Verschil machine learning en artificial intelligence
Verschil machine learning en artificial intelligence uitgelegd
Machine Learning (ML) is de techniek om complexe gegevenspatronen zichtbaar te maken. Hier begint de uitleg om de samenhang tussen Machine Learning(ML) en het vervolg daarop (Artificial Intelligence) beter te begrijpen. Machine Learning gebruikt algoritmes om gegevens te analyseren, die zich op de computer (de Machine) bevinden. Die algoritmen vindt je overal op het Internet, zoek maar eens op “open source machine learning”. Los van de gesponsorde links vallen Tensorflow en Open ML meteen op. Machine Learning projecten vertonen onderling grote verschillen, ze delen wel allemaal in hetzelfde fundament, namenlijk om met door de ML specialist samengestelde instructies de gewenste data op een begrijpelijke wijze te extraheren.
Als Machine Learning specialist hoef je daar ook helemaal niet geheimzinnig over te doen, belangrijk is dat je de juiste algoritmen selecteert voor jouw speciale project specificaties. Zo’n Machine Learning Algoritme wordt al snel een “Neural Network” genoemd, in dat geval betreft het Machine Learning al meer dan slechts een basis algoritme, er worden dan een set van mogelijkheden meegeleverd waarmee je makkelijker aan het werk kan. ABBYY is een fabrikant van slimme ML and AI toepassingen en geeft inzage welk netwerk ze gebruiken.
Machine Learning is Artificial Intelligence?
Zeker niet, we zijn nog bij het voorportaal van artificial intelligence dat we nu als Machine Learning benoemen. Deze Machine Learning stap begint dus bij het analyseren van de ruwe data set. Op basis van die analyse wordt de selectie van het “Neural Network” gemaakt of juist gekozen voor een basis algoritme dat specifiek getraind gaat worden. Dat is afhankelijk van het project specialisten werk, Iedere IT Engineer kan een Machine Learning “Neural Network” platform installeren, het verkrijgen van effectieve resultaten gaat een stap verder, een onderdeel waar EasyData in gespecialiseerd is.
Hoe werkt Machine Learning?
Dat is altijd spannend bij het opzetten van de Machine Learning architectuur, geeft de exportdata het gewenste resultaat? Die kennis is bij EasyData voorhanden, het samenstellen van een Machine Learning netwerk is een specialisme dat we beheersen en snel resultaten mee kunnen presenteren. Krachtige servers kunnen met onze bestaande technologie in korte tijd voor specifieke Machine Learning opdrachten geconfigureerd worden. We testen het samengestelde Neural Network door grote hoeveelheden data aan de ”Machine” te geven, deze “Learning” stap zorgt ervoor dat we de export resultaten krijgen die voor het project gedefinieerd zijn.
Machine Learning betekenis
Machine Learning volgens de juist opgezette structuur resulteert nooit in een afgesloten container, er zal bij door EasyData opgezette Machine Learning werkstromen altijd ruimte zijn om uitzonderingen aan het Machine Learning netwerk toe te voegen. Dat kan bijvoorbeeld via EasyVerify maar ook door de raadpleging van openbare bronnen of actuele database informatie van de organisatie waarvoor het Machine Learning Neural Network is opgeleverd.
Componenten die bij Machine Learning een rol spelen…
Datageneratie
Elke Machine Learning toepassing heeft data nodig, zonder die data is een Machine Learning applicatie waardeloos. Dat brengt ons bij de vraag waar die data (de dataset) vandaan moet komen. Die data kan afkomstig zijn uit openbare bronnen of kan gegenereerd door systemen binnen de organisatie. EasyData heeft standaardoplossingen om snel en effectief binnen uw organisatie de juiste data op transparante en traceerbare wijze te verzamelen. EasyData specialisten zijn bij voorbaat enthousiast de mogelijkheden en kansen met je te bespreken.
Machine Learning algoritmen kunnen onbewerkte gegevens (de ruwe data) niet direct begrijpen. Hier komt de Machine Learning architectuur in beeld die ervoor zorgt dat gegevens op de juiste wijze transformeren zodat het algoritme de gezochte bruikbare patronen kan vinden.
Nederlandse Datasets
Datasets lijken vaak lastig defineerbaar, hoewel dat in de praktijk vaak blijkt mee te vallen. Zo publiceert de Nederlandse Overheid bijvoorbeeld de nodige datasets. En blijkt maar weer dat de Overheid en Data Analyse onder voorwaarden prima samen gaan!
Machine Learning Training
Dit is waar het allemaal om draait. Algoritmen worden toegepast en die algoritmen leren patronen uit de gegevens te herkennen. Die patronen worden vervolgens gebruikt om voorspellingen te doen. Die voorspellingen (lees resultaten) zullen veranderen zodra er meer data binnen het model beschikbaar komt om betere (Lees slimmere) voorspellingen te genereren.
Machine Learning versus AI
Bovenstaande uitleg lijkt al een beetje op “Artificial Intelligence” maar is dat niet wat verderop in dit artikel nader geduid wordt.
Training optimalisatie
Die bestaat onder andere uit een regressietest, met andere woorden, werkt de applicatie goed wanneer er systeemwijzigingen worden aangebracht? Het is belangrijk om bij implementatie te onderzoeken of wijzigingen invloed op de resultaten of andere werkstroom elementen hebben. Heeft een wijziging van de code geen negatieve invloed op andere functies? Dan gaan we verder met het gecontroleerd voeden van data die vergelijkbaar is met de aangeboden dataset, maar die buiten het trainingsmodel is gebleven.
Geven deze documenten van tevoren voorspelde resultaten? Dan kunnen we vaststellen dat het Machine Learning model is gerealiseerd!
Data interactie
Wanneer kenmerken op elkaar reageren kan dat de voorspelling beïnvloeden doordat het effect van het ene kenmerk afhangt van de waarde van het andere kenmerk. EasyData biedt met EasyVerify een slimme interactieve oplossing voor deze stap in het Machine Learning proces.
Monitoring
Big data inzichtelijk presenteren komt visueel in eerste instantie het beste over. Wat is er niet mooier dan complexe gegevens in een oogopslag te kunnen interpreteren? Hier halen EasyData Engineers voldoening uit en hebben hiervoor een aantal standaard ML-dasboards ontwikkeld. Welk dashboard met welke gegevens factoren je het best past beoordelen we aan de hand van praktische voorbeelden. In het verlengde daarvan ontwikkelt zich een dashboard dat precies aansluit bij je data resultaten.
Dashboard met karakter
Zie in één scherm welke data de meeste impact heeft. Je ontdekt met ons analyse dashboard welke elementen invloed hebben. Ons doel is het faciliteren van slimme dashboards die je tijd besparen en in een oogopslag de belangrijkste bevindingen laten zien!
Exporteer je resultaten
Nadat je alle data in één overzichtelijk dashboard bekeken hebt wil je de data naar het volgende gedeelte van je werkstroom brengen. Dat kan en model voor Artificial Intelligence zijn maar ook data die je in een ERP of CRM systeem verder wilt bewerken, toevoegen, vergelijken of andere werkstroom stappen initiëren die bij je proces passen. Een export die we standaard voorzien is bijvoorbeeld een (Azure) SQL database. In principe ondersteunen we alle soorten export en gebruiken hiervoor verschillende modellen met een hoge veiligheidsgarantie zoals bijvoorbeeld RabbitMQ.
Wat is de definitie van Artificial Intelligence?
Allereerst is “Intelligentie” een menselijke eigenschap die vergezeld wordt met een verscheidenheid aan
cognitieve vaardigheden. Precies hetgeen mensen uniek maakt en dat stoppen we niet zomaar in een doosje.
Denk aan je capaciteiten deze tekst te lezen, deze te beredeneren en hier vervolgens effectieve actie op te ondernemen.
De conclusie van deze stelling is dat intelligentie uitsluitend mogelijk is bij levende wezens. Vervolgens kan je de intelligentieniveaus gaan onderverdelen en verlaten we de kennis van EasyData. Onze kennis, intelligentie is toegespitst op het vangen van specifieke kennis in modellen die de mens antwoorden geven op vragen over deze specifieke gebieden. Laten we dat minder abstract maken met het meest platte voorbeeld dat we allemaal kennen, denk aan Chatbots die op basis van bestaande klantgegevens en vragen de meest voorkomende antwoorden online presenteren, wie ergert zich daar niet aan? Is hier sprake van intelligentie?
De samenhang tussen Machine Learning en Artificial Intelligence
Machine Learning is het onderdeel van Artificial Intelligence dat zich richt op het structuren van data. Die data kan gebruikt worden om kunstmatige intelligentie met de gewenste kennis te voeden. Machine Learning technologie is erop gericht steeds nieuwe data aan kunstmatige intelligentie toe te voegen om daarmee het kennis model verder te optimaliseren.
Machine learning expertise
EasyData wordt genoemd en benoemd als specialist op dit gebied. Dat schept verplichtingen bij niet alledaagse verzoeken om bijvoorbeeld tekst te lezen van rijdende treinwagons. De interpretatie van bewegende tekst maakt ons vak in verschillende facetten natuurlijk interessanter, door dit soort verzoeken verheffen we ons van gespecialiseerde ingenieurs tot datawetenschappers! Wat dat betreft nodigen we iedereen uit om onherkenbare problemen met ons te delen, u heeft onze volledige aandacht om het omschreven probleem met discretie en onze expertise op te lossen. Direct herkenbare problemen verstaan we ook en verwijzen naar het artikel hoe EasyData factuurherkening op basis van Machine Learing technolgie heeft ontwikkeld.
Machine learning, de wetenschap
De machine learning definitie: laat geschreven programmeercode op een bepaalde manier handelen
die niet expliciet geprogrammeerd is. De afgelopen decennia bood machine learning ons
geautomatiseerde workflows, tekstherkenning, effectief zoeken op internet en inzicht
hoe saaie menselijke arbeid het beste te automatiseren is. Dit succes verandert de
manier waarop software-ingenieurs en automatiseringsarchitecten nadenken over
automatisering van werkprocessen.
Machine Learning, de praktijk!
U leert meer over de praktijk van krachtige toepassingen die ons in
staat stellen efficiënter en foutloos dagelijkse routine
werkzaamheden te verrichten. Maar daar
draait het niet alleen om. Bespaar kostbare tijd
met relatief eenvoudige aanpassingen
die kunnen worden uitgevoerd in de
Cloud of op locatie.
Denkers en doeners
Machine learning is niet het
einde, het is waar innovatieve
technologie voor onze klanten
begint. EasyData opent de poorten
naar datamining, kunstmatige intelligentsia (AI)
en statistische patroonherkenning op niveaus die nog
niet eerder zijn gezien voor kleine en middelgrote bedrijven.
Dat is onze belofte:
Realisatie van werkende techniek voor onze klanten.
Machine learning uitgelegd
Machine learning is technologie die vandaag beschikbaar is voor iedereen met data-analyse en data-classificatie vraagstukken. Met de huidige stand van techniek en Cloud architectuur, zoals opgezet door EasyData, kan iedere organisatie data onderzoeken doen naar tot nu toe verborgen inzichten en toekomstige trends voorspellen. Door het systeem te leren wordt het analytische model opgebouwd. Dat kan binnen het eigen domein met onze technologie.
Dat is anders met kunstmatige intelligentie, dat benoemt de technologie om zonder toezicht te leren van gegevens, zelf patronen herkennen en beslissingen nemen zonder enige menselijke tussenkomst. EasyData biedt een operationeel systeem dat klaar staat.
Geschiedenis en toekomst van machine learning
De huidige machine learning-technologieën zijn niet vergelijkbaar met de machine learning-algoritmen die in het begin werden gebruikt. De term machine learning werd geïntroduceerd door Arthur Samuel in 1959, een IBM Engineer en pionier op het gebied van kunstmatige intelligentie. Het eerste boek van zijn hand over dit onderwerp werd in 1960 gepubliceerd: “The Mathematical Foundations of Learning Machines” door Nils J.Nilsson. Dit boek, ooit waarschijnlijk een verzamelobject, beschreef machine learning vanuit de patroonclassificatiebenadering. Op basis van dit fundament werd patroonherkenning geïntroduceerd in de jaren 70, gevolgd door leerstrategieën over neurale netwerken om de herkenning van digitale karakters te leren. Dat is de heilige bakermat in de informatica, waardoor kunstmatige intelligentie zelf kan leren van gegevens.
EasyData volgt deze wetenschap door samen te werken met wetenschappers en universiteiten over de hele wereld en door interessante werkplekken voor studenten aan te bieden. Ons doel is de opgedane kennis te vertalen naar resultaat gerichte oplossingen. Met andere woorden, toegepaste innovatie!
Machine learning achter de voordeur
Elke organisatie ziet dezelfde evolutie bij het beheren van de dagelijkse werkzaamheden. Informatie neemt toe en deze hoeveelheid data is lastig te classificeren. Waar ligt de balans tussen begrijpen en negeren? Wat is het voordeel om in een bepaald project te investeren? Is er een trend die mogelijk een strategisch belang kan dienen? Of simpeler, zijn er documenten die in het kader van de AVG nadere classificatie behoeven? Dat is ons doel: u duidelijke antwoorden geven over uw ROI. We kunnen alle soorten gegevens en bronnen visualiseren.
Stel u de mogelijkheid voor om taken te automatiseren met behulp van modellen die complexe gegevens analyseren en tastbare resultaten opleveren door workflow automatisering, Excel-rapporten of online dashboards die daadwerkelijk laten zien waar actie ondernomen moet worden. Machine learning identificeert winstgevende kansen die uw organisatie ten goede komen.
Onderzoek en inschatting
Onze dataspecialisten zijn er om u te adviseren bij de keuze van het juiste machine learning-netwerk. Op basis van uw verzoek zullen ingenieurs van EasyData u het beste processcenario schetsen om tot resultaten te komen. Ons datacenter is op een AVG verantwoorde wijze toegankelijk. Deze aanpak bespaart tijd en biedt de mogelijkheid om zonder installatieproblemen direct toegang te krijgen tot onze technologieën op het meest moderne platform. Dit is uw kans om op een minder tijdrovende manier in de machine-learning technologie te stappen.
Aan de slag met Machine Learing, de eerste stap
Definieer uw verzoek, wat zijn de beschikbare gegevens en welke resultaten heeft u in gedachten?
Gegevens bronnen kunnen van alles zijn, databases, Internet, boeken, documenten, wetenschappelijke artikelen, bedenk het maar tot aan bewegende beelden toe. Het idee is belangrijk wat later afgestemd kan worden op basis van verwachte resultaten en budget bijvoorbeeld.
Gegevens verzamelen om te analyseren
Aan de hand van een gedefinieerde aanvraag begrijpen we welk neuraal netwerk voor uw specifieke machine learning project gebruikt gaat worden. Om de ‘learing’ te starten hebben we gegevensvoorbeelden nodig. EasyData heeft veel ervaring en door de jaren heen hebben we een bibliotheek met bruikbare modellen opgebouwd. Dat betekent niet dat we gegevens van eerdere klanten gebruiken, we bewaren en beschrijven alle modellen die we hebben gemaakt. Het zijn net als verschillende huizen in grootte en locaties, het staat er allemaal en om de metafoor vast te houden, in sommige gevallen staat het meubilair er nog in, alleen de vorige mensen die er woonden zijn verdwenen.
Zonder de metafoor wordt het begrijpen van uw gegevens in relatie tot welke aanpak u moet kiezen, beheerd door EasyData-ingenieurs met kennis van ons werkveld.
De eerste resultaten
Over het algemeen geldt dat hoe meer gegevens we vanaf het begin krijgen, hoe beter de machine learning technologie bij de eerste export bruikbare informatie levert. Met onze ervaring is het bijna gegarandeerd dat we enthousiast over de eerste resultaten zullen zijn. We beginnen niet zonder voldoende gegevens voor het machine learning-algoritmen op de juiste manier gevoed kan worden. Wanneer de gegevensverwerking start, weten wij dat we op een aanvaardbaar niveau van nauwkeurigheid opereren Dit proces kan zichtbaar gemaakt worden door gebruik te maken van ons online monitorsysteem. De AVG is geborgd tijdens het gehele proces inclusief de monitoring, sensoren en verbindingen worden aangestuurd vanaf gescheiden systemen.
Machine learning, de volgende stap
Wanneer de eerste resultaten bekend zijn, is het belangrijk om het machine learning-model af te stemmen op basis van de getoonde resultaten. Voor dat deel zijn mensen de belangrijke schakel. Dit is de basis van machine learning, mensen moeten de algoritmen leren, vooral met moeilijk te interpreteren input. Bij dit onderdeel wordt specifieke EasyData technologie ingezet. EasyData heeft slimme tooling ontwikkeld om u bij dit proces te helpen. Of nemen deze processtap over. Op uw verzoek screenen wij mogelijke medewerkers om dit werk voor u te doen. Op basis van onze online architectuur kunt u medewerkers plaatsen op elke locatie waar er een internetverbinding is. En door een op maat gemaakt online dashboard kunt u de kwaliteit en doorvoer van individuele werknemers bekijken als uw procedure deze stap vereist.
Machine learning zoals het bedoeld is
De laatste fase, het systeem werkt en je begrijpt niet hoe je ooit had kunnen werken zonder machine learning. Nu is het tijd om verder te gaan, ben je van plan het systeem op eigen hardware te laten draaien, past deze benadering in het budget of bedrijfsstrategie? Of hebben we het systeem in eerste instantie al on premisse geïnstalleerd? In ieder geval heb je op basis van de opgedane kennis een overzicht over onze kennis, actieve ondersteuning, voordelen en toekomstige stappen.
