Automatiseer herhalende handelingen

De magie van machine learning algoritmen

Machine learning bewees zijn praktisch nut met de nederlaag van Garry Kasparov in 1996. In dat jaar won IBM’s supercomputer Deep Blue de tweede schaakpartij van schaakgrootmeester Garry Kasparov in New York. Er zijn meer voorbeelden van het tijdperk ‘voor internet’ die een slim gebruik van Machine learning technologie laten zien.

Er is dus niets nieuws, we bouwen verder op bewezen technologie met nieuwe innovaties!
De meeste van onze machine learning bibliotheken zijn ontworpen om handgeschreven tekens, specifieke moeilijk leesbare gedrukte tekst en combinaties van deze factoren, bijvoorbeeld gecombineerd in een factuur, te begrijpen.

Onze werkdag

Onze werkdag begint niet met kunstmatige intelligentie (AI), dit is een ander data science gebied waar we natuurlijk over van gedachten wisselen, data science is onze drijfveer. Ons werk met machine learning (ML) kan een methode zijn om algoritmen te programmeren die zelf leren. Dat is echter niet ons doel, uitgangspunt bij EasyData Engineers is om de meest geoptimaliseerde reeks algoritmen te vinden om uw probleem begrijpen en deze oplossing succesvol te implementeren.

Deep learning

Door de juiste oplossing voor uw probleem te vinden, kunnen we onze machine learning techniek uitbreiden naar Deep Learning (DL) algoritmen. Deep learning is een opvolgende stap in het machine learning proces, maar met een ander uitgangspunt. De meeste ML-modellen die we gebruiken, worden in de loop van de tijd beter en staan open voor aanvullende training door de gebruiker. Met deep learning werkt dat net even anders, dit algoritme kan zelf bepalen of een voorspelling waardevol is.
Of deep learning slaat een gegeven over op basis van zijn eigen logica (lees EasyData algoritmen).

Machine learning expertise

EasyData wordt genoemd en benoemd als specialisten op dit gebied. Dat schept verplichtingen met 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.

Machine learning, de wetenschap

De machine learning definitie: laat geschreven programmeercode op een bepaalde manier handelen
die niet expliciet geprogrammeerd is. Het afgelopen decennia biedt machin 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.

Waarom verder lezen?

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.

That’s our promise to you:
Get mind-blowing technologies at your site.

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 en 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, 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.