Algoritmes en het Markov model

Je komt het online bijna overal tegen: de toepassing van algoritmes. Van je Facebook tijdlijn, Spotify tot het boeken van een vakantie. Maar wat zijn algoritmes precies? En hoe kan het Markov model met alogritmes worden toegepast op locaties? 2gather legt het je in deze blog uit.

 

Wat is een algoritme?

Een algoritme wordt gebruikt om een probleem te kunnen oplossen. Je kunt als voorbeeld Netflix nemen. Hoe vaker jij op netflix een serie of film kijkt, hoe beter een algoritme leert waar jouw interesses liggen. Het is een zelflerend systeem. Op die manier laat Netflix vaak suggesties zien die aansluiten op jouw interesses en wat jij leuk vindt om te kijken.

In werkelijkheid worden algoritmes gevoed door grote hoeveelheden data. Algoritmes voegen allerlei componenten in een bepaalde volgorde samen om uiteindelijk een vooraf bepaald doel te bereiken. Het is een set van regels die bepaalt hoe hoog bepaalde informatie wordt getoond in onder andere Google en Instagram. Het zorgt op de achtergrond voor dat websites of apps kunnen inspelen op jouw en hun eigen behoeftes, zoals het algoritme van Netflix om interesses te achterhalen.

 

De toepassing van algoritmes met locaties

Een mogelijke toepassing van algoritmes is het kunnen doen van voorspellingen aan de hand van het gedrag van een persoon. Als je algoritmes kunt gebruiken om gedrag te voorspellen, kun je ook algoritmes gebruiken om bijvoorbeeld een wandelroute van een persoon te voorspellen. Deze voorspellingen kun je maken met historische locaties. Daarmee kun je van tevoren voorspellen wat voor route iemand gaat nemen aan de hand van de routes die hij al eerder heeft genomen.

 

Het Markov model

Een mogelijke methode om een locatie te voorspellen is het Markov model. Om het Markov model te kunnen toepassen moeten er kansen tussen deze overgangen worden berekend, dit kan met de historische transities. Het Markov model kan gebruikt worden om met behulp van deze kansen de hoogstwaarschijnlijke transitie te bepalen. De betrouwbaarheid van deze kansen zal afhangen van de relevantie van de historische data op de gewenste voorspellingen. Hieronder een voorbeeld van een visualisatie van het Markov model met daarbij de overgangskansen van twee locaties.

Hoe nu verder?

Naast het Markov model, zijn er nog vele andere mogelijkheden met algoritmes. Wil je meer weten over de mogelijkheden van algoritmes binnen jouw bedrijf? Neem gerust contact op met één van onze specialisten. We helpen je graag verder.

Share this post on: