Wat is machine learning? Definitie, typen en voorbeelden

Machine learning leert van data en verbetert de prestaties zonder expliciete programmering. Het is een cruciaal onderdeel van kunstmatige intelligentie. Dit houdt in dat er modellen en algoritmes worden gemaakt waarmee machines van hun ervaringen kunnen leren en op basis van die kennis beslissingen kunnen nemen. Computerwetenschappen vormen de basis van machinaal leren en bieden de benodigde algoritmes en technieken voor het bouwen en trainen van modellen om voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. De kostenfunctie is een belangrijk onderdeel van algoritmen voor machinaal leren, omdat hiermee de prestaties van het model kunnen worden gemeten en het optimalisatieproces kan worden gestuurd. Stel hyperparameters in en pas deze aan, train en valideer het model en optimaliseer het vervolgens.

Bij begeleid leren krijgt de computer een set trainingsgegevens die door mensen zijn gelabeld met de juiste antwoorden of classificaties voor elk voorbeeld. Het algoritme leert vervolgens aan de hand van deze gegevens hoe nieuwe modellen voorspeld kunnen worden op basis van hun kenmerken (elementen die het model beschrijven). Als u bijvoorbeeld wilt dat uw computer leert om afbeeldingen van katten en honden te herkennen, moet u duizenden afbeeldingen aanleveren met het label kat of hond (of beide). Op basis van deze trainingsgegevens kan uw algoritme nauwkeurige voorspellingen doen met nieuwe afbeeldingen van katten of honden (of beide).

Andere typen

In 2022 zullen dergelijke apparaten nog verder worden verbeterd, omdat ze rechtstreekse interactie en gesprekken met vrienden en familie mogelijk maken, waar u zich ook bevindt. Dit is een van de redenen waarom er tegenwoordig zoveel vraag is naar augmented reality-ontwikkelaars. Deze spraakassistenten voeren uiteenlopende taken uit, zoals het boeken van vliegtickets, het betalen van rekeningen, het afspelen van favoriete nummers en zelfs het sturen van berichten naar collega's.

In het geval van Netflix gebruikt het systeem een combinatie van collaboratieve filtering en contentgebaseerde filtering om films en tv-programma's aan te bevelen aan gebruikers op basis van hun kijkgeschiedenis, beoordelingen en andere factoren, zoals genrevoorkeuren. Robotleren is geïnspireerd door een veelheid aan methoden voor machinaal leren, te beginnen met supervised learning, reinforcement learning[74][75] en uiteindelijk meta-learning (bijvoorbeeld MAML). Dit is vooral belangrijk omdat systemen voor de gek gehouden kunnen worden en ondermijnd kunnen worden, of gewoonweg kunnen falen bij bepaalde taken die zelfs mensen gemakkelijk kunnen uitvoeren. Het aanpassen van de metadata in afbeeldingen kan bijvoorbeeld computers in verwarring brengen: met een paar aanpassingen herkent een machine een afbeelding van een hond als een struisvogel.

Er komen echter ook ethische overwegingen bij kijken, zoals privacy, gegevensbeveiliging, transparantie en verantwoording. Door best practices te volgen, de juiste hulpmiddelen en frameworks te gebruiken en op de hoogte te blijven van de laatste ontwikkelingen, kunnen we de kracht van machine learning optimaal benutten en tegelijkertijd deze ethische bezwaren aanpakken. Verschillende leer-algoritmen zijn gericht op het ontdekken van betere representaties van de input die tijdens de training wordt gegeven.[61] Klassieke voorbeelden zijn principal component analysis en clusteranalyse. Met deze techniek is het mogelijk de invoer te reconstrueren die afkomstig is van de onbekende gegevensgenererende distributie, zonder dat dit noodzakelijkerwijs trouw blijft aan configuraties die onder die distributie onwaarschijnlijk zijn.

Een andere belangrijke toepassing is de ontdekking van geneesmiddelen in een vroeg stadium, waarbij technologieën als precisiegeneeskunde en next-generation sequencing een rol spelen. Het uitvoeren van klinische onderzoeken en het opleveren van resultaten kost veel tijd en geld. Het toepassen van op machine learning gebaseerde voorspellende analyses zou deze factoren kunnen verbeteren en eenvoudige definitie van machinaal leren betere resultaten. Machine Learning-algoritmen blijken uitstekend geschikt te zijn voor het detecteren van fraude, doordat ze de activiteiten van elke gebruiker monitoren en beoordelen of een poging tot activiteit kenmerkend is voor die gebruiker of niet. Financiële monitoring om witwasactiviteiten op te sporen is ook een belangrijk beveiligingsdoel.

Generatief adversarieel netwerk (GAN)

Het is de studie van het menselijker maken van machines in hun gedrag en beslissingen door ze de mogelijkheid te geven om te leren en hun eigen programma's te ontwikkelen. Dit gebeurt met minimale menselijke tussenkomst, dat wil zeggen zonder expliciete programmering. Het leerproces wordt geautomatiseerd en verbeterd op basis van de ervaringen van de machines gedurende het hele proces. Machine learning (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het bouwen van computersystemen die leren van data. Dankzij het brede scala aan ML-technieken kunnen softwaretoepassingen hun prestaties in de loop van de tijd verbeteren. Het leerproces begint met observaties of gegevens, zoals voorbeelden, directe ervaringen of instructies, om patronen in de gegevens te vinden en in de toekomst betere beslissingen te nemen op basis van de voorbeelden die we geven.

Hierbij zijn statistieken zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en de F1-score nuttig. De regularisatieterm die in de voorgaande vergelijkingen wordt gebruikt, heet L2, of ridge-regularisatie. Vervolgens nemen we de absolute waarde van de fout om rekening te houden met zowel positieve als negatieve waarden van de fout. Ten slotte berekenen we het gemiddelde van alle geregistreerde absolute fouten of de gemiddelde som van alle absolute fouten. Regressie is een techniek die wordt gebruikt om de waarde van responsvariabelen (afhankelijke variabelen) te voorspellen op basis van een of meer voorspellende variabelen (onafhankelijke variabelen). Het baanbrekende artikel van Alan Turing introduceerde een standaard voor het aantonen van machine-intelligentie. Deze standaard houdt in dat een machine intelligent en responsief moet zijn op een manier die niet te onderscheiden is van die van een mens.

Machine learning is een lastig vakgebied, maar iedereen kan leren hoe je machine learning-modellen bouwt met de juiste middelen en best practices. Volgens Statista zal de markt voor machine learning naar verwachting groeien van ongeveer $140 miljard naar bijna $2 biljoen in 2030. Machine learning is al geïntegreerd in veel technologieën die we vandaag de dag gebruiken, waaronder zelfrijdende auto's en slimme huizen. Het zal ons leven en bedrijven steeds gemakkelijker en efficiënter maken, omdat innovaties die gebruikmaken van machine learning in de nabije toekomst een steeds grotere rol gaan spelen. De responsvariabele wordt gemodelleerd als een functie van een lineaire combinatie van de invoervariabelen met behulp van de logistieke functie. Een populairdere manier om de prestaties van een model te meten, is door de gemiddelde kwadratische fout (MSE) te gebruiken.

In de Verenigde Staten ontwikkelen afzonderlijke staten beleid, zoals de California Consumer Privacy Act (CCPA). Deze wet werd in 2018 ingevoerd en verplicht bedrijven om consumenten te informeren over de verzameling van hun gegevens. Dergelijke wetgeving dwingt bedrijven om opnieuw na te denken over de manier waarop ze persoonlijk identificeerbare informatie (PII) opslaan en gebruiken. Daarom zijn investeringen in beveiliging een steeds grotere prioriteit geworden voor bedrijven. Ze willen kwetsbaarheden en kansen voor surveillance, hacking en cyberaanvallen elimineren. Het systeem maakte gebruik van reinforcement learning om te leren wanneer het tijd was om een bepaald antwoord te geven (of een bepaalde vraag te stellen), welk vakje op het bord gekozen moest worden en hoeveel er ingezet moest worden, vooral op dagelijkse verdubbelingen. Bekijk een discussie met twee AI-experts over de vooruitgang en beperkingen van machine learning. Deze tweejarige, voltijdse MBA-opleiding is gebaseerd op intellectuele nauwkeurigheid en ervaringsgericht leren en leidt leiders op die het verschil maken in de wereld.

Bovendien maken retailwebsites ook gebruik van virtuele assistenten of conversationele chatbots die gebruikmaken van machine learning, natuurlijke taalverwerking (NLP) en natuurlijk taalbegrip (NLU) om de winkelervaring van klanten te automatiseren. Om deze problemen aan te pakken, werken bedrijven als Genentech samen met GNS Healthcare om machine learning en simulatie-AI-platformen te benutten en biomedische behandelingen te innoveren die deze problemen aanpakken. Met behulp van ML-technologie worden individuele genen geanalyseerd om te bepalen welke responsmarkers patiënten hebben. Zo kunnen patiënten gericht worden behandeld. Bovendien helpt de technologie artsen bij het analyseren van trends en het signaleren van gebeurtenissen die kunnen bijdragen aan betere diagnoses en behandelingen van patiënten.

Het verschil tussen deep learning en machine learning zit in de manier waarop elk algoritme leert. 'Diep' machinaal leren kan gelabelde datasets gebruiken, ook wel bekend als supervised learning, om zijn algoritme te informeren, maar het vereist niet per se Chat PG een gelabelde dataset. Het deep learning-proces kan ongestructureerde data in ruwe vorm verwerken (bijvoorbeeld tekst of afbeeldingen) en kan automatisch de set kenmerken bepalen waarmee verschillende categorieën data van elkaar worden onderscheiden.

Hiermee wordt het handmatige ontwerp van functies vervangen en kan een machine de functies leren en deze gebruiken om een specifieke taak uit te voeren. Bij supervised learning leveren datawetenschappers algoritmes gelabelde trainingsdata en definiëren ze de variabelen die het algoritme moet beoordelen op correlaties. Bij supervised learning worden zowel de invoer als de uitvoer van het algoritme gespecificeerd. In eerste instantie werkten de meeste algoritmen voor machinaal leren met supervised learning, maar ongeleide benaderingen worden steeds populairder. Reinforcement learning is een onderdeel van machinaal leren dat zich bezighoudt met de manier waarop softwareagenten acties moeten uitvoeren in een omgeving om een bepaald idee van cumulatieve beloning te maximaliseren.

Zelfs als u bijvoorbeeld een vraag aan een klantenservicebot stelt en deze niet 100% nauwkeurig intypt, kan de bot toch het algemene doel van uw vraag herkennen dankzij gegevens uit de patroonherkenning van machines. Een model voor machinaal leren kan bijvoorbeeld een stroom gegevens van een fabrieksvloer gebruiken om te voorspellen wanneer onderdelen van de assemblagelijn defect kunnen raken. Het kan ook voorspellen hoe waarschijnlijk het is dat bepaalde fouten in het eindproduct voorkomen. Een ingenieur kan deze informatie vervolgens gebruiken om de instellingen van de machines in de fabriek aan te passen en zo de kans te vergroten dat het eindproduct aan de gewenste eisen voldoet. Bij het modeloptimalisatieproces wordt het model vergeleken met de punten in een dataset.

De kwaliteit van de data die u gebruikt om uw machine learning-model te trainen, is cruciaal voor de effectiviteit ervan. Verwijder duplicaten, ontbrekende waarden of uitschieters die de nauwkeurigheid van uw model kunnen beïnvloeden. Ook in de detailhandel kent machine learning veel toepassingen, bijvoorbeeld voor het voorspellen van klantverloop en het verbeteren van voorraadbeheer.

De meest voorkomende toepassing is gezichtsherkenning. Het eenvoudigste voorbeeld van deze toepassing is de iPhone. Er zijn veel toepassingen voor gezichtsherkenning, vooral voor beveiligingsdoeleinden, zoals het identificeren van criminelen, het zoeken naar vermiste personen, het helpen bij forensisch onderzoek, etc. Andere toepassingen zijn intelligente marketing, het diagnosticeren van ziektes en het bijhouden van schoolbezoek.

Machine learning is een krachtig hulpmiddel voor het oplossen van problemen, het verbeteren van bedrijfsprocessen en het automatiseren van taken. Het is echter ook een complexe en uitdagende technologie, die diepgaande expertise en aanzienlijke middelen vereist. Om het juiste algoritme voor een taak te kiezen, heb je een gedegen kennis van wiskunde en statistiek nodig. Bij het trainen van algoritmen voor machinaal leren worden vaak grote hoeveelheden data van goede kwaliteit gebruikt om nauwkeurige resultaten te produceren.

Bovendien maakt de reisbranche gebruik van machine learning om gebruikersbeoordelingen te analyseren. Gebruikersreacties worden geclassificeerd via sentimentanalyse op basis van positieve of negatieve scores. Dit wordt gebruikt voor campagnebewaking, merkbewaking, nalevingscontrole, etc. door bedrijven in de reisbranche. Bovendien helpen data mining-methoden cybersurveillancesystemen bij het detecteren van waarschuwingssignalen voor frauduleuze activiteiten, zodat deze vervolgens onschadelijk kunnen worden gemaakt. Verschillende financiële instellingen werken al samen met technologiebedrijven om de voordelen van machine learning te benutten. Hierbij inventariseert de AI-component automatisch de omgeving via de hit & trial-methode, onderneemt actie, leert van ervaringen en verbetert de prestaties.

Op dezelfde manier kunnen vooroordelen en discriminatie die ontstaan door de toepassing van machinaal leren onbedoeld het succes van de producten van een bedrijf beperken. U kunt aanvullende informatie vinden over AI-klantenservice en kunstmatige intelligentie en NLP. Als het algoritme de gebruiksgewoonten van mensen in een bepaalde stad bestudeert en daaruit blijkt dat zij eerder geneigd zijn om de functies van een product te benutten, kan het bedrijf besluiten om zich op die specifieke markt te richten. Echter, een groep mensen in een heel ander gebied kan het product net zo vaak, of zelfs meer, gebruiken dan de mensen in die stad. Zij hebben zoiets gewoon nog nooit meegemaakt en het is dan ook onwaarschijnlijk dat het algoritme hen herkent als individuen die zich aangetrokken voelen tot de kenmerken ervan. Als machine learning bijvoorbeeld wordt ingezet om criminelen op te sporen met behulp van gezichtsherkenningstechnologie, kunnen de gezichten van andere mensen worden gescand en kunnen hun gegevens worden vastgelegd in een datacenter, zonder dat zij dit weten.

Bij het leren met beslissingsbomen wordt de beslissingsboom gebruikt als voorspellend model om van observaties over een item (weergegeven in de takken) over te gaan tot conclusies over de streefwaarde van het item (weergegeven in de bladeren). Het is een van de voorspellende modelleringsbenaderingen die wordt gebruikt in statistiek, data mining en machinaal leren. Beslissingsbomen waarbij de doelvariabele continue waarden kan aannemen (meestal reële getallen) worden regressiebomen genoemd. Bij besluitvormingsanalyse kan een beslissingsboom worden gebruikt om beslissingen en besluitvorming visueel en expliciet weer te geven. Bij data mining worden gegevens beschreven met een beslissingsboom, maar de resulterende classificatieboom kan dienen als invoer voor besluitvorming. Reinforcement machine learning algoritmen zijn een leermethode die interageert met de omgeving door acties te produceren en fouten of beloningen te ontdekken.

De getrainde machine controleert de verschillende kenmerken van het object in de invoerafbeelding, zoals kleur, ogen, vorm, enz. om een uiteindelijke voorspelling te doen. Dit is het proces van objectidentificatie bij supervised machinaal leren. Standaardalgoritmen die bij machinaal leren worden gebruikt, zijn onder meer lineaire regressie, logistieke regressie, beslissingsbomen, willekeurige bossen en neurale netwerken.

Hierbij gaat het onder meer om geavanceerde diensten waarvan wij doorgaans gebruikmaken via menselijke tussenpersonen, zoals het regelen van reizen of het bezoeken van een dokter als wij ons niet lekker voelen. Verschillende bedrijven maken al gebruik van AI-gebaseerde oplossingen of selfservicetools om hun processen te stroomlijnen. Grote technologiebedrijven zoals Google, Microsoft en Facebook gebruiken bots op hun berichtenplatformen zoals Messenger en Skype om selfservicetaken efficiënt uit te voeren. Machine learning heeft wereldwijd een grote impact gehad op alle sectoren, van startups tot Fortune 500-bedrijven. Volgens een rapport van Fortune Business Insights uit 2021 bedroeg de omvang van de wereldwijde markt voor machine learning in 2021 $15,50 miljard en zal deze naar verwachting groeien tot $152,24 miljard in 2028, met een CAGR van 38,6%. Machinaal leren wordt steeds vaker toegepast in de gezondheidszorg, onder meer in draagbare apparaten en sensoren zoals fitnesstrackers, slimme gezondheidshorloges, enzovoort.

Omdat trainingssets eindig zijn en de toekomst onzeker is, biedt de leertheorie doorgaans geen garanties voor de prestaties van algoritmen. De bias-variantie-decompositie is een manier om generalisatiefouten te kwantificeren. Belangrijke onderdelen van een machine learning-systeem zijn onder andere data, algoritmen, modellen en feedback.

Dankzij inzichten uit machine learning kunt u beleggingskansen identificeren, zodat beleggers kunnen beslissen wanneer ze willen handelen. Met behulp van machine learning-methoden kunnen computers autonoom werken, zonder dat hiervoor expliciet geprogrammeerd hoeft te worden. ML-toepassingen worden gevoed met nieuwe gegevens en kunnen zelfstandig leren, groeien, zich ontwikkelen en aanpassen. Machine learning leert machines om van data te leren en stapsgewijs te verbeteren, zonder dat ze expliciet geprogrammeerd zijn.

Bij semisupervised learning wordt een kleine hoeveelheid gelabelde trainingsdata aan een algoritme gevoerd. Aan de hand van deze gegevens leert het algoritme de afmetingen van de dataset, die het vervolgens kan toepassen op nieuwe, niet-gelabelde gegevens. De prestaties van algoritmen verbeteren doorgaans wanneer ze worden getraind met gelabelde datasets. Dit type machinaal leren biedt een evenwicht tussen de superieure prestaties van begeleid leren en de efficiëntie van ongeleid leren.

Misschien vindt u de nauwkeurigheid van de verkeersvoorspelling of de reacties van de spraakassistent belangrijker dan wat er onder de motorkap gebeurt, en dat is begrijpelijk. Uw kennis van ML kan ook de langetermijnresultaten van uw strategie voor kunstmatige intelligentie (AI) verbeteren. Hyperparameters zijn parameters die worden ingesteld vóór de training van het model, zoals leertempo, batchgrootte en aantal tijdperken. De prestaties van het model zijn afhankelijk van de manier waarop de hyperparameters zijn ingesteld; Het is essentieel om door middel van vallen en opstaan de optimale waarden voor deze parameters te vinden. Met machine learning kunt u de onderhoudsbehoeften in real-time voorspellen en de uitvaltijd beperken, waardoor u geld bespaart op reparaties. Door de technologie toe te passen bij transportbedrijven, kunt u deze ook gebruiken om frauduleuze activiteiten, zoals creditcardfraude of valse verzekeringsclaims, op te sporen.

Voor de meeste ondernemingen is machine learning waarschijnlijk de meest voorkomende vorm van AI die momenteel wordt toegepast. Mensen zouden in ieder geval een basisdefinitie van de term moeten kennen, al was het alleen maar omdat machine learning, zoals Brock al zei, een steeds grotere impact heeft op hun leven. Naarmate computeralgoritmes steeds intelligenter worden, kunnen we vanaf 2022 een opwaartse trend verwachten voor machinaal leren. Draagbare apparaten kunnen gezondheidsgegevens in real-time analyseren en gepersonaliseerde diagnoses en behandelingen bieden, afgestemd op de behoeften van een individu. In kritieke gevallen kunnen de draagbare sensoren ook een reeks gezondheidstesten voorstellen op basis van gezondheidsgegevens. Wanneer u bijvoorbeeld via een zoekmachine of Google Maps naar een locatie zoekt, verschijnt automatisch de optie 'Routebeschrijving'.

Toepassingen van machine learning in verschillende sectoren

Bij supervised learning worden de datasets gelabeld. De labels trainen de algoritmes, waardoor ze de data die ze tegenkomen nauwkeurig kunnen classificeren en uitkomsten beter kunnen voorspellen. Op deze manier kan overfitting of underfitting van het model worden voorkomen, omdat de datasets al zijn gecategoriseerd. Door machines te trainen om van data te leren en in de loop van de tijd te verbeteren, kunnen organisaties routinematige taken automatiseren die voorheen door mensen werden uitgevoerd. In principe hebben we daardoor meer tijd over voor creatiever en strategischer werk. Er zijn echter veel kanttekeningen te plaatsen bij deze overtuigingsfuncties, wanneer deze worden vergeleken met de Bayesiaanse benaderingen om onwetendheid en onzekerheidskwantificering te incorporeren. ML heeft zijn waarde bewezen omdat het problemen kan oplossen op een snelheid en schaal die niet door het menselijk brein alleen kunnen worden nagebootst. Doordat er een enorme hoeveelheid rekenkracht achter een enkele taak of meerdere specifieke taken zit, kunnen machines worden getraind om patronen en relaties tussen invoergegevens te herkennen en routinematige processen te automatiseren.

Uitleggen hoe een specifiek ML-model werkt, kan lastig zijn als het model complex is. In sommige verticale sectoren moeten datawetenschappers eenvoudige modellen voor machinaal leren gebruiken, omdat het voor het bedrijf belangrijk is om uit te leggen hoe elke beslissing tot stand is gekomen. Dat geldt vooral voor sectoren die te maken hebben met zware complianceverplichtingen, zoals de bank- en verzekeringssector. Datawetenschappers moeten vaak een evenwicht vinden tussen transparantie en de nauwkeurigheid en effectiviteit van een model.

• Het concept van machinaal leren houdt in dat computers leren van ervaringen, van gegevens uit het verleden.
• Hierdoor is er voor een deel geen menselijke tussenkomst meer nodig en kunnen grote hoeveelheden data worden gebruikt.
• Andere toepassingen zijn onder andere slimme marketing, het diagnosticeren van ziektes en het bijhouden van schoolbezoek.
• Hij definieerde het als ‘het vakgebied dat computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd zijn’.

Implementatieomgevingen kunnen zich in de cloud, aan de edge of on-premises bevinden. Het doel is om de kennis van de groep over het bedrijfsprobleem en de projectdoelstellingen om te zetten in een geschikte probleemdefinitie voor machine learning. Er zijn verschillende soorten modellen gebruikt en onderzocht voor systemen voor machinaal leren. Het kiezen van het beste model voor een taak wordt modelselectie genoemd. De term 'machine learning' werd bedacht door Arthur Samuel, computerwetenschapper bij IBM en een pionier op het gebied van AI en computerspellen. Naarmate het programma meer speelde, leerde het meer van de ervaringen. Daarbij werden algoritmes gebruikt om voorspellingen te doen.

Hierdoor is er voor een deel geen menselijke tussenkomst meer nodig en kunnen grote hoeveelheden data worden gebruikt. Je kunt deep learning zien als "schaalbaar machinaal leren", zoals Lex Fridman opmerkt in deze MIT-lezing (link buiten ibm.com). Machinaal leren houdt in dat kunstmatige intelligentie algoritmes en statistische modellen gebruikt om gegevens te analyseren, patronen en trends te herkennen en voorspellingen te doen of beslissingen te nemen. Wat machinaal leren onderscheidt van traditioneel programmeren, is dat het machines in staat stelt te leren en hun prestaties verbetert zonder dat er expliciete instructies nodig zijn.

Ons team van experts helpt u graag bij het gebruiken van data om weloverwogen beslissingen te nemen of innovatieve producten en diensten te creëren. Een gebrek aan transparantie kan leiden tot verschillende problemen bij de toepassing van machine learning. Vanwege hun complexiteit is het voor gebruikers lastig om te bepalen hoe deze algoritmes beslissingen nemen en dus ook om de resultaten correct te interpreteren. Schrijf u in voor een professioneel certificeringsprogramma of lees deze informatieve gids om meer te weten te komen over verschillende algoritmen, waaronder supervised, unsupervised en reinforcement learning. In veel toepassingen is de beschikbaarheid van data voor training en testen echter beperkt. Om goede modellen te bouwen, willen we zoveel mogelijk van de beschikbare data gebruiken voor training. Als de validatieset echter klein is, zal deze een relatief ruisige schatting van de voorspellende prestaties opleveren.

Andere toepassingen van machinaal leren in transport zijn onder meer vraagvoorspelling en beheer van autonome wagenparken. Deze aanpak wordt veelvuldig gebruikt in uiteenlopende toepassingen, zoals game-AI, robotica en zelfrijdende auto's. Reinforcement learning is een leer-algoritme waarmee een agent met zijn omgeving kan interacteren https://chat.openai.com/ om door vallen en opstaan te leren. De agent ontvangt feedback in de vorm van beloningen of straffen en past zijn gedrag hierop aan om de beloningen te maximaliseren en de straffen te minimaliseren. Reinforcement learning is een belangrijk onderwerp dat aan bod komt in professionele certificaatprogramma's en online leerprogramma's voor aspirant-machine learning engineers.

Machine learning kan medische beelden, zoals röntgenfoto's en MRI-scans, analyseren om ziektes te diagnosticeren en afwijkingen te identificeren. Dit is een effectieve manier om de patiëntresultaten te verbeteren en tegelijkertijd de kosten te verlagen. Als het model minder kenmerken heeft, kan het niet goed van de data leren.

Veel van de algoritmen en technieken zijn niet beperkt tot slechts één van de primaire ML-typen die hier worden genoemd. Vaak worden ze aangepast aan meerdere typen, afhankelijk van het op te lossen probleem en de dataset. Deep learning-algoritmen zoals convolutionele neurale netwerken en recurrente neurale netwerken worden bijvoorbeeld gebruikt in supervised, unsupervised en reinforcement learning-taken, op basis van het specifieke probleem en de beschikbaarheid van data.