We schreven eerder al over Machine Learning, Machine Learning in de praktijk en over de toepassingen in combinatie met Business Intelligence. In dit blog gaan we een stapje verder en vertellen we je nóg meer over Machine Learning.
Hoe werkt Machine Learning?
Machine Learning werkt op basis van algoritmen die computers in staat stellen om zelfstandig te leren en patronen te herkennen in grote datasets. Het proces van Machine Learning kan in grote lijnen worden onderverdeeld in de volgende stappen:
- Data verzamelen en voorbereiden: de eerste stap van Machine Learning is het verzamelen van de benodigde data. Deze data kan afkomstig zijn van verschillende bronnen, zoals softwarepakketten van de organisatie zelf, maar ook data online bronnen zoals het CBS. Vervolgens wordt deze data voorbereid door het te filteren, op te schonen en om te zetten in een formaat dat geschikt is voor Machine Learning;
- Algoritme selecteren en trainen: na de voorbereiding van de data moet een geschikt algoritme worden geselecteerd. Er zijn verschillende soorten algoritmen beschikbaar, elk met hun eigen sterke en zwakke punten. Het geselecteerde algoritme moet vervolgens worden getraind met behulp van de voorbereide dataset. Tijdens de training past het algoritme zich aan de data aan en leert het patronen te herkennen;
- Validatie en optimalisatie: na de training van het algoritme moet de kwaliteit van de resultaten worden gevalideerd. Dit kan worden gedaan door het algoritme te testen met nieuwe datasets die niet zijn gebruikt bij de training. Als de resultaten van het algoritme niet voldoen aan de verwachtingen, moet het algoritme worden geoptimaliseerd;
- Inzetten van het algoritme: nadat het algoritme is getraind en gevalideerd, kan het worden ingezet om nieuwe data te analyseren en voorspellingen te doen. Het algoritme kan bijvoorbeeld worden gebruikt om gegevens te classificeren, voorspellingen te doen of patronen te identificeren.
Machine Learning gebruiken
De laatste tijd zien we dat steeds meer organisaties klaar zijn om met Machine Learning aan de slag te gaan en dit toe te passen in hun dagelijks bedrijfsvoering. Bijvoorbeeld door middel van het KPI Solutions Machine Learning model. Dit model kan ingezet worden voor alle voorspellingen van tijdsgebonden data. Dat is dus feitelijk alles wat we op dagelijkse basis kunnen meten. Denk hierbij aan dagelijkse statistieken en KPI’s zoals:
- Omzet;
- Kosten;
- Afzet;
- Geschreven uren;
- Gemaakte ritten/ gereden kilometers;
- Productiviteit;
- Aantal orders;
- Voorraad/ voorraadwaarde;
- Productiecapaciteit;
- Aantal tickets.
De implementatie van Machine Learning is wel afhankelijk van de specifieke behoeften van een organisatie, de beschikbare datasets en de datagedreven cultuur om de technologie te gebruiken en te beheren.
Klaar voor de start?
Er is voldoende kwalitatieve data nodig om een Machine Learning model te kunnen trainen. Het model kan namelijk alleen leren van de gegevens die je beschikbaar hebt, dus het is belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens representatief zijn voor het probleem dat je probeert op te lossen. Hierbij is een goede datakwaliteit dus belangrijk. Naast het hebben van voldoende representatieve data is het ook belangrijk om en duidelijk doel voor ogen te hebben. Wat wil je oplossen met Machine Learning? Dit kan bijvoorbeeld het voorspellen van klantgedrag of verkopen zijn.
Benieuwd of jouw organisatie klaar is voor de start? Neem dan vrijblijvend contact op met onze BI consultants om de mogelijkheden voor jouw organisatie te bespreken.
Over KPI Solutions
Bedrijven op voorsprong brengen door het toepassen van slimme (Microsoft)technologie. Ons doel is om data te transformeren naar bruikbare informatie die de gehele organisatie kan gebruiken en verder kan helpen
Recente posts
Volg ons
Whitepapers
Altijd op de hoogte blijven van het laatste nieuws omtrent Business Intelligence?
Meld je dan gratis aan voor onze nieuwsbrief!
