Informatie – Dataridder
sedaniel Informatie
In een eerder bericht had ik je al uitgelegd wat Datamining is. Dit keer ga ik het hebben over Machine Learning.
Misschien dat je je nu afvraagt wat het verschil is. Zelf was ik namelijk ook even in de war. Datamining en Machine Learning gaan toch immers allebei om het vinden van patronen in data? Om het omzetten van ruwe data naar nuttige informatie?
En dat is ook zo, maar bij Machine Learning gaat het erom om COMPUTERS te leren om nuttige informatie uit data te halen. Datamining zelf is een algemenere term, en hierbij kan het dus bijvoorbeeld ook gaan om het maken van grafieken en het interpreteren daarvan.
Maar, bij Machine Learning programmeer je de computer om zelf data om te zetten in nuttige informatie. Hierbij wordt dan gebruik gemaakt van de zogenaamde machine learning algoritmes (zoals bijvoorbeeld het random forest algoritme). Met behulp van deze algoritmes kan de computer leren van data, en op basis van het geleerde beslissingen en voorspellingen leren te maken.
Dit is een krachtig concept. Het stelt ons in staat om beslissingen en voorspellingen te automatiseren. Dat konden wij al eerder natuurlijk, dankzij computers over het algemeen, maar die moesten wij daarvoor expliciet programmeren. Maar met machine learning hoeft dat dus niet meer. De computer leert zelf om data gedreven beslissingen te maken.
Het is de techniek die centraal staat in de vierde industriële revolutie. Dankzij de eerste drie leven we nu in een tijd waarin we van de luxe kunnen genieten van geautomatiseerde spierkracht. Ook hebben we toegang tot een hele hoop informatie dankzij het internet. Maar nu gaan we dus een stap verder met geautomatiseerde denkkracht. Het is misschien wel het begin van de laatste uitvinding die we ooit hoeven te maken.
Hoe dan ook, de computer leert bij machine learning in principe om zelf een model te vormen. Een representatie/simplificatie van de werkelijkheid die gebruikt kan worden voor het maken van beslissingen en voorspellingen.
Er zijn nu al een heleboel nuttige toepassingen van machine learning. In onder andere dit artikel had ik er al een aantal genoemd. Maar, om er nog een paar te herhalen, denk bijvoorbeeld aan gepersonaliseerde reclames, spraakherkenning en zelfrijdende auto's. Dit is echter slechts het begin, wie weet wat er nog meer mogelijk is?
Machine learning algoritmes kunnen vrij moeilijk zijn om te begrijpen. Mijn missie om mijn random forest algoritme te programmeren bleek een heel karwei, en dat was misschien nog een van de simpelere algoritmes. En bij de werking van neurale netwerken komt ook heel wat wiskunde kijken. Maar, natuurlijk is het erg belangrijk om deze algoritmes te begrijpen. Als je er een proefwerk over krijgt.
Deze algoritmes komen natuurlijk niet uit de lucht vallen en iemand moet ze bedenken en verbeteren. Leren hoe ze werken is dus zeker nuttig. Maar, wil je leren om zelf machine learning toe te passen dan is het vooral belangrijk dat je leert hoe je ze moet gebruiken. Moet je weten hoe een computer werkt om een blog artikel te lezen?
Je moet alleen weten wat alle knoppen doen. En zo is het ook met machine learning. Je moet leren werken met de tools. Leer gewoon programmeren met de machine learning libraries en je kunt aan de slag. Je hoeft ze niet helemaal van binnen en buiten te kennen om ze te gebruiken, en waarschijnlijk heb je daar ook de tijd niet voor want er zijn er een hele boel en er komt een hele boel wiskunde bij kijken.
Maar, het mag wel.
Persoonlijk vindt ik het heel leuk om te weten hoe dingen werken en ze zelf na te maken. Daarom heb ik ook mijn eigen versies gemaakt van een random forest en neuraal netwerk. En als jij dat ook leuk vindt, laat je dan zeker niet tegen houden om hetzelfde te doen. Op deze manier leer je jezelf tegelijkertijd programmeren aan en leer je wat over de werking van machine learning algoritmes. Een veel leukere manier van leren dan neuzen door een stapel stoffige tekstboeken, als je het mij vraagt.
Wil je echter leren machine learning modellen en applicaties te maken dan zul je toch echt aan de slag moeten gaan met de bestaande tools. Zelf ben ik inmiddels weer ver gevorderd met de Machine Learning Accelerator van EliteDataScience. Een prima keuze om machine learning met Python te leren, ben ik nog steeds van mening. Er zijn echter meer dan genoeg cursussen beschikbaar dus kijk ook zeker verder.