Wat zijn de vier soorten machinaal leren?

Vier hoofdtypen van machinaal leren

Machinaal leren is een subveld van kunstmatige intelligentie dat computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. In plaats daarvan worden algoritmes getraind op enorme hoeveelheden gegevens, zodat ze patronen en relaties kunnen identificeren en gebruiken om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen.

Er zijn vier hoofdtypen van machinaal leren:

1. Begeleid leren

Bij begeleid leren worden algoritmen getraind op een dataset met gelabelde gegevens, waarbij elk gegevenspunt is gekoppeld aan een bijbehorend label. Het algoritme leert de relatie tussen de invoergegevens en de gegeven antwoorden. Vervolgens kan het worden gebruikt om voorspellingen te doen over nieuwe, ongeziene gegevens.
Voorbeelden van begeleid leren zijn:

• Regressie: Voorspellen van continue waarden, zoals de prijs van een huis
• Classificatie: Voorspellen van discrete categorieën, zoals het type van een e-mail (spam of niet-spam)

2. Onbegeleid leren

Bij onbegeleid leren worden algoritmen getraind op een dataset met ongemarkeerde gegevens, waarbij geen van de gegevenspunten bij een bekend label hoort. Het algoritme moet in dit geval de onderliggende structuur of patronen in de gegevens ontdekken.
Voorbeelden van onbegeleid leren zijn:

• Clustering: Het groeperen van soortgelijke gegevenspunten in clusters
• Dimensionality reduction: Het verkleinen van de dimensie van een dataset, waardoor deze gemakkelijker te analyseren is

3. Semi-supervised learning

Semi-supervised learning bevindt zich tussen begeleid en onbegeleid leren in. Het wordt getraind op een dataset met een combinatie van gelabelde en ongemarkeerde gegevens. Het algoritme kan de gelabelde gegevens gebruiken om de relatie tussen invoergegevens en uitvoerlabels te leren, en de ongemarkeerde gegevens gebruiken om de algemene structuur van de gegevens te ontdekken.
Semi-supervised learning kan nuttig zijn in gevallen waar het moeilijk of duur is om een ​​grote hoeveelheid gelabelde gegevens te verkrijgen.

4. Reinforcement learning

Bij reinforcement learning leert een algoritme door interactie met een omgeving, net als een dier dat leert door vallen en opstaan. Het algoritme ontvangt beloningen of straffen afhankelijk van de acties die het in de omgeving uitvoert, en het leert na verloop van tijd welke acties de meeste beloningen opleveren.
Reinforcement learning wordt gebruikt in een breed scala van toepassingen, waaronder:

• Robotica
• Game spelen
• Resource-allocatie