Met modellen voor machinaal leren in kunstmatige intelligentie (AI) kunnen computers leren van gegevens en voorspellingen doen of oordelen vellen zonder dat ze daarvoor expliciet hoeven te programmeren. ML-modellen zijn de inspiratie achter baanbrekende ontwikkelingen in de snel veranderende wereld van de technologie. Wanneer conventionele programmering faalt, biedt het ons een dynamische oplossing voor ingewikkelde problemen.
Modellen voor machinaal leren vormen het hart en de ziel van kunstmatige intelligentie. In deze blog leren we meer over ML-modellen, hun vele verschillende types, toepassingen in de echte wereld en hoe u het beste model kiest voor uw specifieke behoeften.
Wat is een Machine Learning-model?
Een model voor machinaal leren is een programma dat computers gebruiken om beslissingen te nemen of voorspellingen te doen. Het leert van voorbeelden en gegevens uit het verleden om zelfstandig dingen uit te zoeken.
Stel je voor dat je een computer leert om afbeeldingen van katten en honden te herkennen. Je laat hem een heleboel katten- en hondenfoto’s zien en vertelt hem welke foto’s katten en welke honden zijn. De computer leert van deze voorbeelden en begint de verschillen tussen katten en honden te herkennen.
Als het eenmaal genoeg geleerd heeft, kun je het een nieuwe foto laten zien en het zal je vertellen of het een kat of een hond is. Het doet dit door gebruik te maken van wat het heeft geleerd van de trainingsbeelden.
Machine Learning-modellen dienen als het brein van een computer. Het is een wiskundig of algoritmisch raamwerk dat de computer helpt te raden, dingen te sorteren of beslissingen te nemen wanneer hij informatie krijgt. Het model wordt slimmer door naar oude informatie te kijken en kan die kennis dan gebruiken om gissingen te doen over nieuwe dingen die het nog niet eerder heeft gezien.
Wat is een Machine Learning-algoritme?
Een Machine Learning (ML) algoritme is een verzameling wiskundige en statistische regels en procedures die een machine learning model gebruikt om patronen te begrijpen en voorspellingen of oordelen te doen op basis van gegevens.
Algoritmen voor machinaal leren helpen computers dingen te leren van informatie, patronen te vinden en gissingen of keuzes te maken. Deze algoritmen dienen als basis voor modellen voor machinaal leren. Deze modellen worden gebruikt in verschillende sectoren om cruciale informatie te ontdekken en automatisch taken uit te voeren op basis van wat ze hebben geleerd uit gegevens.
Verschil tussen ML-algoritme en ML-model
Inzicht in het onderscheid tussen een ML-algoritme en een ML-model is van cruciaal belang wanneer u begint aan uw machine-learning reis.
Een ML-algoritme is vergelijkbaar met de leidende principes en wiskundige procedures van je machine-leersysteem. Het functioneert als een rekenmachine die je invoergegevens verwerkt, transformeert en, het allerbelangrijkste, ervan leert.
Aan de andere kant is een ML-model een resultaat of voorstelling die ontstaat na het toepassen van een ML-algoritme op een specifieke dataset. Het bevat de kennis of patronen die door het algoritme zijn verzameld uit die specifieke dataset. Met andere woorden, het is het eindresultaat van het leerproces.
Stel je een algoritme voor machinaal leren voor als een kookboek of een verzameling instructies die het leerproces leidt. Het is vergelijkbaar met een kookboek dat je instrueert hoe je een gerecht bereidt. Een ML-model, aan de andere kant, is het resultaat van het volgen van die formule. Het is vergelijkbaar met het bereide gerecht.
Soorten modellen voor machinaal leren
Machinaal leren omvat een breed scala aan modellen en algoritmen die grofweg zijn onderverdeeld in drie categorieën: supervised, unsupervised en reinforcement learning. Er zijn verschillende subcategorieën en gespecialiseerde modellen binnen elk van deze categorieën. Hier volgt een kort overzicht van de verschillende soorten populaire machine-learning modellen:
01. Modellen voor machinaal leren onder toezicht
Het supervised learning-model is een bepaalde categorie van verschillende modellen voor machinaal leren die gelabelde gegevens gebruiken om te trainen. Bij supervised learning leert het algoritme voorspellingen of oordelen te genereren door invoergegevens te koppelen aan bekende doellabels. Deze modellen worden gebruikt voor taken waarbij een resultaat moet worden voorspeld op basis van invoergegevens. Hieronder volgen enkele populaire modellen voor machine-leren onder supervisie:
- Lineaire regressie: Het lineaire regressiemodel voorspelt een continue numerieke uitvoer in regressietaken. Wanneer je een continue numerieke uitvoer moet voorspellen, kun je lineaire regressiemodellen gebruiken. Het identificeert het best passende lineaire verband tussen uw invoervariabelen en de doelvariabele.
- Logistische regressie: Logistische regressie wordt gebruikt voor binaire classificatietaken met een binaire (ja/nee) keuze als output. Op basis van je invoerkenmerken berekent het de waarschijnlijkheid van een binaire uitkomst.
- Beslisbomen: Beslisbomen worden gebruikt voor zowel classificatie- als regressiemodellen. Ze bouwen een boomachtige structuur op waarbij elke knoop een beslissing weergeeft op basis van een eigenschap, met de bladeren die een uiteindelijk klassenlabel of numerieke waarde weergeven.
- Random Forest: Een random forest is een ensemble-leerstrategie die talrijke beslisbomen mengt om de nauwkeurigheid van de voorspelling te verhogen en tegelijkertijd overfitting te verminderen. Het is een methode van ensembleleren die talrijke beslisbomen integreert.
- Supportvectormachines (SVM): SVM is een geavanceerd algoritme voor classificatie dat het optimale hypervlak vindt om de klassen in de feature space te verdelen. Het kan binaire en multiklassengegevens classificeren.
- K-Nabuurschap (K-NN): K-NN is een eenvoudig maar uitstekend classificatie- en regressiealgoritme. Het bepaalt de klasse of waarde van een gegevenspunt op basis van de meerderheidsklasse of gemiddelde waarde van de k-buren in de trainingsgegevens.
- Naive Bayes: Naive Bayes is een probabilistisch classificatiealgoritme gebaseerd op de stelling van Bayes. Het voert tekstcategorisatietaken uit zoals spamdetectie en sentimentanalyse.
- Neurale netwerken: Deep learning modellen zoals convolutionele neurale netwerken (CNN’s) en terugkerende neurale netwerken (RNN’s) zijn zeer aanpasbare supervised modellen. Je kunt deze ML-modellen gebruiken voor een verscheidenheid aan gesuperviseerde leertaken, zoals beeldclassificatie en natuurlijke taalverwerking.
02. Modellen voor ongesuperviseerd machinaal leren
Leren zonder toezicht is een vorm van machinaal leren waarbij het algoritme patronen en structuren in gegevens onderzoekt zonder gelabelde uitvoer te produceren. Deze methoden proberen inherente patronen of correlaties in gegevens te vinden in plaats van specifieke labels te voorspellen. Hier zijn een aantal veelgebruikte unsupervised machine-learning modellen:
- K-means clustering: K-means is een populaire clustermethode die gegevens in clusters verdeelt op basis van overeenkomsten. Het probeert de variantie binnen clusters te verminderen door gegevenspunten iteratief toe te wijzen aan het dichtstbijzijnde clustercentrum.
- Hiërarchische clustering: Hiërarchische clustering creëert een dendrogram, een boomachtige clusterstructuur. Het kan de hiërarchische relaties tussen gegevenspunten weergeven.
- Gaussische Mengselmodellen (GMM’s): GMM’s combineren verschillende Gaussische verdelingen om gegevens weer te geven. Ze worden vaak gebruikt in clustering en densiteitsschattingen.
03. Versterking modellen voor machinaal leren
Versterkingsleren is een onderdeel van machinaal leren waarbij een agent beslissingen leert nemen door interactie met zijn omgeving. De agent leert een beleid dat cumulatieve beloningen in de loop van de tijd optimaliseert door input te ontvangen in de vorm van beloningen of straffen. Hier zijn enkele voorbeelden van populaire modellen en algoritmen voor versterkingsleren:
- Q-Leren: Q-Learning is een veelgebruikt modelvrij algoritme voor versterkingsleren dat agenten helpt om het beste beleid voor actieselectie te leren. Het houdt een Q-tabel bij die de verwachte cumulatieve beloningen voor elk status-actie paar opslaat.
- Diepe Q-netwerken (DQN): DQN is een Q-learning uitbreiding die diepe neurale netwerken gebruikt om Q-waarden te benaderen. Het heeft bewezen effectief te zijn bij het oplossen van complexe taken.
- SARSA (Staat-Actie-Beloning-Staat-Actie): SARSA is, net als Q-leren, een modelvrij algoritme voor het leren van versterking. Het bepaalt het beste beleid door Q-waarden te schatten voor toestands-actieparen en beleidswijzigingen toe te passen.
Toepassingen van ML-modellen
Machine learning (ML) modellen hebben talrijke toepassingen in een verscheidenheid aan bedrijven en gebieden vanwege hun vermogen om gegevens te evalueren, voorspellingen te genereren en bewerkingen te automatiseren. Hier volgen enkele voorbeelden van hoe ML-modellen worden gebruikt:
01. Beeldherkenning en computervisie
- Objectdetectie: Modellen voor machinaal leren kunnen objecten in afbeeldingen of video’s herkennen en lokaliseren, wat nuttig is voor zelfrijdende auto’s, bewaking en gezondheidszorg.
- Gezichtsherkenning: Het herkennen en bevestigen van gezichten van personen, wat vaak wordt gebruikt in beveiligingssystemen en mobiele apparaten.
02. Natuurlijke taalverwerking (NLP)
- Sentimentanalyse: Sentimentanalyse is het proces waarbij de toon (positief, negatief of neutraal) van tekstgegevens wordt achterhaald. Dit wordt vaak gebruikt voor het monitoren van sociale media en het analyseren van opmerkingen van klanten.
- Taalvertaling: Het vertalen van tekst van de ene taal naar de andere, zoals te zien is in tools zoals Google Translate.
- Tekstgeneratie: Tekst maken die klinkt alsof iemand hem geschreven heeft. Dit is handig voor chatbots, het genereren van inhoud en virtuele helpers.
03. Aanbevelingssystemen
- Aanbevelingen voor inhoud: Producten, films, muziek of artikelen aanbevelen aan klanten op basis van hun eerdere gedrag en voorkeuren (bijv. Netflix, Amazon).
- Gepersonaliseerde marketing: Gebruikers voorzien van gerichte advertenties en inhoud op basis van hun interesses.
04. Gezondheidszorg
- Ziektediagnose: Medische professionals helpen bij het stellen van een diagnose aan de hand van medische foto’s (bijv. röntgenfoto’s, MRI’s) en patiëntgegevens.
- Ontdekking van geneesmiddelen: Het voorspellen van mogelijke kandidaat-geneesmiddelen en hun bruikbaarheid bij de behandeling van bepaalde ziekten staat bekend als drug discovery.
05. Financiën
- Kredietscores: Het evalueren van de geloofwaardigheid van een persoon of organisatie om te beslissen of een lening wordt geaccepteerd.
- Algoritmische handel: Op basis van marktgegevens oordelen over handel in realtime.
06. Fraude opsporen met Machine Learning-modellen
- Detectie van creditcardfraude: Identificatie van frauduleuze transacties aan de hand van eerdere gegevens en uitgavenpatronen.
07. Autonome voertuigen
- Zelfrijdende auto’s: ML-modellen analyseren sensorgegevens om te beslissen hoe er moet worden gereden, wat zorgt voor efficiëntie en veiligheid.
08. Onderwijs met Machine Learning-modellen
- Gepersonaliseerd leren: Instructie-inhoud specifiek maken voor de behoeften en mogelijkheden van elke leerling.
09. Milieubewaking
- Klimaatmodellering: Klimaatverandering analyseren en weerpatronen voorspellen.
10. Beveiliging met modellen voor machinaal leren
- Inbraakdetectie: Ongewoon netwerkgedrag detecteren om cyberaanvallen op te sporen en te stoppen.
Machine-leermodellen verbeteren met QuestionPro
QuestionPro is een enquêtesoftwareplatform dat bedrijven helpt bij het ontwerpen, verspreiden en analyseren van enquêtes om belangrijke feedback, inzichten en gegevens van hun doelgroep te verzamelen. Het platform kan op verschillende manieren helpen bij het construeren en verbeteren van modellen voor machinaal leren:
Gegevensverzameling
Je kunt QuestionPro gebruiken om enquêtes te maken en te verspreiden om gestructureerde gegevens van respondenten te verzamelen. Deze gegevens kunnen worden gebruikt om modellen voor machinaal leren te trainen.
Je kunt bijvoorbeeld opmerkingen van klanten, productbeoordelingen of gebruikersvoorkeuren verzamelen om modellen te trainen voor sentimentanalyse, aanbevelingssystemen of klantsegmentatie.
Ontwerpkenmerken
ML-modellen hebben relevante kenmerken (variabelen) nodig om voorspellingen of classificaties te maken. Enquêtegegevens bevatten vaak belangrijke informatie die kan worden gebruikt bij machine learning. U kunt QuestionPro gebruiken om enquêtes te ontwikkelen die specifieke kwaliteiten of kenmerken vastleggen die nodig zijn voor uw modelwerk.
In een klanttevredenheidsonderzoek kun je bijvoorbeeld gegevens verzamelen zoals leeftijd, geslacht, geografie en aankoopgeschiedenis en deze gebruiken om voorspellende modellen op te stellen.
A/B testen
U kunt QuestionPro gebruiken om A/B-tests te ontwerpen en uit te voeren om de effectiviteit van verschillende modelaanpassingen of interventies te beoordelen. Deze informatie kan zeer nuttig zijn bij het verbeteren en optimaliseren van ML-modellen.
Voortdurende verbetering
Organisaties kunnen hun ML-modellen voortdurend bijwerken en verbeteren door regelmatig onderzoeken uit te voeren en nieuwe gegevens te verzamelen. Als er nieuwe gegevens beschikbaar komen, kunnen modellen opnieuw worden getraind om actueel te blijven met behoud van nauwkeurigheid en relevantie.
Personalisering en segmentering
Je kunt enquêtegegevens gebruiken om je publiek te categoriseren op basis van hun keuzes, acties of demografische gegevens. Machine learning-aanbevelingssystemen en gerichte reclame kunnen deze segmenten vervolgens gebruiken om de gebruikerservaring of marketingactiviteiten te personaliseren en zo hun effectiviteit te vergroten.
Bent u klaar om uw onderzoek te intensiveren en datagestuurde beslissingen te nemen? Begin nu met het verzamelen, analyseren en gebruiken van slimmere gegevens.
