AI Fundamentals 6 min read December 2024

AI vs Machine Learning: Wat is het verschil?

Een heldere uitleg over de relatie tussen AI als vakgebied en Machine Learning als techniek. Begrijp hoe ze samenhangen en wanneer je welke term gebruikt.

1 Het korte antwoord

TL;DR

AI is het brede vakgebied dat streeft naar intelligente machines. Machine Learning is een specifieke techniek binnen AI waarbij systemen leren van data. Alle ML is AI, maar niet alle AI is ML.

2 Wat is Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence (AI) is een breed vakgebied binnen de informatica dat zich richt op het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.

AI als concept bestaat al sinds de jaren '50, toen pioniers als Alan Turing en John McCarthy de basis legden. Het omvat veel verschillende benaderingen:

Rule-based Systems

Expert systems met handmatig geprogrammeerde regels ("if X then Y")

Search Algorithms

Zoekalgoritmes voor pathfinding en optimalisatie

Knowledge Graphs

Gestructureerde kennisrepresentatie en redeneren

Machine Learning

Systemen die leren van data (waar we het zo over hebben)

3 Wat is Machine Learning?

Machine Learning (ML) is een specifieke tak van AI waarbij systemen automatisch patronen leren uit data, zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor elke taak.

In plaats van regels te schrijven, geef je een ML-systeem voorbeelden. Het systeem ontdekt zelf de onderliggende patronen:

Traditioneel Programmeren

Data
Regels
Antwoorden

Machine Learning

Data
Antwoorden
Regels (Model)

ML kent drie hoofdcategorieën:

  • Supervised Learning: Leren van gelabelde voorbeelden (input + correct antwoord)
  • Unsupervised Learning: Patronen ontdekken in ongelabelde data
  • Reinforcement Learning: Leren door trial-and-error met beloningen

4 De relatie: ML is een subset van AI

De eenvoudigste manier om de relatie te begrijpen is als concentrische cirkels:

Deep
Learning
Artificial Intelligence
Machine Learning

Deep Learning is weer een subset van Machine Learning

Belangrijk: AI is niet synoniem met ML. Er bestaan AI-systemen die geen ML gebruiken (zoals rule-based expert systems), en ML is slechts één van de vele technieken om AI te realiseren.

5 Praktische voorbeelden

Toepassing Type Hoe het werkt
Schaakcomputer (vroeger) AI (geen ML) Zoekalgoritmes + handmatige evaluatiefuncties
Spam filter ML Leert van voorbeelden van spam/niet-spam
ChatGPT ML (Deep Learning) Neural network getraind op tekstdata
Routeplanner AI (geen ML) Dijkstra's algoritme of A* search
Netflix aanbevelingen ML Collaborative filtering op kijkgedrag

6 Wanneer gebruik je welke term?

Gebruik "AI" wanneer:

  • Je spreekt over intelligente systemen in het algemeen
  • De technische implementatie niet relevant is
  • Je communiceert met niet-technische stakeholders

Gebruik "ML" wanneer:

  • Het systeem specifiek leert van data
  • Je training, validatie en modellen bespreekt
  • Je communiceert met data scientists of engineers

Let op marketingtaal

"AI" wordt vaak als buzzword gebruikt voor producten die technisch gezien ML gebruiken — of soms helemaal geen geavanceerde techniek. Wees kritisch wanneer leveranciers "AI" claimen zonder specifiek te zijn.

AI of ML voor uw organisatie?

Wij helpen u bepalen welke techniek het beste past bij uw vraagstuk — en bouwen de oplossing.

Neem contact op