Unsupervised learning

Wat is unsupervised learning?

Unsupervised learning is een manier waarop computers zelf leren patronen te herkennen in data, zonder dat iemand hen vertelt wat juist of fout is. Je geeft de computer gewoon een hele hoop gegevens en die gaat daar zelf structuur in zoeken.

Stel dat je duizend foto’s hebt van dieren, maar je zegt er niet bij welk dier op welke foto staat. De computer gaat dan zelf proberen te ontdekken welke beelden op elkaar lijken. Zo maakt hij bijvoorbeeld groepen zoals “dieren met vier poten” of “dieren die kunnen vliegen”, zonder te weten wat een hond of een vogel is.

Het is dus eigenlijk zelfstandig leren. Waar supervised learning leert op basis van voorbeelden mét juiste antwoorden (“dit is een kat, dit is een hond”), leert unsupervised learning zonder die begeleiding. De computer moet het zelf uitzoeken.

Hoe werkt unsupervised learning?

De logica achter unsupervised learning is wiskundig en statistisch. Het systeem zoekt gelijkenissen, afstanden of verbanden tussen datapunten. In plaats van antwoorden te voorspellen, probeert het data te ordenen of samen te vatten.

Een veelgebruikte techniek is clustering, waarbij het model data groepeert die op elkaar lijkt. Denk aan klanten die vaak dezelfde producten kopen of machines die een vergelijkbaar verbruikspatroon hebben. Een ander belangrijk concept is dimensionality reduction, waarbij de computer data met veel variabelen probeert te vereenvoudigen tot enkele hoofdfactoren. Zo wordt complexe informatie overzichtelijker en makkelijker te analyseren.

Daarnaast bestaat ook association learning, dat zoekt naar verbanden tussen elementen. In de retailwereld wordt dit bijvoorbeeld gebruikt om te ontdekken dat klanten die pasta kopen vaak ook tomatensaus meenemen.

De kern is dus dat het model niet weet wat goed of fout is, maar zelf structuren leert herkennen.

Unsupervised learning kan met bijna elk type data overweg, zolang de data maar een meetbare vorm heeft. Numerieke data, zoals omzetcijfers, leeftijden of kliks op een website, komt vaak voor. Maar ook tekstdata, zoals klantreviews of e-mails, kan gebruikt worden om thema’s te ontdekken. In beelddata kan het model gelijkaardige foto’s of producten automatisch groeperen. Zelfs tijdreeksen, zoals sensordata of verkoopcijfers doorheen het jaar, kunnen worden geanalyseerd om patronen of afwijkingen te vinden.

Het principe blijft hetzelfde: zolang de data kan worden omgezet in cijfers die vergeleken kunnen worden, kan unsupervised learning ermee werken.

Wanneer gebruik je unsupervised learning?

Je kiest voor unsupervised learning wanneer je veel data hebt, maar geen vooraf bekende antwoorden of categorieën. Het doel is niet om te voorspellen, maar om te ontdekken. Vaak gebruik je het in de verkennende fase van data-analyse, bijvoorbeeld om te begrijpen welke groepen of trends er bestaan.

In een bedrijfscontext komt dat vaak voor bij klantsegmentatie, churn-analyse, voorraadoptimalisatie of feedbackanalyse. Het helpt om nieuwe inzichten te krijgen zonder dat je op voorhand weet wat je precies zoekt. Bedrijven gebruiken het bijvoorbeeld om klanten te groeperen op basis van koopgedrag, om fraude te detecteren aan de hand van afwijkende patronen, of om tekstfeedback automatisch in thema’s te verdelen.

Het is ook nuttig als voorbewerking voor andere vormen van machine learning. Door data te vereenvoudigen of te groeperen met unsupervised technieken, kunnen latere modellen efficiënter en nauwkeuriger werken.

Voorbeelden van unsupervised learning binnen bedrijven

Binnen bedrijven is unsupervised learning verrassend breed inzetbaar. Marketingteams gebruiken het om klanten in segmenten op te delen. Zo kunnen ze promoties of nieuwsbrieven beter afstemmen op verschillende doelgroepen zonder dat iemand die groepen vooraf heeft gedefinieerd.

In e-commerce helpt het bij productaanbevelingen. Door aankoopgedrag te analyseren, ontdekt het systeem automatisch welke producten vaak samen gekocht worden. Zo ontstaan aanbevelingen als “klanten die dit kochten, kochten ook...”.

Ook in risicobeheer wordt het toegepast. In finance of boekhouding kan het systeem afwijkende transacties vinden die mogelijk wijzen op fraude of fouten. In productieomgevingen wordt het gebruikt om sensordata te analyseren en afwijkingen in machineprestaties tijdig op te sporen.

Zelfs in HR kan het nuttig zijn. Door medewerkers te groeperen op basis van vaardigheden of prestaties, kunnen bedrijven gerichter opleidingen aanbieden of teams samenstellen met complementaire profielen.

Voordelen en nadelen van unsupervised learning

Het grootste voordeel van unsupervised learning is dat je geen gelabelde data nodig hebt. Dat bespaart veel voorbereidingstijd. Bovendien kan het structuren of verbanden blootleggen die mensen vaak niet zien. Het werkt ook met veel soorten data en vormt een uitstekende basis voor verdere analyses.

De keerzijde is dat de resultaten moeilijk te beoordelen zijn. Er is geen “juist” antwoord, dus je weet niet altijd of de gevonden patronen echt waardevol zijn. Soms ontdekt het systeem toevallige verbanden die weinig betekenen. Ook de interpretatie vraagt ervaring en domeinkennis. Kleine aanpassingen aan de data of instellingen kunnen grote verschillen opleveren in de uitkomst.

Unsupervised learning is een krachtige techniek om nieuwe inzichten te ontdekken, maar de mens blijft nodig om te beoordelen wat er echt toe doet.