Ga naar de inhoud 
Machine Learning uitgelegd in simpele taal: wat is het en wat kun jij ermee?
-
Leo Khajo
- Leestijd: 9 min
Inhoudsopgave
Je hoort het tegenwoordig overal: machine learning (ML). Het klinkt ingewikkeld en misschien zelfs een beetje technisch. Iets voor programmeurs of data scientists… toch?
Goed nieuws: dat is absoluut niet zo.
Machine learning is eigenlijk veel makkelijker te begrijpen dan je denkt. Sterker nog. Grote kans dat je er elke dag gebruik van maakt zonder het te merken. Denk bijvoorbeeld aan:
✅ Netflix die precies weet welke serie je leuk vindt
✅ Spotify die een afspeellijst maakt die bij jouw smaak past
✅ Google Maps die de snelste route berekent
✅ Webshops die producten aanraden
Dat is allemaal machine learning. In deze blog over machine learning leggen we je rustig en duidelijk uit:
- wat machine learning is
- hoe het werkt
- waar bedrijven het voor gebruiken
- wat het verschil is met AI en deep learning
- waarom data zo belangrijk is
- welke tools worden gebruikt
- én hoe jij het kunt leren
Geen moeilijke vaktaal. Gewoon helder Nederlands. Lees dus vooral verder!
Wat is machine learning? (simpel uitgelegd)
Laten we beginnen bij de basis. Machine learning betekent letterlijk: machines die leren. Normaal gesproken moet een computer precies verteld krijgen wat hij moet doen. Stap voor stap. Maar bij machine learning werkt het anders. In plaats van regels te geven, geef je een computer heel veel voorbeelden. De computer gaat vervolgens zelf patronen herkennen. Een simpel voorbeeld: stel je voor dat je een computer wilt leren om katten te herkennen. Je laat hem duizenden foto’s zien van:
- katten
- geen katten
Na een tijdje snapt de computer het verschil. Laat je daarna een nieuwe foto zien? Dan kan hij zelf zeggen:
👉 “Dit is waarschijnlijk een kat.”
Zonder dat iemand dit expliciet heeft geprogrammeerd. En dat is machine learning. Kort gezegd:
“Machine learning is een manier waarop computers leren van data zodat ze slimmer worden en betere voorspellingen kunnen doen”.
Zie een machine learning model als een digitale leerling. Eerst moet hij oefenen met voorbeelden.
Daarna kan hij zelfstandig antwoorden geven. Een goed model:
✅ leert van fouten
✅ wordt steeds beter
✅ herkent patronen
✅ kan nieuwe situaties inschatten
Eigenlijk net zoals een mens die ergens ervaring in opbouwt.
Waarom is machine learning zo populair?
Omdat machine learning ontzettend veel werk uit handen kan nemen. Bedrijven gebruiken machine learning bijvoorbeeld om:
✅ sneller beslissingen te nemen
✅ processen te automatiseren
✅ menselijke fouten te verminderen
✅ risico’s beter te voorspellen
✅ enorme datasets te benutten
✅ concurrentievoordeel te creëren
✅ klanten beter te begrijpen
✅ kosten te besparen
Het is daarom geen hype, maar een technologie die steeds belangrijker wordt in een datagedreven economie. En het mooie is: een computer kan enorme hoeveelheden data verwerken. Veel meer dan een mens ooit zou kunnen. Daardoor ontdekt machine learning verbanden die wij vaak missen. En dit alles maakt machine learning zo waardevol.
Hoe werkt machine learning eigenlijk?
Het idee is simpel en bestaat uit een paar stappen. Hieronder leggen wij de stappen in Jip en Janneke taal uit:
Stap 1: Data verzamelen
Alles begint met data. Bijvoorbeeld klantgegevens, verkoopcijfers of websitebezoekers. Deze data moeten dus worden verzamelen.
Stap 2: Data begrijpen
Je kijkt naar de data en maakt deze netjes bruikbaar.
Stap 3: Het model laten leren
Je geeft de data aan een computerprogramma. Dit noemen we een machine learning model. Dat model gaat zoeken naar patronen. Bijvoorbeeld: “Mensen die dit kopen, kopen vaak ook dat.”
Stap 4: Voorspellen
Na het leren kan dit model ook voorspellingen doen. Bijvoorbeeld:
- Welke klant gaat waarschijnlijk weg?
- Welk product gaat goed verkopen?
- Is een betaling fraude?
En hoe meer data het model krijgt, hoe slimmer het wordt.
Wil je meer leren over machine learning? Volg dan onze Data Analist opleiding. Hier leg je een sterk fundament in onder andere machine learning.
Pythoncode voor machine learning: voorspellen van verkoop met machine learning
Als je zelf machine learning modellen wilt bouwen, aanpassen of optimaliseren, ontkom je meestal niet aan een beetje programmeren. Vaak gebeurt dit in talen zoals Python. Om te laten zien hoe machine learning in de praktijk werkt, hieronder een simpel voorbeeld. In deze code leert een model hoe advertentiebudget invloed heeft op omzet. Op basis van eerdere data kan het daarna voorspellen hoeveel verkoop je ongeveer kunt verwachten. Dit is een typische toepassing binnen data-analyse: voorspellen op basis van historische data. Wat gebeurt hier?
- We geven het model oude gegevens (budget + omzet)
- Het model zoekt naar een patroon
- Daarna maakt het een voorspelling voor nieuwe situaties
Zelfs met een klein beetje data kan machine learning al waardevolle inzichten geven.
# Simpel voorbeeld: omzet voorspellen op basis van advertentiebudget
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Advertentiebudget (in euro's)
budget = np.array([1000, 1500, 2000, 2500, 3000]).reshape(-1, 1)
# Bijbehorende omzet (in euro's)
omzet = np.array([4000, 5200, 6100, 7200, 8300])
# Model trainen
model = LinearRegression()
model.fit(budget, omzet)
# Nieuwe voorspelling
nieuw_budget = np.array([[1800]])
voorspelde_omzet = model.predict(nieuw_budget)
print(f"Voorspelde omzet bij €1800 advertentiebudget: €{voorspelde_omzet[0]:.0f}")
Waar wordt machine learning voor gebruikt?
Machine learning wordt tegenwoordig in bijna elke sector toegepast. Bedrijven gebruiken het om data te analyseren, patronen te herkennen en voorspellingen te doen die helpen bij het nemen van betere beslissingen. Maar hoe werkt dat precies? In de basis volgt machine learning bijna altijd hetzelfde proces:
1️⃣ Grote hoeveelheden data worden verzameld
2️⃣ Een algoritme analyseert deze gegevens
3️⃣ Het model ontdekt patronen en verbanden
4️⃣ Op basis daarvan worden voorspellingen gedaan
5️⃣ Het model wordt steeds slimmer naarmate er meer data beschikbaar komt
Hieronder zie je hoe organisaties dit in de praktijk toepassen.
Webshops: persoonlijke aanbevelingen
Wanneer je een webshop bezoekt, analyseert machine learning jouw gedrag. Denk aan:
- producten die je bekijkt
- aankopen die je doet
- hoe lang je ergens naar kijkt
- waar je op klikt
Het model vergelijkt jouw gedrag vervolgens met dat van duizenden andere klanten. Zo kan het voorspellen welke producten jij waarschijnlijk interessant vindt. Dit heet ook wel een aanbevelingsalgoritme.
👉 Resultaat: hogere omzet en een betere klantbeleving.
Banken: fraude detecteren in real-time
Banken gebruiken machine learning om verdachte transacties razendsnel te herkennen.
Het model weet bijvoorbeeld:
- wat je normale betaalgedrag is
- waar je meestal pint
- welke bedragen gebruikelijk zijn
Wijkt een betaling sterk af? Dan krijgt de bank direct een waarschuwing. Dit proces heet anomaliedetectie. Het opsporen van afwijkend gedrag in data.
👉 Resultaat: minder fraude en meer veiligheid.
Zorg: sneller en nauwkeuriger diagnoses stellen
In ziekenhuizen helpt machine learning artsen bij het analyseren van medische data, zoals:
- röntgenfoto’s
- MRI-scans
- patiëntgegevens
- laboratoriumresultaten
Het model is getraind op duizenden medische voorbeelden en kan daardoor patronen herkennen die soms moeilijk zichtbaar zijn voor het menselijk oog. Belangrijk: machine learning vervangt de arts niet, het ondersteunt bij betere besluitvorming.
👉 Resultaat: snellere diagnoses en betere zorg.
Marketing: voorspellen van klantgedrag
Marketingteams gebruiken machine learning om beter te begrijpen wat klanten willen.
Het model kan bijvoorbeeld voorspellen:
- welke bezoekers iets gaan kopen
- welke klanten dreigen af te haken
- welke e-mail iemand opent
- welk product populair wordt
Dit noemen we predictive analytics. Het voorspellen van toekomstig gedrag op basis van historische data.
👉 Resultaat: effectievere campagnes en hogere conversies.
Klantenservice: slimme chatbots
Veel bedrijven gebruiken tegenwoordig chatbots die werken op basis van machine learning. Deze systemen worden getraind met:
- eerdere klantvragen
- chatgesprekken
- veelgestelde vragen
- taalpatronen
Hierdoor leert de chatbot steeds beter begrijpen wat klanten bedoelen. Zelfs als een vraag anders wordt geformuleerd.
👉 Resultaat: snellere service en lagere kosten.
Wat is het verschil tussen AI, machine learning en data-analyse?
Veel mensen halen kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en data-analyse door elkaar. Dat is niet zo vreemd, want de drie begrippen zijn nauw met elkaar verbonden en worden vaak samen gebruikt binnen moderne organisaties. Toch betekenen ze niet hetzelfde. Hieronder daarom beknopt uitgelegd wat de overeenkomsten en verschillen zijn tussen deze begrippen.
Kunstmatige intelligentie (AI)
Is het overkoepelende concept. Het verwijst naar systemen die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal menselijke intelligentie nodig is, zoals leren, redeneren en problemen oplossen.
Machine learning
Is een onderdeel van AI. Het is de techniek waarmee computers leren van data, patronen herkennen en voorspellingen doen zonder dat ze expliciet geprogrammeerd zijn voor elke situatie.
Data-analyse
Vormt vaak de basis. Hierbij worden gegevens verzameld, opgeschoond en geanalyseerd om inzichten te verkrijgen. Deze inzichten kunnen vervolgens worden gebruikt om een machine learning model te trainen.
👉 Zie het als een slimme opbouw:
Data-analyse → legt de fundering
Machine learning → leert van de data
AI → past deze intelligentie toe
Daardoor versterken ze elkaar. Zonder data geen machine learning. En zonder machine learning zouden veel moderne AI-toepassingen niet mogelijk zijn. Kort samengevat:
- AI = het brede vakgebied dat draait om slimme systemen
- Machine learning = de methode die systemen laat leren
- Data-analyse = de stap waarin data wordt omgezet in bruikbare inzichten
Samen vormen ze de motor achter datagedreven innovatie en steeds slimmere technologie. Wil je data-analyse. machine learning en AI écht begrijpen én toepassen? Bekijk dan onze praktische:
Zijn er verschillende soorten machine learning?
Supervised learning (leren met voorbeelden)
Bij supervised learning leert een computer op basis van vooraf gelabelde data. Dat betekent dat de juiste antwoorden al bekend zijn tijdens het trainen van het model. 👉 Zie het als leren met een antwoordenboek. Voorbeeld:
Je wilt voorspellen of een e-mail spam is. Je traint het model met duizenden e-mails die al zijn gemarkeerd als “spam” of “geen spam”. Na verloop van tijd kan het model zelfstandig nieuwe e-mails classificeren.
Waar wordt dit vaak voor gebruikt?
✅ prijsvoorspellingen
✅ spamfilters
✅ verkoopprognoses
✅ risico-inschattingen
✅ klantgedrag voorspellen
Dit is de meest gebruikte vorm van machine learning, omdat het relatief voorspelbaar en nauwkeurig is.
Unsupervised learning (zelf patronen ontdekken)
Bij unsupervised learning krijgt het model geen vooraf bepaalde antwoorden. Het systeem moet zelf structuur vinden in de data. Vergelijk het met het sorteren van een grote doos foto’s zonder labels. De computer zoekt zelf naar overeenkomsten. Voorbeeld:
Een bedrijf wil inzicht krijgen in verschillende klantgroepen. Het model analyseert koopgedrag en ontdekt automatisch segmenten, zoals prijsbewuste klanten of juist premium kopers.
Veelgebruikte toepassingen:
✅ klantsegmentatie
✅ patroonherkenning
✅ marktanalyse
✅ fraude detecteren
✅ aanbevelingssystemen
Unsupervised learning is vooral waardevol wanneer je nog niet precies weet waar je naar zoekt.
Reinforcement learning (leren door proberen)
Bij reinforcement learning leert een model door acties uit te voeren en feedback te krijgen. Goed gedrag wordt beloond, fouten niet. Net zoals iemand leert fietsen: door te vallen en weer op te staan. Voorbeeld:
Denk aan een zelfrijdende auto die leert wanneer hij moet remmen of sturen op basis van duizenden simulaties.
Wordt vaak gebruikt bij:
✅ robotica
✅ zelfrijdende voertuigen
✅ logistieke optimalisatie
✅ slimme energie-systemen
✅ geavanceerde AI-toepassingen
Deze vorm is krachtig, maar ook complexer dan de andere twee.
Kort samengevat
De verschillen zijn eigenlijk heel logisch:
👉 Supervised learning → leert met voorbeelden
👉 Unsupervised learning → ontdekt zelf patronen
👉 Reinforcement learning → leert door feedback
Samen vormen deze technieken de basis van vrijwel alle moderne machine learning toepassingen.
Welke vorm van machine learning wordt het meest gebruikt?
Voor de meeste organisaties is supervised learning de eerste stap. Het is betrouwbaar, goed te controleren en levert vaak snel zakelijke waarde op.
Naarmate bedrijven meer data verzamelen, combineren ze steeds vaker meerdere vormen van machine learning om betere voorspellingen te doen.
Machine learning vs deep learning (geen moeilijke uitleg 😉)
Machine learning en deep learning worden vaak door elkaar gehaald, maar deep learning is eigenlijk gewoon een onderdeel van machine learning. Zie het zo:
- Machine learning is als een slimme assistent die leert van data en daarna voorspellingen kan doen. Bijvoorbeeld welke film je leuk vindt of welk product je waarschijnlijk koopt.
- Deep learning gaat een stap verder. Dit werkt met een soort digitaal brein (neurale netwerken) dat zelf patronen leert herkennen — vooral in grote en complexe datasets.
Een simpel voorbeeld:
Stel je wilt een computer leren om katten te herkennen.
🐾 Machine learning:
Je helpt de computer door kenmerken te geven, zoals oren, snorharen en een staart.
🧠 Deep learning:
Je laat de computer duizenden foto’s zien en hij ontdekt zélf wat een kat is — zonder hulp.
Het belangrijkste verschil
👉 Machine learning heeft vaak nog een beetje menselijke sturing nodig.
👉 Deep learning leert veel zelfstandiger, maar heeft ook veel meer data en rekenkracht nodig.
Goed om te weten:
Voor de meeste bedrijven is machine learning al krachtig genoeg. Deep learning wordt vooral gebruikt bij geavanceerde toepassingen zoals:
- spraakherkenning
- gezichtsherkenning
- zelfrijdende auto’s
- automatische vertalingen
Kort samengevat:
👉 Machine learning = slimmer worden van data
👉 Deep learning = nóg slimmer, maar ook complexer
Beide technieken zorgen ervoor dat systemen steeds beter worden, en vormen de motor achter moderne AI.
| Kenmerk | Machine learning | Deep learning |
|---|---|---|
| Moeilijkheid | Relatief eenvoudig | Complexer |
| Hoe leert het? | Met hulp van mensen | Leert grotendeels zelf |
| Hoeveel data nodig? | Minder data | Heel veel data |
| Rekenkracht | Beperkt | Zeer veel |
| Waarvoor gebruikt? | Voorspellingen, klantgedrag, spamfilters | Spraak, beeldherkenning, zelfrijdende auto’s |
| Meest geschikt voor | De meeste bedrijven | Grote tech-toepassingen |
Welke tools worden gebruikt voor machine learning?
Om met machine learning te werken heb je speciale tools nodig die helpen bij het analyseren van data, het trainen van modellen en het maken van voorspellingen. Gelukkig hoef je dit niet allemaal zelf te bouwen. Er bestaan krachtige platforms en programmeertalen die het proces een stuk makkelijker maken.
Hieronder vind je de belangrijkste machine learning tools die wereldwijd worden gebruikt.
🐍 Python
Python is veruit de populairste programmeertaal voor machine learning. De taal is overzichtelijk, relatief makkelijk te leren en heeft een enorme community. Dankzij handige libraries kunnen beginners én professionals snel modellen bouwen en data analyseren.
📊 Scikit-learn
Scikit-learn is een van de bekendste machine learning libraries voor Python. Het biedt kant-en-klare algoritmen voor bijvoorbeeld classificatie, regressie en clustering. Hierdoor kun je snel betrouwbare modellen ontwikkelen zonder alles zelf te programmeren. Ideaal voor beginners én voor zakelijke toepassingen.
🧠 TensorFlow
TensorFlow is een krachtig open-source platform dat vooral wordt gebruikt voor grotere en complexere machine learning projecten. Het is ontwikkeld door Google en staat bekend om zijn schaalbaarheid. Veel gebruikt voor deep learning en AI-oplossingen.
🔬 PyTorch
PyTorch is een flexibel machine learning framework dat populair is bij onderzoekers en ontwikkelaars. Het maakt het makkelijker om modellen te testen en aan te passen, waardoor innovatie sneller gaat. Perfect voor wie meer controle wil over zijn modellen.
📓 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook is een interactieve werkomgeving waarin je code, data en visualisaties combineert. Dit maakt het ideaal voor experimenten, analyses en het uitleggen van machine learning processen. Veel gebruikt door data-analisten en data scientists.
Kort samengevat
De meeste machine learning projecten draaien vandaag de dag op Python in combinatie met krachtige libraries zoals Scikit-learn, TensorFlow en PyTorch. Met deze tools kun je data omzetten in inzichten en slimme modellen bouwen die organisaties helpen betere beslissingen te nemen.
Wil jij Python goed onder de knie krijgen? Bekijk dan onze cursus Python en leg direct een sterke basis voor machine learning!
Zelf starten met machine learning? Dit is de slimste stap!
Je kunt natuurlijk zelf uren op YouTube kijken. Maar de snelste manier om machine learning écht te begrijpen? Leren van experts en met echte praktijkvoorbeelden. En het mooiste, bij Global Training mag jij jouw eigen casus inbrengen. Zo leer je niet alleen, maar krijg je ook werk af.
Daarom hebben we een toegankelijke en praktijkgerichte opleidingen ontwikkeld.
👉 Bekijk hier de Data Analist opleiding
In de Data Analist opleiding leer je:
✅ data omzetten in waardevolle inzichten
✅ trends en kansen sneller signaleren
✅ onderbouwde beslissingen nemen met data
✅ professioneel rapporteren en dashboards bouwen
✅ werken met tools die bedrijven écht gebruiken
✅ denken als een data-analist
Perfect voor professionals die willen doorgroeien én voor beginners die een sterke basis willen leggen in data analyse.
In deze cursus AI leer je:
✅ wat machine learning betekent
✅ hoe AI werkt
✅ hoe bedrijven het inzetten
✅ hoe je ermee kunt werken
✅ zonder technische overload
Perfect voor beginners én professionals.
Wil je het volledige aanbod van Global Training bekijken? 👉 Alle praktijkgerichte klassikale cursussen
Bronnenlijst
| # | Bron | Publicatie | Opgehaald | Bron laatst geverifieerd | Bron-URL |
|---|---|---|---|---|---|
|
1 |
What is machine learning? |
28-01-2026 |
28-01-2026 |
02-02-2026 |
Opleidingsadviseur
Leo is opleidingsadviseur bij Global Training en begeleidt sinds 2014 verschillende organisaties bij het opzetten van effectieve opleidingstrajecten. Hij werkt voor multinationals, mkb-bedrijven, stichtingen en zzp’ers, en heeft in die jaren talloze casussen en leerbehoeftes van dichtbij gezien. Als auteur deelt hij waardevolle inzichten en praktijkverhalen uit de honderden casussen die hij heeft begeleid. Zijn doel: professionals inspireren en helpen om beter onderbouwde keuzes te maken op het gebied van scholing en ontwikkeling.
Opleidingsadvies nodig?
Onze deskundige opleidingsadviseurs zijn op werkdagen tussen 09:00 t/m 17:00 uur telefonisch bereikbaar. U kunt ons bereiken door de “bel me terug” knop bovenaan deze pagina te gebruiken. Of neem contact met ons op via:
Studiegids ontvangen?
In de studiegids staat een overzicht van alle cursussen die Global Training aanbiedt. Vraag deze nu aan en ontvang alle opleidingsinformatie per mail.
Updates & aanbiedingen
Meldt uzelf aan op onze nieuwsbrief en blijf daardoor op de hoogte van de laatste updates en aanbiedingen.