnen machine learning-algoritmen gebruiken om de optimale routes voor vrachtwagens te berekenen, rekening houdend met factoren zoals verkeersdrukte, wegomstandigheden en leveringsschema’s. Dit kan helpen om de efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en de algehele klanttevredenheid te vergroten.

Waarvoor wordt machine learning gebruikt?

Machine learning is vooral gericht op het bouwen van software en systemen. De techniek wordt voornamelijk gebruikt in internetzoekmachines, e-mailfilters om spam te sorteren of op websites om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen. Ook wordt machine learning veel gebruikt om bij banksoftware ongebruikelijke transacties te detecteren en zo fraude en criminaliteit tegen te gaan. Simpel gezegd kan de gebruiker met machine learning een enorme hoeveelheid gegevens voeden aan de computer, die ze hierna analyseert. Op basis van de gegevensanalyse kunnen er aanbevelingen en beslissingen genomen worden.

De potentie

Het potentieel van machine learning is enorm en de toepassingsmogelijkheden blijven groeien naarmate de technologie verder evolueert. Het is een krachtig instrument dat kan leiden tot meer efficiëntie, nauwkeurigheid en innovatie in verschillende sectoren. Het is dan ook niet verwonderlijk dat steeds meer bedrijven en organisaties de waarde van machine learning erkennen en investeren in deze technologie om hun concurrentiepositie te versterken en betere resultaten te behalen.

Ben je benieuwd hoe CreditDevice machine learning toepast in de praktijk? Je leest meer hierover op deze pagina.