Hieronder bespreken we de drie belangrijkste leermethoden: geleid leren, niet geleid leren, en bekrachtigingsleren.
1. Geleid leren (Supervised Learning)
Bij geleid leren wordt AI getraind met behulp van vooraf gelabelde datasets. Dit betekent dat de data die het systeem ontvangt al een bepaalde classificatie of label heeft. Bijvoorbeeld, een dataset met afbeeldingen van honden en katten bevat afbeeldingen die al zijn gemarkeerd als “hond” of “kat.” Het AI-systeem leert vervolgens om soortgelijke objecten te herkennen en in de juiste categorie te plaatsen.
Dit type leren kan worden vergeleken met een leerling die leert onder begeleiding van een leraar. De “leraar” (de dataset) geeft steeds het juiste antwoord, waardoor het systeem de patronen leert die bij die antwoorden horen. Geleid leren is vooral nuttig voor toepassingen zoals beeldherkenning, spraakherkenning en voorspellingen doen op basis van historische data.
Voorbeeld: Een spraakherkenningssysteem dat getraind is met duizenden gelabelde spraakopnames leert verschillende woorden en zinnen te herkennen en om te zetten naar tekst.
2. Niet geleid leren (Unsupervised Learning)
In tegenstelling tot geleid leren krijgt een AI-systeem bij niet geleid leren geen gelabelde data. Het systeem ontvangt ruwe, ongecodeerde data en probeert zelf patronen of relaties te ontdekken. Het is alsof de AI zelf naar aanwijzingen zoekt zonder dat er iemand is om het te corrigeren of sturen. Niet geleid leren wordt vaak gebruikt voor het clusteren van data of het ontdekken van verborgen structuren in datasets.
Een bekend voorbeeld hiervan is het groeperen van klanten met vergelijkbare koopgewoonten in een winkel. Hoewel er geen vooraf ingestelde labels zijn, kan een AI-systeem automatisch groepen (clusters) ontdekken van klanten die dezelfde producten kopen, wat bedrijven helpt om gerichte marketingcampagnes te ontwikkelen.
Voorbeeld: Een AI-systeem dat ongecodeerde data van duizenden klantenanalyseresultaten ontvangt, kan automatisch verschillende klantgroepen identificeren op basis van koopgedrag, zonder dat iemand die groepen vooraf heeft gedefinieerd.
3. Bekrachtigingsleren (Reinforcement Learning)
Bekrachtigingsleren is gebaseerd op een leerproces waarbij AI leert door interactie met zijn omgeving. Het systeem ontvangt feedback in de vorm van beloningen of straffen, afhankelijk van de acties die het uitvoert. Deze methode is geïnspireerd op hoe mensen en dieren leren: door trial-and-error ontdekt de AI welke acties de beste uitkomsten opleveren.
Het belangrijkste doel van bekrachtigingsleren is het maximaliseren van de totale beloning die de AI ontvangt. Dit type leren wordt vaak gebruikt in situaties waar beslissingen in real-time worden genomen, zoals bij het trainen van AI-systemen voor spelletjes (bijvoorbeeld schaken) of robots die leren navigeren in een onbekende omgeving.
Voorbeeld: Een zelfrijdende auto leert door middel van bekrachtigingsleren hoe hij veilig door het verkeer kan navigeren. Elke keer dat de auto succesvol een route aflegt zonder ongelukken, ontvangt het systeem een beloning, wat het systeem helpt om steeds betere keuzes te maken.
Conclusie
AI kan op verschillende manieren leren, afhankelijk van de gekozen methode.
Geleid leren biedt duidelijke richtlijnen, niet geleid leren laat het systeem zelf patronen ontdekken, en bekrachtigingsleren geeft AI de kans om te leren van feedback uit zijn omgeving.
Door deze verschillende leermethoden te begrijpen, wordt het duidelijk hoe AI kan worden toegepast in uiteenlopende situaties.