Machine learning is een belangrijk onderdeel van Artificial Intelligence. Er zijn inmiddels steeds meer innovatieve toepassingen van machine learning te vinden. Waarschijnlijk zonder dat je hierbij stilstaat.
Maar wat zijn voorbeelden van deze innovatieve toepassingen van machine learning?
In dit artikel nemen we je mee in een aantal van de meest innovatieve toepassingen van machine learning.
Inhoud
Wat is machine learning?
Machine learning is software, getraind op basis van veel data, die in staat is om zelf beslissingen te nemen. Hiervoor is geen programmering nodig.
Met andere woorden, machine learning is software die beschikt over zelflerende mogelijkheden. Doordat de software over zelflerende mogelijkheden beschikt, kan het de uitvoering van taken telkens verbeteren.
Doordat de software over deze mogelijkheid beschikt, is er verder ook geen code nodig om de software te verbeteren. De software zal zich vanzelf verbeteren op basis van wat het leert en de data waarmee het getraind wordt.
Voorbeelden van innovatieve toepassingen van machine learning
Er zijn al behoorlijk wat voorbeelden te noemen van machine learning. Denk aan spraakassistenten, zoals Siri of Alexa, een zoekopdracht doen in Google door iets in te spreken, je telefoon ontgrendelen met gezichtsherkenning et cetera.
Maar wat zijn nu echt innovatieve toepassingen van machine learning in de praktijk?
Hieronder vind je enkele voorbeelden van sectoren waarin machine learning op een innovatieve manier wordt toegepast.
Gezondheidszorg
Om te beginnen is de toepassing van machine learning in de zorg erg innovatief. De vele dossiers van patienten kunnen worden gebruikt om software te trainen. Hierdoor kan machine learning patronen herkennen. Dit kan worden ingezet om nauwkeurige diagnoses te stellen.
Ook kan de software getraind worden om foto’s/scans te vergelijken met elkaar. Zo kan de software zelfs de kleinste afwijkingen herkennen en alarm slaan. Op die manier kunnen bijvoorbeeld tumoren in een steeds vroeger stadium opgespoord worden.
Banken
Criminelen zijn behoorlijk intelligent als het aankomt op witwassen. Dit is dan ook moeilijk te herkennen voor mensen die dit controleren.
Machine learning kan patronen herkennen en zelfs de kleinste afwijkingen controleren. Hierdoor zal je met machine veel sneller verdachte transacties kunnen vinden. Dit doen banken dan ook steeds meer, waardoor ze steeds beter fraude en witwassen kunnen bestrijden.
Transport
Het kan je haast niet ontgaan zijn. De trend waarbij auto’s volledig autonoom rijden. Onder andere de auto’s van Tesla kunnen dit.
Software hiervoor schrijven is veel te complex. Machine learning biedt hier de perfecte uitkomst. De software leert steeds meer situaties herkennen en kan daardoor steeds betere beslissingen nemen.
We zijn zelfs al zo ver dat auto’s echt zelf kunnen rijden. Echter is dit nog niet gereguleerd, waardoor je dit nog nauwelijks ziet. Zodra dit gereguleerd wordt, gaan we waarschijnlijk een gigantische toename zien in autonoom rijden.
Chatbots
Ze zijn niet meer weg te denken: chatbots. Je vindt ze met name op websites waar een commercieel belang heerst. De chatbot wordt dan gebruikt om een goede klantenservice, met behulp van AI, te bieden, zodat de bezoeker eerder geneigd is om een product of service af te nemen. Op basis van machine learning kan de chatbot een bezoeker steeds betere antwoorden geven.
Ook worden chatbots zoals ChatGPT steeds normaler. Deze chatbots fungeren als een soort mens, doordat je gewoon je vraag kunt stellen en ook een menselijk antwoord krijgt. Dit gebeurt allemaal op basis van machine learning en zou wel eens de vervanger kunnen zijn van normale zoekmachines.