Beeldherkenning

Deep learning voor beeldherkenning en spraakherkenning.

Deep learning is familie van machine learning, alleen heeft het véél meer data nodig.

Er kan met behulp van deze technologie zelfs zoveel data geanalyseerd worden, dat systemen patronen ontdekken die getrainde mensen hoogstwaarschijnlijk zouden missen.

De technologie van deep learning is deels geïnspireerd op hoe onze eigen hersenen werken.

Deep learning is een andere benaming voor neurale netwerken. Het bootst de processen in onze hersenen na. Net zoals in je hersenen, verwerkt deep learning informatie over meerdere lagen.

Om deep learning beter te begrijpen, duiken we in onze eigen grijze massa.

Zoals bij jou beelden op je netvlies worden geprojecteerd, zo ziet een computer de wereld via een scherm.

Beeldherkenning is een vorm van AI die mensen, plaatsen, objecten en tekst identificeert door middel van algoritmes en deep learning. Dit kan gebruikt worden om objecten te identificeren en om geautomatiseerde suggesties of aanbevelingen te doen.

Uit de praktijk: Thirona

Thirona gebruikt deep learning om onder meer longfoto's te analyseren. Eva van Rikxoort legt uit.

Maar ... gaat dit geen banen kosten?

Professor Frank van Harmelen denkt van niet. Hij illustreert dat met een voorbeeld uit de radiologie.

En wat vindt de radioloog er zelf van?

Wij vroegen het aan dr. Paul Algra van de Noordwest Ziekenhuisgroep.

Een aaneenschakeling van wiskundige vergelijkingen en kan, in tegenstelling tot machine learning, uit de voeten met ongestructureerde data
Kan zelf patronen ontdekken door te oefenen met grote hoeveelheden (test)data
Dankzij deep learning kunnen we razendsnel en nauwkeurig foto's beoordelen.
Radiologen zien deze vorm van beeldherkenning als een onmisbaar gereedschap voor hun werk.

Track 7 afgerond!

NEXT UP: Spraakherkenning

Je wordt automatisch doorgeschakeld, of klik op bovenstaande knop.