[] 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. []