Machine Learning
Machine learning is een subset van kunstmatige intelligentie (AI) die erop is gericht systemen de mogelijkheid te bieden om automatisch van data te leren, voorspellingen te doen en de nauwkeurigheid daarvan in de loop van de tijd te verbeteren, zonder dat ze daarvoor expliciet geprogrammeerd zijn.
In Data Science wordt een algoritme gedefinieerd als een reeks statistische verwerkingsstappen. Bij machine learning worden deze algoritmen 'getraind' om patronen en functies in enorme hoeveelheden gegevens te vinden, om vervolgens in staat te zijn beslissingen te nemen en voorspellingen te doen op basis van nieuwe gegevens. Hoe beter het algoritme, hoe nauwkeuriger de beslissingen en voorspellingen zullen worden naarmate er meer gegevens worden verwerkt.
Toepassingen van machine learning
Tegenwoordig zijn er overal voorbeelden van machine learning om ons heen. Digitale assistenten zoeken op internet en spelen muziek af als reactie op onze spraakopdrachten. Websites bevelen producten, films en liedjes aan op basis van wat we eerder hebben gekocht, bekeken of beluisterd. Robots stofzuigen onze vloeren terwijl wij iets beters doen met onze tijd.
Klantcase Agentschap Telecom
Lees hoe Agentschap Telecom Data Science technieken inzet om de hoge directe herstelkosten van graafschade reduceren.
Download de klantcase
Gratis Whitepaper
Handleiding voor succesvolle Data Science projecten.
Steeds meer bedrijven passen Data Science of Machine Learning toe om voorspellingen en verwachtingen te kunnen maken op basis van hun data. Echter, maar een klein percentage van deze initiatieven groeit uit tot een volwaardige eindproduct. Dat werpt de volgende vragen op.
Wat zijn de factoren van een geslaagd Data Science project? In welke stappen kom je van een idee tot een goede oplossing?
Deze handleiding geeft meer inzicht in de levenscyclus van Data Science projecten en is gebaseerd op ervaringen met complexe data gedreven oplossingen.
Download de handleiding
Neem vrijblijvend contact op
Stel je vraag aan Sander
