Machine learning
Machine learning is erop gericht om computers te leren hoe ze grote gegevenssets en patronen daarin kunnen analyseren. Bedrijven in de financiële dienstverlening gebruiken machine learning om inzichten op te doen uit gegevens en fraude te voorkomen.
Bekijk hieronder de toepassingen op gebied van machine learning, best practices en ervaringen in de praktijk.
Artikelen
Business Controllers en Data-analyse: Jouw Nieuwe Superkracht!
Als business controller ben je de brug tussen cijfers en strategie. Je helpt de organisatie vooruit door financiële data te vertalen naar inzichten, scenario’s en adviezen. Maar hoe vaak worstel je met eindeloze Excel-sheets, verouderde rapportages of onvolledige data? Hier komt data-analyse en machine learning om de hoek kijken: niet als vervanging van jouw expertise, maar als een superkracht die je werk slimmer, sneller en effectiever maakt. De redactie van TheDataConnection ging op onderzoek uit!
Kan machine learning inflatie beter voorspellen?
Kunnen machine learning-modellen de Nederlandse inflatie beter voorspellen dan nu gebeurt? Dat onderzochten twee economen van De Nederlandsche Bank (DNB) en een data-analist van de Vrije Universiteit (VU) Amsterdam.
Machine Learning maakt chips goedkoper
Chips voor auto’s worden uitgebreid getest, wat de chips 5 tot 10 procent duurder maakt. Ingenieurs bij halfgeleiderfabrikant NXP hebben een machine learning-algoritme ontwikkeld dat de meeste tests overbodig maakt.
Machine checkt noten met AI en machine learning
Noten kunnen handmatig worden gecontroleerd, maar machines kunnen dat veel efficiënter. De machines van Qcify maken gebruik van data, AI en machine learning. “Dit is geen marketing gimmick,” aldus Qcify.
Klimaat beter te voorspellen met machine learning
Machine learning kan het complexe klimaatsysteem beter en gedetailleerder doorgronden. Slimme algoritmes maken voorspellingen scherper en sneller.
Machine Learning helpt met bestrijden zwerfafval
Machine learning kan bijdragen aan het verminderen van zwerfafval in stedelijke gebieden zoals Amsterdam. Maarten Sukel beschrijft de mogelijkheden hiervoor in zijn proefschrift.
Machine learning model volgt nepnieuws
Israëlische onderzoekers hebben een machine leaning model ontwikkeld dat factcheckers kan helpen met het identificeren van met misinformatie op social media.
Hoe voorkom je discriminatie door machine learning?
Machine learning kan patronen ontdekken in grote hoeveelheden data. Maar hoe voorkom je dat het AI-systeem discrimineert? ‘Beleidsmakers zijn bezig met het bedenken van maatregelen, maar ze kunnen veel meer leunen op bestaande concepten en theorieën die hun waarde al hebben aangetoond in andere sectoren.’
Machine learning: best practices voor vraagvoorspellingen
Bedrijven maken steeds vaker gebruik van machine learning om complexe uitdagingen in hun supply chain aan te pakken. Supply Value vergelijkt in een whitepaper drie vooruitstrevende forecastmodellen – Prophet, Neuralprophet en LightGBM – in real-life casussen binnen de retailindustrie.
Kan een drone landmijnen opsporen?
Werktuigbouwkundestudenten Benjamin O’regan en Reinis Jaunarajs bouwden een drone die landmijnen kan opsporen. Ze trainden een machine learning model voor herkennen van bijvoorbeeld een Russische landmijn.
Wat is het verschil tussen AI en machine learning?
Wat is machine learning?
Machine learning valt onder AI. Het is erop gericht om computers te leren hoe ze grote gegevenssets en patronen daarin kunnen analyseren. Na de eerste programmering kan de computer zonder menselijke tussenkomst leren en verbeteren.