{"id":14017,"date":"2023-02-20T14:07:05","date_gmt":"2023-02-20T13:07:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.onyx-one.com\/artificial-intelligence-ai-in-industry\/"},"modified":"2023-02-20T14:07:05","modified_gmt":"2023-02-20T13:07:05","slug":"artificial-intelligence-ai-in-industry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.onyx-one.com\/en\/artificial-intelligence-ai-in-industry\/","title":{"rendered":"Artificial intelligence (AI) in industry"},"content":{"rendered":"
\n<\/p>\n

Artifici\u00eble intelligentie (AI) in de industrie<\/h3>

Een antwoord op veel gestelde vragen<\/h5><\/p>\n

<\/p>\n

\nArtifici\u00eble intelligentie (A.I.) is \u00e9\u00e9n van de meest spraakmakende technologie\u00ebn van de afgelopen jaren en heeft een aanzienlijke impact op verschillende industrie\u00ebn. Van voorspellend onderhoud tot kwaliteitscontrole en van supply chain management tot procesoptimalisatie, AI-toepassingen bieden ongekende mogelijkheden voor bedrijven om effici\u00ebnter, sneller en doelgerichter te werken. Maar wat is AI nu eigenlijk? Hoe is het ontstaan? Zijn er verschillende soorten? Wat is de invloed van AI op de industrie? Onyx One geeft je inzicht.<\/p>\n<\/p>\n

<\/p>\n

<\/p><\/p>\n

<\/p>\n

Hoe is artifici\u00eble intelligentie (A.I.) ontstaan?<\/h4><\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

De droom om computers te ontwikkelen met menselijke intelligentie begon in de jaren 50 en 60. Onderzoek naar machinaal leren, besluitvorming onder onzekerheid en taalverwerking leidde tot de opkomst van AI. In de afgelopen decennia, dankzij snellere computers en meer data, is AI’s potentieel volle kracht gaan ontwikkelen. Nu wordt AI gebruikt in alle industrie\u00ebn. AI blijft evolueren en wordt steeds geavanceerder dankzij machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking. Bedrijven en overheden investeren steeds meer in AI-ontwikkeling, wat aangeeft dat AI een sleutelrol zal spelen in de toekomstige technologie en economie.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/form>\n<\/div>\n

\n<\/p>\n


\n\n
\n<\/p>\n

Machine learning, deep learning en natuurlijke taalverwerking<\/h4><\/p>\n

<\/p>\n

Wat is machine learning?<\/h5><\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Machine learning: het automatisch patronen en relaties in data herkennen, zonder specifiek te worden geprogrammeerd. Hierdoor kunnen ze zichzelf aanpassen en verbeteren, zonder verder menselijke ingreep, naarmate ze meer data verzamelen en analyseren.<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/form>\n<\/div>\n

\n<\/p>\n

<\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Met “normale” software vertellen we de computer wat hij moet doen. Bij machine learning vertellen we de computer hoe hij zelf het antwoord kan vinden, met behulp van de input die we hem geven.<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/form>\n<\/div>\n

\n<\/p>\n

<\/p>\n

<\/p><\/p>\n

<\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Bij deep learning maken computerprogramma’s gebruik van complexe netwerken om informatie te verwerken en beslissingen te nemen. Dit doen ze door grote hoeveelheden gegevens te gebruiken om te leren en te verbeteren.<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/form>\n<\/div>\n

\n<\/p>\n

<\/p><\/p>\n

<\/p>\n

Wat is deep learning?<\/h5><\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Deep learning is een subcategorie van machine learning die zich richt op het ontwikkelen van complexe, multi-layer artificial neural networks (ANN’s) om patronen in gegevens te herkennen en voorspellingen te maken.<\/p>\n

Stel je voor dat je een computerprogramma wilt ontwikkelen om foto’s van dieren te herkennen. Met deep learning train je het programma door het duizenden foto’s van dieren te geven, zodat het programma zelf kan ontdekken welke kenmerken dieren hebben en hoe ze moeten worden herkend. Het programma zal steeds beter worden in het herkennen van dieren naarmate het meer foto’s ziet en meer informatie verzamelt.<\/p>\n

Deep learning wordt veel gebruikt in allerlei toepassingen, zoals beeldherkenning, spraakherkenning en taalverwerking. Het voert deze taken sneller en nauwkeuriger uit dan traditionele manieren van artifici\u00eble intelligentie.<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\n
\n
<\/div>\n<\/div>\n<\/form>\n<\/div>\n

\n<\/p>\n

Wat is natuurlijke taalverwerking?<\/h5><\/p>\n

<\/p>\n

\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n
\n

Natuurlijke taalverwerking of natural language processing (NLP) is een onderdeel dat zich richt op het verbeteren van de interactie tussen computers en mensen door middel van taal. NLP bevat technieken en methoden voor het analyseren, begrijpen en genereren van menselijke taal, zowel op tekstueel als op spraakgebied.<\/p>\n

Doelen van NLP zijn onder meer:<\/strong><\/p>\n