Kunstmatige intelligentie (AI) speelt tegenwoordig een cruciale rol in allerlei toepassingen. Om AI goed te begrijpen, is het belangrijk om de achterliggende mechanismen en relaties te doorgronden. AI valt onder het bredere domein van data science, waarbij het doel is om waardevolle inzichten uit data te halen. Een effectieve manier hiervan is door het ontwikkelen van AI-modellen die data kunnen analyseren en interpreteren. Binnen de wereld van AI onderscheiden we verschillende benaderingen, waaronder machine learning, deep learning en large language models (LLM’s).
Machine learning
Machine learning betreft een tak van AI waarin systemen leren van data, in plaats van dat ze strikt geprogrammeerde commando’s volgen. Door het herkennen van patronen in de beschikbare data kunnen ML-algoritmes voorspellingen doen en beslissingen nemen. De leerprocessen binnen machine learning kunnen op vier verschillende manieren plaatsvinden:
- Supervised learning: Hierbij leert een machine aan de hand van data die al is voorzien van vooraf bepaalde labels. Een mens zorgt eerst voor de juiste indeling om de machine een startpunt te geven.
- Unsupervised learning: In dit geval ontdekt de machine zelfstandig patronen in data zonder voorafgaande kennis of labels, waardoor nieuwe inzichten naar voren kunnen komen.
- Semi-supervised learning: Deze methode combineert elementen van supervised en unsupervised learning door zowel gelabelde als ongelabelde data te gebruiken, wat vaak leidt tot betere resultaten.
- Reinforcement learning: De machine leert hierdoor door middel van feedback; het krijgt beloningen of correcties op basis van de behaalde resultaten, zodat het voortdurend kan verbeteren.
Binnen elk van deze leermethoden zijn er diverse modellen, variërend van bijzondere toepassingen zoals lineaire regressie tot meer complexe algoritmes. Deze flexibiliteit maakt machine learning tot een uiterst waardevolle benadering voor het oplossen van uiteenlopende problemen.
Deep learning
Deep learning is een geavanceerde vorm van machine learning die zich laat inspireren door de structuur en werking van het menselijk brein. Daarbij wordt gebruikgemaakt van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen, wat ook wel ‘diepe’ netwerken wordt genoemd. Het voordeel van deep learning is dat het in staat is om steeds complexere patronen te herkennen en te verwerken in grote hoeveelheden data. Dankzij de meervoudige lagen kunnen deze netwerken subtiele verschillen en abstracte kenmerken in de data ontrafelen, waardoor ze toepasbaar zijn op allerlei domeinen.
Een belangrijk kenmerk van deep learning is de manier waarop het biologische leerprincipes nabootst. Door te kijken naar hoe mensen via neurale netwerken informatie verwerken, worden deze modellen zo ontworpen dat zij op een vergelijkbare manier kunnen leren en generaliseren. Dit vertaalt zich in toepassingen die variëren van beeld- en spraakherkenning tot geavanceerde diagnostiek in de medische sector. Deep learning versterkt de mogelijkheden van traditionele machine learning doordat het in staat is om met minder menselijke tussenkomst tot nauwkeurige voorspellingen te komen.
Large language models
Large language models (LLM’s) zijn omvangrijke taalmodellen die zijn getraind op enorme datasets. Door de kracht van deep learning zijn deze modellen in staat om een breed scala aan taken op het gebied van taalverwerking uit te voeren. Hun toepassingen variëren van tekstgeneratie en vertaling tot het beantwoorden van complexe vragen. LLM’s behoren tot de groep foundation models en zijn specifiek gericht op taalverwerking, waardoor zij perfect inspelen op toepassingen zoals chatbots en virtuele assistenten.
Een goed voorbeeld van een LLM is ChatGPT, dat door zijn uitgebreide training op diverse datasets veelvuldig wordt ingezet voor interactie en ondersteuning. Daarnaast bestaan er ook modellen die gericht zijn op visuele data, zoals afbeeldingen en video’s. Deze modellen vinden hun plaats in computervisie, waar zij objecten, patronen en context binnen beelden kunnen herkennen en interpreteren.
Samenvatting
- Machine learning: Een breed vakgebied waarin machines leren van data door patronen te ontdekken en voorspellingen te doen.
- Deep learning: Een gespecialiseerde vorm van machine learning die gebruikmaakt van gelaagde neurale netwerken en geïnspireerd is op de werking van de menselijke hersenen.
- Large language models: Zeer omvangrijke modellen die, dankzij deep learning, zich richten op taalverwerking en diverse taken aankunnen zoals tekstgeneratie en vertaling.
Door de verschillende benaderingen binnen AI toe te passen, kunnen organisaties inspelen op complexe vraagstukken en steeds nauwkeurigere inzichten verkrijgen. Het begrip van de verschillen tussen machine learning, deep learning en LLM’s helpt niet alleen bij het kiezen van de juiste technologie, maar biedt ook handvatten voor toekomstige implementaties.
Voor organisaties die overwegen AI in te zetten om bedrijfsprocessen te optimaliseren, is het essentieel om te weten welke aanpak het beste past bij de specifieke behoeften. BestAgent helpt hierbij door samen met bedrijven een businesscase op te stellen en de benodigde data grondig voor te bereiden. Na het ontwikkelen van op maat gemaakte AI agents worden deze zorgvuldig geïntegreerd binnen bestaande systemen. Ook na de implementatie zorgt BestAgent ervoor dat de AI agents continu worden onderhouden en getraind met nieuwe data, zodat de oplossingen relevant en betrouwbaar blijven. Aarzel dus niet en ontdek wat de nieuwste ontwikkelingen in machine learning, deep learning en large language models voor je kunnen betekenen. Je kan ons bereiken via telefoon op 050-3113072 of per e-mail [email protected].