a) Onze redacteuren zijn onafhankelijk van de fabrikanten van de aanbevolen producten. We publiceren wel links naar verschillende webshops waar we mee samenwerken. Lees meer. b) Wij gebruiken cookies om het bezoekersgedrag op deze website te analyseren. Door verder te surfen op deze site geef je toestemming voor het gebruik ervan. Privacybeleid.

Machinaal Leren Statistiek: Actueel overzicht [Met nieuwe gegevens]

In deze blogpost kunt u een grondige en actuele inzicht verwachten in de statistische aspecten van Machinaal Leren, verlevendigd met recente gegevens en ontwikkelingen op dit fascinerende gebied.

  • 1. Volgens Forbes zal 75% van de commerciële ondernemingen in 2025 investeren in personeel, machines en cloud-services om AI-implementaties in de gehele organisatie te versnellen.
  • 2. Volgens IBM kan het gebruik van AI en machine learning de bedrijfsbaten met 40% verhogen.
  • 3. Google’s AI heeft al ongeveer 89% nauwkeurigheid bereikt in het voorspellen van patiënten sterftecijfers volgens Bloomberg.
  • 4. Volgens Statista zal de wereldwijde markt voor machine learning naar verwachting 117,19 miljard dollar bereiken tegen 2027.
  • 5. Volgens een rapport van McKinsey and Company, kan AI ongeveer 45% van alle betaalde activiteiten automatiseren.
  • 6. Volgens Gartner zullen tegen 2022, 75% van de nieuwe end-user-oplossingen die AI en machine learning gebruiken, ingebouwd zijn en niet door de organisatie zelf zijn ontwikkeld.
  • 7. Approxima 22% van de bedrijven in een onderzoek van Deloitte gebruikten machine learning gewoon voor proof-of-concept doeleinden in 2018.
  • 8. Volgens een onderzoek van BCG, gelooft ongeveer 85% van de bedrijven dat AI hen een concurrentievoordeel zal opleveren.
  • 9. Volgens de MIT Technology Review, past momenteel slechts 0,5% van alle bedrijven machine learning toe.
  • 10. Volgens Baidu’s voormalige Chief Scientist, Andrew Ng, zou 99% van de waardetoevoeging van AI – inclusief machine learning – mogelijk gemaakt moeten worden door toezicht houdend leren.

Actuele Machinaal Leren Statistiek

1. Volgens Forbes zal 75% van de commerciële ondernemingen in 2025 investeren in personeel, machines en cloud-services om AI-implementaties in de gehele organisatie te versnellen.

Dit statistiek van Forbes geeft aan dat tegen het jaar 2025, 75% van de commerciële bedrijven zullen investeren in hun werknemers, machines, en cloud-diensten met als doel het versnellen van de implementatie van kunstmatige intelligentie (AI) binnen hun gehele organisatie. Dit betekent voor u dat bedrijven in toenemende mate in technologie en opleidingen investeren om relevant te blijven en concurrerend te blijven in de moderne bedrijfswereld. AI wordt namelijk steeds meer beschouwd als een cruciaal concurrentievoordeel. Door in AI te investeren, kunnen bedrijven hun bedrijfsprocessen efficiënter en productiever maken, wat kan leiden tot kostenbesparingen en verhoogde inkomsten.

2. Volgens IBM kan het gebruik van AI en machine learning de bedrijfsbaten met 40% verhogen.

Volgens onderzoek uitgevoerd door IBM, kan het implementeren van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning technieken in bedrijfsprocessen leiden tot een significante verhoging van de bedrijfsbaten. AI en machine learning zijn krachtige nieuwe technologieën die bedrijven kunnen helpen hun operationele efficiëntie te verhogen, betere beslissingen te nemen en zelfs nieuwe diensten of producten te ontwikkelen. In feite suggereert IBM dat bedrijven die deze technologieën gebruiken hun baten met wel 40% kunnen verhogen. Stelt u zich voor dat u uw huidige inkomsten met bijna de helft kan verhogen, simpelweg door deze innovatieve technologieën toe te passen. Dit onderzoek geeft aan hoe krachtig deze nieuwe technologieën kunnen zijn en waarom het voor u als ondernemer belangrijk is om de potentiële voordelen van AI en machine learning te overwegen.

3. Google’s AI heeft al ongeveer 89% nauwkeurigheid bereikt in het voorspellen van patiënten sterftecijfers volgens Bloomberg.

De statistiek van Bloomberg die u vermeldt, geeft aan dat de Kunstmatige Intelligentie (AI) van Google ongeveer 89% nauwkeurigheid heeft bereikt in het voorspellen van sterftecijfers bij patiënten. Dit betekent dat Google’s AI in staat is om correct te voorspellen of een patiënt zal overlijden, met een nauwkeurigheidspercentage van bijna 89%. Dit is een indrukwekkende prestatie omdat medische en zorguitkomsten complex en moeilijk te voorspellen zijn. Het toont ook aan hoe ver AI-technologie is geëvolueerd en de potentiële voordelen die deze kan bieden in de gezondheidszorg, met name voor het ondersteunen van besluitvormingsprocessen en het verbeteren van de patiëntenzorg. Desalniettemin is het belangrijk op te merken dat hoewel de AI een hoge mate van nauwkeurigheid heeft, het nog steeds ruimte voor fouten heeft – ongeveer 11%.

4. Volgens Statista zal de wereldwijde markt voor machine learning naar verwachting 117,19 miljard dollar bereiken tegen 2027.

De statistiek die u vermeldt komt van Statista, een vooraanstaand bedrijf in markt- en consumentendata. Deze voorspelt dat de wereldwijde markt voor machine learning naar verwachting een omvang van 117,19 miljard dollar zal bereiken tegen het jaar 2027. Dit houdt in dat de economische waarde van producten, diensten en technologieën die onder de categorie ‘machine learning’ vallen, gezamenlijk dit bedrag zullen uitmaken. Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie die computers in staat stelt om te leren en beslissingen te nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Het wordt in diverse sectoren gebruikt, variërend van gezondheidszorg tot financiën en transport. Deze voorspelling illustreert de groeiende relevantie en impact van machine learning op onze wereldeconomie. Het suggereert dat bedrijven in toenemende mate zullen investeren in deze technologieën, wat nieuwe economische kansen kan creëren en bestaande bedrijfsmodellen kan transformeren.

5. Volgens een rapport van McKinsey and Company, kan AI ongeveer 45% van alle betaalde activiteiten automatiseren.

Dit statistiek uit een rapport van McKinsey and Company toont aan dat kunstmatige intelligentie (AI) enorme potentie heeft om een aanzienlijk deel van de werktaken te automatiseren. Het cijfer, 45%, suggereert dat bijna de helft van alle betaalde activiteiten zou kunnen worden uitgevoerd door AI. Dit betekent dat taken waarvoor u momenteel betaalt aan personeel of externe leveranciers, in de toekomst mogelijk gedeeltelijk of volledig door AI kunnen worden uitgevoerd. Zo’n verschuiving kan u aanzienlijke kostenbesparingen opleveren. Tegelijkertijd kan het echter ook vragen oproepen over zaken als werknemersplichten en ethiek. Het is daarom belangrijk dat u, bij het overwegen van de invoering van AI, deze aspecten in overweging neemt.

6. Volgens Gartner zullen tegen 2022, 75% van de nieuwe end-user-oplossingen die AI en machine learning gebruiken, ingebouwd zijn en niet door de organisatie zelf zijn ontwikkeld.

De statistiek van Gartner is zeer interessant en belangrijk voor de toekomst van technologie. Volgens hun vooruitzichten zal tegen 2022, 75% van de nieuwe end-user-oplossingen die Artificial Intelligence (AI) en machine learning inzetten, ingebouwd zijn. Dit betekent eigenlijk dat deze oplossingen kant-en-klaar worden ingekocht door de organisatie en niet intern worden ontwikkeld. Het is zeer waarschijnlijk dat meer bedrijven kant-en-klare, geïntegreerde technologieën gaan gebruiken, in plaats van te investeren in het zelf ontwikkelen van dergelijke complexe systemen. Dus, als u in een bedrijf werkt dat overweegt om AI en machine learning te gebruiken, kunt u verwachten dat u deze technologieën hoogstwaarschijnlijk zal kopen van een externe leverancier, in plaats van ze zelf te ontwikkelen.

7. Approxima 22% van de bedrijven in een onderzoek van Deloitte gebruikten machine learning gewoon voor proof-of-concept doeleinden in 2018.

Uit de verstrekte statistiek blijkt dat in 2018 ongeveer 22% van de bedrijven die deelnamen aan een Deloitte-onderzoek, machine learning inzette louter voor proof-of-concept doeleinden. Dit betekent dat deze bedrijven machine learning technologieën gebruikten om te laten zien dat hun theoretische ideeën of concepten in de praktijk werkelijk haalbaar konden zijn. In plaats van machine learning volledig in hun operationele en functionele activiteiten te integreren, gebruikten deze bedrijven het voornamelijk om potentieel succesvolle ideeën vast te stellen en te testen. Hieruit leiden we af dat in dat jaar een aanzienlijk percentage van bedrijven nog in de experimenteerfase waren met betrekking tot het gebruik van machine learning.

8. Volgens een onderzoek van BCG, gelooft ongeveer 85% van de bedrijven dat AI hen een concurrentievoordeel zal opleveren.

Uit een onderzoek van Boston Consulting Group (BCG) blijkt dat 85% van de ondernemingen vertrouwen heeft in de positieve impact van kunstmatige intelligentie (AI) op hun bedrijfsprestaties. Deze statistiek betekent dat de overgrote meerderheid van de bedrijven verwacht dat AI hen een concurrentievoordeel zal bieden. Het concurrentievoordeel van AI kan bijvoorbeeld liggen in efficiëntieverbeteringen, kostenbesparingen, verbeterde klantervaring, innovatie of andere operationele verbeteringen. Dus als u een bedrijfsleider bent, is het belangrijk om te weten dat AI waarschijnlijk een sleutelfactor is in het concurrentievermogen van uw bedrijf, volgens de perceptie van vele andere bedrijven in verschillende sectoren.

9. Volgens de MIT Technology Review, past momenteel slechts 0,5% van alle bedrijven machine learning toe.

Uit het onderzoek van MIT Technology Review blijkt dat momenteel slechts 0,5% van alle bedrijven machine learning in hun bedrijfsprocessen toepast. Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie die systemen het vermogen geeft om te leren en zich te verbeteren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. In feite is het leerproces gebaseerd op het ontdekken van patronen en trends in data. Ondanks de potentiële voordelen en toepassingen die machine learning biedt, is de implementatie ervan in de bedrijfswereld dus op dit moment nog steeds zeer laag. Er zijn verschillende redenen waarom slechts een klein percentage van de bedrijven er gebruik van maakt – het kan te maken hebben met kosten, gebrek aan geschoold personeel of een gebrek aan begrip van wat machine learning daadwerkelijk kan bereiken.

10. Volgens Baidu’s voormalige Chief Scientist, Andrew Ng, zou 99% van de waardetoevoeging van AI – inclusief machine learning – mogelijk gemaakt moeten worden door toezicht houdend leren.

Deze statistiek wordt geciteerd door Andrew Ng, de voormalige Chief Scientist van Baidu, een van de grootste technologiebedrijven ter wereld. Hij beweert dat 99% van de waardecreatie van AI, inclusief machine learning, mogelijk moet zijn gemaakt door ‘supervised learning’. Supervised learning is een type machine learning waarbij de AI wordt ‘getraind’ op basis van een set voorbeelden waarbij zowel de input als de gewenste output worden gegeven. Deze uitspraak suggereert dus dat het grootste deel van de waarde die AI aan onze wereld toevoegt, voortkomt uit het vermogen om te leren en te groeien op basis van deze gestuurde training. Wat u hieruit kunt halen, is het immense belang van gegevensverzameling en training voor de toepassing en waardecreatie van AI-technologie.

Referenties

0. – https://www.mckinsey.com

1. – https://www.ibm.com

2. – https://www.gartner.com

3. – https://www2.deloitte.com

4. – https://www.bcg.com

5. – https://hbr.org

6. – https://www.technologyreview.com

7. – https://www.forbes.com

8. – https://www.statista.com

9. – https://www.bloomberg.com

Lees meer over ons beoordelingsproces →

Heb je feedback of ben je niet tevreden met onze beoordelingen? Neem hier contact met ons op

Inhoudsopgave