Een duik in de wereld van kunstmatige intelligentie

point-42-Een-duik-in-de-wereld

 

In een eerdere blog vertelde onze stagiair Orlando Dors hoe hij voor zijn stageopdracht aan een preventief bewakingssysteem werkt met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning. Onlangs woonden hij en Bryan van Rijn een Partner Training Workshop bij van Microsoft. Het onderwerp? Kunstmatige intelligentie en machine learning.

Complexe stof duidelijk vertaald

Eind mei organiseerde Microsoft een technical deepdive over kunstmatige intelligentie en machine learning. Dat past natuurlijk perfect bij mijn stageopdracht. Twee data scientists konden echt tot in detail uitleggen hoe bijvoorbeeld een neuraal netwerk functioneert en complexe stof werd duidelijk vertaald. Eén van de onderwerpen die mijn interesse wekten was natuurlijk automatische beeldherkenning; de kapstok van mijn stageopdracht.

It’s all about Iris

Zo werd een mooi voorbeeld gedemonstreerd waarin een model irissen kon identificeren. Je uploadt een foto van een iris en het model gaat daarmee aan de slag. Welke afmetingen heeft de bloem, hoe dik is het uiteinde van het blad, hoe dik is de steel? Op basis van dergelijke kenmerken concludeert het model of het gaat om een iris setosa, een iris versicolor, een iris virginica of één van haar andere zusters.

Zelfs pro’s maken fouten

Een ander model was getraind om een husky van een wolf te onderscheiden. Het model had een nauwkeurigheid van 100%, wat natuurlijk geweldig is! Hierbij werd een tool gebruikt – LIME – dat als het ware een gekleurde laag over de foto legt, waardoor het model de foto beter kan analyseren. Zo herkent het model gras, of bladeren aan een boom. Of sneeuw. Daar was dus even een interpretatiefoutje gemaakt. Het model keek niet naar de afstand tussen de ogen of de vorm van de oren van het dier. Het keek naar de sneeuw: sneeuw op foto = husky. Zo zie je maar dat een model heel uitgebreid getest moet worden voor je het in kan zetten en dat je eenvoudig verkeerde conclusies trekt. Dat was voor mij een eyeopener. Als zelfs professionals nog fouten maken, dan is het best logisch dat het bij mij ook soms flink fout gaat. Het geeft alleen maar aan hoe lastig – en relatief jong – dit vakgebied nog is.

Een nieuwe kickstart voor interesse in het vakgebied

Want ook al zijn knappe koppen al best een tijd bezig met kunstmatige intelligentie en machine learning – het eerste neurale netwerk ooit werd gemaakt in 1994 – het staat toch nog redelijk in de kinderschoenen. Want de hele ontwikkeling heeft tussen 1994 en 2010 niet erg veel progressie gemaakt. In 2010 werd voor het eerste een neuraal netwerk gemaakt dat gebruik maakte van een grafische processor en in 2012 kwam AlexNet – een nieuwe architectuur voor neurale netwerken. Toen heeft de interesse in neurale netwerken weer een vlucht genomen.

Moeilijk een beginpunt te kiezen

Het meest praktische vond ik het onderdeel over Workbench, een tool die je helpt aan de slag te gaan met machine learning. Machine learning is een breed onderwerp en het is moeilijk een beginpunt te kiezen. Dankzij Workbench weet ik nu hoe ik moet beginnen modellen te trainen. Dat betekent niet veel goeds voor bivakmutsdragende bezoekers

Nieuwsgierig?

Benieuwd wat wij op dit vlak voor je kunnen betekenen? Wil je meer weten over ons team en onze diensten en heb je behoefte aan een vrijblijvend gesprek onder het genot van een kop koffie? Dat kan natuurlijk altijd! Je kunt ons bereiken via de contactpagina.

.
.

Een duik in de wereld van kunstmatige intelligentie

  In een eerdere blog vertelde onze stagiair Orlando Dors hoe hij voor zijn stageopdracht aan een preventief bewakingssysteem werkt met behulp van kunstmatige intelligentie en machine learning. Onlangs woonden hij en Bryan van Rijn een Partner Training Workshop bij van Microsoft. Het onderwerp? Kunstmatige intelligentie en machine learning. Complexe stof duidelijk vertaald Eind mei... Read more »

Morgen gaat de AVG van kracht; hoe staan we ervoor?

  Morgen is het zover, de nieuwe privacywetgeving gaat van kracht. Deze ‘Algemene verordening gegevensbescherming’ (AVG) ofwel de ‘General Data Protection Regulation’ (GDPR) heeft heel wat mensen uit hun slaap gehouden. Ulrike Egging, Operations Manager, en Kim van der Meer, Corporate Recruiter, hebben zich er de afgelopen tijd voor ingespannen om Point 42 klaar te... Read more »

Boeven vangen dankzij machine learning? Het kan! Bijna…

Big data, machine learning, kunstmatige intelligentie: het gaat onze toekomst veranderen, dat is zeker. Ook bij Point 42 houdt het de gemoederen behoorlijk bezig. Zo doet bijvoorbeeld onze stagiair Orlando Dors goed werk op het gebied van Machine Learning op basis van videobeelden. Orlando neemt ons een stukje mee in deze intrigerende wereld. Imitatie van... Read more »

Contact

088-4204200

Overschieseweg 34C

3044 EE Rotterdam

Nieuwsbrief

E-mailadres


Social

LinkedIn bedrijfspaginasite-twtrsite-fbsite-gplus

Skip to toolbar