Om te begrijpen wat je met machine learning kan doen, zullen we eerst even uitleggen wat het is.
Wat is het?
Stel je voor dat je een robot hebt die je kan helpen met je huiswerk. Deze robot kan leren van jou en van andere kinderen,en zo steeds beter worden in het uitvoeren van taken. Dat is een beetje wat machine learning is!
Machine learning is een soort kunstmatige intelligentie die computers in staat stelt om te leren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd worden. In plaats daarvan leren computers door patronen te herkennen in data.
Denk bijvoorbeeld aan een robot die moet leren om objecten te herkennen. De robot krijgt een set foto’s met verschillende objecten, zoals katten, honden en auto’s. Door te analyseren hoe deze objecten eruit zien, kan de robot leren om ze te herkennen in nieuwe foto’s.
Machine learning wordt gebruikt in allerlei toepassingen, zoals:
Zelfrijdende auto’s: Deze auto’s gebruiken machine learning om hun omgeving te begrijpen en veilige routes te vinden.
Gezichtsherkenning: Smartphones gebruiken machine learning om je gezicht te herkennen en te ontgrendelen.
Aanbevelingssystemen: Websites zoals Netflix en Spotify gebruiken machine learning om je films en muziek aan te bevelen die je misschien leuk vindt.
Wist je dat?
🔵 CAPTCHA staat voor ‘Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart’. Het is een digitale en automatische test waarmee men computers of (ro)bots van menselijke gebruikers kan onderscheiden.
🔵 Je hiermee in feite het A.I.model traint!
Mag je machine learning overal op toepassen?
Machine learning is een krachtige technologie met veel toepassingsmogelijkheden. Maar net als met elke krachtige technologie, zijn er grenzen aan wat je ermee mag doen.
Waar mag je machine learning wel op toepassen?
- Taken automatiseren: Machine learning kan worden gebruikt om taken te automatiseren die saai, repetitief of gevaarlijk zijn voor mensen. Dit kan leiden tot verhoogde efficiëntie, veiligheid en productiviteit.
- Inzichten verkrijgen uit data: Machine learning kan worden gebruikt om patronen en trends in data te herkennen die met het blote oog moeilijk te zien zijn. Deze inzichten kunnen worden gebruikt om betere beslissingen te nemen, nieuwe producten en diensten te ontwikkelen en processen te verbeteren.
- Persoonlijke ervaringen creëren: Machine learning kan worden gebruikt om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen, relevante content aan te bieden en gerichte advertenties weer te geven. Dit kan leiden tot een betere gebruikerservaring en verhoogde klanttevredenheid.
Waar mag je machine learning niet op toepassen?
- Mensen discrimineren of benadelen: Machine learning-modellen mogen niet worden gebruikt om mensen te discrimineren of te benadelen op basis van hun ras, geslacht, religie, leeftijd of andere kenmerken.
- Privacyschending: Machine learning-modellen mogen geen privégegevens van mensen verzamelen of gebruiken zonder hun toestemming.
- Onveilige of schadelijke systemen creëren: Machine learning-modellen mogen niet worden gebruikt om systemen te creëren die onveilig of schadelijk zijn voor mensen.
