Machine Learning 101: Wat is het?
Bedenk eens hoe u uw computer op dit moment gebruikt. U bent waarschijnlijk online, u hebt misschien een Microsoft Office programma open staan, u hebt vandaag misschien een e-mail gestuurd. Computers voeren deze en honderden andere functies uit telkens als ze aangezet worden, en ze doen dat volgens werkingsprincipes die we algoritmen noemen.
Algoritmen zijn goed ontworpen, duidelijke instructies die een computer vertellen hoe hij een taak moet uitvoeren. Traditioneel worden deze algoritmen geschreven en ontwikkeld door menselijke computerprogrammeurs, of codeurs. Machine learning is echter een revolutionair concept waarbij codeurs computers leren zichzelf te programmeren. Daardoor kunnen computers gegevens opnemen, en daar vervolgens van leren, die gegevens verbeteren en er iets mee doen, zonder dat ze daar expliciet voor geprogrammeerd zijn.
Waarom machine learning toepassen?
Het proces van het ontwikkelen van algoritmen is een knelpunt bij het programmeren, omdat de menselijke programmeerkracht eindig is. Computers hebben echter een krachtig vermogen tot patroonherkenning, waardoor zij veel sneller dan een mens gegevens kunnen onderzoeken en hun eigen algoritmen kunnen maken.
Dit is waar machine learning om de hoek komt kijken. Machine learning geeft computers de mogelijkheid om algoritmen en programma's te maken die van gegevens kunnen leren en er voorspellingen mee kunnen doen.
Hoe wij gegevens en machine learning gebruiken voor sproeianalyse
De gegevens die wij in deze machine learning trajecten invoeren zijn belangrijk en worden een gegevensbron genoemd. De kwaliteit, de frequentie en de duur van de gegevensbron heeft evenveel te maken met het succes van een machine-learningproject als de algoritmen zelf. Daarom is het van essentieel belang om gegevens te identificeren die correleren met de variabele die wij willen voorspellen of het programma dat wij willen maken. Dus, wat is nu precies de variabele die wij willen voorspellen? Bij onze R&D-diensten maken druppelgrootte-tests bijna een derde uit van onze testdiensten. Kunnen wij dan een machine-learning programma maken dat de druppelgrootte voorspelt of schat?
In een eenvoudig antwoord - ja. Wij hebben een nuttig softwarehulpmiddel gevonden om ons te helpen beslissen welke algoritmen, en dus welke gegevensbronnen, aan onze behoeften voldoen. Dit is de grote uitdaging bij elk machine-learning project: het identificeren van waardevolle gegevenspunten om te benutten en dan zoveel mogelijk gegevens verkrijgen. Machine-learning programma's werken het best met heel veel kwaliteitsvolle gegevens. Door deze gegevenspunten te leren en aan te scherpen kunnen onze programma's leren en nauwkeurigere en preciezere resultaten geven.
Dit is nog maar het begin. Machine learning opent vele mogelijkheden, van de voorspelling van de juiste sproeier tot verbeterde systeemoptimalisering en probleemoplossing tot volwaardige kunstmatige intelligentie.
Hoe zal machinaal leren uw dagelijkse werkzaamheden beïnvloeden? Hoe bent u van plan gebruik te maken van machine learning? Als u dieper op dit onderwerp wilt ingaan, neem dan contact met ons op of maak rechtstreeks contact met mij via LinkedIn.