Big data, machine learning? Wat hebben deze twee termen met elkaar te maken? Het korte antwoord: met machine learning kunnen we big data analyseren. We vertellen je in dit artikel graag meer over dit verband.
Zoals de naam al doet vermoeden, gaat het bij big data over een grote hoeveelheid data. Met andere woorden: we drukken met de term de omvang van data uit. We noemen datasets, die te groot zijn om met reguliere managementsystemen onderhouden te worden, ook wel big data. Je zou kunnen beargumenteren dat het bij big data specifiek gaat om gevarieerde data uit verschillende soorten bronnen. Maar eigenlijk wordt de term gebruikt voor allerlei grote dataverzamelingen.
We zijn in staat om steeds meer data te verzamelen en te bewaren. Data enkel verzamelen is natuurlijk niet zo nuttig. Het gaat bij big data net zo goed om het realiseren van toegevoegde waarde, afkomstig van de bewerking en analyse van data.
Om de data te analyseren wordt steeds vaker gebruik gemaakt van Artificial Intelligence (AI), of specifieker machine learning. Het is simpelweg te tijdrovend of zelfs onmogelijk om big datasets handmatig door te spitten en te analyseren. Met machine learning kunnen we data verkennen om verbanden en patronen te ontdekken, soms zelfs zonder dat de gebruiker precies hoeft aan te geven waar hij of zij naar op zoek is.
AI omvat een breed scala technologieën waarmee systemen problemen kunnen oplossen op een manier die (op zijn minst oppervlakkig) lijkt op het menselijke denken. Maar waar komt deze intelligentie vandaan? Machine learning is zo’n technologie. Met machine learning kunnen computers zichzelf (door middel van ervaring, oftewel: trainen) verbeteren bij het uitvoeren van taken.
Stel dat je een algoritme wilt ontwikkelen dat voorspellingen doet over verkeerspatronen bij een drukke kruising. In dat geval train je het algoritme met gegevens over historische verkeerspatronen. Wanneer het trainen succesvol is geweest, kan het algoritme ingezet worden om voorspellingen te doen over toekomstige verkeerspatronen. Hoe meer je het algoritme laat trainen, hoe beter de voorspellingen zullen zijn.
Je hebt inmiddels vast wel eens over machine learning gehoord. Gezien de aandacht voor het onderwerp zou je bijna denken dat het iets nieuws is. De eerste algoritmes werden echter al 50 jaar geleden ingezet.
Wat machine learning echter juist nu zo interessant maakt, is dat de wereld om ons heen is veranderd: het digitale tijdperk heeft geleid tot een explosie van big data! Big data zijn afkomstig van allerlei bronnen zoals sociale media, internetzoekmachines en het Internet of Things (IoT). Deze enorme hoeveelheid data is tegenwoordig gemakkelijk toegankelijk en kan worden gedeeld via applicaties als cloud computing.
Big data, machine learning; de echte waarde van big data zit in de inzichten die analyse ons oplevert: ontdekte patronen, afgeleide betekenis, indicatoren voor beslissingen en het vermogen om met grotere intelligentie te reageren. Machine learning kan ingezet worden voor verwerking van gegevens naderhand, zoals het zoeken naar patronen in gegevens.
Vaak zit de toegevoegde waarde echter in snelheid. Hoe sneller je gegevens analyseert, hoe sneller de resultaten en hoe groter de voorspellende waarde van data. Mede daardoor is de combinatie machine learning en big data zo interessant. Machine learning maakt real-time-reacties mogelijk, bijvoorbeeld via een videocamera’s die kentekenplaten lezen of gezichten in menigtes analyseren.
Wil je meer weten over wat 3Bplus kan betekenen op het gebied van big data, machine learning? We hebben ons in de afgelopen jaren gespecialiseerd in de nieuwste innovaties, onder meer in de zorg en op het gebied van smart homes. Wij laten je graag de mogelijkheden en de voordelen zien. Neem gerust contact met ons op voor meer informatie.
