[]
Ik werk al jaren met machine learning en nu
is het een geweldige tijd om met machine learning bezig te zijn,
want we zien de invloed ervan op heel veel terreinen.
Maar dat was niet toen ik met machine learning begon.
Als je met het een aantal jaren geleden had gevraagd,
toen dacht ik heel anders over machine learning.
Toe startte je met wat gegevensverzamelingen,
je stopte ze in één of andere magische machine learning algoritme en
en toonde ik je met een grafiek dat mijn grafiek beter was dan jouw grafiek.
Ten slotte schreef ik een paper voor een machine learning conferentie.
Zo dacht ik toentertijd over machine learning.
Maar dat is niet de eerste reden waarom ik ermee begon.
Waarom ging ik me bezighoude met machine learning?
Toen ik nog jong was las ik veel boeken,
Meestal veel science fiction.
Ik wilde robots kan bouwen die echt intelligent waren, die
echt konden denken
en redeneren over dingen, die ik nu intelligentie applicaties noem.
En wat echt cool is en mij enthousiast maakt, is dat we nu al zien wat de mogelijkheden zijn
van intelligente applicaties, die gebruik maken van machine learning.
Als je kijkt naar de Angelsaksische, succesvolle bedrijven van vandaag de dag
Bedrijven die marktverstorend zijn, de markt compleet veranderen,
zij maken vaak het onderscheid met hun intelligente applicaties, waarbij de basis
voor de intelligentie gevormd wordt door machine learning.
Bijvoorbeeld Amazon, die de boekenmarkt compleet veranderde door gebruik
te maken van product aanbevelingen op hun website.
We hebben Google de advertentiemarkt zien wijzigen door gericht te adverteren, via machine learning,
gebaseerd op het klikgedrag van de consumenten.
Je zag Netflix, het film distributie bedrijf,
de wijze van films bekijken laten veranderen.
We gaan niet meer naar een videotheek om films te huren,
we gaan naar internet en bekijken de film via een stream.
Netflix heeft die markt veranderd.
Aan de basis hiervan ligt een aanbevelingssysteem, die me helpt om die films te vinden,
die ik leuk vind; juist die specifke films uit hun gigantisch
verzameling van films die Netflix heeft.
Je ziet bedrijven als pandora, die een specialistisch
muziek aanbevelingssysteem bieden, waar ik mijn favoriete muziek kan vinden.
En waar ik die streams kan vinden voor als ik 's morgens nog moe ben of 's avonds
wanneer ik op het punt sta om naar bed te gaan en ik andere muziek wil luisteren.
Zij vinden echt de juiste muziek voor ons.
Je ziet hetzelfde op meer plaatsen en in meer bedrijfstakken.
Je ziet Facebook mij verbinden met mensen waarvan ik vrienden zou willen worden.
Je ziet bedrijven als Uber de taxi markt omgooien door een optimale verbinding
te leggen tussen taxibestuurders en reizigers.
In al deze bedrijfstakken is machine learning de basis van de
technologie die deze bedrijven echt speciaal maken.
Daarom gaan we in deze specialisatie ons richten op alle aspecten van machine
learning, zodat je in staat bent om soortgelijke intelligentie applicaties te realiseren.
We zullen steeds een werkwijze volgen, steeds maar weer,
waarbij we beginnen met data, daaraan een machine learning methode toevoegen,
die je een nieuwe manier van data analyseren aanleert.
Een analyse die je intelligentie geeft.
Intelligentie zoals: welk product zou ik nu willen gaan kopen.
Door steeds weer deze werkwijze te volgen, met veel verschillende instellingen en
veel verschillende toepassingsgebieden met een set van verschillende algoritmen, maar met
echt begrijpen hoe ze samenhangen, zul je in staat worden gesteld om zelf echt
slimme intelligente applicaties te bouwen.
[]