Machine Learning

Je ziet het niet meteen, maar Machine Learning is tegenwoordig steeds vaker een factor in ons leven. Het is bijvoorbeeld de drijvende kracht achter de aanbevelingen van Netflix, de resultaten die jij voorgeschoteld krijgt door Google en de posts die Facebook jou wel en niet laat zien. Machine Learning drijft op data die wij allemaal genereren. Maar wat is het precies en hoe kun je er gebruik van maken?

Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een vorm van Kunstmatige Intelligentie (Artificial Intelligence) die zich vooral richt op het leren van ervaringen en het maken van voorspellingen. Dankzij Machine Learning kunnen systemen zelf data gestuurde beslissingen nemen, zonder dat ze voor die beslissingen geprogrammeerd hoeven te worden.

De input voor Machine Learning bestaat uit data uit het verleden. Het systeem gaat met de data aan de slag en ziet na een trainingsperiode patronen. Specialisten bekijken de output en geven aan of die klopt. Op basis van de feedback van de specialisten corrigeert het systeem zichzelf en gaat verder met leren.

Die trainingsperiode gaat door tot het systeem de gewenste output geeft. Dat zal nooit 100% correct zijn, maar wel zo nauwkeurig mogelijk. Systemen die werken op basis van Machine Learning maken op den duur zelf keuzes en beslissingen. Ze interpreteren, verwerken en analyseren data met behulp van algoritmen. Dat kunnen ze zolang ze de juiste en juiste hoeveelheid data krijgen.

Als zo’n kunstmatig intelligent systeem zelfstandig leert door eerdere ervaringen, en dus steeds accuratere resultaten geeft, spreken we van Machine Learning. Dat resultaat bereik je alleen als je het systeem voldoende data geeft om van te leren.

Waarom is Machine Learning belangrijk?

Machine Learning biedt je organisatie een uitgelezen kans om de schat aan data die je tot je beschikking hebt, om te zetten naar waarde voor die organisatie. Maar dat kan alleen als Machine Learning een integraal onderdeel wordt van je bedrijfsprocessen. Een inefficiënte workflow kan leiden tot het ontbreken van cruciale data, waardoor systemen onbruikbare output genereren.

Hoe complexer je ICT structuur is, hoe belangrijker het is om Machine Learning strak te integreren. Alleen dan kan je organisatie het inzetten om bedrijfsprocessen te vereenvoudigen en modellen op grote schaal in te zetten. Met de juiste oplossing beheert je organisatie alle data science-activiteiten centraal op één samenwerkingsplatform en kun je open source tools, frameworks en infrastructuur versneld in gebruik nemen en beheren.

Het proces om Machine Learning in te zetten

Stap 1: Wat is de vraag?

Stap 2: Verkenning.

De vraagstelling is bekend en de data is verzameld. Tijd om te beginnen! Maar voordat je in het diepe springt is het zaak om de data kort te verkennen en overzicht te krijgen. We zoeken die informatie die nuttig is voor de volgende stappen. In deze fase kun je er achter komen dat je de vraag anders moet formuleren of dat je meer data nodig hebt voor een passend antwoord.

Stap 3: Data cleaning.

Stap 4: Feature engineering.

Nu de data schoon is, gaan we kijken hoe we de gegevens aan het systeem kunnen aanbieden. Kleine variabelen spelen hierbij een grote rol. Sommige gegevens kun je bijvoorbeeld slimmer aanbieden, waardoor het systeem zich kan focussen op de kerntaken. In deze stap krijgen we het meeste inzicht in de manier waarop het systeem met de gegevens aan de slag gaat.

Stap 5: Selectie van het algoritme.

De meeste keuzes liggen hierbij voor de hand. Er bestaan veel algoritmen voor standaardtaken, maar juist die veelheid aan keuzes maakt het speelveld soms onoverzichtelijk. Bovendien zit een groot deel van de magie in de juiste combinaties van de algoritmes.

Stap 6: Model training.

Stap 7: Implementeren.

Het model is klaar en de parameters kloppen. Het systeem is gebruiksklaar, maar moet nog we een plek krijgen in de organisatie. En een interface waar medewerkers mee uit de voeten kunnen. En we moeten het kunnen aanpassen als de ontwikkelingen daarom vragen. In deze stap beslissen we samen hoe we daarvoor kunnen zorgen.

Slimmer ondernemen dankzij slimme systemen. En dankzij Doop.

Machine Learning is voor veel organisaties een ideale manier om continue te leren en processen zichzelf te laten optimaliseren. Zoals je hierboven hebt kunnen lezen, is het wel belangrijk om de juiste vragen te stellen en de juiste stappen te nemen voordat je er echt rendement uit haalt. Want elke organisatie en elke vraag is uniek. Er is geen One Size Fits All. Gelukkig is er Doop: de one-stop-company met alle experts onder 1 dak: De specialisten in Data Analyse, Business Intelligence, System Integration en System Architecture staan voor je klaar om jouw organisatie slimmer en efficiënter te laten werken en ondernemen.

Maximaal rendement uit machine learning halen? Add some Doop to your business.