Een ding dat ik heel graag doe in mijn cursussen, is om het waarom van alles te begrijpen, alles wat we leren, er zou een
reden moeten zijn dat we het leren.
Rechts.
En je vraagt je misschien af, waarom geven we zelfs om machine learning?
Hoe is dat nuttig en hoe komen we hier?
Nou, als je aan een bedrijf denkt, want de meeste technologie evolueert uit zakelijke behoeften.
We hebben de komst van computers en de mogelijkheid voor bedrijven om computers te gebruiken om dingen echt, heel snel en
efficiënt te doen, zodat ze een voorsprong krijgen.
En toen kregen we spreadsheets.
Spreadsheets zoals Excel-bestanden en CSV-bestanden waren geweldig omdat we gegevens die bedrijven genereren, zoals
misschien klantgegevens van klanten, kunnen opslaan in een Excel-bestand.
En toen werden mensen echt heel goed in het analyseren van deze CSV-bestanden, deze spreadsheets om zakelijke
beslissingen te nemen, misschien te voorspellen dat de decemberverkoop hoog zal zijn, omdat we de afgelopen twee jaar
erg hoge decemberverkopen hebben gehad vanwege Kerstmis.
En toen bedrijven steeds meer gegevens kregen, kregen we het idee van relationele databases, spreadsheets waren geweldig,
CSV-bestanden waren geweldig, maar we kregen steeds meer informatie en gegevens en we hadden een
betere manier nodig om dingen te organiseren.
Om dingen uit onze gegevens te begrijpen, kregen we toen dingen als MySQL.
Wat ons in staat stelde, in plaats van spreadsheets te gebruiken om een taal genaamd school te gebruiken om informatie uit
onze database juiste informatie naar onze database te lezen, maar vergelijkbaar met spreadsheets, de gegevens die we
van het bedrijf hebben verzameld, te gebruiken om zakelijke beslissingen te nemen, zodat ons bedrijf gelijk wordt meer winstgevend.
En toen, in 2008, hadden we deze mooie term van big data.
We hadden grote bedrijven zoals Facebook, Amazon, Twitter.
Google begon steeds meer gegevens te verzamelen.
Een waanzinnige hoeveelheid gegevens die je gewoon niet in een spreadsheet zou kunnen
bevatten, gebruikersacties, gebruikers-likes, gebruikersaankoopgeschiedenissen.
Dit idee van big data betekende dat we zoveel data hadden, deze bedrijven hadden zoveel data, en
soms, in tegenstelling tot relationele databases, die een gestructureerde vorm van data moesten zijn, kregen we soms echt rommelige,
ongestructureerde data.
En toen begonnen we het idee te krijgen van geen Eskil, waar dingen als Mongo DB
ontstonden, waar je ongestructureerde gegevens kunt opslaan en hopelijk daaruit zakelijke beslissingen kunt nemen.
Als u Amazon was, kunt u de aankoopgeschiedenis van de klant gebruiken om verschillende producten aan te bevelen.
En sindsdien heeft dit idee dat gegevens steeds meer gegevens krijgen ertoe geleid dat we machine learning gaan gebruiken.
Omdat we op een gegeven moment zoveel gegevens hebben dat we als mensen niet alleen kunnen kijken zoals we deden in spreadsheets en
naar kolommen en rijen kijken en zakelijke beslissingen nemen.
Ik bedoel, we zouden het nog steeds kunnen, maar dan zouden we al deze gegevens verspillen die we in de
loop der jaren hebben gekregen, dus bedrijven zoals Facebook en Google die elke dag enorme hoeveelheden gegevens verzamelen, wenden
zich tot dingen als machine learning, dus dat in plaats van dat mensen naar de gegevens kijken en
dingen proberen uit te zoeken, we deze gegevens aan machines geven zodat ze beter, zelfs beter dan mensen, in staat zijn om
zakelijke beslissingen te nemen.
Dit idee van machine learning is echt ontstaan door deze groei in gegevens
die we van bedrijven hebben ontvangen, evenals de verbeteringen in het gebruik van de CPU, dat wil zeggen grafische verwerkingseenheden en
computerverbeteringen.
Dus door gebruik te maken van de enorme hoeveelheden data en enorme verbeteringen in berekeningen, kunnen we deze machines gebruiken om ze deze
big data te geven en beslissingen voor ons te nemen, net zoals we gewend waren met spreadsheets.
Dit is een vereenvoudigde versie van hoe we hier zijn gekomen, maar ik hoop dat het je een reden geeft waarom bedrijven dit idee
van machine learning leuk vinden.
Ik zie het in de volgende video, doei.