Wat is Machine Learning?

Inleiding

Machine Learning is een wetenschappelijke discipline waarmee uit data voorspellingen worden gedaan.

 

Voordelen

De belangrijkste voordelen van Machine Learning zijn:

  1. Grote volumes aan data worden snel geanalyseerd. Hierdoor zijn antwoorden direct beschikbaar.
  2. Complexe verbanden worden sneller en beter herkend dan door mensen. Hierdoor krijgt u nauwkeurigere antwoorden.
  3. Machine Learning algoritmes kunnen slimmer worden door nieuwe data beschikbaar te stellen. Hierdoor krijgt u steeds betere antwoorden.
  4. Machine Learning algoritmes kunnen verrassende verbanden ontdekken waar mensen mogelijk nooit zelf op gekomen waren, bijvoorbeeld dat vegetariërs minder snel vluchten missen.

 

Beperkingen

De belangrijkste beperkingen van Machine Learning is dat een algoritme is vaak maar geschikt voor één specifieke vraag. Hierdoor kan het algoritme niet zonder aanpassingen andere opdrachten uitvoeren, zoals mensen dat wel kunnen.

 

Voorbeelden

Machine Learning kan in diverse scenario’s ingezet worden, hieronder staan enkele voorbeelden:

  • Complexe patronen en verbanden in schadedata bij verzekeringen herkennen, waardoor schadelast voor toekomstige polissen beter voorspeld kan worden.
  • Met sensordata van een turbinemotor vooraf voorspellen waar en wanneer een mechanisch defect op zou kunnen treden, waardoor er preventief onderhoud uitgevoerd kan worden (predictive maintenance).
  • Geavanceerde multimedia-analyse, waardoor automatisch en in real-time herkennen van logo’s in afbeeldingen en video’s mogelijk is (computer vision).
  • In de transitie van een papieren naar een digitale werkwijze historische data kwalitatief bruikbaar maken voor huidige systemen.