Machine learning in analytics
Een stap voor zijn met machine learning
Al sinds een aantal jaren maken organisaties gebruik van analytics om effectiever te werk te gaan om zo een voorsprong te hebben op de concurrentie. Omdat analytics de nieuwe standaard is geworden, levert het niet meer de voordelen op die het ooit deed. Hierdoor moeten organisaties dieper in hun data kijken om innovatieve manieren te vinden om wel die voorsprong te verkrijgen. Door trends als machine learning zijn organisaties nu bezig met uitgebreidere analytics strategieën.
Machine Learning analytics
Machine learning bestaat al sinds de jaren ‘50. Maar waarom is het dan nu na al die jaren zo populair geworden? Dit komt doordat het opslaan en verwerken van data de laatste jaren enorm is gegroeid. Een smartphone in uw broekzak heeft op dit moment meer opslagruimte en verwerkingskracht dan volledig mainframe uit de jaren 80.
Machine learning wordt al door veel verschillende branches gebruikt. Zo zijn de volgende te noemen:
- De autobranche: zoals bijvoorbeeld bij zelfrijdende auto’s
- Banken: Big data zorgt hier voor nieuwe mogelijkheden op het gebied van producten, balansrisico en fraudedetectie.
- Overheden: Dreigingen voorspellen door het analyseren van camerabeelden en fraude detectie bij het analyseren van transacties.
- Productie-industrie: Patroondetectie in sensordata om productiefouten op te sporen.
- Retail: Microsegmentatie en het monitoren van klantgedrag kan aanbiedingen beter voorspellen.
Mainstream machine learning
Machine learning is zich naar de mainstream aan het begeven. In deze whitepaper wordt het effectief inzetten van machine learning in kaart gebracht. Wilt u meer weten over machine learning en wilt u het zelf ook in gaan zetten? Bereid u dan goed voor door deze whitepaper te lezen!