Machine Learning (ML) is een revolutionaire technologie die een fundamentele verschuiving teweegbrengt in de manier waarop we data-analyse en automatisering benaderen. Centraal in ML staan drie belangrijke leertypes: supervised, unsupervised, en reinforcement learning. Elk type biedt unieke benaderingen en oplossingen voor diverse problemen.

Supervised learning is ideaal voor voorspellende modellering met duidelijk gedefinieerde outputcategorieën, terwijl unsupervised learning zich richt op het ontdekken van verborgen patronen in ongelabelde data. Aan de andere kant staat reinforcement learning, dat zich richt op leren door interactie met een omgeving, ideaal voor besluitvorming in dynamische contexten.

Dit artikel biedt een diepgaand inzicht in deze leertypes, hun toepassingen, en hoe ze van elkaar verschillen.

Leertype 1

Wat is supervised learning?

Supervised learning, een van de meest voorkomende vormen van machine learning, betreft het trainen van een model op een gelabelde dataset. Het doel is om een model te leren patronen te herkennen die het vervolgens kan toepassen op nieuwe, ongelabelde data. Het algoritme wordt getraind op een dataset die 'gelabeld' is, wat betekent dat voor elke invoer (of 'feature') de gewenste uitvoer (of 'label') bekend is. Het doel van het algoritme is om een model te bouwen dat deze relatie begrijpt en deze kan toepassen op nieuwe, ongeziene gegevens.

Voorbeeld 1: E-mail spamfiltering

Een klassiek voorbeeld van supervised learning is een e-mail spamfilter. Hierbij wordt het model getraind met een reeks e-mails die al zijn gelabeld als 'spam' of 'geen spam'. Het model leert kenmerken te identificeren die typisch zijn voor spam, zoals bepaalde trefwoorden of de afzender. Wanneer het een nieuwe e-mail tegenkomt, gebruikt het deze geleerde kenmerken om te voorspellen of de e-mail spam is of niet.

Voorbeeld 2: huizenprijzen voorspellen

Een ander voorbeeld is het voorspellen van huizenprijzen. In dit scenario is het model getraind op een dataset van huizen waarvoor de verkoopprijzen bekend zijn, samen met relevante kenmerken zoals locatie, grootte, aantal slaapkamers, etc. Het model leert vervolgens de relatie tussen deze kenmerken en de verkoopprijs van het huis. Wanneer het model een nieuw huis met bijbehorende kenmerken tegenkomt, kan het de verkoopprijs voorspellen.

Voorbeeld 3: medische diagnose

In de medische sector kan supervised learning worden gebruikt om ziektes of aandoeningen te diagnosticeren. Bijvoorbeeld, een model kan getraind worden met medische beelden die gelabeld zijn met de aan- of afwezigheid van een bepaalde ziekte. Het model leert patronen te identificeren die geassocieerd zijn met de ziekte en kan vervolgens deze kennis gebruiken om de ziekte in nieuwe patiënten te identificeren.

Leertype 2

Wat is unsupervised learning?

Unsupervised learning is een type machine learning waarbij het model leert uit een dataset zonder vooraf gedefinieerde labels of instructies. In plaats van te worden geleid naar een specifiek resultaat, moet het model zelfstandig patronen, relaties of structuren in de data ontdekken.

Voorbeeld 1: klantsegmentatie

In marketing kan unsupervised learning worden gebruikt voor klantsegmentatie. Stel je voor dat een bedrijf klantgegevens heeft zoals leeftijd, koopgedrag, voorkeuren en locatie, maar geen specifieke categorieën of labels voor deze klanten. Met unsupervised learning, specifiek clustering, kan het model groepen of 'clusters' van vergelijkbare klanten identificeren. Deze segmenten kunnen vervolgens worden gebruikt om gerichte marketingstrategieën te ontwikkelen.

Voorbeeld 2: aanbevelingssystemen

Een ander voorbeeld is het gebruik van unsupervised learning in aanbevelingssystemen, zoals die van Netflix of Spotify. Hierbij analyseert het algoritme het kijk- of luistergedrag van de gebruikers om verborgen patronen en voorkeuren te identificeren. Op basis van deze inzichten kan het systeem vervolgens gepersonaliseerde aanbevelingen doen voor films, series of muziek.

Voorbeeld 3: anomaliedetectie

Unsupervised learning is ook nuttig voor anomaliedetectie, bijvoorbeeld in fraudeopsporing bij financiële transacties. Het algoritme wordt getraind op een dataset van transacties zonder labels en leert het normale patroon te identificeren. Transacties die sterk afwijken van dit patroon kunnen dan worden gemarkeerd als potentiële fraudegevallen.

Voorbeeld 4: feature extraction en datacompressie

In beeld- en geluidsbewerking kan unsupervised learning worden ingezet voor feature extraction en datacompressie. Het model leert de meest cruciale en informatieve kenmerken van de data te identificeren, wat kan helpen bij het verminderen van de grootte van de dataset zonder veel informatieverlies.

Leertype 3

Wat is reinforcement learning?

Reinforcement learning is een type machine learning waarbij een algortime of cumputersysteem leert hoe hij moet handelen in een omgeving om een bepaald doel te bereiken. Dit gebeurt door het uitvoeren van acties en het ontvangen van feedback in de vorm van beloningen of straffen. Het unieke aan reinforcement learning is dat het leerproces vergelijkbaar is met hoe een mens of dier zou leren door trial-and-error en beloningen.

Voorbeeld 1: zelflerende spelalgoritmen

Een bekend voorbeeld van reinforcement learning is AlphaGo, het programma van DeepMind dat de wereldkampioen in het bordspel Go versloeg. AlphaGo leerde hoe het spel te spelen door tegen zichzelf te spelen en te leren van elke overwinning of nederlaag. Het programma ontving een beloning voor elke goede zet en een straf voor slechte zetten, waardoor het steeds beter werd.

Voorbeeld 2: robotnavigatie

Reinforcement learning wordt ook gebruikt in robotica, bijvoorbeeld om robots autonoom te laten navigeren in een omgeving. Een robot kan leren obstakels te vermijden en naar een doel te navigeren door beloningen te ontvangen voor elke correcte beweging richting het doel en straffen voor botsingen of inefficiënte routes.

Voorbeeld 3: Geautomatiseerde handelssystemen

In de financiële sector worden reinforcement learning algoritmen ingezet voor geautomatiseerde handel. Deze systemen leren koop- en verkoopbeslissingen te nemen op basis van marktgegevens. Ze ontvangen een beloning voor winstgevende transacties en een straf voor verliezen, waardoor het systeem leert de winstgevendheid te maximaliseren.

Voorbeeld 4: adaptieve webcontent

Reinforcement learning kan worden gebruikt om de ervaring van een gebruiker op een website te personaliseren. Bijvoorbeeld, een nieuwswebsite kan leren welk type artikelen een bezoeker het liefst leest en past de getoonde content dynamisch aan om de gebruikerstevredenheid (en dus de beloning voor het algoritme) te maximaliseren.

De verschillen op een rij

Unsupervised, supervised en reinforcement learning

Leertype	Kenmerk	Toepassingen	Unieke Benadering
Supervised Learning	Maakt gebruik van gelabelde datasets waarbij zowel de invoer (features) als de gewenste uitvoer (labels) bekend zijn.	Geschikt voor voorspellende modellering, zoals classificatie (e.g., spamdetectie in e-mails) en regressie (e.g., voorspellen van huizenprijzen).	De focus ligt op het leren van een directe mapping van invoer naar uitvoer, waardoor het ideaal is voor taken waarbij een duidelijke correcte uitvoer bekend is.
Unsupervised Learning	Werkt met ongelabelde data en probeert onderliggende structuren of patronen te vinden.	Bruikbaar voor clustering (e.g., klantsegmentatie), associatieregels (e.g., marktmandanalyse), en dimensiereductie (e.g., ruisreductie in data).	Het is krachtig in het ontdekken van verborgen patronen in data zonder voorafgaande kennis, wat het geschikt maakt voor exploratieve data-analyse of wanneer gelabelde data schaars of afwezig zijn.
Reinforcement Learning	Leert door interactie met een omgeving via een proces van acties en beloningen. Het doel is om een beleid te ontwikkelen dat de cumulatieve beloning maximaliseert.	Gebruikt in dynamische omgevingen zoals zelflerende spelalgoritmen, robotnavigatie en geautomatiseerde handelssystemen.	Ideaal voor situaties waarin de besluitvorming sequentieel en onder onzekere omstandigheden plaatsvindt, en waarbij een trial-and-error benadering haalbaar is.

Werken binnen de ICT

IT traineeship

Wil jij je aan de slag met Machine Learning en/of jezelf verder ontwikkelen binnen dit vakgebied? Bij Working Talent bieden we een 12 maanden durend IT traineeship om jouw carrière in de IT een vliegende start te geven.

Het traineeship begint met een 8 weken durende IT-bootcamp, waarin je een solide basis legt met onderwerpen zoals Agile & Scrum, security, big data, data analyse, AI, development en cloud. Vervolgens kun je je specialiseren in de volgende vakgebieden: data, security, development, business & IT of business intelligence.

Na het bootcamp ga je aan de slag bij een van onze opdrachtgevers om praktijkervaring op te doen. Gedurende het traineeship bieden we je persoonlijke begeleiding en coaching om jouw groei te stimuleren en je te helpen succesvol te zijn in jouw IT-carrière. Met ons IT traineeship leg je de basis voor een veelbelovende toekomst in de IT-wereld!