AI is de overkoepelende term voor systemen die taken uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is. Machine learning is een onderdeel van AI waarbij systemen leren van data. Deep learning is weer een onderdeel van machine learning, dat met neurale netwerken complexe patronen leert. Het zijn dus drie lagen in elkaar: AI bevat machine learning, dat deep learning bevat.
Wat is het verschil tussen AI, machine learning en deep learning?
Het verschil is er een van bereik: AI is het breedste begrip, machine learning een onderdeel daarvan en deep learning weer een onderdeel van machine learning. De makkelijkste manier om de verwarring op te lossen is het zien als drie cirkels in elkaar. De grootste cirkel is AI. Daarbinnen ligt machine learning. En daarbinnen weer deep learning. Elk volgend begrip is een specifiekere vorm van het vorige. De termen worden vaak door elkaar gebruikt, ook in de markt, en dat is jammer als je een aankoopbeslissing moet nemen. Want of iemand "AI", "machine learning" of "deep learning" bouwt, zegt iets heel verschillends over wat je krijgt.
Wat is AI?
AI, kunstmatige intelligentie, is elk systeem dat taken uitvoert waarvoor je normaal menselijke intelligentie nodig hebt. Dat kan met expliciete regels (een schaakprogramma uit de jaren tachtig was ook AI) of door te leren van data. AI is dus geen specifieke techniek, maar een doel: machines slim laten handelen. Onder die paraplu vallen beeldherkenning, spraakherkenning, aanbevelingssystemen en taalmodellen.
Wat is machine learning?
Machine learning is de tak van AI waarbij het systeem niet wordt geprogrammeerd met regels, maar leert van data. Je geeft het voorbeelden, het herkent patronen, en het past die toe op nieuwe situaties. Verreweg de meeste moderne AI-toepassingen draaien op machine learning. Als iemand het vandaag over "AI" heeft, bedoelt hij meestal machine learning. In het artikel wat is machine learning staat uitgebreider hoe dat leren precies werkt, en Cube beschrijft op de pagina over machine learning-implementatie hoe zo'n model in bestaande software terechtkomt.
Wat is deep learning?
Deep learning is een specifieke vorm van machine learning die gebruikmaakt van neurale netwerken met veel lagen, vandaar "deep". Die gelaagdheid maakt het mogelijk om heel complexe patronen te leren: spraak, beeld, en de taal in large language models. Deep learning vraagt veel data en rekenkracht, maar presteert sterk op problemen die voor gewone machine learning te complex zijn.
Kort gezegd: deep learning is de motor achter de meest indrukwekkende AI van dit moment, maar het is niet voor elk probleem nodig. Soms is een eenvoudiger machine learning-model sneller, goedkoper en net zo goed.
Waar passen generatieve AI en LLM's in dit plaatje?
Generatieve AI is de laag die het dichtst bij de gebruiker staat: modellen die nieuwe tekst, beeld of code maken in plaats van alleen classificeren. Een LLM (large language model) zoals Claude, GPT of Gemini is daar het bekendste voorbeeld van. Zo'n model is deep learning, dus ook machine learning, dus ook AI. De vier begrippen stapelen op elkaar. Dat verklaart ook waarom je een LLM aanstuurt met taal in plaats van met code, waar prompt engineering over gaat.
Dit artikel is geschreven door Mans Booijink, Operations Manager bij Cube. Cube ontwikkelt maatwerk software voor opdrachtgevers en bouwt daarin AI-functionaliteit die past bij het probleem, niet zwaarder dan nodig.
Benieuwd hoe jij AI kan inzetten voor jouw organisatie? Wij ook.
Dit sluit mooi aan...
Wat is machine learning?
Ontdek wat machine learning is, hoe systemen leren van data en waarom de kwaliteit van je data bepalend is voor betrouwbare AI-toepassingen.
Wat is een LLM (large language model)?
Ontdek wat een large language model (LLM) is, hoe het taal begrijpt en genereert, en waarom deze technologie de basis vormt van veel moderne AI-toepassingen.
Wat is prompt engineering?
Ontdek wat prompt engineering is, hoe je AI-modellen effectiever aanstuurt en waarom goed geformuleerde instructies leiden tot betere en betrouwbaardere resultaten.
Vragen? Geen probleem.
Nee. Deep learning is een specifieke vorm van machine learning, dat op zijn beurt een onderdeel van AI is. AI is het breedste begrip, deep learning het smalste. Alle deep learning is AI, maar lang niet alle AI is deep learning.
Deep learning is een soort machine learning dat werkt met neurale netwerken met veel lagen. Daardoor leert het complexere patronen, zoals beeld en taal, maar het vraagt ook meer data en rekenkracht. Voor eenvoudiger problemen is gewone machine learning vaak sneller en goedkoper.
Dat hangt af van het probleem. Voor gestructureerde data en duidelijke patronen volstaat vaak gewone machine learning. Voor complexe taken als beeld-, spraak- of taalverwerking is deep learning de juiste keuze. De vuistregel: niet zwaarder bouwen dan het probleem vraagt.