-

Een introductie tot machine learning IV: neurale netwerken

In de vorige delen – deel 1, deel 2, deel 3 –  van deze reeks hebben we het over machine learning classificatieproblemen gehad.  Als je een grote dataset hebt met de bijbehorende classificaties, dan kun je de data trainen en items automatisch classificeren zonder dat hiervoor bijvoorbeeld een FTE voor nodig is.

Nu zijn er twee algoritmes besproken namelijk; lineaire regressie en natural language processing. Uiteraard zijn er meer algoritmes die je kunt toepassen. Denk bijvoorbeeld aan Logistical Regression, Decision Tree ,SVM vector machines en veel meer.  We gaan ze niet allemaal behandelen, omdat elk algoritme voor een andere situatie gebruikt kan worden. Uiteindelijk vervullen ze wel allemaal hetzelfde doel, het classificeren van data.

In dit artikel gaan we een volgend deel van machine learning behandelen namelijk; neurale netwerken. Dit noemen we ook wel deep learning. Door middel van neurale netwerken kan de computer zelf patronen herkennen. Laten we snel in de materie duiken om beter te begrijpen hoe neurale netwerken werken.

Wat is een neuraal netwerk?

Een neuraal netwerk is een vorm van machine learning die het menselijk brein nabootst. Op deze manier kan de computer nieuwe patronen herkennen zonder dat men daar instructies voor hoeft te geven. Door middel van neurale netwerken is het mogelijk dat auto’s zelf kunnen rijden of dat de computer letters kan herkennen die iemand heeft geschreven.

Zie bijvoorbeeld bovenstaande afbeelding, wij als mensen weten dat de r een R is. Maar voor een computer is dit wat lastiger. Dankzij een neuraal netwerk maak je het mogelijk dat een computer deze letter wél weet te herkennen.

Hoe werkt een neuraal netwerk?

Het menselijk brein werkt op basis van neuronen, dat zijn cellen die gespecialiseerd zijn in het ontvangen en doorgeven van signalen. Op dezelfde manier werkt een neuraal netwerk. We noemen dat een perceptron. Laten we een voorbeeld pakken van hoe dit in praktijk werkt.

We hebben een cirkel en een driehoek en willen de computer laten voorspellen wat nou een cirkel of een driehoek is zonder dit handmatig te classificeren. Wij als mens zien direct wat een cirkel of een driehoek is, maar een computer kan dit niet zien. Daarom moet de afbeelding in een neuraal netwerk geladen worden. Vervolgens kan het neurale netwerk zelf bepalen wat een cirkel of driehoek is. Uiteraard moet de data getraind worden door het neurale netwerk. Dit kan enige tijd duren, afhankelijk van de hoeveelheid data.

 

Hierboven zie je een illustratie van een neuraal netwerk.  Een neuraal netwerk kan behoorlijk groot worden als dit veel data bevat. De wiskundige uitleg hoe een neuraal netwerk werkt wordt in deze video verder uitgelegd:

Om video's van Youtube te kunnen tonen, dienen analytische cookies en tracking cookies geaccepteerd te worden.

Neurale netwerken in de praktijk

Je maakt dagelijks gebruik van neurale netwerken zonder dat je dit beseft. Hieronder volgen een aantal voorbeelden.

Facebook
Facebook maakt gebruik van de vriendsuggestie op basis van een foto. Als jij een foto online plaatst van jezelf en een vriend, dan zie je wellicht staan: is dit persoon x?  Of wellicht tagged Facebook de betreffende persoon zonder dat jij dit expliciet aangeeft. 

Autonavigatie
Moderne auto’s hebben tegenwoordig een touchpad waar je een letter kunt schrijven om een bestemming op te geven. Door middel van neurale netwerken kan een letter herkend worden ongeacht je handschrift.  

Google Foto’s
Als je gebruik maakt van Google Foto’s, dan zie je wellicht dat dieren, locaties en omgevingen worden herkend. Foto’s van jezelf en andere worden ook gedetecteerd. Deze kun je vervolgens labelen. Als je dan zoekt naar foto’s van Erwin, dan krijg je binnen Google Foto’s alle foto’s van Erwin te zien. 

Sky the Limit

Met neurale netwerken is The Sky The Limit. Belangrijk is wel dat je veel data hebt, zodat je een netwerk kunt trainen om bedrijfsprocessen te automatiseren. In Amerika maakt de politie bijvoorbeeld gebruik van software waarmee je een foto van de dader kunt uploaden. Wanneer dit gedaan is weet de software automatisch wie de betreffende persoon is. Het bedrijf dat dit realiseert heet Clearview AI. Zij scrapen data van Youtube, Facebook en Instagram om hun database te verrijken. Al die foto’s zijn in een neuraal netwerk geladen om dit resultaat te bereiken.

Neurale netwerken zijn ook in te zetten voor E-commerce doeleinden. Belangrijk is dan alleen wel dat je voldoende big data hebt om mee te werken. Vervolgens is het dan de kunst om data te trainen zodat het accuraat is om items te classificeren. De toekomst van neurale netwerken en deep learning is nog maar net begonnen, maar slimme bedrijven doen er goed aan nu alvast te kijken hoe ze dit in de toekomst kunnen inzetten.

Over de auteur: Erwin Nandpersad is CEO bij Ermmedia.nl.

Deel dit bericht

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond