OFFERTE VOOR UW APP OF SOFTWARE? ANTWOORD BINNEN 24 UUR!

DE LEIDER IN HET ONTWIKKELEN VAN MACHINE-LEARNING OPLOSSINGEN

Machine Learning is een technologisch ontwikkeld hulpmiddel dat machine-intelligentie gebruikt om de onaangeroerde gebieden van bedrijfsmodellen vast te leggen. Bij APPelit herkennen we Machine Learning als een van de belangrijkste probleemoplossende technieken voor opkomende en gevestigde bedrijven.

APPelit is marktleider in het ontwikkelen van machine learning en ai oplossingen

Onze expertise op het gebied van Machine Learning helpt bedrijven gebruik te maken van de enorme reserves aan onverwerkte gegevens en om met behulp van deze informatie gefundeerde beslissingen te nemen. Of het nu gaat om data mining, Deep Learning of het analyseren of verwerken van ruwe stukjes informatie, we kunnen u helpen een formidabel fort van data intelligentie op te zetten.


Wat is Machine Learning?

Machine Learning is een essentiële belichaming van kunstmatige intelligentie. Het decodeert en bouwt algoritmen waarmee computers kunnen leren taken uit bestaande gegevens uit te voeren. Dit vermindert de werkdruk van een programmeur en stelt hem in staat om zich te concentreren op kerntaken, in plaats van het schrijven van complexe codes voor steeds hetzelfde. Machine Learning analyseert eerder beschikbare gegevens en scant door miljoenen voorbeelden om tot een conclusie te komen. Met deze intelligentie kunnen machines complexe patronen begrijpen en de uitkomsten nauwkeuriger voorspellen.

Met andere woorden: "Machine learning is een soort kunstmatige intelligentie (AI) die computers de mogelijkheid biedt om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd."


PARTNER ZIJN VAN APPELIT VOOR MACHINE LEARNING EN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DIENSTEN

De reikwijdte van Machine Learning is oneindig en wanneer toegepast op bestaande bedrijfsmodellen kan het zoveel informatie opgraven die anders onmogelijk zou zijn om te extraheren en te assimileren.

word partner van appelit op het gebied van ai ontwikkeling en machine learning

Bij APPelit gebruiken we Deep Learning, natuurlijke taalverwerking en neurale netwerken die menselijke besluitvorming kunnen nabootsen en real-time toepassingen van Machine Learning mogelijk maken. Hieronder ziet u de mogelijkheden die u met Machine Learning kunt benutten.

FOTO ANALYSE

1. Afbeelding-tagging: met de algoritmen voor Machine Learning kunnen gezichten of specifieke objecten in een foto worden geïdentificeerd op basis van de foto's die u handmatig tagt. Dit kan overbodige taken voor handmatige gegevensbeheerders verminderen.

2. Optische tekenherkenning: de algoritmen leren een bepaald beeld te identificeren als een geschreven teken en zetten een gescand tekstdocument om in een digitaal bestand voor verschillende doeleinden zoals gegevensgroepering en beeldverwerking.

TEKST ANALYSE

1. Sentimentanalyse: deze methode kan worden gebruikt om te classificeren of de mening van de schrijver positief, neutraal of negatief is. Dit kan worden gebruikt voor toekomstige marketingstrategieën en productontwikkeling.

2. Informatie-extractie: de algoritmen kunnen een bepaald stuk informatie extraheren, zoals namen, webkoppelingen, adressen, sleutelwoorden, enz.

3. Filtering: met Machine Learning kunnen gegevens worden geclassificeerd als tweet, chat, post, blog of spamberichten. Dit kan bedrijven helpen met de enorme instroom van sociale content op dagelijkse basis.

4. Verbeterde ontdekking van inhoud: met Machine learning krijgt u informatie over wat voor soort inhoud gebruikers waarschijnlijk zullen volgen en lezen op basis van hun interesses en leespatronen, daarmee kunt u artikelen suggereren die zijn afgestemd op hun interesses. Op deze manier kunt u een meer meeslepende en gepersonaliseerde ervaring voor uw gebruikers creëren.

GEGEVENSANALYSE

1. Voorspellingen: banksectoren kunnen dit gebruiken om de kredietwaardigheid en waarschijnlijkheid van wanbetalers van leningen te analyseren. Andere toepassingen zijn handel drijven, voorspellende prijsmodellen ontwikkelen en marktvolatiliteit, portefeuillebeheer en risicobeheer.

2. Anomalie detectie: deze techniek wordt gebruikt voor fraudedetectie. Bedrijven kunnen detecteren welke transacties buiten de gebruikelijke aankooppatronen van de gebruiker vallen en ze in een vroeg stadium waarschuwen. Ook kunnen retail- en e-commerce websites deze algoritmen gebruiken om valse accounts te blokkeren.

DATA VISUALISATIE

Machine Learning algoritmes helpen om inzichten en voorspellingen te trekken uit de enorme sets van gegevens. Het gaat niet alleen om het bijhouden van gebruikersgegevens, maar het op een leesbare manier presenteren voor besluitvormers om cruciale zakelijke beslissingen te nemen. Datavisualisatie is een zeer belangrijk aspect van Machine Learning en wij bij APPelit creëren modellen die deze belangrijke informatie extrapoleren naar gemakkelijk leesbare en begrijpelijke formaten.

Dit zijn slechts enkele van de vele voordelen die Machine Learning voor uw bedrijf kan bieden, maar het belangrijkste is datgene dat u toegang geeft tot het begrijpen van tonnen aan gegevens aan uw vingertoppen.

Neem vandaag nog contact met ons op voor een beter begrip van Machine Learning en hoe dit de manier waarop u naar business kijkt, kan veranderen.

Categorieën

Vraag nu een vrijblijvende offerte aan voor de ontwikkeling van uw app idee of software oplossing en ontvang binnen 24 uur reactie.

  • orange
  • openbaarministerie
  • valvoline
  • smurfitkappa
  • bekina boots
  • leprastichting
  • world fashion centre
  • ijbgroep
  • slijptechniek enter
  • dermatude
  • motoroccasion
  • nouveau contour
  • ssh
  • stichting robijn
  • amstelveen college