Machine Learning 101: Wat is het?
Denk eens na over hoe u uw computer op dit moment gebruikt. U bent waarschijnlijk online, misschien heeft u een Microsoft Office-programma openstaan, of heeft u vandaag een e-mail verstuurd. Computers voeren deze en honderden andere functies uit telkens wanneer ze worden ingeschakeld, en dat doen ze met behulp van werkingsprincipes die algoritmen worden genoemd.
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 programmeurs, ofwel codeurs. Machine learning is echter een revolutionair concept waarbij codeurs computers leren zichzelf te programmeren. Hierdoor kunnen computers gegevens opnemen, daarvan leren, zich verbeteren en op basis van die gegevens handelen zonder dat ze daar expliciet voor zijn geprogrammeerd.
Waarom machine learning toepassen?
Het ontwikkelen van algoritmen vormt een knelpunt in het programmeerproces, omdat de programmeercapaciteit van mensen beperkt is. Computers beschikken echter over krachtige mogelijkheden voor patroonherkenning, waardoor ze gegevens kunnen verkennen en hun eigen algoritmen veel sneller kunnen creëren dan een mens dat kan.
Hier komt machine learning om de hoek kijken. Machine learning geeft computers de mogelijkheid om algoritmen en programma’s te maken die kunnen leren van gegevens en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen.
Hoe we data en machine learning gebruiken voor sproeianalyse
De gegevens die we in deze machine learning-trajecten invoeren, zijn belangrijk en worden een gegevensbron genoemd. De kwaliteit, frequentie en duur van de gegevensbron zijn net zo bepalend voor het succes van een machine learning-project als de algoritmen zelf. Daarom is het essentieel om gegevens te identificeren die correleren met de variabele die we willen voorspellen of het programma dat we willen maken. Wat is dan precies de variabele die we willen voorspellen? Bij Spray Analysis and Research Services maken druppelgroottetests bijna een derde uit van onze testdiensten. Kunnen we dan een machine learning-programma maken dat de druppelgrootte voorspelt of schat?
Het simpele antwoord is: ja. We hebben een handige softwaretool gevonden die ons helpt te bepalen welke algoritmen – en daarmee welke gegevensbronnen – aan onze behoeften voldoen. Dit is de grootste uitdaging bij elk machine learning-project: het identificeren van relevante gegevenspunten die we kunnen benutten en vervolgens het verzamelen van zoveel mogelijk gegevens. Machine learning-programma’s werken het beste met heel veel… heel veel kwaliteitsgegevens. Door deze gegevenspunten te trainen en te verfijnen, kunnen onze programma’s leren en nauwkeurigere en preciezere resultaten opleveren.
Dit is nog maar het begin. Machine learning opent tal van mogelijkheden, van het voorspellen van sproeikopprestaties tot verbeterde systeemoptimalisatie en probleemoplossing, tot volwaardige kunstmatige intelligentie.
Welke invloed zal machine learning hebben op uw dagelijkse bedrijfsvoering? Hoe bent u van plan om vandaag de dag gebruik te maken van machine learning? Als u dit onderwerp graag uitgebreider wilt bespreken, neem dan contact met ons op of neem rechtstreeks contact met mij op via LinkedIn.