Deep learning vs. machine learning: wat is het verschil?

Bij het analyseren van data, het herkennen van patronen en het voorspellen van consumentengedrag hebben bedrijven een krachtige bondgenoot: kunstmatige intelligentie (AI). Maar voordat je AI inzet om je klanten te bereiken, is het belangrijk de verschillen tussen deep learning en machine learning te begrijpen.

Machine learning en deep learning klinken vergelijkbaar, maar ze zijn niet hetzelfde. Als onderdelen van AI helpen deze technologieën applicaties om informatie te verwerken, te analyseren en ervan te leren, zonder dat een mens ze daar stap voor stap voor programmeert. Door deze technologieën te begrijpen en te zien hoe ze mensen en AI-agents samenbrengen, kun je klanten beter bedienen en medewerkers productiever laten werken. In dit artikel vergelijken we machine learning en deep learning en laten we zien wat je met beide kunt bereiken.

Wat we zullen bespreken:

• Wat is machine learning?
• Wat is deep learning?
• Hoe machine learning de weg vrijmaakt voor AI-ontwikkeling
• Voordelen van deep learning
• Belangrijkste verschillen tussen machine learning en deep learning
• Wanneer gebruik je deep learning en wanneer machine learning?

Machine learning (ML) is een onderdeel van AI waarmee machines voortdurend leren van nieuwe resultaten en informatie, waardoor ze steeds slimmer en capabeler worden. Het omvat de ontwikkeling van algoritmen en modellen waarmee computers informatie uit data kunnen halen, patronen kunnen herkennen en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen zonder daar expliciet voor geprogrammeerd te zijn. Op deze manier verbeteren machines hun prestaties op basis van ervaring en data-analyse.

Bij machine learning maakt AI intensief gebruik van algoritmen om van data te leren. Voorbeelden hiervan zijn large language models (LLM’s), die worden gebruikt bij natural language processing (NLP), en small language models, die op vergelijkbare wijze op kleinere schaal worden ingezet.

Binnen machine learning zijn er twee fundamentele benaderingen: supervised learning en unsupervised learning.

Bij supervised learning train je een model met gelabelde data, waarbij de invoerdata is gekoppeld aan bijbehorende uitvoerlabels. Het doel is dat het model de relatie tussen de invoer- en uitvoervariabelen leert, zodat het nauwkeurige voorspellingen of classificaties kan maken op nieuwe data. Het model leert van de aangeboden voorbeelden en wordt gestuurd door correcte, bekende antwoorden, waardoor het in staat is om te generaliseren en voorspellingen te doen op basis van nieuwe, ongelabelde data.

Supervised learning wordt onder andere toegepast om klantdata te analyseren en nuttige patronen te ontdekken. Een bedrijf kan zijn AI bijvoorbeeld trainen op gelabelde historische data om accounts te identificeren die het risico lopen over te stappen naar een concurrent.

Unsupervised learning werkt daarentegen met ongelabelde data. Het model probeert dan patronen, structuren of verbanden in de data te ontdekken zonder vooraf gedefinieerde uitvoerlabels. Het doel is om verborgen inzichten of groeperingen in de data bloot te leggen, vaak via technieken als clustering of dimensiereductie. Bij unsupervised learningleert het model zelfstandig en herkent het inherente patronen of structuren die voor mensen mogelijk niet zichtbaar zijn.

Een veelvoorkomend voorbeeld van unsupervised learning zie je bij streamingdiensten. Wanneer je een streamingdienst opent, zie je waarschijnlijk een categorie als ‘wat je hierna wilt kijken’ of ‘dit vind je misschien ook leuk’. Op basis van je kijkgeschiedenis herkent de AI van het platform gemeenschappelijke patronen om je content aan te bieden die aansluit bij jouw interesses.

Deep learning is een deelgebied van machine learning dat geïnspireerd is door de werking van het menselijk brein. Het maakt gebruik van meerlaagse kunstmatige neurale netwerken (ANNs) die worden getraind om hiërarchische representaties van data te leren en te extraheren. Hierdoor kan het model automatisch complexe patronen en kenmerken uit ruwe data leren, wat leidt tot zeer nauwkeurige voorspellingen en besluitvorming.

Voordat we de verschillen tussen machine learning en deep learning verkennen, kijken we eerst naar de rol die neural networks spelen binnen deep learning en naar de belangrijkste kracht ervan: hiërarchisch leren.

Neurale netwerken zijn geïnspireerd op de structuur en werking van het menselijk brein. Ze bestaan uit onderling verbonden knooppunten, neuronen genaamd, die in lagen zijn georganiseerd. Elk neuron ontvangt invoersignalen, voert berekeningen uit en produceert een uitvoersignaal.

De architectuur van een neural network bestaat doorgaans uit drie soorten lagen: een invoerlaag, verborgen lagen en een uitvoerlaag.

• De invoerlaag ontvangt de ruwe data, zoals afbeeldingen of tekst, en geeft deze door aan de verborgen lagen.
• De verborgen lagen voeren vervolgens berekeningen uit op de invoerdata door gewichten en biases toe te passen op de invoer.
• De uitvoerlaag levert de uiteindelijke voorspellingen of classificaties op basis van de berekeningen die in de verborgen lagen zijn uitgevoerd. Elk neuron in de uitvoerlaag vertegenwoordigt een specifieke klasse of voorspelling.

Tijdens het trainen past het netwerk de gewichten en biassen in de verborgen lagen aan om het verschil tussen de voorspelde uitvoer en de werkelijke uitvoer zo klein mogelijk te maken.

De kracht van neurale netwerken ligt in hun vermogen om hiërarchische representaties van data te begrijpen. Elke laag in het netwerk leert verschillende niveaus van abstractie te herkennen en weer te geven.

De eerste lagen herkennen eenvoudige kenmerken zoals randen of texturen, terwijl diepere lagen complexere en meer abstracte kenmerken leren. Dankzij deze hiërarchische representatie kunnen neurale netwerken patronen in data herkennen en begrijpen, wat ze krachtige tools maakt voor taken zoals beeldherkenning, NLP en spraakherkenning.

Machine learning is essentieel voor de ontwikkeling van AI. Omdat machine learning data verwerkt en daarvan leert, kan het patronen herkennen, gedrag aanpassen en zichzelf verbeteren. Bovendien hoeven menselijke programmeurs machine learning-modellen niet voortdurend van nieuwe instructies te voorzien, waardoor ze snelle vooruitgang in de kracht en functionaliteit van AI mogelijk maken en AI-agents helpen autonoom te werken.

Bij op regels gebaseerd programmeren voorziet een mens een computer van "if/then"-instructies die bepalen hoe het systeem moet reageren op een bepaalde gebeurtenis. Een klassiek voorbeeld hiervan Technologie is een traditionele chatbot. Bij datagestuurde modellen kan de computer zelf patronen herkennen en zich aanpassen aan complexe situaties en informatie. Belangrijk om te weten: het vermogen van machine learning om te leren en zichzelf te verbeteren is bepalend voor de effectiviteit ervan.

Machine learning is breed inzetbaar en biedt voordelen in uiteenlopende sectoren. Hier zijn enkele veelvoorkomende toepassingen:

• Spraakherkenning: In het dagelijks leven gebruik je dit elke keer dat je een smart device een spraakopdracht geeft of een keuze inspreekt in een geautomatiseerd klantenservicemenu. In een zakelijke context is spraakherkenning een belangrijk hulpmiddel voor het vastleggen en samenvatten van gesprekken. Tijdens een verkoopgesprek met een prospect kan deze technologie de gespreksopname analyseren, de belangrijkste punten identificeren en een tekstbestand met notities aanmaken voor de salesmedewerker.
• Beeldherkenning: Dankzij deze ML-functie kunnen computers afbeeldingen in context plaatsen en als informatie indexeren. Zo kun je een smartphone ontgrendelen met gezichtsherkenning of een app mogelijke productpagina's laten vinden op basis van een foto van een artikel. Praktische zakelijke toepassingen zijn onder meer buitendienstmonteurs die foto's uploaden om te bepalen welke reparaties nodig zijn, of retailers die foto's maken van gevulde schappen voor geautomatiseerd voorraadbeheer.
• Predictive analytics: Analyses op basis van machine learning hebben onbeperkte toepassingsmogelijkheden voor bedrijven. De meest voorkomende zijn het ondersteunen van salesforecasting, het benaderen van klanten met relevante marketing en fraudedetectie binnen financiële dienstverlening.
• Gepersonaliseerde aanbevelingen: Intelligente productaanbevelingen, zoals die van een autonome agent op een e-commercesite, worden aangedreven door machine learning.
• Bedrijfsoptimalisatie: Machine learning helpt AI-toepassingen ook om verspilling te identificeren en de inzet van middelen in bedrijfsprocessen te verbeteren. In de maakindustrie kan het opvolgen van AI-aanbevelingen voor tijdsbesparing of procesverbetering de productiviteit van een fabriek aanzienlijk verhogen.

Er zijn veel voordelen aan het gebruik van AI, waaronder deep learning, dat informatie kan begrijpen en extraheren uit je ongestructureerde klantdata, zoals afbeeldingen, tekst en audio, zonder dat labeling of categorisering nodig is.

Door neurale netwerken met meerdere lagen te gebruiken, detecteren deep learning-modellen automatisch complexe patronen en representaties in ruwe data. Zo ontdekken deep learning-algoritmen verborgen inzichten en doen ze nauwkeurige voorspellingen, wat toepassingen mogelijk maakt op het gebied van computer vision, natural language processing en spraakherkenning.

Laten we beginnen met het vakgebied computer vision.

• Detectie en classificatie van objecten: Deep learning-algoritmen analyseren realtime videobeelden om objecten te detecteren en te classificeren, waardoor zelfrijdende auto’s veiliger en efficiënter worden.
• Realtime monitoring en identificatie: Deep learning maakt ook realtime monitoring en identificatie van potentiële bedreigingen mogelijk, wat de beveiliging van bewakingssystemen versterkt.

Op het gebied van NLP heeft deep learning taalverwerkingstaken ingrijpend veranderd. Deep learning-modellen, zoals recurrente neural networks (RNN’s) en transformers, hebben vertalingen, sentimentanalyse en AI-assistenten naar een hoger niveau getild. Dit heeft grote zakelijke implicaties, waaronder:

• Chatbots op basis van deep learning: Chatbots die gebruikmaken van conversational AI bieden gepersonaliseerde en efficiënte klantenservice, verlagen kosten en verhogen de klanttevredenheid.
• Sentimentanalyse: Dankzij deep learning kunnen bedrijven klantfeedback en -sentiment op grote schaal begrijpen, wat hen helpt datagedreven beslissingen te nemen en hun producten en diensten te verbeteren.

De combinatie van computer vision en NLP opent nieuwe mogelijkheden. Deep learning-modellen kunnen bijvoorbeeld afbeeldingen analyseren en tekstuele informatie extraheren, wat toepassingen zoals automatische afbeeldingsonderschriften en contentmoderatie mogelijk maakt. Dit is relevant voor sectoren als social media, e-commerce en contentcreatie.

Deep learning biedt ook veelbelovende mogelijkheden voor opkomende toepassingen, zoals het gebruik van generatieve AI voor het maken van content. Dat is een krachtige optie voor serviceteams die kennisbanken voor zowel klanten klantenservicemedewerkers moeten vullen.

Deep learning kan salesorganisaties ook ondersteunen door leadmanagement en -kwalificatie eenvoudiger (en nauwkeuriger) te maken, en door upsell-kansen te signaleren op basis van de klantgeschiedenis en -voorkeuren.

Deep learning is een vorm van machine learning, maar verschilt op de volgende punten in aanpak en mogelijkheden:

• Machine learning: Deze technologie richt zich op algoritmen die leren van data en voorspellingen of die beslissingen nemen zonder expliciet te zijn geprogrammeerd. Machine learning is gebaseerd op feature engineering, waarbij experts relevante kenmerken uit data halen om de modellen te trainen. Machine learning-algoritmen werken doorgaans goed met gestructureerde data en presteren effectief bij taken zoals regressie, classificatie en clustering.
• Deep learning: Deze modellen bestaan uit meerdere lagen van onderling verbonden knooppunten (neuronen) die leren om data op verschillende abstractieniveaus te representeren. In tegenstelling tot machine learning kunnen deep-learningalgoritmen automatisch kenmerken uit ruwe data leren, waardoor handmatige feature engineering niet nodig is. Dit maakt deep learning bijzonder geschikt voor het verwerken van ongestructureerde data, zoals afbeeldingen, audio en tekst.

Hieronder vind je nog meer manieren waarop deze technologieën van elkaar verschillen.

Machine learning vereist vaak handmatige feature engineering, waarbij domeinexperts relevante kenmerken uit data halen. Deze kenmerken dienen als input voor machine learning-algoritmen. Bij een taak zoals het classificeren van spam-e-mails kan een ML-model bijvoorbeeld gebruikmaken van kenmerken zoals de aanwezigheid van bepaalde woorden of de lengte van het bericht om een beslissing te nemen.

Deep learning-modellen kunnen automatisch leren van ruwe data, waardoor expliciete feature engineering niet nodig is. Bij beeldclassificatie kan een deep learning-model randen, vormen en texturen direct herkennen vanuit de pixelwaarden van de afbeeldingen. Zo kunnen virtuele agents ongestructureerde data verwerken, zoals afbeeldingen, audio en tekst, zonder handmatige tussenkomst.

Machine learning-modellen hebben doorgaans een gemiddelde hoeveelheid gelabelde data nodig om goed te presteren. De omvang en kwaliteit van de trainingsdata spelen een cruciale rol in de nauwkeurigheid van het model. Machine learning-modellen kunnen vaak worden getraind op kleinere datasets en schalen goed met beperkte rekenkracht.

Deep learning-modellen hebben doorgaans een grote hoeveelheid gelabelde data nodig om optimaal te presteren. Dit wordt bereikt met behulp van LLM's, die kunnen worden ingezet om LLM-agents te creëren. Hoe meer data er beschikbaar is voor training, hoe beter het deep learning-model complexe patronen herkent en nieuwe voorbeelden generaliseert. Deep learning-modellen profiteren ook van krachtige rekenbronnen, zoals GPU's, om de grootschalige berekeningen bij het trainen van diepe neural networks te verwerken.

Machine learning-modellen bieden vaak meer transparantie. Omdat de kenmerken handmatig worden bepaald, is het eenvoudiger om de relatie tussen de inputkenmerken en de voorspellingen van het model te begrijpen en te interpreteren. In een lineair regressiemodel kunnen de coëfficiënten die aan elk kenmerk zijn toegekend bijvoorbeeld inzicht geven in het belang en de invloed ervan op de output.

Deep learning-modellen worden daarentegen vaak beschouwd als ‘black boxes’, vanwege hun complexe architecturen en het automatische proces van feature learning. Hoewel ze een hoge nauwkeurigheid kunnen bereiken, is het een uitdaging om de interne werking te doorgronden en het besluitvormingsproces van deep learning-modellen toe te lichten. Er wordt echter actief gewerkt aan technieken om deep learning-modellen inzichtelijker te maken, zoals feature-visualisatie en aandachtsmechanismen.

Deep learning- en machine learning-modellen bieden elk unieke waarde, met eigen sterke en zwakke punten. Wil je bijvoorbeeld complexe, ingewikkelde problemen oplossen, dan is deep learning mogelijk de juiste keuze. Dat vraagt echter wel om meer rekenkracht en grotere datasets.

Laten we nader bekijken wanneer je deep learning en wanneer machine learning-modellen inzet, te beginnen met deep learning:

• Beeldclassificatie en spraakherkenning: Deep learning stelt medische toepassingen in staat om verschillende soorten aandoeningen te herkennen en te classificeren aan de hand van röntgenfoto's. Daarnaast kan deep learning digitale assistenten helpen om gesproken opdrachten te herkennen en hierop te reageren.
• Taalvertaling: Wanneer je de vertaalfunctie op een webpagina of een speciale taalapp gebruikt, zie je deep learning aan het werk.
• Sentimentanalyse: Deep learning is onmisbaar voor deze taak, die zowel voor sales- als serviceteams belangrijk is. AI helpt deze teams inzicht te krijgen in klantsentiment en biedt zo meer context bij klantgegevens.
• Chatbotontwikkeling: Klanten verwachten moderne chatbots die veel meer kunnen dan oudere modellen. Zo stelt deep learning chatbots in staat om gerichte productaanbevelingen te doen op ecommerce-sites.
• Realistische content: Met deep learning is het mogelijk om levensechte afbeeldingen, video’s en muziek te genereren. Deze toepassingen vereisen wel de grote datasets die kenmerkend zijn voor deep learning.

Omdat machine learning-modellen gebruikmaken van gestructureerde data, blinken ze uit in bepaalde toepassingen. Hier zijn een paar voorbeelden:

• Kredietcontroles voor consumenten: Machine learning-modellen helpen financiële dienstverleningsapplicaties om kredietcontroles snel en nauwkeurig uit te voeren.
• Detectie van financiële fraude: Naast kredietcontroles kunnen financiële dienstverleners met machine learning AI-toepassingen ontwikkelen om fraude tegen te gaan.
• Onderhoudsbehoefte van machines: Machine learning is bij uitstek geschikt om te bepalen wanneer onderdelen geïnspecteerd, gerepareerd of vervangen moeten worden. Zo is giswerk verleden tijd en verklein je de kans op machinestoringen.
• Voorspellingen over klantgedrag: AI-toepassingen op basis van machine learning kunnen verkoopteams helpen om klanten te identificeren die waarschijnlijk naar een concurrent overstappen. Hiervoor gebruiken ze datasets met klantdata.

Deep learning- en machine learning-toepassingen vormen samen de ruggengraat van kunstmatige intelligentie en stimuleren innovatie en de manier waarop we omgaan met Technologie.

Inzicht in deep learning vs machine learning, inclusief de voordelen en praktische toepassingen van deze technologieën, stelt bedrijven in staat een sterke AI-strategie te ontwikkelen en een positief rendement te behalen.

Agentforce is een uitstekend startpunt als je AI-agents, aangedreven door deep learning en machine learning, in de praktijk wilt testen.