Door Anoniem: ….. Dezelfde ML processen leveren dan ook zeker niet per definitie dezelfde gedachtes in socio of dynamische context op. Socio- en dynamische contexten zijn namelijk bijna altijd anders en veranderlijk. De kans dat je met extraheren van informatie uit apparaten dan tot iets zinnigs kan komen is groter bij statische omgevingen dan omgevingen die gelijksoortig lijken / lijken te matchen. Dan gaan we AI en big data uiteindelijk ook meer begrepen en weten we dat er nauwelijks meer iets aan hebben dan pseudo-beschouwingen houden. ML is beter in staat dan mensen om de massale hoeveelheden te verwerken. - Je hebt een doel - Je hebt gegevens waarmee een doel verbeterd kan worden. - De keus om in het wilde weg als een chimpansee wat op typemachine te rammen tor er wat bruikbaars uitkomst is het foute idee hoe je een apparaat kan gebruiken. Voor een goede tekstschrijven is een tekstverwerker onontbeerlijk. Hedendaagse schrijvers kunnen het niet meer zoals ooit de monniken en enkeling het in de ...