9 Essentiële Machine Learning-toepassingen die u moet kennen

Met de ontzagwekkende technologische vooruitgang in de laatste jaren, zijn machine learning-toepassingen vermenigvuldigd. Steeds vaker wordt machine learning-technologie begrepen als een dienst.

Daarom zijn er al een aantal hulpmiddelen die markten en industrie revolutioneren, processen automatiseren en ze efficiënter maken. Deze opties kennen en toepassen is essentieel om een stap vooruit te blijven en niet in veroudering te vervallen.

Wat is machine learning?

Machine learning is een tak van Artificial Intelligence (AI) die manieren ontwikkelt voor machines om te leren resultaten te voorspellen en hun eigen datagedreven beslissingen te nemen.

Door machine learning zijn computersystemen in staat om processen te verbeteren door te leren uit hun eigen ervaring en uit de ingevoerde data. Op die manier faciliteren ze elk proces perfect zonder specifiek daarvoor geprogrammeerd te zijn. Deze systemen automatiseren processen en elimineren de noodzaak voor menselijke ingriep om specifieke instructies aan de machine te geven.

De belangrijkste toepassingen van machine learning hebben te maken met de analyse van Big Data, een taak die voor mensen onbeheersbaar zou zijn en die computersystemen toch snel kunnen uitvoeren.

Door deze informatie zijn machine learning-systemen in staat om risico's en kansen te identificeren en de beste en meest efficiënte beslissingen op basis van data te nemen.

De beste machine learning-toepassingen

1. In de financiële sector

Via de juiste infrastructuur is het mogelijk om machine learning-systemen als dienst in de finance toe te passen. Het wordt al toegepast in het automatiseren van processen, het genereren van chatbots die snellere interactie met klanten mogelijk maken of het administratieve werk te optimaliseren door natuurlijke taalverwerking (die het meest relevante informatie uit documenten haalt).

Machine learning-toepassingen omvatten ook verhoogde beveiliging, omdat ze automatisch frauduleuze praktijken zoals witwassen detecteren.

2. Virtuele assistentie

Virtuele assistentie is een van de machine learning-toepassingen die in een breed scala aan sectoren wordt gebruikt. Virtuele assistenten gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) om te identificeren wat de gebruiker nodig heeft, en omzetten het in uit te voeren commando's.

Het is een van de populairste toepassingen: als er in 2019 3,25 miljard virtuele assistenten in gebruik waren, wordt geschat dat er in 2023 wereldwijd 8 miljard virtuele assistenten in gebruik zullen zijn.

3. Marketing, advertenties en sociale netwerken

Machine learning-systemen als dienst hebben een revolutie teweeggebracht in de capaciteit van organisaties om potentiële klanten te bereiken. Zo zijn nieuwe takken ontstaan zoals voorspellende marketing.

Als voorbeeld: machine learning-toepassingen in sociale netwerken vermenigvuldigen zich, met algoritmen die in staat zijn om nieuwe vriendschappen of interessante profielen aan gebruikers voor te stellen, evenals relevante advertenties.

4. Efficiëntere verplaatsingen en reizen

Een van de meest voorkomende toepassingen van machine learning als dienst is het opkomen van GPS-applicaties die in staat zijn om te voorspellen waar meer verkeersdrukte zal zijn en de snelste, meest geschikte en efficiënte route te bepalen.

Bovendien worden voertuigen ontwikkeld die dit systeem gebruiken voor autonome rijden. Hoewel de technologie de capaciteit verbetert om afstanden of gevaren te berekenen, zijn dit nog steeds systemen in een vroeg stadium.

5. Gezondheid en geneeskunde

In het medische veld wordt gewerkt aan machine learning-systemen als dienst die ziektes vroegtijdig kunnen detecteren of hun evolutie voorspellen door data-analyse.

Evenzo is gepland om het toe te passen op medisch onderzoek alsook op patiëntenzorg via de planning van meer geschikte therapieën.

6. Verbeterde communicatie

Machine learning-systemen zijn steeds meer in staat om zogenaamde sentimentanalyse toe te passen: de subjectiviteit in een tekst vinden en de betekenis eruit halen via linguïstische analyse.

Machine learning-toepassingen op communicatief niveau maken ook taaldetectie voor vertaling mogelijk. Evenzo worden spraakherkenning en de omzetting naar tekst sterk verbeterd door de toepassing van machine learning.

7. Beveiliging

In grote mate wordt machine learning begrepen als een dienst die in staat is de veiligheid in veel sectoren te verbeteren. Zo is het mogelijk om deze technologie toe te passen om de meest relevante informatie in beveiligingscamera-opnames te detecteren (bijvoorbeeld wanneer een mens het beeld binnenkomt, een gezicht detecteert en herkent of de aanwezigheid van dezelfde persoon in verschillende frames).

8. Machine learning-toepassingen op industriële niveau

De capaciteit om waarde uit data te halen, te voorspellen en oplossingen voor te stellen vanuit machine learning-toepassingen, heeft ook een enorme impact op de industrie. Lagere kosten, procesoptimalisatie of veiliger en soepelere operaties zijn enkele van de verbeteringen die Artificial Intelligence aan de industriële omgeving kan brengen.

Als voorbeeld passen veel industrieën al machine learning toe om voorspellend onderhoud mogelijk te maken. De machines zelf zijn zo in staat om te reageren voordat storingen optreden, wat op zijn beurt leidt tot productieonderbrekingen.

9. Machine learning-toepassingen voor slimme steden

Het is voor veel gemeenten erg moeilijk om de problemen van hun stad te detecteren en daarop oplossingen te ontwikkelen. Dankzij machine learning kunnen deze systemen een grote hoeveelheid data beheren (zowel gestructureerd als ongestructureerd), van video-opnames tot reacties op sociale media, alle verzamelde data analyseren om specifieke oplossingen voor elk probleem te vinden, aangezien niet alle oplossingen voor vergelijkbare problemen werken. Met al dit is het mogelijk om te voldoen aan de UNE 178108:2017 Intelligent Cities Standard, die bepaalde eisen stelt voor de consideratie als IoT-knooppunt:

-Horizontaal

-Interoperabiliteit

-Open

-Schaalbaar

-Beveiliging

Platforms zoals Nexus Integra maken AI en machine learning al mogelijk voor de industrie. Dit systeem combineert technologieën zoals IoT en Big Data die de ML-systemen voeden met duizenden data zowel in real-time als uit hun historische data, zodat industrieën betere beslissingen kunnen nemen via een enkel platform van intuïtief gebruik. Bovendien stelt de ML Nexus Integra-module de productiviteit van de machine learning-algoritmen op een eenvoudige manier in, gemakkelijk geïntegreerd in het hele productieproces.