AI: What is Machine Learning?

AI is all around us. The most widely used form of AI is called Machine Learning and you probably interact with it every day. Find out what Machine Learning is and how it's changing our world.

Start learning at http://code.org/

Stay in touch with us!
• on Twitter https://twitter.com/codeorg
• on Facebook https://www.facebook.com/Code.org
• on Instagram https://instagram.com/codeorg
• on Tumblr https://blog.code.org
• on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/code-org
• on Google+ https://google.com/+codeorg

Wat is machinaal leren?

Mijn naam is Ale Flores en ik ben
productmanager bij Alexa.

Mijn naam is Dr. Chelsea Haupt.

Ik werk bij het Allen Instituut
voor Kunstmatige Intelligentie,

en ik werk aan een AI-gedreven
academische zoekmachine.

Overal om je heen nemen computers
beslissingen en die hebben invloed

op jouw dagelijkse leven.

Wanneer je een zoekopdracht op internet
uitvoert of door je nieuwsfeed scrollt,

beslissen computers wat je ziet.

Computers kunnen nu al je gezicht
herkennen en je stem begrijpen,

binnenkort besturen ze auto's en
detecteren ze ziekten,

zelfs beter dan mensen.

Dus, hoe is dit allemaal mogelijk?

Je hebt misschien gehoord van iets dat
AI of kunstmatige intelligentie heet.

Echte kunstmatige intelligentie
is nog tientallen jaren weg.

Maar er is een soort AI, machinaal leren,
die hier vandaag al is.

Het is een soort AI waar je waarschijnlijk
elke dag mee te maken hebt,

zonder het te weten.

Het heeft de mogelijkheid om ons te helpen
om enkele van 's werelds grootste

uitdagingen aan te gaan.

Machinaal leren is hoe computers patronen
herkennen, en beslissingen nemen

zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.

Het spannende hieraan is, is dat het
een heel andere manier is om een computer

te programmeren dan

wat we ooit eerder hebben gedaan.

Met machinaal leren, in plaats van een
computer stap voor stap te programmeren,

kun je een computer programmeren om te
leren net zoals jij leert,

met vallen en opstaan, en veel oefening.

Leren komt uit ervaring en dat geldt
ook voor machinaal leren.

In dit geval betekent "ervaring"
heel veel gegevens.

Machinaal leren kan elke vorm
van gegevens verwerken:

Afbeeldingen, video, audio of tekst

en beginnen met het herkennen van
patronen in die gegevens.

Als het eenmaal geleerd hebt om patronen
te herkennen in de gegevens,

kan het ook leren om voorspellingen
te doen, gebaseerd op die patronen.

Zoals het verschil zien tussen een foto
van een auto, en een foto van een fiets.

AI en machinaal leren spelen een steeds
grotere rol in de hele maatschappij,

en geven vorm aan de toekomst
van ons allemaal.

Daarom is het zo belangrijk om te leren
hoe het werkt, met wat praktijkervaring.

Je staat op het punt om de kans te krijgen

om je eigen machinaal leren-model
te trainen.

Onthoud dat AI is zoals elk ander
gereedschap:

eerst krijg je de kennis,
dan krijg je de macht!