Er zijn veel modewoorden: machine learning, deep learning en nog veel meer. En hoewel ze misschien vergelijkbaar klinken, verschillen ze in feite aanzienlijk. En we zijn er om beide te definiëren, te praten over hun overeenkomsten en verschillen en ervoor te zorgen dat je aan het einde van dit artikel een expert bent.
Maar voor het zover is, is het belangrijk om te begrijpen dat zowel machine learning als deep learning een benadering is om kunstmatige intelligentie mogelijk te maken.
Wat is machine learning?
Laten we er meteen op ingaan: wat is onze definitie van machine learning? Machine learning is een relatief brede term die methoden omvat die zijn ontworpen om kunstmatige intelligentie mogelijk te maken met behulp van gegevens. Machine learning-algoritmen vallen over het algemeen in twee categorieën: begeleid leren en niet-begeleid leren. In beide gevallen worden grote hoeveelheden gegevens gebruikt om modellen te trainen om zinvolle patronen en relaties te extraheren. De getrainde modellen kunnen vervolgens worden toegepast op nieuwe gegevens of taken.
Machine learning omvat verschillende algoritmen en technieken, waaronder de set technieken die we "deep learning" noemen. Voor de toepassing van dit artikel (en inderdaad, zo worden de twee termen samen gebruikt), zullen we machine learning en deep learning beschouwen als twee verschillende benaderingen van trainingsmodellen om voorspellingen te doen en/of beslissingen te nemen op basis van gegevens.
Praktijkvoorbeelden van machine learning
Machine learning wordt veel vaker gebruikt dan je zou denken! Vroeger was het een nichevaardigheid, maar met de komst van krachtige tools zoals PyTorch en TensorFlow zijn nog veel meer software engineers en data scientists begonnen machine learning-technieken te gaan gebruiken in hun projecten. Hier volgen enkele voorbeelden van hoe machine learning ons leven elke dag beter maakt:
Spamdetectie: machine learning-modellen kunnen e-mailinhoud analyseren om e-mails te classificeren als spam of niet, waardoor je ongewenste berichten uit je toch al volle inbox kunt filteren.
Aanbevelingssystemen: zit je op sociale media? Gebruik je streamingapps? Zo ja, dan worden je voorkeuren en gedrag gebruikt door machine learning-modellen om je betere aanbevelingen te doen.
Medische diagnose: artsen hebben nu toegang tot hulpmiddelen die symptomen, testresultaten en beeldvorming kunnen opnemen om te helpen bij de diagnose van de ziekte. Dat is toch gaaf?
Fraudedetectie: banken gebruiken machine learning-modellen om gebruikersaccounts en transacties voortdurend te analyseren op ongebruikelijk gedrag om fraude zoals identiteitsdiefstal of oplichting met creditcards te voorkomen.
Wat is deep learning?
Neurale netwerken en deep learning gaan hand in hand. Deep learning is een subset van machine learning die tools gebruikt, zogenaamde kunstmatige neurale netwerken, om van gegevens te leren. Neurale netwerken gebruiken meerdere onderling verbonden lagen van kunstmatige neuronen (om de hersenmetafoor voort te zetten), of knooppunten, die zijn getraind om patronen op hoger niveau in gegevens te synthetiseren. Deep learning wordt gezien als een krachtigere vorm van machine learning, omdat het kan worden gebruikt om zinvolle inzichten uit grotere datasets te halen en het kan worden gebruikt om complexere problemen op te lossen. Maar deep learning-modellen vereisen ook aanzienlijk meer rekenkracht en vaardigheid om te trainen.
Praktijkvoorbeelden van deep learning
We gebruiken deep learning wanneer het probleem complexer is en meer training en verwerking vereist dan met een standaard machine learning-techniek mogelijk zou zijn. Maar als we complex zeggen, bedoelen we niet dingen zoals ruimtereizen! Zelfs iets dat supereenvoudig kan zijn voor mensen, zoals het herkennen van vormen en voorwerpen, is eigenlijk een extreem moeilijke taak voor machines. Laten we een voorbeeld nemen.
Stel dat je een machine learning- en een deep learning-model traint om een huis te erkennen. Een machine learning-model kan grote, enigszins rechthoekige structuren op de grond herkennen als huizen. Een deep learning-model zou daarentegen structuren herkennen met ramen, deuren en een dak als huizen. Als je beide modellen een foto geeft van een huis dat ondersteboven staat, kan het machine learning-model misschien niet afleiden dat het een huis is omdat de grond en de lucht niet zijn waar het die verwachtte, terwijl het algoritme van deep learning ramen, deuren en daken zou zien en correct zou concluderen dat het object op de foto inderdaad een huis is.
Wat kunnen deep learning-modellen nog meer doen? Hier zijn nog enkele voorbeelden:
Natuurlijke taalverwerking: heb je wel eens gehoord van ChatGPT? Talen zijn ongelooflijk rijk en complex, maar deep learning-modellen kunnen taal opnemen en synthetiseren als geen andere technologie ooit tevoren.
Autonoom rijden: de toekomst is aangebroken! Veel autofabrikanten (niet alleen Tesla!) bieden nu software aan voor autonoom rijden. Als de omstandigheden goed zijn, kun je het stuur loslaten en de auto gewoon laten rijden waar je naartoe moet. Autonome rijmodellen worden alleen maar beter en we voorspellen dat elke auto binnenkort standaard die functie zal bieden.
Geneesmiddelenontwikkeling: wetenschap is nooit gemakkelijk en farmaceutische bedrijven gebruiken deep learning-modellen om grote chemische datasets te analyseren om potentiële geneesmiddelen te identificeren en het ontdekkingsproces van geneesmiddelen te versnellen.
Hoe word ik een expert?
Om een expert te worden in machine learning of deep learning is een combinatie van ervaring, kennis, nieuwsgierigheid en vaardigheid nodig. Je hoeft zeker geen diploma te hebben om een expert te zijn, maar scholing in de vorm van een bootcamp of academische cursussen helpt je zeker om een sterke basiskennis op te bouwen om je leertraject te stimuleren. Hier volgen enkele stappen die je moet ondernemen als je een machine learning-expert wilt worden:
Ontwikkel een sterke wiskundebasis: machine learning is een tak van computerwetenschappen en vereist daarom een sterke wiskundebasis. Een wiskundediploma is geen voorwaarde voor het volgen van machine learning, maar je moet je op je gemak voelen met onderwerpen zoals lineaire algebra, calculus, kansberekening en statistieken. Als je je nog niet op je gemak voelt, maak je dan geen zorgen. Je kunt nog steeds aan de slag met je machine learning-traject en de theorie leren terwijl je bezig bent.
Leer programmeren: hoewel machine learning veel theorie in zich heeft, is het absoluut een toegepast veld en de beste manier om te oefenen met machine learning of deep learning is met python. De machine learning-community maakt veelvuldig gebruik van Python en bibliotheken zoals Pandas, scikit-learn, TensorFlow en PyTorch.
Train je vaardigheden: er is niets belangrijker dan oefenen. Er zijn veel gratis, openbaar beschikbare datasets waarop je machine learning-technieken kunt oefenen. Praktijkervaring helpt je je begrip te verdiepen en meer probleemoplossende vaardigheden te ontwikkelen.
Wees actief in de community: om als expert te worden beschouwd, moet je altijd op de hoogte zijn van de nieuwste trends en bevindingen. Contact leggen met professionals in het veld, het bijwonen van branche-evenementen en het lezen van academische papers zijn allemaal manieren om relevant te blijven.
Geavanceerde onderwerpen nastreven: zodra je een solide basis hebt, kun je geavanceerde onderwerpen verkennen, zoals deep learning, reinforcement learning, computervisie of natuurlijke taalverwerking. Focus op datgene waar je in geïnteresseerd bent.
Wat is beter: machine learning in vergelijking met deep learning
We kunnen niet zeggen welke beter of slechter is, omdat de relatieve sterke en zwakke punten van elke aanpak sterk afhankelijk zijn van je specifieke problemen. In het algemeen is machine learning een goede keuze voor problemen die kunnen worden opgelost met relatief eenvoudige algoritmen, terwijl deep learning een goede keuze is voor problemen die complexere analyses vereisen en kunnen profiteren van de kracht van neurale netwerken. Laten we eens kijken naar enkele gevallen waarin je misschien machine learning wilt gebruiken, maar geen deep learning, en omgekeerd.
Machine learning is beter als...
je een kleine dataset hebt: machine learning-algoritmen kunnen modellen trainen met veel minder data dan je zou denken;
je de resultaten moet interpreteren: deep learning-modellen zijn vaak black boxes. Als je de resultaten van je model moet kunnen begrijpen, kun je beter af zijn met een machine learning-aanpak;
je snel voorspellingen moet doen: het kan veel sneller zijn om machine learning-modellen te trainen, omdat ze minder gegevens en minder verwerkingskracht vereisen.
Deep learning is beter als...
je een grote dataset hebt: deep learning-algoritmen vereisen enorme hoeveelheden gegevens;
je nauwkeurige voorspellingen moet doen: we beweren niet dat machine learning-modellen niet nauwkeurig zijn; maar als je een nauwkeurige voorspelling nodig hebt, kun je beter af zijn met een deep learning-model;
je een complex probleem moet oplossen: sommige traditionele algoritmen voor machine learning kunnen moeite hebben met het vinden van patronen in complexe datasets. Overweeg dan een deep learning-model!
Uiteindelijk is de beste techniekkeuze afhankelijk van het specifieke probleem dat je probeert op te lossen. Als je niet zeker weet welke aanpak de beste voor je gebruik/casus zou zijn, is het een goed idee om een data scientist of een machine learning-expert te raadplegen.
Met zoveel innovaties in zo'n breed scala aan industrieën is machine learning waarschijnlijk het spannendste gebied om op dit moment in te werken. Als je graag voorop wilt lopen in innovatie, het potentieel van data wilt ontrafelen en een aanzienlijke impact op de wereld wilt hebben, dan denken we dat er geen beter begin is dan je in te schrijven voor een van de bootcamps van Ironhack om aan de slag te gaan met technologie. Geniet van de reis, grijp de kans en geef jezelf de vaardigheden en kennis die nodig zijn om je de wereld van machine learning eigen te maken. Waar wacht je op?
