Machine learning is een toepassingsgebied binnen artificiële intelligentie (AI) dat machines toelaat om zelfstandig zaken aan te leren en te verbeteren, zonder dat het expliciet zo is geprogrammeerd. Kwalitatieve data vormen hierbij de grondstof voor betere ervaringen, patroonherkenningen of voorspellingen van input/output data.
Hierdoor kan de machine meer en betere zelfstandige beslissingen nemen.
Leermethodes
Afhankelijk van de data en/of probleemstelling zijn verschillende leermethodes mogelijk. Gecontroleerd of ongecontroleerd, met tussen- en mengvormen. De nodige data laden we in in een model, een algoritme. Daarna trainen we het model. Deze modellen bestaan in vele varianten, afhankelijk van de probleemstelling.
Typische voorbeelden van machine learning toepassingen zijn anomalie-detectie en patroonherkenningen.
Voordelen
- Zelfstandige beslissingen
- Betere productie-ervaring
- Ondersteuning voor medewerkers
- Patroonherkenningen of voorspellingen
- Snelheid
Case studies
Hoe gaan we te werk?
-
ADVISE
-
DESIGN
-
BUILD
-
MAINTAIN
