Digitalisering groeit exponentieel. Volgens IDC, een Market Intelligence Company, zullen de gegevens in de wereld groeien tot 175 Zettabytes (1 zettabyte = A biljoen Gigabytes) in 2025.
Wij creëren veel gegevens op elk gebied.

Maar kunnen wij deze gegevens verwerken en daaruit een zinvolle conclusie trekken?

Als mens hebben we beperkingen bij het verwerken van gegevens, dat is waar machine learning ons te hulp schiet.

Machine Learning (ML) is een categorie van algoritmen waarmee software toepassingen preciezer kunnen worden ingezet in het voorspellen van resultaten zonder dat er expliciet hoeft te worden geprogrammeerd.

Het basisprincipe is om algoritmen te bouwen, die invoergegevens ontvangen en statistische analyse gebruiken om een ​​uitkomst te voorspellen tijdens het bijwerken van de uitgangen wanneer nieuwe gegevens beschikbaar komen.

Machine learning raakt ons leven van dag tot dag aan. Surge pricing-strategie gebruikt door Uber past machine learning toe om de prijs in realtime te herzien.

Met Machine Learning kunnen systemen nu leren van gegevens, de patronen identificeren en beslissingen nemen met minimale menselijke tussenkomst.

Is dat niet geweldig?

Stel je eens voor hoe ver het de mensheid kan brengen!
Kunstmatige intelligentie, de volgende grote revolutie hangt helemaal af van hoe wij machines bepaalde dingen kunnen laten leren.

Machine learning is dus cruciaal voor het nemen van betere zakelijke beslissingen door middel van data en om een ​​betere kwaliteit van leven te hebben.

Hoe machine learning werkt

Er zijn twee categorieën Machine Learning Algorithms, Supervised en Unsupervised.
Supervised
Begeleide algoritmen hebben een data analist of datawetenschapper met machine-learning vaardigheden nodig om zowel input als gewenste output te bieden. Data Wetenschappers bepalen welke variabelen of functies het model moeten analyseren en gebruiken om voorspellingen te ontwikkelen.

Unsupervised
Deze algoritmen hoeven niet te worden getraind met de gewenste uitkomst gegevens. Ze gebruiken een iteratieve benadering (deep learning) om gegevens te beoordelen en om tot conclusies te komen.

Niet-gesuperviseerde algoritmen voor het leren van machines worden gebruikt voor complexere verwerkingstaken dan geautomatiseerde algoritmen voor machine learning.

Hoe Machine Learning de ecosystemen helpt

Product aanbevelingen

Veel e-commerce bedrijven gebruiken Machine Learning voor productaanbevelingen.

ML-algoritmen gebruiken de aankoopgeschiedenis van klanten en matchen het met een product inventaris om verborgen patronen te identificeren en om vergelijkbare producten samen te groeperen.

Deze groep producten worden vervolgens voorgesteld aan klanten, zodat de kans op aankoop wordt vergroot.

Medische diagnose

ML helpt veel organisaties in de gezondheidszorg om een ​​zeer gerichte diagnose te stellen, heropnames te voorspellen, geneesmiddelen aan te bevelen en om hoog risicopatiënten te identificeren.

Stanford ontwikkelde bijvoorbeeld een algoritme voor het leren van machines dat in staat is om huidkanker te diagnosticeren door te leren van de gegevens en beeldvorming die erin wordt ingevoerd.

Financiële analyse

Financiële organisaties hebben grote hoeveelheden kwantitatieve en historische gegevens.

ML wordt op grote schaal gebruikt voor het verwerken van deze gegevens en voert portfoliobeheer, algoritmische handel, fraudedetectie en kredietverzekering uit.

Toekomstige toepassingen van Machine Learning in finance omvatten conversatie-interfaces voor beveiliging, klantenservice en sentimentanalyse.

Cyberbeveiliging verbeteren

Machine Learning stelt providers in staat om technologieën van de nieuwste generatie te bouwen die op een efficiënte en snelle manier onbekende bedreigingen detecteren.

Voorspellend onderhoud

Productiebedrijven volgen preventieve en correctieve onderhoud praktijken die duur en inefficiënt zijn.

Machine Learning helpt om patronen te identificeren die verborgen zijn in de fabrieksgegevens en om zinvolle inzichten te ontdekken.

Dit voorspellend onderhoud helpt bij het verminderen van de risico’s die gepaard gaan met onverwachte storingen en het verwijderen van onnodige uitgaven.

Voorspelling van levensduur van klanten

Bedrijven hebben een enorme hoeveelheid klantgegevens, die kunnen worden gebruikt om betere zakelijke beslissingen te nemen die uiteindelijk hun inkomsten kunnen verhogen.

Klantsegmentatie en klant levensduur waarden zijn cruciale gegevens voor marketeers.

Machine learning leren helpt bedrijven om klantgedrag en aankoop patronen te voorspellen en het helpt ook bij het verzenden van de best mogelijke aanbiedingen aan individuele klanten op basis van hun browsegeschiedenis en aankooppatronen.

Verhoogde klanttevredenheid

Machine Learning kan worden gebruikt voor een superieure klantervaring. De klant vereisten kan correct worden toegewezen aan de meest geschikte klantenservice, gebaseerd op eerdere oproeprecords voor het analyseren van klantgedrag.

Op deze manier vermindert Machine Learning de bijbehorende kosten en de hoeveelheid tijd die wordt geïnvesteerd in het beheer van de klantrelatie.

Eastern Enterprise maakt gebruik van machine learning

SmartBooqing is ’s werelds slimste factuurverwerker. Het is een product ontwikkeld door Eastern Enterprise dat werkt met diverse Machine Learning-algoritmen.

Het is in staat om de boekhoudsystemen volledig te automatiseren.
Smartbooqing verwerkt als enige systeem complexe facturen op regelniveau.