Ik ga analytics inzetten voor succes

1. Semi-gesuperviseerd leren: Semi-gesuperviseerd leren combineert elementen van zowel gesuperviseerd als unsupervised leren. Het maakt gebruik van een kleine hoeveelheid gelabelde data samen met een grote hoeveelheid niet-gelabelde data om de leernauwkeurigheid te verbeteren.
2. Reinforcement learning: Reinforcement learning houdt in dat agents worden getraind om sequentiële beslissingen te nemen door interactie met een omgeving. De agent leert door feedback te ontvangen in de vorm van beloningen of straffen voor zijn acties, met als doel de cumulatieve beloningen in de loop van de tijd te maximaliseren.

Machine learning algoritmes kunnen verder worden ingedeeld op basis van hun functionaliteit, zoals:

• Regressie: Voorspellen van continue uitkomsten.
• Classificatie: Voorspellen van discrete uitkomsten of het toewijzen van labels aan data punten.
• Clustering: Het groeperen van vergelijkbare data punten op basis van hun kenmerken.
• Dimensionaliteitsreductie: Het verminderen van het aantal features in een dataset terwijl belangrijke informatie behouden blijft.

Populaire machine learning algoritmes zijn onder andere lineaire regressie, decision trees, support vector machines, k-nearest neighbors, neural networks en deep learning modellen zoals convolutional neural networks (CNNs) en recurrent neural networks (RNNs).