Als je geïnteresseerd bent in het leren van machine learning, zijn er verschillende opleidingen en cursussen beschikbaar die je kunnen helpen om de nodige vaardigheden en kennis op te doen. Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op het ontwikkelen van algoritmes en modellen die zelflerend zijn en in staat zijn om patronen en inzichten uit gegevens te halen. Hier zijn enkele aspecten die vaak aan bod komen in een opleiding machine learning:
Statistiek en wiskunde: Je leert statistische concepten en wiskundige principes die de basis vormen van machine learning. Dit omvat onderwerpen zoals kansrekening, lineaire algebra, differentiaal- en integraalrekening, statistische inferentie en optimalisatie.
Programmeervaardigheden: Je leert programmeren met talen zoals Python of R, die veel worden gebruikt in machine learning. Je krijgt inzicht in de basisprincipes van programmeren, datastructuren, algoritmen en het gebruik van bibliotheken en frameworks voor machine learning, zoals scikit-learn, TensorFlow of PyTorch.
Data voorbereiding en -verkenning: Je leert hoe je gegevens kunt verzamelen, opschonen, transformeren en visualiseren om ze klaar te maken voor machine learning-modellen. Dit omvat technieken zoals gegevensreiniging, dimensionaliteitsvermindering, feature engineering en exploratieve data-analyse.
Machine learning-algoritmes: Je maakt kennis met verschillende machine learning-algoritmes, zoals lineaire regressie, logistische regressie, beslissingsbomen, ondersteuningsvectormachines, neurale netwerken en clustering-algoritmes. Je leert hoe je deze algoritmes kunt implementeren, trainen en evalueren voor verschillende taken, zoals classificatie, regressie, clustering en aanbevelingssystemen.
Model evaluatie en optimalisatie: Je leert hoe je machine learning-modellen kunt evalueren en optimaliseren. Dit omvat technieken zoals cross-validatie, evaluatiemetrics, hyperparameter tuning en modelinterpretatie.
Om een opleiding machine learning te volgen, kun je zoeken naar universiteiten, hogescholen, online platforms of gespecialiseerde opleidingsinstituten die cursussen aanbieden op het gebied van machine learning. Er zijn verschillende soorten opleidingen beschikbaar, variërend van bachelor- en masteropleidingen in data science of kunstmatige intelligentie tot online cursussen en bootcamps.
Daarnaast zijn er ook verschillende certificeringen beschikbaar, zoals de Certified Machine Learning Professional (CMLP) van de Data Science Council of America (DASCA) of de Google Cloud Machine Learning Engineer-certificering, die je vaardigheden en kennis in machine learning kunnen valideren.
Het volgen van een opleiding machine learning biedt je de mogelijkheid om essentiële vaardigheden te ontwikkelen voor het werken met gegevens en het bouwen van machine learning-modellen. Het opent deuren naar carrièremogelijkheden als machine learning-ingenieur, data scientist, AI-consultant, onderzoeker op het gebied van kunstmatige intelligentie en meer, in verschillende sectoren zoals technologie, gezondheidszorg, financiën en e-commerce.
Machine learning is een kunstmatige intelligentie (AI) discipline gericht op de technologische ontwikkeling van menselijke kennis. Met machine learning kunnen computers nieuwe situaties verwerken via analyse, zelftraining, observatie en ervaring.
Machine learning vergemakkelijkt de voortdurende vooruitgang van computergebruik door blootstelling aan nieuwe scenario's, testen en aanpassing, terwijl patroon- en trenddetectie wordt gebruikt voor verbeterde beslissingen in volgende (hoewel niet identieke) situaties.
Machine learning wordt vaak verward met datamining en kennisontdekking in databases (KDD), die een vergelijkbare methodiek delen.
De Facebook-nieuwsfeed van vandaag is een perfect voorbeeld. De nieuwsfeed is geprogrammeerd om inhoud van vrienden weer te geven. Als een gebruiker vaak tags of iets schrijft op de muur van een bepaalde vriend, wijzigt de nieuwsfeed zijn gedrag om meer inhoud van die vriend weer te geven.
Andere machine learning-toepassingen zijn onder meer syntactische patroonherkenning, verwerking van natuurlijke talen, zoekmachines, computer vision en machine-perceptie.
Algoritmen voor machine learning gebruiken statistieken om patronen in enorme * hoeveelheden gegevens te vinden. En gegevens omvatten hier een heleboel dingen: cijfers, woorden, afbeeldingen, klikken, wat heb je ook. Als het digitaal kan worden opgeslagen, kan het worden ingevoerd in een algoritme voor machine learning.
Machine learning is het proces dat veel van de services ondersteunt die we tegenwoordig gebruiken: aanbevelingssystemen zoals die op Netflix, YouTube en Spotify; zoekmachines zoals Google en Baidu; feeds voor sociale media zoals Facebook en Twitter; stemassistenten zoals Siri en Alexa. De lijst gaat verder.
In al deze gevallen verzamelt elk platform zoveel mogelijk gegevens over u - welke genres u graag bekijkt, op welke links u klikt, op welke statussen u reageert - en gebruikt machine learning om een hoogopgeleide schatting te maken van wat u misschien willen volgende. Of, in het geval van een stemassistent, welke woorden het beste passen bij de grappige geluiden die uit je mond komen.
Eerlijk gezegd is dit proces vrij eenvoudig: zoek het patroon, pas het patroon toe. Maar het beheert vrijwel de wereld. Dat is grotendeels te danken aan een uitvinding in 1986, met dank aan Geoffrey Hinton, tegenwoordig bekend als de vader van deep learning.