Ga naar inhoud
StableLaatst gewijzigd: 2026-08-25

Machine learning

Machine‑learningmethoden leren patronen uit data in plaats van elke regel expliciet te formuleren. Kernvormen zijn supervised, unsupervised, self‑supervised en reinforcement learning.

Engineers hebben praktische grip nodig op datasplitsingen, verliesfuncties, metrics, generalisatie, de bias‑variance‑afweging en foutenanalyse. In deze kennisbank behandelen we machine learning als engineeringmateriaal: alleen nuttig wanneer het gedrag kan worden gemeten aan echte taken en is verbonden met softwarerandvoorwaarden.