Machine learning met Python
Bouw modellen voor voorspelling en herkenning
Machine learning met Python maakt het mogelijk om patronen in bestaande gegevens te gebruiken voor nieuwe voorspellingen of classificaties. APPelit ontwikkelt modellen en softwarefuncties op basis van het doel, de data en beoordelingscriteria van de opdrachtgever.
Waarom Python?
Veelgebruikte tools voor machine learning
Python beschikt over bibliotheken voor gegevensverwerking, modeltraining en evaluatie. Daarmee kunnen developers verschillende algoritmen toepassen zonder alle onderliggende berekeningen opnieuw te programmeren. Welke bibliotheek wordt gebruikt, hangt af van de gegevens en gewenste modeltaak.
Python kan bovendien worden verbonden met databases, API’s en bestaande software. Een getraind model kan daardoor onderdeel worden van een webapplicatie, intern platform of geautomatiseerde gegevensverwerking.
Wat kan een model doen?
Van classificatie tot voorspelling
Bij supervised learning wordt een model getraind met voorbeelden waarvan de gewenste uitkomst bekend is. De data bevat bijvoorbeeld aanvragen die eerder wel of niet zijn goedgekeurd. Het model zoekt verbanden tussen kenmerken en uitkomsten en gebruikt die bij nieuwe invoer.
Een classificatiemodel wijst invoer toe aan een categorie. Denk aan het herkennen van een documenttype of het indelen van een melding. Een regressiemodel voorspelt een numerieke waarde, zoals een verwacht aantal of geschatte doorlooptijd. De opdrachtgever bepaalt welke uitkomst relevant is.
Bij unsupervised learning zijn vooraf geen juiste uitkomsten toegevoegd. Een model kan dan overeenkomsten in gegevens zoeken en records groeperen. De gevonden groepen hebben niet automatisch een zakelijke betekenis; inhoudelijke deskundigen beoordelen hoe de resultaten worden geïnterpreteerd.
Machine learning is niet voor iedere taak nodig. Wanneer regels volledig vaststaan, kan gewone softwarelogica beter controleerbaar zijn. Een model wordt vooral relevant wanneer voldoende representatieve voorbeelden beschikbaar zijn en vaste voorwaarden alleen niet volstaan.
Hoe wordt het ontwikkeld?
Train, test en verbind het model
Eerst wordt vastgelegd welke invoer het model ontvangt en welke uitkomst het moet produceren. Ook moet duidelijk zijn hoe een bruikbaar resultaat wordt gemeten. De opdrachtgever levert de gegevens, definities en inhoudelijke criteria aan.
De beschikbare data wordt vervolgens technisch gecontroleerd en voorbereid. Ontbrekende waarden, afwijkende formaten en dubbele records kunnen de training beïnvloeden. Ook wordt bepaald welke gegevens voor training, validatie en een afzonderlijke test worden gebruikt.
Daarna kunnen verschillende modellen en instellingen worden getest. De resultaten worden beoordeeld met vooraf gekozen meetwaarden. Een hoge totaalscore is niet altijd voldoende: ook fouten per categorie en afwijkende invoer moeten worden bekeken.
Na acceptatie kan het model via een API in bedrijfssoftware worden opgenomen. De applicatie levert invoer aan en verwerkt de modeluitkomst volgens vastgelegde regels. Ook kan menselijke controle verplicht blijven voordat een voorgestelde classificatie of voorspelling wordt gebruikt.
Machine learning laten ontwikkelen
Voeg een model toe aan maatwerksoftware
APPelit ontwikkelt machine-learningfuncties in Python en verwerkt deze in digitale omgevingen. Daarbij kunnen data-invoer, modelaanroepen, gebruikerscontrole en technische logging worden gecombineerd.
U bepaalt de modeltaak, betekenis van de gegevens en vereiste betrouwbaarheid. Onze developers bouwen en testen de afgesproken software. De kwaliteit van de uitkomst blijft afhankelijk van de beschikbare data en gekozen criteria.
Wilt u machine learning met Python laten ontwikkelen? Deel de gewenste uitkomst, beschikbare gegevens en gebruikersroute met APPelit. Neem contact op om de technische mogelijkheden te bespreken of vraag een vrijblijvende offerte aan.
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Wij werken onder andere met
