Wij slaan cookies op om onze website te verbeteren. Is dat akkoord? Ja Nee Meer over cookies »

Machine Learning trainingen

Bestel nu de beste Machine Learningtrainingen online. Cursus Machine Learning E-learning online. Leer alles over Machine Learning en start vandaag nog. Wilt u meer informatie? Onder de producten staat alles uitgelegd.

Sorteren op

22 Trainingen

22 Trainingen

Machine Learning Training

  • Type training: E-learning (online)
  • Taal: Engels
  • Online toegang: 24/7, 365 dagen na activatie
  • Interactieve multimedia lessen met video, audio en ondertiteling
  • Video's van maximaal 3-10 minuten, te bekijken in uw eigen tempo
  • Praktische oefeningen met real-time analyse van de acties en resultaten
  • Flexibel beheer met voortgangsrapportage
  • Per specifiek onderwerp een les bekijken
  • Uw antwoorden worden direct geëvalueerd
  • De software vertelt u precies waar uw eventuele fouten liggen
  • Mogelijkheid om een opdracht (onbeperkt) te herhalen
  • Oplossingsvideo's bekijken
  • Machine Learning Certificeringen
  • Tips & Tricks
  • Examen Quiz
  • MeasureUp Examensimulatie (150+ vragen)
  • LiveLabs (indien beschikbaar)
  • Award Winning E-learning
  • Volledige training voor het officiële Examen
  • Gebruikersvriendelijke omgeving
  • Inclusief Online Docent (via e-mail en chat)
  • Inclusief Certificaat van Deelname

Wat is Machine Learning?

Machine learning is een tak van de kunstmatige intelligentie die computersystemen in staat stelt te leren en te verbeteren uit ervaring zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het is gebaseerd op het idee dat machines automatisch patronen en inzichten kunnen leren uit gegevens en voorspellingen of beslissingen kunnen nemen met minimale menselijke tussenkomst. Machine learning-algoritmen zijn ontworpen om patronen in grote datasets te analyseren en te identificeren en deze te gebruiken om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen in nieuwe situaties.

Machine learning wordt in diverse sectoren gebruikt om processen te automatiseren en te verbeteren, zoals beeldherkenning, spraakherkenning, verwerking van natuurlijke taal, fraudedetectie en klantsegmentatie. Het wordt ook gebruikt in wetenschappelijk onderzoek en medische diagnoses.

Machine learning wordt vaak onderverdeeld in drie categorieën: supervised learning, unsupervised learning en reinforcement learning. Bij gesuperviseerd leren wordt een model voor machinaal leren getraind op gelabelde gegevens, waarbij de juiste output bekend is. Bij niet-gesuperviseerd leren wordt een model getraind op ongelabelde gegevens en worden verborgen patronen of structuren in de gegevens ontdekt. Reinforcement learning houdt in dat een model wordt getraind om acties te ondernemen in een omgeving om een beloningssignaal te maximaliseren.

Machine learning heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop wij gegevensanalyse en besluitvorming benaderen, en verwacht wordt dat de impact ervan op diverse industrieën de komende jaren zal toenemen.

Waarom Machine Learning?

Machine Learning is belangrijk omdat het computers in staat stelt te leren van gegevens en hun prestaties op een taak te verbeteren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Dit betekent dat machines patronen kunnen detecteren, voorspellingen kunnen doen en acties kunnen ondernemen op basis van grote hoeveelheden gegevens, allemaal zonder menselijke tussenkomst. Machine Learning kent talrijke toepassingen in diverse sectoren, waaronder gezondheidszorg, financiën, vervoer en amusement.

Machine learning heeft de ontwikkeling mogelijk gemaakt van intelligente systemen die kunnen helpen bij het automatiseren van taken, het verbeteren van de besluitvorming en het vergroten van de algemene efficiëntie en effectiviteit van activiteiten. Nu gegevens steeds talrijker worden, wordt Machine Learning steeds belangrijker voor bedrijven om inzichten te verwerven en concurrerend te blijven op de markt.

Hoe werkt Machine Learning?

Machine learning is een onderdeel van kunstmatige intelligentie (AI) waarbij statistische algoritmen en computermodellen worden gebruikt om computersystemen in staat te stellen automatisch te leren van gegevens en hun prestaties op een specifieke taak te verbeteren zonder expliciet te worden geprogrammeerd.

Het proces van Machine learning omvat doorgaans de volgende stappen:

  • Verzamelen van gegevens: De eerste stap is het verzamelen van relevante gegevens, die worden gebruikt om het algoritme voor machine learning te trainen en te testen. Deze gegevens kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen, zoals databanken, sensoren en sociale media.
  • Gegevens voorbewerken: Voordat de gegevens kunnen worden gebruikt om het machine learning-algoritme te trainen, moeten ze worden opgeschoond, geformatteerd en omgezet in een geschikt formaat.
  • Modeltraining: Zodra de gegevens zijn voorbewerkt, worden ze gebruikt om het algoritme voor machine learning te trainen. Hierbij wordt een geschikt algoritme geselecteerd en worden de parameters ervan aangepast om de prestaties te optimaliseren.
  • Modelevaluatie: Nadat het algoritme is getraind, wordt het geëvalueerd met behulp van een aparte set gegevens, de zogenaamde testset, om de nauwkeurigheid en prestaties te bepalen.
  • Inzet van het model: Zodra het model is geëvalueerd en getest, kan het worden ingezet in een productieomgeving om voorspellingen te doen of beslissingen te nemen op basis van nieuwe gegevens.

De specifieke technieken en algoritmen die bij Machine learning worden gebruikt, kunnen variëren afhankelijk van de toepassing en het soort gegevens dat wordt geanalyseerd. Enkele gangbare algoritmen voor machine learning zijn decision trees, neural networks, support vector machines en k-neighbors.

10 voordelen van Machine Learning

  1. Verbeterde efficiëntie: Machine Learning-algoritmen kunnen grote hoeveelheden gegevens snel en efficiënt verwerken, waardoor er minder tijd nodig is om gegevens handmatig te analyseren.
  2. Verhoogde nauwkeurigheid: Machine Learning-algoritmen kunnen patronen in gegevens analyseren en herkennen, wat kan leiden tot nauwkeurigere voorspellingen en betere besluitvorming.
  3. Personalisatie: Machine Learning kan gebruikerservaringen personaliseren door gegevens te analyseren en te verwerken op basis van individuele voorkeuren en gedrag uit het verleden.
  4. Fraude opsporing: Machine Learning kan fraude helpen opsporen door patronen en anomalieën in gegevens te analyseren.
  5. Voorspellend onderhoud: Machine Learning kan voorspellen wanneer onderhoud nodig is door gegevens te analyseren en anomalieën in de prestaties van apparatuur te detecteren.
  6. Verbeterde klantenservice: Machine Learning kan gepersonaliseerde en onmiddellijke klantenservice bieden door klantgegevens te analyseren en geautomatiseerd te reageren.
  7. Kostenbesparing: Machine Learning kan processen automatiseren, waardoor er minder handmatige arbeid nodig is en de kosten uiteindelijk dalen.
  8. Innovatie: Machine Learning kan organisaties helpen innoveren door inzichten te verschaffen in klantvoorkeuren en markttrends.
  9. Concurrentievoordeel: Machine Learning kan bedrijven een concurrentievoordeel geven door inzichten en voorspellingen te bieden die kunnen worden gebruikt om betere beslissingen te nemen en de algemene bedrijfsprestaties te verbeteren.
  10. Schaalbaarheid: Machine Learning kan grote hoeveelheden gegevens verwerken, waardoor het zeer schaalbaar is en kan worden aangepast aan verschillende zakelijke behoeften.

Zo kan Machine Learning uw bedrijf helpen

Machine Learning heeft het potentieel om bedrijven te transformeren door waardevolle inzichten en voorspellingen te verschaffen uit grote en complexe datasets. Door algoritmen en technieken voor machinaal leren te gebruiken, kunnen bedrijven in verschillende sectoren een concurrentievoordeel behalen. In de financiële sector bijvoorbeeld kan machine learning worden gebruikt om fraude op te sporen, aandelenkoersen te voorspellen en gepersonaliseerde beleggingsaanbevelingen te doen. In de gezondheidszorg kan machine learning worden gebruikt om ziekten te diagnosticeren, gepersonaliseerde behandelingsplannen te ontwikkelen en potentiële gezondheidsrisico's te voorspellen.

In de marketing kan machine learning worden gebruikt om klantenpatronen te identificeren, consumentengedrag te voorspellen en gepersonaliseerde marketingcampagnes op te zetten. Machine learning kan ook de klantenservice verbeteren door chatbots aan te bieden die natuurlijke taal kunnen begrijpen en direct antwoord kunnen geven op vragen van klanten. In het algemeen kan machinaal leren bedrijven helpen datagestuurde beslissingen te nemen, taken te automatiseren, kosten te verlagen en de efficiëntie te verbeteren.

Machine Learning training

Cursussen voor Machine Learning zijn geschikt voor elke IT professional, zowel particulier als zakelijk. Naar aanleiding van uw reeds opgedane trainingen en kennis, kiest u zelf met welke Machine Learning training u begint, of juist verder gaat. Heeft u advies hierover nodig? Dan staan we voor u klaar via telefoon, chat en e-mail.

Voor elke aangeschafte online training heeft u 1 jaar toegang. 24 uur per dag, 7 dagen per week tot wel 365 dagen lang. Zo bepaalt u zelf wanneer en hoelang u leert voor de training. Komt het overdag even niet uit? De avond en nacht zijn voor u beschikbaar. Zelfs als u enkele weken op vakantie gaat, dan is dit geen probleem en pakt u het simpelweg na uw welverdiende vakantie weer op.

Machine Learning certificeringen

Certificeringen in Machine Learning kunnen professionals helpen expertise en erkenning te krijgen in dit snel groeiende veld. Hier is wat uitgebreide informatie over certificeringen in Machine Learning:

  • Google Cloud Certified - Professional Machine Learning Engineer: Deze certificering van Google Cloud is ontworpen voor professionals die hun vermogen willen aantonen om machine learning-modellen te ontwerpen en te bouwen op Google Cloud Platform. Het examen beoordeelt de vaardigheid van de kandidaat in het bouwen en onderhouden van ML-modellen, het ontwerpen van ML-oplossingen en het optimaliseren van ML-modellen voor implementatie en bediening.
  • Microsoft Certified: Azure AI Engineer Associate: Deze certificering van Microsoft is bedoeld voor AI-engineers die hun expertise willen aantonen in het ontwerpen en implementeren van AI-oplossingen die draaien op Microsoft Azure. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in het werken met data scientists om data resources te identificeren en te beheren, het bouwen en implementeren van machine learning modellen, en het monitoren en optimaliseren van prestaties.
  • IBM Data Science Professional Certificate: Dit certificeringsprogramma van IBM is ontworpen om professionals te voorzien van de vaardigheden en kennis die nodig zijn om een succesvolle datawetenschapper te worden. Het programma behandelt onderwerpen als data-analyse, machine learning, datavisualisatie en deep learning.
  • AWS Certified Machine Learning - Specialiteit: Deze certificering van Amazon Web Services is bedoeld voor professionals die hun vaardigheid in het ontwikkelen en inzetten van machine learning-modellen op AWS willen aantonen. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in datavoorbereiding, feature engineering, modelselectie en -training, en modelimplementatie en -bewaking.
  • NVIDIA Deep Learning Institute Certifications: NVIDIA biedt een reeks certificeringen op het gebied van deep learning en kunstmatige intelligentie, waaronder de Deep Learning Institute (DLI) Fundamentals Certification en de DLI Instructor Certification. Deze certificeringen zijn ontworpen om professionals te voorzien van de vaardigheden en kennis die nodig zijn om deep learning-modellen te bouwen en te implementeren met behulp van NVIDIA-technologieën.
  • SAS Certified Specialist: Machine Learning met behulp van SAS Viya 3.4: Deze certificering van SAS is bedoeld voor professionals die hun vaardigheid willen aantonen in het gebruik van SAS Viya om machine learning-modellen te bouwen en in te zetten. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in datavoorbereiding, feature engineering, modelselectie en -training, en modelimplementatie en -bewaking.
  • Cloudera Certified Associate Data Analyst: Deze certificering van Cloudera is bedoeld voor professionals die hun vaardigheid in het analyseren van big data met Apache Hadoop en aanverwante technologieën willen aantonen. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in data-analyse, datamanipulatie en basis machine learning.
  • TensorFlow Developer Certificate: Deze certificering van TensorFlow is bedoeld voor professionals die hun vaardigheid in het bouwen en implementeren van machine learning-modellen met behulp van TensorFlow willen aantonen. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in het bouwen en trainen van modellen, het inzetten van modellen en het optimaliseren van prestaties.
  • Oracle Certified Specialist, Oracle Machine Learning: Deze certificering van Oracle is bedoeld voor professionals die hun vaardigheid in het gebruik van Oracle Machine Learning voor het bouwen en implementeren van machine learning-modellen willen aantonen. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in datavoorbereiding, feature engineering, modelselectie en -training, en modelimplementatie en -bewaking.
  • Databricks Certified Associate Developer for Apache Spark 3.0: Deze certificering van Databricks is bedoeld voor professionals die hun vaardigheid in het bouwen en implementeren van machine learning modellen met behulp van Apache Spark willen aantonen. Het examen meet de vaardigheid van de kandidaat in datavoorbereiding, feature engineering, modelselectie en -training, en modelimplementatie en -monitoring.

Deze ICT certificaten kunnen professionals helpen hun expertise in machine learning en kunstmatige intelligentie aan te tonen en kunnen leiden tot carrièremogelijkheden in verschillende bedrijfstakken.

Banen en carrière-gerelateerde Machine Learning certificeringen

Het hebben van certificeringen in machine learning kan een breed scala aan baankansen en carrièrepaden openen. Hier zijn enkele voorbeelden:

  • Machine Learning Engineer: Dit is een zeer technische rol die het ontwerpen en implementeren van machine learning systemen en algoritmen inhoudt.
  • Data Scientist: Data scientists gebruiken machine learning-algoritmen om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en te interpreteren om patronen en inzichten te ontdekken die zakelijke beslissingen kunnen onderbouwen.
  • Business Intelligence Analyst: Business intelligence analisten gebruiken machine learning tools om bedrijfsgegevens te analyseren en rapporten te maken die leidinggevenden kunnen helpen betere beslissingen te nemen.
  • AI Developer: AI ontwikkelaars gebruiken machine learning algoritmes om intelligente systemen te bouwen die zelfstandig beslissingen kunnen nemen en taken kunnen uitvoeren.
  • Robotica Engineer: Robotics engineers gebruiken machine learning algoritmes om robots te ontwerpen en te ontwikkelen die kunnen leren van hun omgeving en intelligente beslissingen kunnen nemen.
  • Natural Language Processing Engineer: Natural Language Processing engineers gebruiken machine learning algoritmes om systemen te ontwikkelen die menselijke taal kunnen begrijpen en interpreteren.
  • Computer Vision Engineer: Computer vision engineers gebruiken machine learning algoritmes om systemen te ontwikkelen die visuele data, zoals afbeeldingen en video's, kunnen interpreteren en analyseren.
  • Data Engineer: Data engineers zijn verantwoordelijk voor het bouwen en onderhouden van de infrastructuur die nodig is om machine learning en data analytics systemen te ondersteunen.
  • Software Developer: Softwareontwikkelaars kunnen zich specialiseren in machine learning en werken aan de ontwikkeling van algoritmen en toepassingen die gebruik maken van machine learning-technieken.
  • Research Scientist: Onderzoekswetenschappers gebruiken machine learning-algoritmen om onderzoek te doen op verschillende gebieden, zoals gezondheidszorg, financiën en natuurlijke taalverwerking.

Naast deze functies zijn er ook mogelijkheden voor consultants, trainers en instructeurs in machine learning. De vraag naar experts in machine learning zal naar verwachting blijven groeien naarmate meer bedrijven de waarde inzien van het gebruik van machine learning om inzichten en besluitvorming te stimuleren.

Geschiedenis van Machine Learning

Machine learning is een van de belangrijkste studiegebieden geworden op het gebied van informatica, kunstmatige intelligentie en data science. Het gaat om de ontwikkeling van algoritmen waarmee computers kunnen leren van gegevens en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen of beslissingen kunnen nemen. De geschiedenis van machine learning gaat terug tot het begin van de 20e eeuw, met de ontwikkeling van statistische modellen voor voorspellingen en besluitvorming. Het duurde echter tot de komst van digitale computers en de beschikbaarheid van grote hoeveelheden gegevens voordat machinaal leren een breder bestudeerd en toegepast gebied werd.

Een van de eerste voorbeelden van machine learning was de ontwikkeling van het perceptron-algoritme in de jaren 1950 door Frank Rosenblatt. De perceptron was een type neuraal netwerk dat objecten kon leren classificeren op basis van hun kenmerken. Het was echter beperkt in zijn mogelijkheden om complexere problemen aan te pakken en werd uiteindelijk verdrongen door andere algoritmen.

In de jaren zestig en zeventig begonnen onderzoekers meer verfijnde algoritmen voor machine learning te ontwikkelen, waaronder beslissingsbomen, clustering en op regels gebaseerde systemen. Deze methoden werden gebruikt in verschillende toepassingen, zoals beeld- en spraakherkenning.

In de jaren tachtig en negentig groeide het gebied van het machine learning aanzienlijk door de beschikbaarheid van krachtigere computers en de ontwikkeling van nieuwe algoritmen, zoals ondersteunende vectormachines en kunstmatige neurale netwerken. Deze methoden werden toegepast op een groot aantal gebieden, waaronder financiën, gezondheidszorg en marketing.

De laatste jaren is het gebied van machine learning geëxplodeerd met de komst van big data en de vooruitgang in algoritmen voor diep leren. Machinaal leren wordt nu gebruikt in uiteenlopende toepassingen, zoals zelfrijdende auto's, verwerking van natuurlijke taal en gepersonaliseerde geneeskunde. Naarmate het gebied zich verder ontwikkelt en groeit, zal het naar verwachting een grote invloed hebben op de manier waarop we leven en werken.

Waarom OEM Office Elearning Menu?

OEM Office Elearning Menu heeft jarenlange ervaring in het aanbieden van online cursussen en trainingen. Van Excel, Word en Outlook tot aan high professional ICT trainingen voor Cisco, AWS, CompTIA en meer. 

OEM is officieel Microsoft Partner, CertiPort Partner én EC-Council Partner. Met meer dan 1000 cursussen van meer dan 200 merken is ons aanbod geschikt voor elke PC-gebruiker. Of u nu beginnende PC-gebruiker bent die voor het eerst Word opstart, of een ICT professional bent die meer wilt weten over Data Security; OEM heeft de juiste cursus of training voor u. Mist u een training? Laat het ons weten en we kijken samen graag naar de opties.

Elke afgeronde cursus levert u een officieel certificaat van deelname op. Deze is persoonlijk en specifiek aan de cursist gericht. Elke Incompany training levert automatisch een certificaat van deelname op. Bij elke E-learning cursus dient u minimaal 70% van de praktijkopdrachten te hebben afgerond om een certificaat van deelname te ontvangen.

OEM - Learn to Work

Kies uit 1000+ trainingen en cursussen van 200+ merken voor uw persoonlijke en zakelijke ontwikkeling. 

Een cursus Excel, cursus Word of zelfs een volledige cursus Office komt altijd van pas. We hebben dagelijks te maken met programma's van Microsoft en het bespaart u veel tijd om deze goed onder de knie te hebben.

Ook hebben we bij OEM Office Elearning Menu trainingen voor ICT professionals. Zo leert u omgaan met databases, servers, leert u programmeren of wordt u zelfs een gecertificeerd ethisch hacker. Leer alles online via E-learning, middels cursusboeken, Walk-in trainingen of via Incompany trainingen binnen het bedrijf waar u werkzaam bent.

Nóg meer kennis

Lees onze meest recente blogartikelen

Bekijk alles