Kristian Maton

Machine learning

Machine Learning is een onderzoeksgebied binnen Artificial Intelligence gericht op het creëren van algoritmes en systemen die zichzelf steeds slimmer maken.

Neem contact met ons op

Wat is machine learning en wat zijn de mogelijkheden hiervan?

Machine learning (ML) is een term waarmee de technologie wordt beschreven die wordt toegepast om systemen de mogelijkheid te bieden om van de gegenereerde data te kunnen leren en deze gegevens te gebruiken als basis om beter te presteren. Het betreft hier dus de voedende laag van general artificial intelligence. Gezien de exponentiële groei van het gebruik van kunstmatige intelligentie is het zeker de moeite waard om je te verdiepen in wat machine learning is en wat zijn de mogelijkheden hiervan zijn.

Verschil tussen machine learning en artificial intelligence

De termen “machine learning” en “artificial intelligence” worden in de volksmond veelvuldig ten onrechte door elkaar gehaald. Er is immers wel degelijk een verschil groot tussen machine learning en artificial intelligence te benoemen. Machine learning vormt immers een essentieel onderdeel van artificial intelligence. General AI wordt immers gevoed door een machine learning laag.

Wat is machine learning?

Het bovenstaande brengt ons automatisch bij de definitie van machine learning. De term machine learning heeft immers betrekking op het vermogen van computers om autonoom te leren van de beschikbare data en input zonder dat deze hiervoor geprogrammeerd hoeven te worden. Het verbeterende karakter van ML wordt gevormd door het genereren van gegevens en informatie door observaties en interacties. Neural networks vormen hiervoor de basis. Dit zijn netwerken van onderling verbonden algoritmes (neuronen) die geïnspireerd worden door het brein van de mens. In dit kader komt de term “deep learning” in het beeld. Deep learning kan immers worden gezien als een subveld van machine learning dat gericht is op de creatie van dit soort algoritmen. Deze algoritmen fungeren dus als de motor voor machine learning. Je kunt hieruit dus de conclusie trekken dat deep learning de basis vormt voor de vooruitgangen die worden gerealiseerd door het toepassen van de “machine learning en artificial intelligence combinatie”.

Verschillende soorten van ML

Binnen machine learning zijn er twee soorten algoritmen te onderscheiden.

  • In geval van supervised machine learning wordt er gebruik gemaakt van een datawetenschapper die het systeem leert welke conclusies het moet trekken. Het algoritme wordt bij supervised machine learning ‘getraind’ op basis van een dataset die vooraf is gelabeld en een bekende output heeft.
  • In geval van unsupervised machine learning wordt er gebruik gemaakt van een meer onafhankelijke manier om een computer te leren om met complexe processen om te gaan en patronen te identificeren. Hierbij wordt er geen gebruik gemaakt van “kennisdeling door de mens” op gebied van begeleiding. Bij unsupervised machine learning vindt de “training” plaats op basis van data die geen labels of een specifieke, vooraf gedefinieerde output hebben.

De keuze tussen supervised machine learning of unsupervised machine learning zal afhangen van factoren als de structuur en omvang van de data in combinatie met het gebruiksscenario waarvoor het gebruikt gaat worden.

Toepassing van machine learning in de online marketing

Het toepassen van machine learning in de online marketing wint aan populariteit in meerdere sectoren. ML biedt immers een zeer waardevolle ondersteuning aan diverse bedrijfsdoelen en gebruiksscenario’s. Hierbij kan onder andere gedacht worden aan het verhogen van de klantwaarde. Door het toepassen van dit soort machine learning-algoritmen wordt het doel nagestreefd om de meest waardevolle klanten voor een bedrijf te identificeren, doorgronden en uiteraard te behouden. Er wordt hiervoor een waardemodel vormgegeven met als doel om klantdata op de meest efficiënte wijze uit te zoeken.

Een andere toepassing van machine learning in de online marketing is het klantverloop in een praktisch model weer te geven. Dit is van grote waarde om kortingsacties, e-mailcampagnes en andere gerichte marketinginitiatieven op een veel effectievere manier vorm te geven. Hierin speelt het vormgeven van een dynamische prijsbepaling eveneens een grote rol aangezien de snel veranderende markt mede betrekking heeft op de dynamische prijsbepaling. Daarnaast is het doelgericht klanten aanspreken op basis van klantsegmentatie een belangrijk bedrijfsdoel waarvoor machine learning kan worden toegepast. Met de steeds grotere hoeveelheden data waarover bedrijven beschikken en de steeds geavanceerder wordende algoritmen nemen ook de mogelijkheden voor personalisatie toe. Hieruit ontstaan automatisch ook mogelijkheden met betrekking op cross-selling- en up-selling-activiteiten.

Interesse om het potentieel van machine learning te benutten?

Machine learning vormt de basis bij de wens om de grote hoeveelheid aan beschikbare data om te zetten naar bedrijfswaarde. Heb je interesse om je mogelijkheden hierin te ontdekken? Neem dan gerust vrijblijvend contact met ons op. We kijken graag met je mee wat jouw mogelijkheden hierin zijn. Maak gerust gebruik van onze uitstekende kennis en onze ervaring op dit gebied. 

Kennismaken?

Heb je een specifieke vraag of ben je geïnteresseerd in onze dienstverlening? Kom dan gerust eens bij ons langs voor een bakkie! Je kan eenvoudig contact met ons opnemen via de onderstaande button of het contactformulier. Wij zien je aanvraag graag tegemoet. Tot snel!

Neem direct contact op