MAATSCHAP
Machine Learning
TECHNOLOGIE VAN DE TOEKOMST
ONZE ROLLEN EN SPECIALISMEN
De maatschap Machine Learning stelt zich als doel om opdrachtgevers te ondersteunen bij het ontwikkelen en implementeren van Machine Learning innovaties op het gebied van het automatiseren van keuzeprocessen in de bedrijfsvoering.
Een uitdaging waar grotere organisaties vaak mee te maken hebben is het toespitsen van de dienstverlening op de persoonlijke behoeften van klanten. Het vergt veel menselijke capaciteit om per klant de hoeveelheid beschikbare informatie te analyseren en daar op te acteren. Machine Learning lost dit probleem op door de verwerking en interpretatie van grote hoeveelheden klantinformatie te automatiseren. Dit leidt tot bruikbare inzichten op klant niveau. Met behulp van deze geautomatiseerde inzichten kan de dienstverlening worden toegespitst op de behoeften van de klant.
Daarnaast kan Machine Learning ook helpen bij het optimaliseren van bedrijfsprocessen waarbij het niet om klantdata gaat. Algoritmes bieden oplossingen voor het geautomatiseerd interpreteren van beelden, sensordata en/of andere gegevens waarin patronen en regelmatigheden te herkennen zijn. Op deze manier is het mogelijk om taken die cognitieve capaciteit vereisen schaalbaarder te maken door middel van slimme automatisering.
DE ROLLEN
Machine Learning Engineer
Machine Learning Solutions Architect
Data Scientist
Data Engineer
Analytics Translator
Data Architect
Data Consultant
DE TECHNIEKEN
Onze maten beheersen alle aspecten van de machine learning lifecycle, van het doen van analyses en het bouwen van modellen tot het implementeren van de bedrijfsprocessen en de infrastructuur om machine learning oplossingen naar productie te brengen.
DE VOORDELEN
De maatschap biedt onze specialisten een volwassen platform om te schakelen met vakgenoten en mede-ondernemers. Wij zijn binnen en buiten The Future Group het expertisecentrum en aanspreekpunt voor alles wat met machine learning en kunstmatige intelligentie te maken heeft.
Facial Recognition goes Mainstream
Privacy binnen Machine Learning
Dick Fens van 20face, een Nederlandse scale-up en spin-off van de Universiteit Twente gespecialiseerd in privacy-proof gezichtsherkenningssoftware, verteld in dit webinar meer over gezichtsherkenning en de regels rondom privacy.
Statistics on steroids
De essentie van Machine Learning
Machine Learning/AI is in deze tijd niet meer weg te denken. Het is de laatste tijd dan ook een veel besproken onderwerp in de media. Maar wat is het nou eigenlijk en wat brengt het ons? Wat zijn de risico’s van Machine Learning/AI en wat zijn de mogelijkheden? Hoe kun jij dit toepassen?
TECHNOLOGY RADAR
Met behulp van de Technology Radar brengen we overzichtelijk in kaart welke nieuwe en bestaande technologieën, tools en werkwijzen het meest kansrijk zijn om de business en/of organisatie te verbeteren. Dat helpt om buzz van daadwerkelijke innovatie, en experiment van productierijp te onderscheiden.
De verschillende technologieën worden in de radar op twee manieren gecategoriseerd: in kwadranten en in ringen. De kwadranten representeren verschillende soorten van technologie. De ringen geven de fase in de adaptie levenscyclus weer.
De radar heeft vier ringen:
On hold: met deze categorie bedoelen we technologie die we niet (meer) willen inzetten. Dit kunnen nieuwe technologieën zijn die nog onvoldoende zijn bewezen of technologieën waar we afscheid van gaan nemen. Dit wordt alleen nog ingezet als er een hele goede reden voor is.
Assess: onderwerpen om te onderzoeken, maar worden nog niet ingezet voor opdrachtgevers.
Trial: deze onderwerpen kunnen worden ingezet in pilot-projecten om ervaring op te doen.
Adopt: technologie die wordt ingezet voor opdrachtgevers, omdat deze zijn waarde heeft bewezen.
Wie maakt de meeste impact? ML of BI?
Twee maten uit de maatschap ML en twee uit de maatschap BIDWH gingen met elkaar in gesprek over de kansen en uitdagingen van ML en BI. Aan de hand van vier stellingen wordt het gesprek gevoerd en het gesprek wordt afgerond met de hoofdvraag: Wie maakt de meeste impact? De volgende stellingen werden besproken:
1. TOOLS VS PROGRAMMEERTAAL
2. DATAWAREHOUSE VS DATALAKE
3. VRIENDEN OF VIJANDEN
4. WIE MAAKT DE MEESTE IMPACT?
Machine learning
Welke klanten hebben we in deze maatschap?
DE ONDERNEMERS VAN DEZE MAATSCHAP
Ontmoet de mensen achter de maatschap
Robert van Steenselen
Peter van Cappelle
Remco Bulten
Dinne Bosman
Mark Hendrickx
BLOGS
Geschreven door deze maatschap
Raspberry 4 development environment
Recently I obtained a CM4 Raspberry 4 compute module and an IO base board. Developing software for the board can be done in several ways. Very straightforward is [...]
Inno 2022: Zo creëer je business value met AI
Titel innovatiesessie: “Zo creëer je business value met AI” Spreker: Ton Abelen Specialisme: AI Entrepreneur Quote: "Voor succes met Artificial Intelligence heb je meer nodig dan data [...]
Why data is the user interface of the future
And machine learning has its limits Take a moment to think about all the devices through which you interact with your machines: keyboards, mice, touchscreens, microphones, AR [...]
WIL JIJ JE OOK AANSLUITEN BIJ EEN MAATSCHAP ALS Machine learning
KOM EENS KOFFIE DRINKEN
Zoek jij maximale ondersteuning en wil je samen ondernemen en werken aan uitdagende opdrachten, sluit je dan aan bij The Future Group.