Machine learning en deep learning

Cutting edge tech: Machine learning en deep learning

Wellicht heb je het weleens ergens gehoord of gelezen, en als je werkzaam bent in de tech dan heb je er onvermijdelijk mee te maken. Machine learning en deep learning. Twee groeiende technieken, of disciplines, die steeds meer toegepast worden binnen bedrijven en organisaties. Maar wat is het precies? Wat zijn de verschillen en wat kun je er mee?

Hoe werkt het en waarom is het zo nuttig?

Voordat we kunnen vertellen wat de voordelen van beide methodes zijn, is het eerst belangrijk om te weten wat het is. Beginnen daarom met het uitleggen wat machine learning is. Het eerste wat je moet begrijpen is dat Machine learning en Big Data onlosmakelijk met elkaar verbonden zijn. Machine learning omvat de discipline van computers en software om patronen te herkennen op basis van data. Vervolgens vormen deze patronen de basis voor een voorspellend algoritme (wiskundig model). Door periodiek nieuwe data aan het algoritme toe te voegen blijft het model ‘’leren’’, ofwel nieuwe patronen ontdekken. Dit betekent dat specifiekere patronen steeds nauwkeuriger te voorspellen zijn. Het succes van goede machine learning is dus de combinatie van zeer geavanceerde algoritmes, grote hoeveelheden data en snelle computers.

Deep learning vormt een onderdeel van machine learning en is gebaseerd op een neural network, vergelijkbaar met onze hersenen. Elk neuroon kan verschillende inputs krijgen en deze verwerken tot één outputwaarde. Deze outputwaarde wordt weer doorgestuurd als een inputwaarde naar andere neuronen die zichzelf dus aanleren om bepaalde aspecten te herkennen. De term ‘deep learning’ verwijst daarom ook naar het aantal lagen dat telkens door kan gaan in de ‘diepte’ om steeds meer aspecten te herkennen in meer detail.

Wat is de praktische toepasbaarheid van machine en deep learning?

Machine & Deep learning zijn ontwikkelingen die voor bedrijven enorm interessant zijn. Het biedt de mens de mogelijkheid de computer daadwerkelijk als een verlengstuk in te zetten voor dagelijkse zaken. Computers kunnen op deze manier leren praten en luisteren, leren zien, leren schrijven maar ook leren hoe ze bijv. een ziekte kunnen bestrijden. Door computers slimmer te maken kunnen ze wellicht zaken oplossen en/of versnellen die wij als mens dus veel minder snel zouden kunnen doen.

De volgende stap: volledig kunstmatige intelligentie (AI)

Vanzelfsprekend is de volgende stap in machine ( en deep ) learning een volledig zelfsturend, zelflerende computer die onafhankelijk van de mens zich kan ontwikkelen. We hebben het dan over kunstmatige intelligentie of AI. Een 100% echt werkende AI computer is echter niet makkelijk om te maken. We spreken namelijk pas van van kunstmatige intelligentie als een computer in staat is om te slagen voor een zogenoemde turingtest, een test waarbij de mens niet langer het idee heeft dat hij met een computer communiceert. De vraag is uiteraard ook of wij als mensen dat wel willen. Een discussie die momenteel gaande is in meerdere branches en tech sectoren.

Software op maat door AppElit

Feit blijft dat machine learning een deur heeft geopend voor bedrijven om bezig te gaan met verdere ontwikkeling om bedrijfsprocessen intern nóg verder te optimaliseren. Denk aan slimmere software voor de administratie, Robot software en ROS programming en de ontwikkeling van AI binnen productierobots op de werkvloer. Bij AppElit hebben we dedicated programmeurs in dienst die de nieuwste software ontwikkelingen kunnen schrijven voor ieder type bedrijf.

Voor meer info : https://www.appelit.com/