Artificial Intelligence en Machine Learning: 2 buzzwords voor u verduidelijkt

Artificial Intelligence en Machine Learning: 2 buzzwords voor u verduidelijkt

Geschreven door Katrien Devulder op

We worden de laatste tijd om de oren geslagen met Artificial Intelligence en Machine Learning. De termen zijn echte hypes en worden vandaag te pas en te onpas gebruikt om zaken – van stofzuigers tot antivirussoftware – 'slimmer' te doen lijken. Maar waarvoor staan Artificial Intelligence en Machine Learning nu eigenlijk? En hoe werken ze? We geven u graag wat duiding. Want niks is zo vervelend als het gevoel te hebben dat ze je iets kunnen wijs maken.

Artificial Intelligence

De meesten onder ons hebben wel een idee van wat Artificial Intelligence (AI) betekent, maar een duidelijke definitie geven is niet eenvoudig. AI is een discipline die zich situeert binnen de informatica, maar ook inzichten gebruikt uit o.a. psychologie en taalkunde, om een systeem (een computer) taken te laten uitvoeren waarbij eigenlijk menselijke intelligentie vereist is. Een AI-systeem moet met andere woorden in staat zijn om logisch te redeneren, te plannen, te leren en te communiceren.

Bij de meeste AI-toepassingen kan een computer of machine enkel die zaken doen waarvoor het is ontworpen. Voor elke taak die het toestel uitvoert, moet dus een apart algoritme geprogrammeerd worden. Een schaakcomputer is hier een voorbeeld van. Maar waar men echt naartoe wil is algemene artificiële intelligentie: één systeem dat elk probleem kan oplossen dat het krijgt voorgeschoteld.

AI heeft een breed spectrum aan toepassingsdomeinen: van beeldanalyse en speech-to-text-tools over Internet of Things-toepassingen tot robotica. Machine Learning is één van die vele toepassingsdomeinen met artificiële intelligentie.

Machine Learning

De term Machine Learning wordt vaak in één zin gebruikt met AI, maar het zijn dus zeker geen synoniemen. Machine Learning verwijst naar de algoritmes en mathematische modellen waarmee een machine intelligent wordt – m.a.w. waarmee machines specifieke taken leren oplossen. Dat gebeurt aan de hand van training data: een grote set gegevens die als basis dient om een computer aan te leren een taak uit te voeren.

Machine Learning wordt vandaag al op heel diverse manieren toegepast in ons dagelijks leven: spamfilters of antivirussoftware, bijvoorbeeld, maken er gebruik van, maar ook zelfrijdende auto's, predictieve analysetools die voorspellen wanneer een toestel defect zal raken, ... In zowat alle sectoren komt Machine Learning steeds vaker aan bod. Zo werkte Savaco al een veelbelovende proof-of-concept uit rond het optimaal bemesten en beplanten van landbouwgrond, in samenwerking met ILVO. Savaco zelf maakt gebruik van Machine Learning om het verwerken van tickets op de Service Desk vlotter te laten verlopen.

Hoe werkt het? Methodes en onderliggende technologie

Bij Machine Learning wordt gebruikgemaakt van verschillende methodes om een computer te leren logisch redeneren en het toestel zo taken aan te leren. Die worden uitgedrukt in een algoritme: een eindige reeks instructies die vanuit een gegeven begintoestand naar een beoogd doel leidt. Een algoritme vormt eigenlijk de beschrijving van een oplossing voor een bepaald probleem en is dus de basis voor de manier waarop computers informatie verwerken. De keuze van het algoritme gebeurt in functie van het type inzicht dat men wil bekomen. Dit kan gaan van classificatie van gegevens, het zoeken naar anomalieën in een dataset of het maken van voorspellingen.

Tot slot heeft een AI-systeem, en meer specifiek een Machine Learning toepassing, onderliggend heel wat technologie nodig die het systeem ondersteunt. Het gaat hier dan om een dataplatform om gegevens en datasets op te slaan, een user interface, API's, sensoren die gegevens verzamelen, enzovoort. Microsoft biedt via Azure een platform voor tal van AI-toepassingen, maar ook ThingWorx van PTC is een krachtig platform voor o.a. Machine Learning. Verder zijn er ook open source platformen waarop Machine Learning tools kunnen worden gebouwd.

Wat kan Savaco voor u betekenen?

De mogelijke toepassingen van Machine Learning voor bedrijven zijn heel divers – hier gaan we in een volgende blogpost dieper op in. Ziet u al meteen de meerwaarde van Machine Learning in uw bedrijf en wil u ermee aan de slag? Dan kan Savaco u hierbij concreet helpen. Aan de hand van een analyse van uw noden en bedrijfsdoelstellingen gaan onze data scientists aan de slag en bouwen ze voor u een Machine Learning toepassing die écht impact heeft op uw bedrijfsdoelstellingen. We begeleiden u ook graag in uw keuze voor de juiste technologieën en platformen en helpen u om ze op te zetten.

Meer weten? De meerwaarde van Machine Learning ontdekken? Contacteer ons en vraag een Data Insights & Analytics Workshop aan. Een ideale eerste stap om dit thema hoger op de bedrijfsagenda te plaatsen en snel eerste resultaten te boeken.