Hoofdstuk 5: Big data, machine learning en meer termen

Big Data World - Free image on Pixabay

In de periode 2000-2010, de opkomst van veel (social media) platformen, begonnen managers zich te realiseren hoeveel data er via ons CRM en andere databases, LinkedIn, Facebook, YouTube en andere online platformen en contactmomenten werd gegenereerd en verzamelend. Zo gebruikt de zoekmachine Google al jaren de techniek machine learning waarbij het continu leert van de zoekopdrachten en het klantgedrag, zoals het doorklikken op een zoekresultaat, en zo een persoonlijke manier van zoeken presenteert met veel handig klantgegevens. Vooral voor adverteerders is deze klantdata erg bruikbaar om hun campagnes verfijnder te maken.

 

Als gebruiker merken wij veel van de machine learning doordat algoritmen ons bepaalde zoekresultaten of social media content bewust voorschotelen.

Wat is big data?

 

 

Artificiële intelligentie (AI) is technologie waarmee computers taken uitvoeren die normaal menselijke intelligentie vragen, zoals taal begrijpen, patronen herkennen en voorspellingen doen.

Algoritme is een reeks instructies waarmee een computer een taak uitvoert of een probleem oplost. Denk aan het bepalen welke producten een webshop aanbeveelt.

Machine learning is een vorm van AI waarbij systemen patronen leren uit gegevens, zonder dat elke beslisregel vooraf wordt geprogrammeerd. Zo kan een systeem leren welke klanten waarschijnlijk afhaken.

Deep learning is een vorm van machine learning die werkt met neurale netwerken met meerdere lagen. Deze techniek wordt onder meer gebruikt voor beeldherkenning, spraakverwerking en taalmodellen.

Generatieve AI is AI die nieuwe inhoud maakt, zoals teksten, afbeeldingen, audio of video. Het systeem gebruikt daarvoor patronen die het tijdens de training heeft geleerd.

Large language model (LLM) is een AI-model dat is getraind op grote hoeveelheden tekst en taalpatronen leert herkennen. Het kan onder andere teksten schrijven, samenvatten en vragen beantwoorden.

Prompt is de opdracht of invoer die je aan een AI-systeem geeft. Een duidelijke prompt beschrijft bijvoorbeeld het doel, de doelgroep, de gewenste vorm en relevante context.

Trainingsdata zijn de gegevens waarmee een AI-model leert. De kwaliteit, variatie en representativiteit van deze gegevens beïnvloeden hoe goed het model presteert.

Big data zijn gegevensverzamelingen die door hun omvang, snelheid en verscheidenheid bijzondere verwerking vragen. Deze kenmerken staan bekend als de drie V’s: volume, velocity en variety.

Gestructureerde data zijn gegevens met een vaste indeling, zoals klantnummers, aankoopbedragen en datums in een tabel. Daardoor zijn ze eenvoudig te doorzoeken en te vergelijken.

Ongestructureerde data zijn gegevens zonder vaste tabelindeling, zoals e-mails, afbeeldingen, video’s en klantreviews. AI kan helpen om hieruit onderwerpen, betekenis en patronen te halen.

Datakwaliteit geeft aan hoe geschikt gegevens zijn voor het beoogde gebruik. Belangrijke kenmerken zijn juistheid, volledigheid, actualiteit en consistentie.

Dataverrijking is het aanvullen van bestaande gegevens met relevante extra informatie. Een klantprofiel kan bijvoorbeeld worden uitgebreid met aankoopgeschiedenis en productvoorkeuren.

Data-integratie is het samenbrengen van gegevens uit verschillende bronnen. Door bijvoorbeeld webshopdata en CRM-gegevens te verbinden, ontstaat een vollediger beeld van klanten en hun gedrag.

Synthetische data zijn kunstmatig gemaakte gegevens die bepaalde kenmerken van echte gegevens nabootsen. Ze kunnen worden gebruikt om systemen te testen of modellen te trainen, maar zijn niet automatisch anoniem of representatief.

Predictive analytics is het analyseren van gegevens om toekomstige gebeurtenissen te voorspellen. Een marketeer kan hiermee bijvoorbeeld inschatten welke klanten waarschijnlijk opnieuw kopen.

Bias is een systematische vertekening in gegevens, een model of de toepassing daarvan. Hierdoor kunnen voorspellingen voor bepaalde groepen minder betrouwbaar of nadelig uitpakken.

Hallucinatie is een AI-uitkomst die overtuigend klinkt, maar onjuist of verzonnen is. Denk aan een taalmodel dat een niet-bestaand onderzoek als bron noemt.

Dataprivacy gaat over het zorgvuldig omgaan met persoonsgegevens en de bescherming van mensen op wie die gegevens betrekking hebben. Daarbij spelen onder meer het doel van gegevensgebruik, toegang en bewaartermijnen een rol.

Data governance is het geheel van afspraken, verantwoordelijkheden en controles voor het beheer van gegevens. Het bepaalt bijvoorbeeld wie data mag aanpassen, wie de kwaliteit bewaakt en hoe gegevens worden beveiligd.


8501, #8501

hom9028, #hom9028