Machine learning (ML) is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen en modellen waarmee computers kunnen leren van data en taken kunnen uitvoeren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke stap. Het hoofddoel van machine learning is om patronen en structuren in gegevens te ontdekken en te leren, waardoor computers betere voorspellingen en beslissingen kunnen maken.

Er zijn verschillende benaderingen en technieken binnen machine learning, maar ze kunnen over het algemeen worden onderverdeeld in drie hoofdcategorieën:

1. Supervised learning (begeleid leren): Bij supervised learning worden modellen getraind op gelabelde datasets, waarbij elke invoer een bijbehorende uitvoer heeft. Het doel is om een relatie te modelleren tussen de invoer en de uitvoer, zodat het model in staat is om nauwkeurige voorspellingen te doen voor nieuwe, niet eerder geziene invoergegevens. Voorbeelden van supervised learning taken zijn classificatie (het toewijzen van een categorie aan invoergegevens) en regressie (het voorspellen van continue waarden).
2. Unsupervised learning (ongebegeleid leren): In unsupervised learning worden modellen getraind op ongelabelde datasets, waarbij er geen expliciete invoer-uitvoerparen zijn. Het doel is om verborgen patronen en structuren in de data te ontdekken, zoals groeperingen (clustering) of verbanden (associatie). Unsupervised learning kan worden gebruikt voor taken zoals patroonherkenning, anomaly detection en dimensionality reduction.
3. Reinforcement learning (versterkt leren): Bij reinforcement learning leert een algoritme door interactie met zijn omgeving en het ontvangen van feedback in de vorm van beloningen of straffen. Het doel is om een strategie te ontwikkelen die leidt tot maximale beloningen op lange termijn. Reinforcement learning wordt vaak toegepast in situaties waarin er geen vooraf gelabelde datasets beschikbaar zijn, zoals het trainen van computers om complexe taken uit te voeren, zoals het spelen van videospellen, het beheren van robots of het besturen van autonome voertuigen.

Machine learning-algoritmen en modellen worden getraind met behulp van datasets die bestaan uit voorbeelden van invoergegevens en de bijbehorende gewenste uitvoer. Tijdens het trainingsproces passen de algoritmen hun interne parameters aan om de relatie tussen de invoer en de uitvoer zo goed mogelijk te modelleren. Na de training kunnen deze modellen worden toegepast op nieuwe, niet eerder geziene gegevens om voorspellingen te doen of taken uit te voeren.

Machine learning wordt tegenwoordig breed toegepast in verschillende domeinen en industrieën, waaronder gezondheidszorg, financiën, marketing, beeldverwerking, natuurlijke taalverwerking en meer. Het heeft de potentie om processen te automatiseren, besluitvorming te verbeteren en nieuwe inzichten te genereren uit grote hoeveelheden gegevens.