Leren, in de context van kunstmatige intelligentie (AI), verwijst naar het proces waarbij een computersysteem zijn prestaties op een specifieke taak verbetert op basis van data of ervaringen. In tegenstelling tot traditionele methoden met handmatig gecodeerde regels, stelt leren systemen in staat patronen te herkennen, zich aan te passen aan nieuwe situaties en besluitvorming te automatiseren. De kracht van leren ligt in zijn vermogen om te evolueren en te generaliseren op basis van nieuwe voorbeelden, wat het onderscheidt van deterministische algoritmes. Er zijn verschillende leerparadigma's: supervised, unsupervised, semi-supervised en reinforcement learning, elk met eigen toepassingen en algoritmische technieken.
Toepassingen en gebruiksvoorbeelden
Leren vormt de kern van veel AI-toepassingen, zoals beeldherkenning, automatische vertaling, fraudedetectie, gepersonaliseerde aanbevelingen en autonoom rijden. Bijvoorbeeld: bij spraakherkenning zet leren grote hoeveelheden audiogegevens om in tekst. In de financiële sector wordt het gebruikt om marktgedrag te voorspellen op basis van transactiegeschiedenis. In de industrie optimaliseert het voorspellend onderhoud door vroegtijdige signalen van storingen te identificeren.
Belangrijkste tools, libraries en frameworks
Er zijn diverse tools die het implementeren van leren in AI vergemakkelijken. Populaire frameworks zijn TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Keras, XGBoost en LightGBM. Deze bieden bibliotheken voor datamanipulatie, modelbouw, training en evaluatie. Daarnaast bieden Hugging Face Transformers en FastAI kant-en-klare oplossingen voor specifieke taken.
Recente ontwikkelingen en trends
Diepe neurale netwerken (deep learning) hebben recent grote doorbraken mogelijk gemaakt, vooral dankzij grote taalmodellen en complexe netwerkarchitecturen. Trends zijn onder andere zelf-lerend leren, wat de afhankelijkheid van gelabelde data vermindert, en transfer learning, waarmee bestaande modellen hergebruikt worden. Ook federatief leren, gericht op dataprivacy, wordt steeds belangrijker.