Machine learning algoritmes worden tegenwoordig voor een enorm breed scala aan toepassingen ingezet. Laten we een aantal belangrijke domeinen bekijken waar machine learning vaak wordt toegepast:
Gezondheidszorg #
In de gezondheidszorg helpt machine learning artsen om medische diagnoses te stellen en behandelingen voor te stellen. Voorbeelden zijn:
- Het analyseren van röntgenfoto’s en MRI-scans om afwijkingen, tumoren en fracturen op te sporen.
- Het voorspellen van het risico op bepaalde ziektes aan de hand van symptomen en patiëntkenmerken.
- Het suggesteren van de juiste dosages en combinaties van medicatie op basis van patiëntprofielen.
- Het detecteren van fraude en fouten in declaraties en vergoedingen.
De analyses van machine learning modellen zijn vaak nauwkeuriger dan die van artsen alleen. Ze helpen hen dan ook met het stellen van de juiste diagnoses en behandelingen.
Bankwezen en verzekeringen #
In de financiële sector past men machine learning veel toe voor:
- Het opsporen van frauduleuze transacties en activiteiten door afwijkende patronen te detecteren.
- Het inschatten van risico’s van leningen op basis van het profiel en betaalgedrag van klanten.
- Het voorspellen van de juiste verzekeringspremie per klant op basis van demografische kenmerken en risicofactoren.
- Het automatiseren van financieel advies voor sparen en beleggen op maat van elke klant.
Door individuele klantprofielen grondig te analyseren, kan machine learning financiële instellingen helpen om risico’s te beperken en klanten beter van dienst te zijn.
Online retail #
Webwinkels passen machine learning veel toe in hun systemen:
- Het doen van productaanbevelingen op basis van de aankopen van een klant. Zoals “klanten die dit kochten, kochten ook…”.
- Het tonen van relevante zoekresultaten en advertenties op basis van iemands browse- en zoekgeschiedenis.
- Het dynamisch aanpassen van prijzen op basis van vraag, concurrentie en klantsegment.
- Het detecteren van gefraudeerde accounts en verdachte bestellingen om misbruik te voorkomen.
- Het voorspellen van de verkoop van items om voorraden en logistiek te optimaliseren.
Deze toepassingen zorgen ervoor dat elke klant een zo persoonlijk en relevant mogelijke ervaring krijgt.
Zo zijn er talloze toepassingsgebieden voor machine learning, van medische diagnoses tot games en van kwaliteitscontrole tot zelfrijdende auto’s. De mogelijkheden nemen exponentieel toe naarmate algoritmes zichzelf steeds beter kunnen trainen op grote datasets.
