In deze cursus word je bekend gemaakt met de belangrijkste terminologie binnen ML en leer je zelf ‘supervised’ en ‘unsupervised’ modellen te trainen in Matlab,
GeoAI
In deze cursus word je bekend gemaakt met de belangrijkste terminologie binnen ML en leer je zelf ‘supervised’ en ‘unsupervised’ modellen te trainen in Matlab,
Machine Learning (ML), een fascinerend veld binnen de kunstmatige intelligentie. Het richt zich op het ontwikkelen van algoritmes die patronen kunnen herkennen. Ook richt het zich op het leren van data, zonder expliciet geprogrammeerd te worden voor specifieke taken. Deze technologie vormt de basis van vele hedendaagse innovaties. Waaronder geavanceerde aanbevelingssystemen, zelfrijdende auto’s, en efficiënte manieren om grote hoeveelheden gegevens te analyseren. Wij bij Geo-ICT omarmen de kracht van Machine Learning om de potentie van geo-informatie en geodata volledig te benutten. Hierdoor kunnen we niet alleen nieuwe inzichten verkrijgen, maar transformeren we ook de manier waarop we beslissingen nemen.
Er zijn verschillende subcategorieën binnen Machine Learning:
Deze technieken stellen ons in staat om complexe problemen op te lossen en bieden een breed scala aan toepassingen. Van het verbeteren van klantenservice met chatbots, tot het ontwikkelen van efficiëntere manieren om geodata te analyseren en te interpreteren.
Of je nu nieuw bent in de wereld van Machine Learning of je vaardigheden naar een hoger niveau wilt tillen, onze cursus “Machine Learning met Matlab” biedt een solide basis en een diepgaand begrip van hoe je de principes van ML kunt toepassen op echte problemen met behulp van geo-informatie. Duik met ons in de wereld van Machine Learning en ontdek hoe je gegevens niet alleen kunt begrijpen, maar ook kunt transformeren in inzichtelijke acties die de wereld om ons heen vormgeven.
Voor deze cursus is voorkennis van de programmeeromgeving Matlab vereist, indien dit niet het geval is verwijzen we je graag naar de cursus Matlab basis.
Machine Learning is een technologie die de manier waarop we werken met en denken over gegevens radicaal heeft veranderd. In de kern is Machine Learning een methode van data-analyse die automatisch analytische modelbouw mogelijk maakt. Het is gebaseerd op het idee dat systemen kunnen leren van gegevens, patronen kunnen identificeren en beslissingen kunnen nemen met minimale menselijke tussenkomst.
Door gebruik te maken van algoritmen die leren van data, stelt Machine Learning computers in staat om verborgen inzichten te vinden zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te worden waar ze moeten zoeken. Dit concept is niet nieuw, maar het vermogen om automatisch complexe wiskundige berekeningen toe te passen op big data – sneller, herhaaldelijk en op grotere schaal – is een recente ontwikkeling.
Bij Geo-ICT passen we Machine Learning toe om de potentie van geo-informatie te maximaliseren. Door te leren van datasets, van satellietbeelden tot sensordata, kunnen onze modellen patronen herkennen en voorspellingen doen die cruciaal zijn voor geodata-analyse. Bijvoorbeeld het voorspellen van overstromingen op basis van weergegevens, of het analyseren van stedelijke uitbreiding door tijdreeksanalyse van satellietbeelden. Machine Learning biedt ons de tools om gegevens op een dieper niveau te verkennen.
In deze cursus duiken we dieper in hoe deze technologieën kunnen worden toegepast op geo-informatie. We verkennen hoe Machine Learning-modellen worden getraind. Van supervised en unsupervised leren tot reinforcement learning. Elk aangepast aan verschillende soorten gegevens en analytische vragen. Onze focus ligt op het praktisch toepassen van deze modellen met Matlab, dat wereldwijd gebruikt wordt in wetenschappelijke en technische domeinen dankzij zijn krachtige rekenkracht en gespecialiseerde toolboxes.
Matlab is al jaren een toonaangevend platform voor technische en wetenschappelijke berekeningen. Met zijn uitgebreide ondersteuning voor wiskundige functies en gespecialiseerde toolboxes biedt Matlab een solide basis voor het ontwikkelen en implementeren van Machine Learning-modellen. Hier zijn enkele kernpunten die het belang van Matlab in Machine Learning onderstrepen:
Enkele praktische voordelen van Matlab in ML-projecten zijn:
We introduceren de basisbegrippen van Machine Learning, waaronder supervised en unsupervised learning, classificatie, regressie, overfitting en underfitting, en de rol van neurale netwerken en deep learning. Deze fundamenten helpen je om de kracht van ML te begrijpen en toe te passen op geo-informatie.
Je leert hoe je supervised en unsupervised modellen ontwikkelt in Matlab:
De keuze voor de cursus Machine Learning met Matlab is meer dan alleen het leren gebruiken van een tool. Het is een investering in vaardigheden die je voorbereiden op zowel academische als industriële toepassingen binnen geo-informatie en daarbuiten.
Kiezen voor onze cursus Machine Learning met Matlab bij Geo-ICT betekent kiezen voor een toekomst waarin je uitgerust bent met de kennis en vaardigheden om te slagen in het snel evoluerende veld van geo-informatietechnologie. Ontdek de kracht van Machine Learning en open de deur naar onbegrensde mogelijkheden in de wereld van geo-data.
De eerste dag staat in het teken van de fundamenten van Machine Learning en het kennismaken met de krachtige mogelijkheden van Matlab. We starten met een introductie van de belangrijkste concepten, terminologie en toepassingsgebieden binnen Machine Learning, met een focus op geo-informatie en geodata. Deelnemers krijgen inzicht in supervised en unsupervised learning, classificatie, regressie en clustering.
Na deze theoretische basis volgt een uitgebreide kennismaking met de Statistics and Machine Learning Toolbox van Matlab. We verkennen hoe datasets kunnen worden geïmporteerd, opgeschoond en voorbereid voor analyse. Vervolgens passen we eenvoudige supervised learning technieken toe, zoals lineaire en logistische regressie, en leren we hoe modellen geëvalueerd worden met behulp van trainings- en testdatasets.
De dag wordt afgesloten met praktische oefeningen, waarin deelnemers onder begeleiding hun eerste modellen opzetten en trainen. Hierbij werken we met voorbeelddata uit de geo-informatiewereld, zodat de toepassing direct concreet en herkenbaar is.
Op de tweede dag ligt de nadruk op het toepassen en verdiepen van de opgedane kennis. We verkennen meer geavanceerde technieken zoals clustering, dimensiereductie en het werken met neurale netwerken binnen Matlab’s Deep Learning Toolbox. Hierbij leren deelnemers hoe deze technieken kunnen worden ingezet om patronen en trends in geo-informatie te ontdekken.
Deelnemers passen deze methodes direct toe op realistische datasets, zoals satellietbeelden of sensordata. Daarbij leren zij hoe visualisatietools binnen Matlab helpen om zowel data als resultaten inzichtelijk te maken.
Naast de technische verdieping besteden we aandacht aan veelvoorkomende uitdagingen in Machine Learning, zoals overfitting, underfitting en het verbeteren van modelprestaties door middel van parameteroptimalisatie.
De cursus eindigt met een praktijkgerichte case study waarin de deelnemers zelfstandig een Machine Learning-oplossing uitwerken voor een geo-informatievraagstuk. Deze eindopdracht biedt de kans om alle opgedane kennis samen te brengen en direct te ervaren hoe Machine Learning met Matlab kan bijdragen aan betere analyses en beslissingen in de praktijk.
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Ja, basiskennis van Matlab is vereist om het meeste uit de cursus te halen. We gaan direct aan de slag met de Statistics and Machine Learning Toolbox en Deep Learning Toolbox, waardoor enige vertrouwdheid met de programmeeromgeving nodig is. Beschik je nog niet over deze kennis? Dan adviseren we eerst onze cursus Matlab basis.
We werken vooral met geo-informatie en geodata, zoals satellietbeelden, sensordata en tijdreeksgegevens. Zo leer je hoe Machine Learning in Matlab kan worden toegepast op realistische en herkenbare datasets die relevant zijn voor geo-informatievraagstukken.
Beide cursussen behandelen dezelfde kernconcepten van Machine Learning. Het verschil zit in de programmeeromgeving: Python biedt een breed ecosysteem van open-source bibliotheken, terwijl Matlab uitblinkt in geïntegreerde toolboxes, gebruiksvriendelijke visualisatie en een sterke positie binnen engineering en wetenschappelijke toepassingen. Deze cursus richt zich dus specifiek op het inzetten van Matlab voor Machine Learning-projecten.
Na afloop kun je zelfstandig datasets importeren, voorbereiden en analyseren in Matlab, supervised en unsupervised modellen bouwen en evalueren, en resultaten visualiseren. Bovendien ben je in staat Machine Learning-technieken te vertalen naar oplossingen voor geo-informatievraagstukken uit jouw eigen werkveld.
