Wat is Machine Learning?
Machine Learning (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) waarbij systemen in staat zijn om zelf te leren en verbeteren op basis van data, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke mogelijke situatie.
Machine Learning-modellen ontdekken patronen in data en gebruiken die kennis om voorspellingen te doen, beslissingen te nemen of afwijkingen te detecteren.
🧠 Hoe werkt Machine Learning?
- Data verzamelen: Inputgegevens (zoals temperatuurmetingen, afbeeldingen, teksten, etc.)
- Model trainen: Het algoritme zoekt patronen in de data
- Model testen/valideren: Prestaties worden geëvalueerd op nieuwe, ongeziene data
- Inzet (inference): Het model wordt gebruikt om live voorspellingen te doen
🔍 Soorten Machine Learning
| Type | Beschrijving | Voorbeelden |
|---|---|---|
| Supervised learning | Leren met gelabelde data (input + correcte output bekend) | Kwaliteitsclassificatie, voorspellen van verbruik |
| Unsupervised learning | Leren zonder gelabelde output, zoekt zelf structuren | Clusteranalyse, afwijkingsdetectie |
| Reinforcement learning | Leren door beloningen en straffen op acties | Robotnavigatie, spelletjes, geautomatiseerd besturen |
🏭 Toepassingen in industrie en IT
- Predictive maintenance (voorspellen van storingen op basis van sensordata)
- Visuele inspectie met AI-camera’s (Vision, Deep Learning)
- Anomaly detection in Cybersecurity en SIEM
- Optimalisatie van processen (energieverbruik, productkwaliteit)
- Natural Language Processing voor loganalyse of ticketclassificatie
- Vraagvoorspelling in Supply Chain of productieplanning
🧱 Veelgebruikte algoritmes
- Decision Trees
- Random Forests
- Support Vector Machines (SVM)
- K-Means Clustering
- Neural Networks (voor Deep Learning)
✅ Voordelen van Machine Learning
- Zelflerend: Prestaties verbeteren bij meer data
- Past zich aan veranderende omstandigheden aan
- Detecteert verborgen patronen of afwijkingen
- Kan processen automatiseren of ondersteunen
🚧 Aandachtspunten
- Vereist voldoende goede en representatieve data
- Modellen moeten worden gevalideerd en bijgewerkt
- Uitlegbaarheid is soms lastig (zeker bij Deep Learning)
- In OT-omgevingen is betrouwbaarheid en transparantie cruciaal
📌 Samengevat
Machine Learning stelt systemen in staat om te leren van data en patronen te herkennen, wat leidt tot slimmere, snellere en geautomatiseerde beslissingen — met brede toepassingen in industrie, IT en Cybersecurity.