fbpx

Dankzij self learning algorithm slimmer ondernemen

Van fraude opsporen tot online producten promoten

E-learning games ontwikkelen. Klantenservice verbeteren via chatbots. Creditcardoplichting ontdekken. Dit en nog veel meer bereikt u met kunstmatige intelligentie. Welkom in de wereld van het self learning algorithm, waarmee u slimmer onderneemt. Ervaar hieronder talloze toepassingen en vind de juiste partner die u helpt met de inzet ervan.

Stukje uitleg

Wat is self learning algorithm?

Letterlijk vertaald betekent dit begrip een reeks zelflerende instructies (algoritmes). Die instructies geven aan hoe een situatie was én tot welk doel ze leiden. Meestal vinden we algoritmes in computers die we trainen om patronen en overeenkomsten te herkennen. Door die herkenning leert de computer wat zo’n patroon betekent. En hoe hij daar bijvoorbeeld op moet reageren. Zo zet u kunstmatige intelligentie in (artificial intelligence, ai).

self learning algorithm

Ieder z’n eigen toepassing

4 soorten concepts

  • Supervised learning
  • Semi-supervised learning
  • Unsupervised learning
  • Reinforcement learning

Ontdek hieronder wanneer u welke algorithm techniques het best kunt gebruiken. Of vraag APPelit, ontwikkelaar met self learning algorithms, om de juiste keus voor uw zelflerende computer en learning models toe te passen.

Heb je interesse? Wij helpen je graag. Neem contact met ons op

Snelle leerling dankzij supervised learning

Binnen het self learning algorithm van supervised learning (‘gecontroleerd leren’) zijn er verschillende mogelijkheden om de computer al lerend keuzes te laten maken. Belangrijkste is dat u voorbeelden aandraagt. Op basis daarvan ziet de software patronen. Bij sommige vormen van machine learning algorithms duurt het even voor de uitkomsten precies kloppen. Hoe meer voorbeelden er komen of hoe vaker u het zelflerende algoritme toepast, hoe succesvoller de uitkomsten.

Een praktisch toepassing? Creditcardfraude opsporen door handelingen uit het verleden te bekijken en te vergelijken met handelingen van nu.

kopen in webshops

Bedien uw klant

Aanbevolen webwinkelproduct dankzij unsupervised learning

Winkelt u wel eens bij bijvoorbeeld Bol.com? Na uw aankoop krijgt u dan advies over producten die u misschien ook wilt hebben. Deze techniek werkt via het zelflerende algoritme van unsupervised learning. In dit geval hebt u geen voorbeelden aangedragen, zoals bij supervised learning. Bij unsupervised learning baseert het algoritme zich op gegevens die nogal op elkaar lijken om tot zijn voorstel van vergelijkbare producten te komen. Bijvoorbeeld gedrag van andere klanten.

Het beste van 2 werelden

Goedkoper self learning algorithm: semi-supervised learning

Net als bij het self learning algorithm van supervised learning gebruikt u ook semi-supervised learning in dezelfde soort situaties. Waar het verschil dan in zit? De data. Het is veel moeilijker om aan data te komen op basis van gegevens uit het verleden. Bovendien betaalt u meer voor deze data. Daarom combineert semi-supervised learning historische én niet-historische gegevens om te leren. Wilt u dus meer grip op kosten? Dan kiest u voor deze self learning algorithm. APPelit zet het graag voor u in.

Wil je meer weten of kunnen wij je helpen met jouw opdracht? Ons team helpt je graag. Neem contact op

deep learning ontwikkelaar with python

Reinforcement learning voor succesvolle robotica en games

Het doel bepaalt het self learning algorithm

Wilt u een hond iets leren? Dan werkt dat het beste door hem te belonen met wat lekkers als hij iets goed doet. Zo werkt het self learning algorithm van reinforcement learning min of meer ook. In dit geval is er een robot die leert door trial en error. Langs deze weg komt hij uiteindelijk bij de beste keuze uit die de grootste beloning oplevert. Heel handig als u bijvoorbeeld (e-learning)games en robotica wilt ontwikkelen.

Ontdek meer over reinforcement learning.

Self learning algorithms inzetten of de expert vragen? Werk met de juiste programma’s

Overweegt u met self learning algorithms te programmeren? Dan komt u in een woud van code- en programmeertalen terecht. Allemaal vormen van machine learning, deep learning en data science om kunstmatige intelligentie handen en voeten te geven. De meest bekende programmeertalen zijn:

  • Java
  • Python ai
  • R

Wij werken al jaren met deze – en ruim 10 andere soorten – self learning algorithms. Van diverse soorten Apache tot Hadoop, van MongoDB tot PyTorch, van Scala tot WEKA. Zo weten we snel de weg om succes voor u te bereiken.

Meer weten over self learning algorithms? Maak kennis met ons

De wereld van computertaal en kunstmatige intelligentie is al lastig genoeg. Wilt u dus eens in gewone-mensentaal hierover van gedachten wisselen? Laat uw contactinformatie achter, dan maken we graag een vrijblijvende afspraak.

Ervaar het gemak van onze service

Ervaar het gemak van onze service


    Erg tevreden over de samenwerking met Johannes en het team voor de ontwikkeling van een medische app. Professioneel bedrijf met expertise, die actief meedenken en adviseren in het gehele ontwikkelproces, snel reageren en een goede support leveren na oplevering. Erg gewaardeerd dat het uitgangspunt van APPelit was om een goede, effectieve, medische app te ontwikkelen!
    Fijne samenwerking met Johannes en zijn team! Appelit heeft ons geholpen bij de ontwikkeling van een applicatie voor een bedrijfsspecifiek vraagstuk.
    Wouter Smit
    Wouter Smit
    09:20 22 Nov 22
    Kunnen uitermate snel schakelen en staan er wanneer je ze nodig hebt!
    Michel Dolné
    Michel Dolné
    08:05 18 Nov 22
    Heel mooi en een leuk bedrijf waar ik bijna een jaar mee samenwerk, een volledige team aan deskundige die 100% beschikbaar is voor al mijn projecten en eventueel issues. Top bedrijf! Op naar het volgend jaar.
    Huseyin Yildiz
    Huseyin Yildiz
    18:50 17 Nov 22
    APPelit is DE ontwikkelaar voor je apps, ERP of software oplossingen. Als je op zoek bent naar juiste partij dan hoef je niet verder te zoeken.Ik werk al enkele jaren met Johannes en naast dat hij zeer deskundig is in zijn vakgebied is het ook zeer prettig samenwerken.
    Susanne Paf
    Susanne Paf
    16:39 17 Nov 22
    js_loader
    Sluiten