Een onderdeel van Kunstmatige Intelligentie is Machine Learning. Daar waar Kunstmatige Intelligentie zich bezighoud met zaken als interpretatie (van beeld, geluid en tekst), houdt Machine Learning zich vooral bezig met Classificatie, Clusteren en Regressie. Simpeler gezegd, we geven aan of iets in een bepaalde klasse is onder te verdelen, te clusteren in een x-aantal clusters of een voorspelling te geven over een bepaalde dataset.
Machine Learning is onder te verdelen in Supervised Learning, waarbij we gebruik maken van onze kennis van een dataset, en Unsupervised Learning waarbij wordt gewerkt met niet-gelabelde datasets.
Bij Supervised Learning kunt u denken aan:
- Regressiemethodes (simple, multiple, linear en non-linear)
- Classificatie:
- K-Nearest Neighbors
- Decision Trees
- Logistic Regression
- Support Vector Machine
Bij Unsupervised Learning heeft men het over:
- Clustering:
- K-Means
- Hierarchical Clustering
- DBSCAN
- Recommendation systems als Content-Based en Collaborative Filtering
We zullen in een aantal vervolgsessies voorbeelden in de programmeertalen Python en R gebruiken.