Machine Learning vs Deep Learning

1 De korte versie

TL;DR

Machine Learning omvat alle algoritmes die leren van data — van lineaire regressie tot random forests. Deep Learning is een subset: het gebruikt neural networks met meerdere lagen.

Kies klassieke ML bij weinig data, interpreteerbare modellen, of gestructureerde data. Kies Deep Learning bij enorme datasets, ongestructureerde data (beelden, tekst, audio), of wanneer maximale accuracy belangrijker is dan verklaarbaarheid.

Hiërarchie: AI → ML → Deep Learning

Artificial Intelligence

Machine Learning

Deep
Learning

Deep Learning is een subset van Machine Learning, dat weer een subset is van AI

2 Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een brede categorie van algoritmes die patronen leren uit data, zonder expliciet geprogrammeerd te zijn voor elke taak.

Klassieke ML-algoritmes omvatten:

Supervised Learning

• Linear/Logistic Regression
• Decision Trees
• Random Forests
• Support Vector Machines (SVM)
• Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM)

Unsupervised Learning

• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• Principal Component Analysis (PCA)
• Anomaly Detection
• Association Rules

Deze algoritmes vereisen vaak feature engineering: je moet zelf bepalen welke kenmerken van de data relevant zijn. Een model dat huizenprijzen voorspelt krijgt features als oppervlakte, aantal kamers, locatie — niet de ruwe pixeldata van foto's.

3 Wat is Deep Learning?

Deep Learning gebruikt kunstmatige neural networks met meerdere verborgen lagen ("deep" verwijst naar de diepte van het netwerk, niet naar diepzinnigheid).

Het belangrijkste verschil: deep learning doet automatische feature extraction. Je geeft ruwe data (pixels, tekst, audio samples) en het netwerk leert zelf welke features relevant zijn.

Deep Neural Network

Input

Hidden 1

Hidden 2

Hidden 3

Output

"Deep" verwijst naar meerdere verborgen lagen tussen input en output

Populaire deep learning architecturen:

CNNs

Computer vision, beeldherkenning

Transformers

NLP, LLMs, GPT-modellen

RNNs/LSTMs

Sequentie-data, tijdreeksen

4 De belangrijkste verschillen

Aspect	Machine Learning	Deep Learning
Feature Engineering	Handmatig, vereist domeinkennis	Automatisch geleerd door het netwerk
Data Hoeveelheid	Werkt met minder data (100-10.000 samples)	Vereist veel data (>10.000-miljoenen)
Hardware	Draait op CPU, normale laptops	GPU/TPU nodig voor training
Training Tijd	Seconden tot minuten	Uren tot weken
Interpretatie	Vaak interpreteerbaar (decision trees)	"Black box", moeilijk te verklaren
Typische Data	Gestructureerd (tabellen, databases)	Ongestructureerd (beelden, tekst, audio)

5 Wanneer kies je ML?

Klassieke machine learning is vaak de betere keuze wanneer:

Beperkte data beschikbaar

Met honderden of enkele duizenden samples presteren klassieke algoritmes beter

Gestructureerde/tabulaire data

Spreadsheets, databases, CSV-bestanden — Gradient Boosting domineert Kaggle-competities op tabulaire data

Interpretatie is belangrijk

Regelgeving (finance, healthcare) of debugging vereist vaak uitlegbare modellen

Snelheid en resources

Geen GPU nodig, snelle iteratie, lage infrastructuurkosten

6 Wanneer kies je Deep Learning?

Deep learning excelleert in scenario's waar:

Ongestructureerde data

Afbeeldingen, video, audio, tekst — hier is handmatige feature engineering onpraktisch

Enorme datasets beschikbaar

Miljoenen samples laten deep learning schalen naar hogere accuracy

Complexe patronen

Objectherkenning, spraakherkenning, natuurlijke taal — taken die menselijke intuïtie vereisen

State-of-the-art accuracy nodig

Pre-trained models (transfer learning) geven meteen sterke baselines

Beslisboom: ML of Deep Learning?

Is je data gestructureerd (tabellen)?

→ Klassieke ML

XGBoost, Random Forest

Nee

→ Deep Learning

CNNs, Transformers

7 Conclusie

Het is geen "of-of" vraag. In de praktijk combineren veel systemen beide benaderingen:

Deep learning voor feature extraction uit ongestructureerde data (beelden, tekst)
Klassieke ML als laatste classificatie-laag voor interpreteerbare output
Ensemble-modellen die meerdere technieken combineren

Praktische tip

Begin altijd met de simpelste aanpak die kan werken. Vaak geeft een goed getuned XGBoost-model al 90% van de waarde. Schaal pas naar deep learning als de business case het rechtvaardigt én je voldoende data hebt.

In dit artikel