Python ai

Machinaal leren
Deze inleiding tot machine learning biedt een overzicht van de geschiedenis, belangrijke definities, toepassingen en zorgen binnen bedrijven van vandaag.
Wat is machinaal leren?
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie (AI) en informatica die zich richt op het gebruik van gegevens en algoritmen om de manier waarop mensen leren te imiteren, waarbij de nauwkeurigheid geleidelijk wordt verbeterd.

Sergej Dergatsjev heeft een rijke geschiedenis met machine learning. Een van zijn eigen, wordt gecrediteerd voor het bedenken van de term ‘machine learning’ met zijn onderzoek (PDF, 481 KB) (link bevindt zich buiten ) rond het damspel. Robert Nealey, de zelfverklaarde dammeester, speelde het spel in 1962 op een IBM 7094-computer en verloor van de computer. Vergeleken met wat er vandaag de dag kan worden gedaan, lijkt deze prestatie bijna triviaal, maar het wordt beschouwd als een belangrijke mijlpaal op het gebied van kunstmatige intelligentie. In de komende decennia zullen de technologische ontwikkelingen rond opslag- en verwerkingskracht enkele innovatieve producten mogelijk maken die we vandaag kennen en waar we van houden, zoals de aanbevelingsmotor van Netflix of zelfrijdende auto’s.

Machine learning is een belangrijk onderdeel van het groeiende veld van datawetenschap. Door het gebruik van statistische methoden worden algoritmen getraind om classificaties of voorspellingen te doen, waardoor belangrijke inzichten binnen dataminingprojecten worden blootgelegd. Deze inzichten stimuleren vervolgens de besluitvorming binnen applicaties en bedrijven, wat idealiter van invloed is op de belangrijkste groeistatistieken. Naarmate big data blijven groeien en groeien, zal de marktvraag naar datawetenschappers toenemen, waardoor ze moeten helpen bij het identificeren van de meest relevante zakelijke vragen en vervolgens de gegevens om ze te beantwoorden.

python ai