Artificial intelligence (AI) en machine learning (ML) zijn gerelateerd, maar ze zijn niet hetzelfde. Hier is een kort overzicht van het verschil:
- Artificial Intelligence (AI): AI is een breder concept dat zich richt op het creëren van machines die menselijke intelligentie nabootsen. Het doel van AI is om systemen te ontwikkelen die kunnen redeneren, problemen oplossen, leren, begrijpen en beslissingen nemen zoals mensen dat doen. AI omvat verschillende subgebieden, zoals natuurlijke taalverwerking, computer vision, en robotica.
- Machine Learning (ML): ML is een specifiek onderdeel van AI dat zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en modellen waarmee machines automatisch kunnen leren van data, zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor elke taak. Het gaat vooral om het verbeteren van prestaties op basis van ervaring (data). ML gebruikt wiskundige modellen om patronen te herkennen en voorspellingen te doen.
Samengevat:
- AI is het overkoepelende concept van intelligente machines.
- ML is een manier om AI te realiseren door machines te laten leren van data.
Machine learning is dus een subcategorie van AI, maar AI omvat veel meer technieken dan alleen machine learning.
Kernmodellen (AI-algoritmen)
Machine Learning (ML): ML-modellen leert van data door patronen te herkennen en voorspellingen te doen. ML kan verder worden onderverdeeld in:
- Supervised learning: Een model wordt getraind met gelabelde data (input-output paren).
- Unsupervised learning: Het model zoekt naar verborgen patronen of structuur in data zonder gelabelde output.
- Reinforcement learning: Het model leert door beloningen en straffen op basis van acties en resultaten.
Deep Learning: Een subgebied van ML dat gebruikmaakt van neurale netwerken met meerdere lagen (zogenaamde deep neural networks). Deze zijn bijzonder geschikt voor taken zoals beeld- en spraakherkenning.
- Convolutionele Neurale Netwerken (CNNs): Gebruikt voor beeldverwerking, met filters die helpen patronen te detecteren.
- Recurrente Neurale Netwerken (RNNs): Gebruikt voor sequentiële data zoals tijdreeksen of tekst.
- Transformer Architecturen: Moderne neurale netwerken die de basis vormen voor geavanceerde taalmodellen zoals GPT en BERT, door efficiënt om te gaan met lange reeksen tekstdata.