Wat is machinaal leren?

Gepubliceerd: Laatst bijgewerkt:
Machinaal leren

Naarmate meer industrieën de monetaire waarde van machinaal leren erkennen, zal de wereldmarkt voor machinaal leren naar verwachting groeien met een snelheid van 38,8% CAGRvan $21,17 miljard in 2022 tot 209,91 miljard in 2029. Een dergelijke exponentiële groei zal een competitieve banenmarkt creëren. Het werven van toptalent zal een uitdaging worden, maar de juiste wervingssoftware zal recruiters en HR-specialisten helpen de juiste kandidaten te identificeren.

Wat is machinaal leren? Definitie

Laten we beginnen met de basis.

Machine learning is de studie van kunstmatige intelligentie (AI) en computerwetenschappen. De nadruk ligt op het gebruik van gegevens en algoritmen voor machinaal leren om na te bootsen hoe mensen leren en uitkomsten voorspellen zonder dat zij daarvoor expliciet geprogrammeerd zijn. In een notendop: een model voor machinaal leren voert historische gegevens in om nieuwe outputwaarden te voorspellen.

Kunstmatige intelligentie (AI) daarentegen is het proces waarbij een complex geheel van algoritmen voor machinaal leren, zoals deep learning, wordt gebruikt om te denken als mensen en menselijke handelingen na te bootsen. Deep learning, als onderdeel van machinaal leren en kunstmatige intelligentie, is verantwoordelijk voor het nabootsen van de manier waarop mensen kennis vergaren.

Met andere woorden, een Machine Leren Het algoritme analyseert de verstrekte gegevens, en de kunstmatige intelligentie is het brein dat op basis van de verstrekte gegevens acties onderneemt.

Hoe we machinaal leren gebruiken, verschilt van bedrijf tot bedrijf, afhankelijk van de betrokken dataset en de individuele bedrijfsbehoeften.

Waar wordt machinaal leren voor gebruikt?

Het doel van machine learning is dat gebruikers een computeralgoritme voeden met zoveel mogelijk gegevens. Programma's voor machinaal leren analyseren vervolgens de gegevens en doen op basis van de verstrekte informatie datagestuurde aanbevelingen en beslissingen.

Met behulp van algoritmen kunnen ontwikkelaars door middel van machinaal leren patronen in eindgebruikersgegevens identificeren en wiskundige modellen creëren op basis van patroonherkenning. De verzamelde informatie wordt gebruikt om voorspellende toepassingen in het machine-leersysteem te creëren en te implementeren.

Tegenwoordig is machinaal leren overal ingebed, bijvoorbeeld in::

- internet zoekopdrachten,

- e-mail filters,

- website en aankoop aanbevelingen,

- banksoftware die ongewone overgangen kan opsporen.

Machine learning omvat nu ook neurale netwerken, deep learning en spraakherkenningssoftware die is ingebouwd in apps, telefoons en slimme luidsprekers. Toekomstige ontwikkelingen zouden ertoe kunnen leiden dat mensen worden ondersteund door direct beschikbare persoonlijke assistenten, geprogrammeerd met natuurlijke taalverwerking, om ons te helpen ons dagelijks leven te beheren.

Machinaal leren
Coderen en programmeren - Informatica en IT

Machine learning is veelzijdig en kan worden toegepast op verschillende toepassingen, zoals:

  • Klantrelatiebeheer (CRM-software) - machine learning analyseert e-mails en vraagt verkoopvertegenwoordigers te reageren op de meest urgente berichten. 

  • Business intelligence - machinaal leren wordt gebruikt om datapunten van waarde, patroonherkenning van datapunten en anomalieën te identificeren.

  • Personeelsinformatiesysteem - machinaal leren filtert de sollicitaties en identificeert de beste kandidaten. 

  • Zelfrijdende auto's - machinaal leren ingebed in semi-autonome auto's met gedeeltelijke objectdetectie.

  • Virtuele assistenten - slimme assistenten maken gebruik van "supervised" en "unsupervised" modellen voor machinaal leren om natuurlijke spraak te begrijpen en context te bieden.

Voorbeelden van machinaal leren

Als machine learning goed wordt toegepast, kan het de consumentenervaring binnen uw bedrijf personaliseren. In de 21e eeuw is personalisering de sleutel, zoals recent consumentenonderzoek "aangeeft 80% van de consumenten zijn eerder geneigd een aankoop te doen wanneer merken gepersonaliseerde ervaringen aanbieden".

Denk aan Netflix als voorbeeld. Hoewel velen van ons Netflix hebben, is het u misschien nog niet opgevallen dat de voorpagina en de aanbevelingen voor elke gebruiker anders zijn. Niet alleen dit, maar ook de bijbehorende thumbnail bij dezelfde film of serie.

Bron - Netflixtechblog

Netflix verzamelt, net als elk ander goed presterend platform, massa's gebruikersgegevens, voert die door aan machine learning, en gebruikt artificiële intelligentie om elke gebruiker gepersonaliseerde menselijke aanbevelingen te doen.

Technici in dienst van Netflix analyseren de gewoonten van kijkers op basis van meerdere factoren. Het aanbevelingssysteem dat in Netflix is ingebouwd, schat de waarschijnlijkheid dat een gebruiker een bepaalde titel bekijkt, op basis van verschillende factoren:

  • Geschiedenis bekijken
  • Categorie, jaar van uitgave, genre
  • Wat andere kijkers met soortgelijke voorkeuren kijken (en verscheidene andere)

De technieken voor machinaal leren die door Netflix worden gebruikt, blijven leren van de kijkgewoonten van de gebruikers. Telkens wanneer we een film of een serie bekijken, verzamelt Netflix dus waardevolle inputgegevens, voedt het die aan het machine learning-algoritme achter de schermen en verfrist het onze aanbevelingen op basis van gegevensanalyse. Hoe meer we met Netflix werken, hoe actueler en nauwkeuriger het algoritme, en onze suggesties, zijn.

Zo worden we meegezogen in de wereld van Netflix, zijn gepersonaliseerde aanbevelingsalgoritme produceert $1 miljard per jaar in waarde door klantenbinding.

Hoe leer je over machinaal leren?

Zoals voor elke functie geldt, zijn er bepaalde vaardigheden die recruiters of HR-specialisten van datawetenschappers verwachten.

De beste plaats om te beginnen is met de fundamentele concepten zoals:

  • Basis computerwetenschappen

  • Gegevensstructuur (binaire bomen, arrays, gekoppelde lijsten)

  • Statistiek en waarschijnlijkheid (Bayes-regel, Gaussiaanse mengmodellen, en het Markov-besluitvormingsproces)

  • Kennis van programmeren (variabelen, functies, gegevenstypen, voorwaardelijke verklaringen, lussen)

  • Grafieken 

Op basisniveau moeten machine learning-ingenieurs een uitstekende beheersing hebben van wiskunde, statistiek en het vermogen om analytische problemen op te lossen.

HR-specialisten en recruiters kunnen met name op zoek zijn naar machine learning-ingenieurs met inzicht in matrices, vectoren en matrixvermenigvuldiging. Geavanceerde functies op het gebied van machinaal leren vereisen ook kennis van robotica, AI en deep learning.

Een machine learning engineer werkt met classificatie-algoritmen of regressie-algoritmen. De drie belangrijkste categorieën van machinaal leren zijn: supervised learning, unsupervised learning, en reinforcement learning.

Kandidaten moeten ook kennis hebben van verschillende tools, technieken en programmeertalen zoals Python, R, Java en C++.

Wat is een model in machinaal leren

Een model in machinaal leren is een bestand dat is ontworpen om patronen te identificeren of beslissingen te nemen uit nog niet eerder geziene datasets met minimale menselijke tussenkomst. Een data scientist traint het machine learning model met een grote dataset en optimaliseert de machine learning algoritmen om patronen of outputs uit de dataset te identificeren.

modellen voor machinaal leren

De meeste van de modellen voor machinaal leren zijn gebaseerd op algoritmen voor machinaal leren. In het algemeen worden zij ingedeeld in regressiealgoritmen, die onder supervised machine learning vallen, en unsupervised machine learning, die onder clustered algoritmen vallen.

Supervised learning algoritmen of supervised machine learning worden gebruikt om gegevens te classificeren of nauwkeurige voorspellingen te doen. Bij het algoritme voor gesuperviseerd leren is menselijke tussenkomst nodig om de gegevens te labelen, te classificeren en in het algoritme in te voeren.

Algoritmen voor leren zonder toezicht of leren zonder toezicht, maken gebruik van algoritmen voor machinaal leren om niet-gelabelde gegevensreeksen te analyseren en te clusteren. Aangezien de gegevens niet hoeven te worden gelabeld, is er geen menselijke tussenkomst nodig.

Vraag naar specialisten in machinaal leren

Is er veel vraag naar specialisten in machinaal leren?

Volgens DevSkiller Rapport over de beste IT-vaardigheden 2022Binnen Data Science kwam machine learning op de tweede plaats (24.04%) in termen van belang voor bedrijfsdoelstellingen. Verwacht wordt dat deze trend zal blijven groeien naarmate meer techbedrijven machine learning in hun dagelijkse processen integreren.


In 2021 zag Data Science een groei van 259% en werd daarmee de snelst groeiende IT-vaardigheid die DevSkiller-klanten testten. Nu bedrijven de echte waarde van data inzien, kunnen Data Scientists hen helpen het meeste uit de beschikbare informatie te halen.

In 2019 meldde Indeed dat de rol van machine learning engineer een 344% groei in het aantal vacatures en neemt de eerste plaats in als de beste baan in de VS.

Aangezien elke sector een digitale transformatie ondergaat, zal er veel vraag blijven naar computer- en informatietechnologiefuncties. Voorspeld wordt dat het aantal functies in deze sector zal toenemen met 11% van 2019 tot 2029.

Download uw gratis exemplaar van het volledige DevSkiller IT-vaardigheidsrapport 2022

Hoe machine learning professionals te beoordelen voor aanwerving?

Als u een recruiter of HR-specialist bent die een machine learning engineer moet aanwerven, zijn er een paar dingen die u moet weten.

  1. Vanaf 2022 is er een grote vraag naar machine learning engineers en een talentkloof door een gebrek aan ervaring. Als je dit artikel leest, moet je weten dat er bepaalde kwaliteiten en vaardigheden, en niet te vergeten machine learning programma's en technieken, zijn die data scientists moeten kennen.

  2. Dit is nog een relatief nieuw terrein voor recruiters en HR-specialisten. Om de beste kandidaten te werven, introduceert u een vaardigheidstest voor machinaal leren in uw wervingsproces.

  3. Vergeet niet dat een technische beoordeling de kansen op het aanwerven van geschoold talent vergroot. Kandidaten die, eenmaal aangeworven, meteen aan de slag kunnen.

Machine learning-vaardigheidstest: welke kiezen?

Om de praktische vaardigheden van potentiële kandidaten en hun vermogen om in een echte werkomgeving te werken te beoordelen, wordt een machine learning vaardigheidstest moet aan de volgende criteria voldoen:

  • De kwaliteit van professioneel werk aantonen

  • Duur van de test (maximaal 1-2 uur)

  • Gemakkelijk te volgen instructies

  • Vermogen om de moeilijkheidsgraad af te stemmen op de capaciteiten van de kandidaat

  • De oplossing moet op kwaliteit worden gecontroleerd en ervoor zorgen dat zij in extreme situaties werkt

  • Representatief zijn voor een reële werksituatie en de kandidaten alle nodige middelen ter beschikking stellen

  • Kandidaten toegang geven tot bibliotheken, frameworks en diverse hulpmiddelen die zij normaal gesproken tot hun beschikking zouden hebben 

Hoe machine learning vaardigheden te screenen - Bekijk het nu.

Het vinden van een betrouwbare en nauwkeurige test voor machinaal leren hoeft geen uitdaging te zijn. Bijvoorbeeld, de RealLifeTesting™ methodologie gecreëerd door DevSkiller bootst de echte werkomgeving na waarin kandidaten zullen werken.

RealLifeTesting™ onderzoekt het vermogen van de prospect om applicaties of functies te bouwen, waarbij de praktische vaardigheden worden onderzocht. Tijdens de praktische vaardigheidstest is toegang tot bronnen zoals GitHub, Stack Overflow en Google toegestaan.

Als recruiter kunt u de test overal ter wereld naartoe sturen en de resultaten automatisch laten genereren. Tijd is geld, en met DevSkiller RealLifeTesting™ is het identificeren van een goede kandidaat voor machine learning eenvoudig.

Post delen

Meer informatie over het inhuren van tech

Abonneer u op onze Learning Hub en ontvang nuttige inzichten rechtstreeks in uw inbox.

Verifieer en ontwikkel coderingsvaardigheden naadloos.

Zie DevSkiller producten in actie.

Beveiligingscertificeringen & naleving. Wij zorgen ervoor dat uw gegevens veilig en beveiligd zijn.

DevSkiller logo TalentBoost logo TalentScore logo