Nieuws

Er zijn van die momenten in de tv-geschiedenis die je niet alleen bekijkt, maar ook voelt in je zenuwstelsel. Het slot van The Sopranos (2007) is er zo één. Tony aan tafel in een diner. Carmela tegenover hem. AJ mompelt iets over een sollicitatie. Meadow die niet kan parkeren. Journey’s Don’t Stop Believin’. En dan — zwart beeld. Stilte. Paniek.

Waarom energieplatformen pas waarde krijgen als organisaties begrijpen wat hun data vertellen. Er is geen dag meer zonder een nieuw “smart energy platform”. Ze beloven allemaal hetzelfde: realtime inzicht, automatische optimalisatie, CO₂-reductie en natuurlijk het magische woord — duurzaamheid. Of het nu gaat om zon, opslag, laadinfra of gebouwverbruik: alles wordt verbonden, geïntegreerd en gevisualiseerd in één slim dashboard.

In de intelligentie-economie wordt niet kennis, maar beoordelingsvermogen de echte schaarste.

De hype rond agentic AI is overal. Waar we tot voor kort dachten dat generatieve AI (zoals ChatGPT) de grote doorbraak was, dient zich nu iets veel fundamentelers aan: AI die zelf handelt, redeneert en leert. Geen tool meer die je vraagt om een rapportje, maar een digitale collega die beslissingen neemt, mails verstuurt, prijzen aanpast en zelfs met andere agents onderhandelt.

Een nieuw machine-learningproject starten kan overweldigend zijn. Welke modellen kies je? Welke data heb je nodig? En hoe bouw je iets dat écht waarde toevoegt? Deze korte gids helpt je op weg. Negen modellen die elke startende data-scientist zou moeten kennen — met uitleg wat ze doen, wat je ermee kunt, welke data je nodig hebt én directe links om meteen te oefenen.

Er is iets moois aan sportdata. Ze brengen emotie en ratio samen. Een doelpunt is geen toeval, zeggen de analisten — het is een kwestie van expected goals. En dat klopt vaak ook. Achter elke pass, sprint of corner schuilt een algoritme dat de kans berekent dat de bal eindigt waar hij hoort: in het net.