In onze masterproef hebben we de mogelijkheden van een energiebewaking voor de industrie op basis van A.I. en meer bepaald op basis van machine learning onderzocht.

Dit onderzoek kan dienen als basis voor de keuze tussen verschillende cloud clustercomputing platformen. Dit omdat een datawarehouse praktisch onmisbaar is voor een hedendaags bedrijf. Dit onderzoek focust zich vooral op het opslaan, analyseren en verwerken van de verzamelde data. Tijdens dit onderzoek wordt zowel een Amazon AWS
Spark cluster als Google BigQuery onderzocht en met elkaar vergeleken. Daarnaast wordt er ook een blik geworpen op een eventueel alternatief voor Amazon EMR: Google Cloud
Dataproc. Bij dit onderzoek worden een aantal queries uitgevoerd op een dataset over boetes in New York. Daarnaast wordt elke cloudoplossing geanalyseerd o.b.v. enkele
requirements opgesteld door IntoData. Bij deze analyse wordt o.a. de performantie, leercurve en kost van de gebruikte tools en technologieën vergeleken. In dit document
vindt u een inleiding tot het onderwerp met o.a. de huidige stand van zaken. Daarnaast vindt u per cloudoplossing de resultaten van de queries en de scores op de requirements.
Uit dit onderzoek komt naar voor dat Google BigQuery de absolute winnaar is op het gebied van verwerking van BigData in de cloud, op de voet gevolgd door Google Cloud
Dataproc en uiteindelijk Amazon EMR. Daarnaast blijkt ook dat elk van deze oplossingen zijn specifieke use cases heeft. Toekomstig onderzoek kan zijn naar de verschillend
in performantie tussen Google Cloud Dataproc en Amazon EMR, naar gelijkwaardige alternatieven voor Google BigQuery of naar de verschillende integratiemogelijkheden bij
deze drie oplossingen.

Door klanten op maat gemaakt voedingsadvies mee te geven, wordt de duurzaamheids- en gezondheidsproblematiek m.b.t. de voedingsconsumptie gecounterd.

Het voorspellen van de werkloosheidsperiode van mensen die juist in de werkloosheid vallen. Op deze manier kan een meer efficiënte en effectievere begeleiding mogelijk worden, waardoor de werkloosheidsperiode hopelijk wordt ingekort.

Digitale computers zijn in staat om informatie sneller en op grotere schaal te verwerken dan mensen. Tijdens de Amerikaanse verkiezingen in 2012 speelde de analyse van persoonsinformatie een belangrijke rol voor het modelleren van kiezersgedrag. Dankzij deze modellen waren partijen in staat om zwevende kiezers te identificeren. Dit werk richt zich op een vergelijkbaar doel waarbij we publieke informatie van het sociale netwerk Twitter verzamelden over gebruikers in Vlaanderen.