Toepassingsmogelijkheden Machine Learning lijken onbeperkt

De wetenschappelijke discipline waarbij patronen ontdekt worden in Big Data noemt men ook wel Machine Learning. Die patronen worden gebruikt voor een voorspellend wiskundig model. Als er frequent nieuwe data aan het wiskundig model (algoritme) wordt toegevoegd, blijft er sprake van een lerend model en worden weer nieuwe, meer specifieke patronen ontdekt die bovendien in staat zijn steeds nauwkeuriger te voorspellen.

Geavanceerde algoritmes

Met Big Data (grotere databestanden) en Machine Learning kan bijvoorbeeld het gedrag van de consument of in de toekomst de beurskoers voorspeld worden. Het analyseren van data maakt namelijk patronen zichtbaar. Vaak kan op basis van variabelen het consumentengedrag akelig nauwkeurig voorspeld worden. De variabelen krijg je overigens na het uitvoeren van een data-analyse, dat op machinale wijze uitgevoerd wordt. Machine Learning is succesvol vanwege de combinatie van geavanceerde algoritmes, snelle computers en grote hoeveelheden data. Het herkennen van patronen staat centraal. Met data uit het verleden, gebouwd in een modern model, voorspel je dus eigenlijk de toekomst. Machine Learning is eigenlijk niets meer of minder dan een waarheidsgetrouwe samenvatting van de geschiedenis.

Grotere webwinkels

De algoritmes kunnen tegenwoordig prima in de praktijk toegepast worden en worden bijvoorbeeld al gebruikt door de grotere en bekende webwinkels. Deze webshops verzamelen door het vastleggen van het gedrag van de consument heel veel data waarmee het gedrag van de consument nóg beter voorspeld kan worden. Machine Learning is een toevoeging op de al aanwezige kennis van een bedrijf en werkt niet zonder de belangrijkste bedrijfsinformatie. Machine Learning verbonden aan belangrijke bedrijfsinformatie geeft nieuwe inzichten die een bedrijf nieuwe verkoopkansen en (een hogere) winst kan opleveren.

Vraag en aanbod

De toepassingsmogelijkheden van Machine Learning (ML) zijn bijkans onuitputtelijk. Machine Learning kan gebruikt worden om fraude te detecteren, voor het onderhoud van machines, domotica en apps of nog slimmere software die zich in staat is zich aan te passen aan de gebruikers. ML kan in diverse sectoren een heel zinvolle rol spelen, zeker als het draait om vraag en aanbod. De aanbieder is namelijk in staat de prijs beter af te stemmen op die vraag en aanbod. De verwachting is dat de toepassingen van ML alleen maar zullen groeien de komende jaren en ook bijvoorbeeld op de beurs gebruikt gaan worden.

Subsidie

Een innovatief ontwikkelingsproject als Machine Learning wordt gesubsidieerd. De projecten moeten dan we op de korte termijn, op resultaat gericht zijn en eveneens op innovatie gedreven zijn. Deze subsidies stonden voorheen bekend als KMO-innovatieprojecten, Sprit-projecten of O&O bedrijfsprojecten. De geldelijke steun varieert tussen de 25 en 80 procent en er wordt maximaal drie miljoen euro gesubsidieerd. Via de subsidies worden innovaties omgezet in ontwikkelingsprojecten of onderzoeksprojecten. Meer weten? Contacteer ons gerust voor meer informatie over subsidies voor machine learning.