Verschillen tussen Machine Learning en Deep Learning

Inhoudsopgave

De laatste jaren horen we steeds meer over kunstmatige intelligentie (AI) en wat het ons in de toekomst kan opbrengen. Meestal hoor je alleen maar over de gevaren van kunstmatige intelligentie en niet welke voordelen het juist kan opleveren voor de mensheid.

Bij de terminologie van kunstmatige intelligentie horen we ook vaak de woorden Machine Learning en Deep Learning. Maar wat betekenen deze termen eigenlijk en waarin verschillen ze van elkaar?

Om daar achter te komen moeten we eerst weten wat kunstmatige intelligentie, in het Engels ‘’Artificial Intelligence’’ genoemd, precies inhoudt. AI is de wetenschap die zich bezighoudt met het ontwerpen van slimme apparaten en machines die een hoge vorm van intelligentie tonen. Dit doet men door het denkvermogen van mensen te kopiëren. Een voorbeeld hiervan zijn robots die met mensen kunnen communiceren en zichzelf dingen kunnen aanleren.

Machine Learning (ML)

Machine Learning is een cruciaal onderdeel van kunstmatige intelligentie. ML houdt zich bezig met het ontwikkelen van technieken en algoritmes waardoor computers kunnen leren. Machine Learning houdt zich zowel bezig met technieken als gecontroleerd/gesuperviseerd leren, maar ook onbewaakt leren. Bij gesuperviseerd leren, leren de machines en apparaten om resultaten te voorspellen. Dit doen ze met behulp van wetenschappelijke data. De term onbewaakt leren houdt in dat machines resultaten leren te voorspellen door verschillende patronen te herkennen in de invoergegevens.

Deep Learning (DL)

Naast Machine Learning is er ook nog Deep Learning. In vele opzichten hangen deze twee dingen met elkaar samen. Toch zijn ze niet hetzelfde. Deep Learning staat ook wel bekend als hiërarchisch leren of diep gestructureerd leren. Deze methode van leren gaat dan ook nog een stapje verder dan Machine Learning. Het is als het ware een familie van machine-leermethoden. Het is geen algoritme op zich, maar meer een groep van algoritmes die diepere netwerken met onbewaakt leren implementeert. Met andere woorden, het kan zichzelf algoritmes aanleren. Zo kan een machine met Deep Learning zichzelf leren om beter te worden in beeldherkenning, zonder dat een mens een code daarvoor moet invoeren. Deep Learning maakt gebruik van een kunstmatig neuraal netwerk, dat vergelijkbaar is met het menselijke brein.

Heb je zelf een bedrijf en ben je geïnteresseerd in de robotisering van processen en het toepassen van kunstmatige intelligentie voor klantencontacten. Pegamento is de specialist op het gebied hiervan en zij hebben al veel bedrijven verder kunnen helpen.