In een notendop

  • Data science: de toepassing van statistische methodes op grote volumes data om nieuwe inzichten te verkrijgen.

  • A.I.: een programma dat zelfstandig kan leren en handelen (zoals een mens dat zou doen).

  • Machine learning: een subset van A.I. die bepaalt hoe het systeem leert.

marijn-van-herpt
Auteur: Marijn
April 2019
Leestijd: 4 min

Data science

Data science is simpel gezegd de toepassing van statistische methodes op grote volumes data om analyses te maken en inzichten te krijgen uit de bergen ‘big data’ die we hebben.

Het is binnen de datawetenschappen erg belangrijk om de juiste vraag te leren stellen en vooral te begrijpen welke statistische functie precies bij die vraag hoort. Het is makkelijk genoeg om kruistabellen, draaitabellen, data-groeperingen en eenvoudige berekeningen te maken, maar zonder begrip van de juiste methode zul je veel tijd verspillen en lang niet altijd het antwoord krijgen waar je naar op zoek was. Bovendien is de interpretatie van dat antwoord bepalend voor de waarde van je data.

Het is niet nodig om een A.I. of machine learning-algoritme te hebben om te starten met data science. Je zou er dus vandaag al mee kunnen beginnen, en dat is ook zeker aan te raden. Data science zal in de komende vijf jaar een vrijwel onmisbare vaardigheid en bedrijfsdiscipline worden.

Hoe verhouden data science, machine learning en A.I. zich tot elkaar?

overzicht-data-machine-learning-ai

Artificial Intelligence

Artificial intelligence of kunstmatige intelligentie is een autonoom, intelligent computerprogramma dat zelfstandig leert en zich kan aanpassen aan nieuwe kennis en omstandigheden om beslissingen te maken. Er is een belangrijk onderscheid tussen 'weak' A.I. en 'strong' A.I, die respectievelijk kunnen worden ingezet voor één zeer specifieke taakomschrijving, of juist een breed arsenaal aan functies hebben. IBM’s Watson en AlphaGo van Google Deepmind zijn momenteel de best bekende voorbeelden van relatief geavanceerde A.I.’s. Toch vallen deze allebei onder weak A.I.: ze zijn vooral erg goed in het oplossen van hele gerichte vragen. HAL 9000 uit 2001: A Space Odyssey is natuurlijk het onvermijdelijke eindpunt van de strong A.I.

google-doodle-21-maart
De Google Doodle van 21 maart 2019 liet gebruikers een Bach-achtige compositie samenstellen met de input van een beperkte reeks noten en de hulp van een A.I. Fun fact: dit was de eerste Google Doodle die door A.I. werd aangedreven.

Machine learning

Machine learning is een subcategorie van A.I. en heeft betrekking op de manier waarop het systeem leert¹. De term machine learning werd in 1959 door de computerwetenschapper Arthur Samuel gedefinieerd als “the field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed” ². Dat laatste is belangrijk: in tegenstelling tot ‘normaal’ programmeerwerk is de uitkomst van een machine learning-algoritme namelijk niet van tevoren bekend. De methode is juist bedoeld om relaties te herkennen die ons menselijke oog en brein niet kunnen berekenen. Bovendien leert het algoritme van zijn conclusies om in het vervolg sneller scherpere conclusies te trekken.

Machine learning heeft raakvlak met data science omdat beide veelal statistische functies gebruiken om berekeningen te maken en uitkomsten te genereren. Data science-methodes zoals lineaire regressie, clusteranalyse, kansberekening en classificatie liggen dus ten grondslag aan veel machine learning-algoritmes.

¹ ‘Deep learning’ is een specifieke vorm van machine learning waarin het leer-algoritme wordt gemodelleerd volgens het neurale netwerk van het menselijke brein.
² Machine learning kan op zijn beurt worden onderverdeeld in ‘Supervised’ en ‘Unsupervised’ learning — maar dat is voor een andere keer.

Leuk. Wat betekent dat voor marketing?

De hoeveelheid (marketing-) data wordt groter en complexer. We verzamelen niet alleen méér data: we zijn ook steeds beter in staat om koppelingen te maken tussen deze data binnen de gehele customer journey. We vergaren gedragsdata, gebruikersprofielen en -voorkeuren en contactdetails. Daarmee hebben we meer controle over de ervaring van onze bezoeker (en klant), bijvoorbeeld door gepersonaliseerde content aan te bieden.

Met een groeiende focus op marketing ROI wordt het dus steeds belangrijker goed met deze data om te kunnen gaan. Hulp van een machine is dan geen overbodige luxe. Maar marketing ROI is niet het enige speerpunt in de digitale transformatie van 2019 en 2020. Download het ‘Digitale transformatie framework’ met de 3 speerpunten van de digitale transformatie om te weten welke stappen jouw organisatie binnen nu en 2 jaar zal moeten nemen!

Naar het framework
marketing-roi-embleem

Het framework voor digitale transformatie in 2019-2020

Marketing wordt langzaam maar zeker de 'Customer Experience'-afdeling. Beslissingen worden bepaald door data. De waarde van marketing wordt tot op de euro nauwkeurig berekend. Zijn organisaties daar wel klaar voor? Wat zijn de kansen en hindernissen?

Vraag nu het framework aan

Het digitale transformatie-framework draait om de 3 speerpunten van de digitale transformatie en geeft concrete stappen die jouw organisatie de komende twee jaar kan (of moet) maken op strategisch, tactisch en operationeel niveau.

Vul hier je voornaam in

Vul hier je e-mailadres in

Server unavailable, please reload this page.

Bedankt voor je interesse!

Je ontvangt binnen enkele minuten een e-mail om het bestand te downloaden. Zie je de e-mail niet verschijnen? Controleer dan je Spam-folder.

Mogelijk vind je deze artikelen ook interessant

thumbnail

'Data-gedreven'. Wat betekent dat eigenlijk?

In slechts 10% van organisaties wordt data gebruikt om alle bedrijfsprocessen te versterken. Wanneer kun je precies spreken van ‘data-gedreven’?

thumbnail

Dit worden de 3 grote B2B marketing trends van 2019

Welke trends voor B2B marketing zullen we in 2019 zien?

thumbnail

9 tips om de vindbaarheid van je website te verbeteren

Met deze tips & tricks maak je je website beter vindbaar in Google.


Meer weten over dit onderwerp?

Dit is Marijn.

Marijn is Senior Digital Marketingstrateeg bij Centagon. Hij kan je o.a. alles vertellen over leadgeneratie.

Bel Marijn

Marijn is bereikbaar via het volgende nummer
(klik om direct te bellen):

+31 (0)6 18 41 74 38

Liever een formulier?

Vul hier je voornaam in

Vul hier je achternaam in

Vul hier je e-mailadres in

Voor welke organisatie ben je werkzaam?

Niet goed ingevuld

Niet goed ingevuld

Niet goed ingevuld

Server unavailable, please reload this page.

Velden met een * zijn verplicht. Door het invullen en verzenden van dit formulier verklaar je akkoord te gaan met het feit dat wij je telefonisch of op een andere wijze mogen benaderen.

Bedankt voor je interesse!

We nemen binnen 1 werkdag contact met je op om kort kennis te maken. Je ontvangt tevens een bevestiging van je vraag per e-mail.