In dit artikel bespreken we verschillende voordelen machine learning. Wat heb je aan machine learning, als bedrijf en als consument? We zetten zeven voordelen op een rijtje.
Machine learning laat bedrijven de schat aan data die tegenwoordig beschikbaar is omzetten naar bedrijfswaarde. We kunnen met machine learning in korte tijd data analyseren, en daarmee voorspellingen doen. Op die manier worden gegevens in een bedrijf omgezet in nuttige informatie, waarmee je betere beslissingen kunt nemen. Machine learning gaat om het doen van voorspellingen en daardoor onzekerheid bij het maken beslissingen te reduceren.
Het maken van betere beslissingen is natuurlijk een groot voordeel. Zo is bijvoorbeeld gebleken dat bedrijven (in verschillende sectoren) die machine learning inzetten om verzamelde data te analyseren hogere jaarwinsten noteren dan bedrijven die het zonder moeten stellen. Machine learning-toepassingen (zoals digitale assistenten) zorgen voor meer inzicht en verhoogde productiviteit.
Een van de meest bekende voorbeelden van de toepassing van machine learning is voorspellend onderhoud. Wanneer we stilstanden beter kunnen voorspellen, dan kunnen we onderhoud plegen op het juiste moment, dus net voor het moment dat er een stilstand plaatsvindt. Doordat we met AI continu meetwaarden van diverse sensoren kunnen analyseren, kunnen we trends herkennen, zoals een oplopende temperatuur. Deze trends kunnen we in dit geval omzetten naar voorspellend onderhoud.
In tegenstelling tot mensen raken machine learning-algoritmes nooit vermoeid. Zelfs niet wanneer je ze 24 uur per dag aan het werk zet en de data in kwestie dodelijk saai is. Deze principes komen bijvoorbeeld goed van pas bij het ontwikkelen van medicijnen. Een algoritme kan in een fractie van de tijd die een mens ervoor nodig zou hebben miljarden combinaties van moleculen proberen. Plus: wanneer mensen moe worden, maken ze ook nog wel eens foutjes.
We blijven even bij de gezondheidszorg. Met draagbare sensoren (wearables) kunnen we continu data over een persoon verzamelen, zoals hartslag, temperatuur, etc. Die gegevens kunnen worden gebruikt voor monitoring en alarmering. Neem een waarschuwingssysteem voor bloedvergiftiging. Gegevens worden van de wearable via het internet verzonden naar een centrale hub, waar algoritmen kunnen voorspellen welke patiënten risico lopen. Wanneer artsen snel (of zelfs preventief) kunnen ingrijpen, heeft de patiënt een veel grotere overlevingskans.
Of je er altijd op zit te wachten is de vraag, maar soms zijn die automatische aanbevelingen van Netflix best handig. Ook een smart home-product als een slimme thermostaat maakt je leven een stuk gemakkelijker. Dankzij machine learning leert het apparaat wat je prettig vindt, zodat deze naar verloop van tijd geheel autonoom je huis verwarmt. Je dagelijks leven wordt verder al gemakkelijker gemaakt door Siri, chatbots en Google Translate; allemaal voorbeelden van machine learning-oplossingen.
Machine learning kan je leven niet alleen gemakkelijker maken, maar ook veiliger (en dus beter). Neem autonome voertuigen, die bijdragen aan de verkeersveiligheid. Het machine learning-systeem ziet beter in het donker, wordt nooit moe, past zijn snelheid automatisch aan als het regent en kan veel sneller ingrijpen. Of neem een machine learning-systeem dat de bestuurder in de gaten houdt. Wanneer het systeem ziet dat de bestuurder moe wordt, krijgt deze het advies om even te stoppen bij het eerstvolgende tankstation.
Wil je meer weten over wat 3Bplus kan betekenen op het gebied van machine learning? We hebben ons in de afgelopen jaren gespecialiseerd in de nieuwste innovaties op het gebied van telecom én slimme sensortechnologie, zoals in smart homes. Wij laten je graag de mogelijkheden en de voordelen zien. Neem gerust contact met ons op voor meer informatie.
