Artificiële intelligentie zet data om in kennis die betere zorg toelaat.

Maak kennis met onze AI-gevoede systemen en oplossingen die informatie omzetten in bruikbare inzichten.

Artificiële intelligentie zet data om in kennis die betere zorg toelaat.
 
Neem contact met ons op

Wat is artificiële intelligentie?

Artificiële intelligentie is een computerondersteund proces voor het oplossen van complexe problemen waartoe normaal alleen mensen in staat zijn. Voorbeelden zijn machinevisie, patroonherkenning, spraakherkenning en op kennis gebaseerde besluitvorming in bredere zin. Hier wordt een onderscheid gemaakt tussen klassieke algoritmen die paden volgen die permanent worden vastgesteld door de programmeur enerzijds, en toepassingen van machine learning die zelfstandig de weg naar de oplossing bepalen op basis van voorbeeldgegevens anderzijds.

 

Het zogenaamde "Deep Learning" speelt hierin een speciale rol omdat het op tal van vlakken superieur is aan de traditionele machine learning-algoritmen. Deze algoritmen worden getraind en verbeterd door voortdurend grote hoeveelheden data toe te voegen, waardoor ze hun prestatieverwachtingen voor foutpercentages voortdurend kunnen verbeteren.

 

Artificiële intelligentie beschrijft de status wanneer een machine "cognitieve" functies nabootst die mensen enkel associëren met andere menselijke geesten.¹

Dankzij machine learning kan de machine zich aanpassen aan nieuwe omstandigheden en patronen detecteren en extrapoleren.¹

Traditionele machine learning-algoritmen zijn: handgemaakt, hard-coded en bedoeld om naar specifieke functies te zoeken. Ze zijn "gespecialiseerd" en kunnen niet gemakkelijk worden gebruikt voor aanvullende taken; ze blijven met andere woorden trouw aan datgene waarvoor ze oorspronkelijk zijn ontworpen.

Deep (Machine) Learning is een type machine learning dat gebruik maakt van meerlaagse neurale netwerken met meerdere verborgen lagen tussen de input- en outputlagen. Het schakelt algoritmen in die sneller moeten worden ontwikkeld en die nauwkeuriger resultaten moeten opleveren. Bovendien kunnen deep learning-algoritmen relaties identificeren die misschien niet door traditionele technieken worden herkend.

1Artificial Intelligence, Russell & Norvig, 2016