Inleiding
Machine learning is op veel manieren het snijpunt van twee disciplines: data science en software engineering. Het doel van machine learning is om gegevens te gebruiken om een voorspellend model te maken dat kan worden opgenomen in een softwaretoepassing of -service. Om dit doel te bereiken, is samenwerking vereist tussen gegevenswetenschappers die de gegevens verkennen en voorbereiden voordat ze deze gebruiken om een machine learning-model te trainen en softwareontwikkelaars die de modellen integreren in toepassingen waar ze worden gebruikt om nieuwe gegevenswaarden te voorspellen (een proces dat bekend staat als deductie).
In deze module verkent u enkele van de belangrijkste concepten waarop machine learning is gebaseerd, leert u hoe u verschillende soorten machine learning-modellen kunt identificeren en de manieren onderzoekt waarop machine learning-modellen worden getraind en geëvalueerd. Ten slotte leert u hoe u Microsoft Azure Machine Learning kunt gebruiken om een machine learning-model te trainen en te implementeren, zonder dat u code hoeft te schrijven.
Notitie
Machine learning is gebaseerd op wiskundige en statistische technieken, waarvan sommige op hoog niveau in deze module worden beschreven. Maakt u zich geen zorgen als u echter geen wiskundige expert bent. Het doel van de module is om u te helpen bij het verkrijgen van een intuïtieve kennis van de werking van machine learning. We houden de wiskunde tot het minimum dat nodig is om de kernconcepten te begrijpen.