Aan de slag met Machine Learning

Kunstmatige intelligentie, bots of zelflerende software zijn allang geen fictie uit Hollywood films meer. De toepassingen zijn overal om ons heen. Maar wat is het, hoe werkt het en kan het worden toegepast in jouw organisatie? 

Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie, waarmee specifieke vraagstukken kunnen worden beantwoord door het herkennen van patronen in data. Zeker wanneer het om grote hoeveelheden data gaat kunnen deze patronen te complex zijn om handmatig te ontdekken. Een machine kan m.b.v. slimme algoritmen sneller en beter door data speuren op zoek naar verbanden. Door een machine te trainen met nieuwe data kan deze zelfstandig leren. Data zijn als het ware ervaringen welke de machine gebruikt om slimmer te worden, zodat een betere suggestie kan worden gedaan op een nieuwe situatie.

Toepassingen – overal aanwezig

De kans is groot dat je al gebruik maakt van een Machine Learning toepassing Als je een serie via Netflix bekijkt maak je met je keuzes onbewust software slimmer en krijg je op basis van uw kijkgedrag suggesties voor iets wat je vast óók wilt zien. Een like op Facebook geeft inzicht in wat je interesseert en je foto’s kunnen gebruikt worden voor de zelflerende gezichtsherkenning. Betalingsverkeer wordt door bots gecontroleerd op mogelijke fraude. Google registreert surfgedrag op het internet en zelflerende logica zorgt ervoor dat relevante informatie bovenaan in zoekresultaten wordt getoond. Slimme thermostaten herkennen je gebruikspatroon. Als je maandag, dinsdag en woensdag de temperatuur om 17:00 uur op 20 graden zet wil je dat vast op donderdag ook, tenzij je op vakantie bent natuurlijk, maar dat staat vast in je agenda. Een bot doet het alvast voor je.

Ook in medische toepassingen kan Machine Learning krachtig zijn. Zo heeft IBM bijvoorbeeld Watson for Oncology ontwikkeld, waarmee o.a. op basis van talrijke behandelingen uit het verleden een behandelplan bij een vergelijkbare patiënt kan worden voorgesteld. Een arts zou hiermee haar tijd efficiënter kunnen besteden.

Hoe werkt Machine learning – hoe leert software?

Bij de traditionele manier van software ontwikkeling wordt logica geprogrammeerd en wordt invoer via de door de programmeur ontwikkelde logica verwerkt tot een uitkomst. Bij Machine Learning is de invoer én de uitkomst het vertrekpunt. De logica daartussen wordt door geprepareerde algoritmen op de data los te laten door de machine zelf ontwikkeld. De bot (in wording) legt tijdens het trainen verbanden die mogelijk voor een mens niet logisch lijken, maar aangezien een bot menselijke redenering niet kent worden verbanden toch gelegd. Hoe een bot uiteindelijk precies tot een suggestie komt is daarmee een vraagteken. Noch de technisch bedenker van de bot als de bot zelf weet door de wirwar aan verbanden precies hoe een suggestie tot stand komt, maar toch werkt het!

Onderstaande video geeft meer inzicht:

Machine Learning in jouw organisatie?

Zelflerende software klinkt misschien als iets van deze tijd, maar de techniek bestaat al tientallen jaren. Door de explosieve groei van dataopslag in de afgelopen jaren heeft de Machine Learning techniek de benodigde invoer gekregen en is daarmee niet meer alleen beschikbaar voor tech-giganten, maar is breder inzetbaar.

Gaan er ook datastromen door je organisatie en ben je benieuwd of er meer uit je data te halen is? Interpulse heeft de kennis en tools in huis voor je eerste eigen Machine Learning toepassing. Daag ons (en een paar algoritmen) maar eens uit! 😉