Machine learning gebruiken in de hedendaagse zakelijke omgeving

Een van de nieuwste trends in de wereld van technologie en engineering is 'machine learning'. In feite hebben alle grote technologiebedrijven tegenwoordig geïnvesteerd in projecten op het gebied van kunstmatige intelligentie en machine learning.

De term 'machine learning' werd voor het eerst gedefinieerd door Arthur Samuel, lang geleden in 1959. Hij definieerde het als 'het vermogen om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn', wat in feite betekent dat een machine kan leren van zijn eigen fouten en zichzelf herprogrammeert om te verbeteren zijn prestaties in de loop van de tijd.

Het idee werd populair in de jaren 90 toen het concept van datamining ontstond. Datamining gebruikt algoritmen om patronen in een bepaalde set informatie te zoeken, wat leidde tot datagestuurde voorspellingen en besluitvorming. Dit moedigde ingenieurs aan om complexe algoritmen voor machine learning te ontwikkelen door gebruik te maken van datamining en voorspellende analyses.

Innovaties die zakelijk voordeel opleveren

Tegenwoordig worden machine learning-algoritmen al op verschillende manieren op grote schaal gebruikt. Hier zijn enkele alledaagse toepassingen van machine learning die u waarschijnlijk niet kende.

1. De gezichtsherkenningsfunctie in de camera van je telefoon is een voorbeeld van wat machine learning kan doen. Camera's kunnen automatisch klikken wanneer iemand lacht of foto's maakt door simpelweg met je ogen naar je telefoon te kijken. Dit is mogelijk dankzij de vooruitgang in algoritmen voor machine learning.
2. De gezichtsherkenningsfunctie waarmee een computer een persoon op een foto kan identificeren, is een ander gebruik van machine learning. We gebruiken het vaak op Facebook, terwijl we automatisch vrienden taggen in foto's die ze verschijnen.
3. Is het je ooit opgevallen dat je telefoon soms suggereert om ruimte vrij te maken door dubbele foto's te verwijderen, foto's die dezelfde afbeelding bevatten en die automatisch worden gedetecteerd? Dit zou niet mogelijk zijn zonder machine learning.
4. Elke keer dat je iets zoekt op internet, maak je gebruik van machine learning. Google gebruikt machine learning om zoekresultaten en zoeksuggesties te verbeteren.
5. Machine learning wordt gebruikt in antivirus- en antispamsoftware om de detectie van schadelijke software, spyware of adware op uw apparaten te verbeteren.
6. Machine learning verandert ook de manier waarop voertuigsystemen worden ontworpen en gebouwd. Het wordt veel gebruikt in zelfrijdende auto's.

Machine learning wordt mainstream

De technologie vordert in een snel tempo terwijl we nieuwe manieren blijven vinden om machine learning te gebruiken. Ook ondernemingen willen graag gebruik maken van machine learning om toekomstige producten te verbeteren en strategische doelen te bereiken.

Machine learning voegt waarde toe aan alle gegevens die ondernemingen al jaren opslaan, door grote hoeveelheden gegevens te karnen en te helpen diepere inzichten te krijgen en de besluitvorming te verbeteren. De onderstaande afbeelding toont enkele toepassingen van machine learning in meerdere sectoren.

Bron:TCS

Toekomstige toepassing om machine learning te gebruiken

Algoritmen voor machinaal leren worden veelvuldig gebruikt om bedrijfsprocessen, zoals verkoop, marketing, logistiek, inkoop, enz. in verschillende sectoren opnieuw te ontwerpen. Het mooie van dit alles is dat deze algoritmen na verloop van tijd vanzelf beter worden.

De echte reden achter deze versnelde acceptatie van machine learning is dat de algoritmen iteratief van aard zijn, herhaaldelijk leren en onderzoeken om de resultaten te optimaliseren. Elke keer dat er een fout wordt gemaakt, corrigeren machine learning-algoritmen zichzelf en beginnen ze met een nieuwe iteratie van de analyse. En al deze berekeningen gebeuren in milliseconden, waardoor het uitzonderlijk efficiënt is in het optimaliseren van beslissingen en het voorspellen van resultaten.

Machine learning maakt het eenvoudiger om zonder veel menselijke inspanning geavanceerde softwaresystemen te bedenken. In plaats van jaren bezig te zijn met het coderen van functies of het verfijnen van een systeem met veel parameters, kunnen we machine learning gebruiken om in een veel kortere tijdspanne gedaan te worden. Wees niet verbaasd als je binnenkort technologie en gadgets begint te zien en te gebruiken, zoals nu te zien is in sciencefictionfilms.