Machine learning

Machine learning wint aan populariteit

Hoewel Big Data relatief nieuw zijn, is machine learning dat niet. Toch vervult het nu een andere functie dan enkele jaren geleden. Dit komt omdat het tegenwoordig mogelijk is om automatisch complexe en wiskundige berekeningen op Big Data toe te passen. Toch heeft machine learning tegenwoordig aan populariteit gewonnen. De oorzaken hiervan zijn:

  • De toenemende hoeveelheid van en verscheidenheid aan data
  • Krachtigere en goedkopere rekenkundige verwerking
  • De toenemende beschikbare data-opslag

Wat is machine learning?

Machine learning maakt gebruik van algoritmes die op iteratieve wijze van de data leren. Dankzij machine learning kunnen computers verborgen kennis aan het licht brengen zonder dat ze daar expliciet voor geprogrammeerd zijn. Het iteratieve aspect van machine learning is belangrijk. De reden hiervoor is dat als analytische modellen aan nieuwe data blootgesteld worden ze zich op onafhankelijke wijze moeten kunnen aanpassen. Door te leren van eerdere berekeningen zijn ze in staat om betrouwbare beslissingen en resultaten te genereren. Het hele machine learning proces is zonder menselijke tussenkomst.

De waarde van machine learning is tweeledig. Allereerst verhoogt het de productiviteit van data scientists. Het tweede voordeel van machine learning is dat het verborgen patronen kan onthullen die zelfs de beste data scientists over het hoofd gezien zouden hebben.

Machine learning en Big Data

Vandaag de dag zijn er nog steeds organisaties die nog niet goed begrijpen waarom Big Data zo belangrijk zijn. Dit zal ook niet duidelijk worden als je geen gebruik maakt van geavanceerde analytics als machine learning. Met machine learning kunnen bedrijven kennis halen uit hun eigen ervaring. Ze kunnen dit dan zo "minen" zodat ze automatisch inzichten ontdekken en predictieve modellen genereren waardoor ze voordelen uit Big Data halen.

Dankzij machine learning hoeven organisaties nu geen beslissingen te maken door naar het verleden te kijken. Machine learning stelt organisaties namelijk in staat om op basis van analyse van bestaande data voorspellingen over de toekomst te doen. Met machine learning is het mogelijk om nauwkeurige modellen te creëren die richting kunnen geven aan toekomstige acties en patronen te ontdekken.

Machine learning in de praktijk

Om je tot slot een beeld te geven van de toepassingen van machine learning zetten we hieronder enkele voorbeelden op een rijte. Zo wordt machine learning onder andere gebruikt voor:

  • Online aanbevelingen zoals Amazon doet
  • Fraudedetectie
  • Voorspellen van wachttijden op de spoedeisende hulp
  • Apple’s Siri
  • Self-driving auto van Google
  • Ter ondersteuning van het voorspellen van diagnoses en voorschrijven van juiste medicijnen

Meer weten over machine learning?

Wil je meer weten over machine learning en haar toepassingen binnen organisaties? Volg dan de cursus Big Data Analyst bij de Big Data Academy. Dit is de plek waar je opgeleid wordt tot Big Data specialist. Na de cursus ontvang je van ons het Big Data certificaat waarmee je kunt aantonen dat jij zowel inhoudelijke als praktische informatie bezit over verschillende Big Data analysestrategieën, algoritmen en voorspellende modellen.

Lees meer over het Big Data Analyst certificaat

Meld je aan voor het gratis webinar:
"Hoe word ik Big Data Professional?"

12 september 2018
Inschrijven


Wij respecteren uw privacy