Beeldannotatie speelt een cruciale rol in machine learning, computer vision en AI-projecten. Of u nu afbeeldingen labelt voor objectdetectie, classificatie of segmentatie, de juiste app kan het proces stroomlijnen. Hoewel het een vervelende taak kan lijken, maken deze tools het eenvoudiger en sneller, vooral bij het werken met grote datasets. In dit artikel duiken we in de beste apps voor beeldannotatie die uw projecten kunnen verbeteren, de productiviteit kunnen verhogen en uw annotatietaken veel efficiënter kunnen maken.
Als u het annotatieproces wilt versnellen zonder in te leveren op kwaliteit, of als u gewoon op zoek bent naar een tool waarmee teams naadloos kunnen samenwerken, dan is dit iets voor u. Laten we deze apps eens bekijken en zien hoe ze u kunnen helpen met uw behoeften op het gebied van datalabeling.
1. FlyPix AI
Bij FlyPix AI zijn we gespecialiseerd in het toegankelijk en bruikbaar maken van geospatiale data. Ons platform is gebouwd om gebruikers te helpen objecten te detecteren, veranderingen te volgen en afwijkingen in satelliet- en luchtfoto's te ontdekken. Deze tool is met name waardevol voor sectoren die een gedetailleerde analyse van het aardoppervlak vereisen, zoals landbouw, stadsplanning en milieumonitoring. Apps voor beeldannotatie bieden we een gestroomlijnde oplossing die de nauwkeurigheid van het labelen en annoteren van afbeeldingen voor machine learning-taken verbetert.
We hebben FlyPix AI zo ontworpen dat het gebruiksvriendelijk en no-code is, dus u hoeft geen expert te zijn om aangepaste AI-modellen te maken. Met ondersteuning voor diverse databronnen zoals drones, satellieten en LiDAR is FlyPix AI veelzijdig en aanpasbaar aan een breed scala aan projecten. Of u nu met een kleine dataset of een grote organisatie werkt, FlyPix AI biedt realtime analyses, samenwerkingsfuncties en uitgebreide datavisualisatiemogelijkheden, waardoor het een effectieve tool is voor teams die met geannoteerde afbeeldingen werken.
Belangrijkste kenmerken:
- No-codeplatform voor objectdetectie, segmentatie en anomaliedetectie
- Ondersteunt satelliet-, drone-, hyperspectrale, LiDAR- en SAR-beelden
- Interactieve tools om aangepaste AI-modellen te trainen voor beeldannotatie
- Realtime-analyses met dashboards, heatmaps en wijzigingsregistratie
- Functies op ondernemingsniveau, zoals API-toegang en multispectrale verwerking
Diensten:
- Detectie en lokalisatie van georuimtelijke objecten
- Verandering- en anomaliedetectie in beeldmateriaal
- Dynamische tracking van objecten in de tijd
- Ontwikkeling van op maat gemaakte AI-modellen voor op maat gemaakte analyses
- Naadloze integratie met bestaande GIS-systemen
- Heatmap-generatie voor het visualiseren van patronen in data
Het beste voor:
- Teams die werken aan taken met betrekking tot georuimtelijke gegevens en beeldannotatie
- Sectoren zoals landbouw, stadsplanning en milieumonitoring
- Gebruikers die een no-code-oplossing nodig hebben voor het maken van aangepaste AI-modellen
- Grootschalige projecten die realtime analyses en samenwerking vereisen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: vliegpix.ai
- Adres: Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Duitsland
- Telefoon: +49 6151 2776497
- E-mail: info@flypix.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/flypix-ai
2. Roboflow
Roboflow is een platform voor beeldannotatie dat voornamelijk wordt gebruikt voor machine learning-taken zoals objectdetectie, beeldclassificatie en segmentatie. Het stelt gebruikers in staat om afbeeldingen te annoteren, modellen te trainen en datasets voor AI-projecten voor te bereiden. Het platform ondersteunt verschillende annotatietypen en is compatibel met populaire machine learning-frameworks, waaronder TensorFlow en PyTorch, waardoor het veelzijdig is voor teams die een gestroomlijnde workflow nodig hebben.
Naast handmatige labeling biedt Roboflow AI-ondersteunde tools om het annotatieproces te versnellen. Het biedt ook tools voor datasetbeheer en stelt gebruikers in staat om gelabelde data direct te exporteren voor modeltraining. Roboflow is met name geschikt voor teams die werken aan computer vision-projecten die efficiënte, nauwkeurige labeling van grote datasets vereisen.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt objectdetectie, classificatie en segmentatie
- Integratie met machine learning-frameworks zoals TensorFlow en PyTorch
- AI-ondersteunde annotatietools voor snellere labeling
- Realtime samenwerkingsfuncties voor teams
- Schaalbaar voor zowel kleine als grote datasets
Het beste voor:
- Machine learning- en AI-teams die aan computer vision werken
- Projecten die integratie met TensorFlow of PyTorch vereisen
- Teams die AI-ondersteunde annotatie nodig hebben om het proces te versnellen
- Gebruikers die grote datasets verwerken voor het trainen van machine learning-modellen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: roboflow.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/roboflow-ai
- Twitter: x.com/roboflow
3. CVAT
CVAT (Computer Vision Annotation Tool) is een open-sourcetool voor het annoteren van afbeeldingen en video's. Het is ontwikkeld door Intel en is ontworpen voor taken zoals objectdetectie, segmentatie en tracking. Het ondersteunt verschillende annotatieformaten, waaronder bounding boxes, polygonen en keypoints. CVAT wordt voornamelijk gebruikt door teams die werken aan computer vision-taken en ondersteunt collaboratieve annotatie, zodat meerdere gebruikers tegelijkertijd aan een project kunnen werken.
Een van de sterke punten van CVAT is het open-source karakter. Dit betekent dat het gratis te gebruiken is en kan worden aangepast aan de specifieke behoeften van een project. Het platform kan worden geïntegreerd met machine learning-frameworks, waardoor teams snel kunnen overstappen van het annoteren van data naar het trainen van AI-modellen. Dit maakt CVAT een flexibele tool die geschikt is voor diverse computer vision-projecten.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-source en gratis te gebruiken
- Ondersteunt omkaderingsvakken, polygonen en sleutelpunten voor annotatie
- Realtime samenwerking voor teamgebaseerde annotatie
- Integreert met machine learning-frameworks
- Aanpasbaar voor specifieke annotatiebehoeften
Het beste voor:
- Teams die werken aan objectdetectie, segmentatie en tracking
- Samenwerkingsgerichte annotatieprojecten waarvoor meerdere gebruikers nodig zijn
- Teams die een gratis, open-sourceoplossing nodig hebben
- Projecten die integratie met machine learning-workflows vereisen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.cvat.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/cvat-ai
- Facebook: www.facebook.com/cvat.corp
4. LabelMe
LabelMe is een gratis, open-source annotatietool, ontwikkeld door CSAIL van MIT. Het is ontworpen voor taken met betrekking tot het labelen van afbeeldingen, zoals objectdetectie en -segmentatie, met behulp van begrenzende kaders, polygonen en punten. LabelMe is een gebruiksvriendelijke tool die direct vanuit een webbrowser kan worden gebruikt, waardoor u gemakkelijk toegang hebt tot afbeeldingen en direct aantekeningen kunt maken zonder installatie of complexe instellingen.
Omdat LabelMe open source is, is het ideaal voor gebruikers of teams met beperkte middelen of voor gebruikers die liever een tool gebruiken die ze zelf kunnen aanpassen. Hoewel het misschien niet alle functies van geavanceerdere annotatieplatforms heeft, maakt de eenvoud het effectief voor eenvoudige annotatietaken, met name in onderzoeksomgevingen of voor kleinschaligere projecten.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-source en gratis te gebruiken
- Ondersteunt omsluitende kaders, polygonen en punten
- Geen installatie vereist, draait direct in de browser
- Eenvoudige, intuïtieve interface
- Het meest geschikt voor kleine tot middelgrote annotatieprojecten
Het beste voor:
- Kleine tot middelgrote annotatieprojecten
- Gebruikers die op zoek zijn naar een gratis, eenvoudig hulpmiddel voor het annoteren van afbeeldingen
- Onderzoeksteams of hobbyisten die werken aan objectdetectie en -segmentatie
- Gebruikers die een lichtgewicht, browsergebaseerde tool nodig hebben
Contact- en sociale media-informatie:
5. Labelstudio
Label Studio is een open-sourceplatform voor datalabeling dat een breed scala aan annotatietaken ondersteunt, waaronder afbeeldingen, tekst, audio en video. Het is zeer aanpasbaar, waardoor gebruikers het platform kunnen afstemmen op hun specifieke behoeften, of het nu gaat om objectdetectie, classificatie of zelfs tekstclassificatie. De flexibiliteit van Label Studio maakt het geschikt voor een breed scala aan machine learning-projecten, niet alleen voor computer vision.
Naast annotatie biedt Label Studio samenwerkingsfuncties, waardoor meerdere teamleden in realtime aan hetzelfde project kunnen werken. Het integreert goed met machine learning-pipelines, waardoor gebruikers snel gelabelde data kunnen exporteren voor modeltraining. Label Studio is open-source, waardoor teams het gratis kunnen gebruiken en aanpassen aan de specifieke vereisten van hun project.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt afbeeldingen, tekst, audio en video-annotaties
- Aanpasbare interface voor verschillende annotatietaken
- Realtime samenwerking voor teams
- Integratie met machine learning-workflows
- Open-source en gratis te gebruiken
Het beste voor:
- Teams die met meerdere gegevenstypen werken (afbeeldingen, tekst, audio, video)
- Projecten die aanpasbare workflows vereisen
- AI-teams integreren annotaties in machine learning-modellen
- Gebruikers die op zoek zijn naar een open-source, flexibele annotatietool
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: labelstud.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/heartex
- Twitter: x.com/labelstudiohq
6. Schaal AI
Scale AI is een platform voor datalabeling dat is ontworpen om het annoteren van afbeeldingen, video's en andere soorten data voor machine learning-projecten te stroomlijnen. Het platform ondersteunt diverse annotatietypen, waaronder objectdetectie, beeldsegmentatie en classificatie. Scale AI gebruikt een combinatie van machine learning-modellen en menselijke annotators om hoogwaardige gelabelde data te leveren die klaar zijn voor modeltraining.
Scale AI richt zich op hoge nauwkeurigheid en efficiëntie en biedt tools voor kwaliteitscontrole en realtime projectmanagement. Het biedt integratie met verschillende machine learning-pipelines, waardoor naadloze data-export rechtstreeks naar modeltrainingworkflows mogelijk is. Scale AI wordt gebruikt door teams in sectoren zoals zelfrijdende auto's, e-commerce en gezondheidszorg die behoefte hebben aan grootschalige geannoteerde datasets.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt beeldsegmentatie, objectdetectie en classificatie
- Door mensen ondersteunde AI-hulpmiddelen voor data-annotatie
- Realtime projectmanagement- en kwaliteitscontroletools
- Integratie met machine learning-frameworks
- Mogelijkheden voor het labelen van grote hoeveelheden gegevens
Het beste voor:
- Teams die werken aan grootschalige projecten met beeld- en video-annotatie
- Sectoren zoals autonome voertuigen en gezondheidszorg hebben behoefte aan hoogwaardige gelabelde gegevens
- Projecten die realtime samenwerking en kwaliteitscontrole vereisen
- Teams die een naadloze integratie met AI-modellen nodig hebben
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: scale.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/scaleai
- Twitter: x.com/scale_ai
- Facebook: www.facebook.com/scaleapi
7. SuperAnnoteren
SuperAnnotate is een tool die is ontworpen voor taken met betrekking tot beeldannotatie, zoals objectdetectie en -segmentatie. Het biedt een uitgebreid platform voor het labelen van afbeeldingen met begrenzende kaders, polygonen en keypoints. Een van de sterke punten van het platform is de schaalbaarheid, waardoor het geschikt is voor zowel kleine als grote annotatieprojecten. De gebruikersinterface van SuperAnnotate is ontworpen om teams te helpen realtime samen te werken, waardoor het een effectieve tool is voor teamgebaseerde projecten.
Het platform bevat ook AI-gestuurde functies die helpen bij het annoteren van afbeeldingen, waardoor gebruikers sneller en met minder handmatige invoer gegevens kunnen annoteren. SuperAnnotate wordt veel gebruikt door teams die werken aan computer vision-projecten en biedt diverse integratiemogelijkheden om workflows met machine learning-modellen te stroomlijnen.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt objectdetectie, segmentatie en sleutelpuntlabeling
- AI-aangedreven tools voor snellere annotatie
- Realtime samenwerkingsfuncties voor teamprojecten
- Integratie met machine learning-modellen voor naadloze workflows
- Schaalbaar voor grote datasets
Het beste voor:
- Teams die werken aan computer vision-taken zoals objectdetectie en segmentatie
- Projecten waarbij realtime samenwerking tussen teamleden vereist is
- Teams die machine learning-modellen gebruiken en op zoek zijn naar naadloze integratie
- Gebruikers die een schaalbare tool nodig hebben voor grote annotatieprojecten
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.superannotate.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/superannotate
- Twitter: x.com/superannotate
- Facebook: www.facebook.com/superannotate
8. Dataloop
Dataloop is een tool voor beeldannotatie die is ontworpen ter ondersteuning van computer vision-projecten. Het helpt teams bij het annoteren van afbeeldingen, video's en andere mediatypen voor taken zoals objectdetectie, segmentatie en classificatie. Dataloop is ontworpen met het oog op schaalbaarheid, waardoor het geschikt is voor zowel kleine als grote datasets. Het biedt AI-ondersteunde annotatietools om het labelproces te versnellen en het platform is aanpasbaar aan de specifieke behoeften van verschillende teams en projecten.
Dataloop biedt ook uitgebreide tools voor databeheer, waardoor het eenvoudig is om gelabelde datasets te organiseren en beheren. Het integreert naadloos met machine learning-workflows, waardoor geannoteerde data soepel kan worden overgedragen naar modeltrainingsprocessen. De gebruiksvriendelijke interface en robuuste tools van Dataloop maken het een waardevol platform voor teams die werken aan grootschalige computer vision-projecten.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt objectdetectie, segmentatie en classificatie
- AI-ondersteunde annotatietools voor snellere labeling
- Aanpasbare workflows voor verschillende annotatiebehoeften
- Naadloze integratie met machine learning-modellen
- Uitgebreide tools voor gegevensbeheer voor het organiseren van gelabelde gegevens
Het beste voor:
- Teams die met grote datasets werken voor computer vision-projecten
- Projecten die hoogwaardige gelabelde gegevens nodig hebben voor machine learning-modellen
- Gebruikers die AI-ondersteunde annotatie nodig hebben voor efficiëntie
- Teams die op zoek zijn naar aanpasbare workflows voor specifieke taken
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: dataloop.ai
- Adres: 2 Sapir st, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israël
- E-mailadres: info@dataloop.ai
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/dataloop
9. Toezicht houden
Supervisely is een platform dat tools biedt voor beeld- en video-annotatie, ontworpen voor taken zoals objectdetectie en -segmentatie. Het biedt functies zoals bounding boxes, polygonen en tools voor semantische segmentatie. Supervisely is zeer aanpasbaar en kan worden gebruikt voor zowel kleinschalige als grootschalige annotatieprojecten. Het platform ondersteunt ook samenwerking, waardoor teams samen in realtime data kunnen annoteren.
Supervisely integreert met machine learning-frameworks en biedt een efficiënte workflow van annotatie tot modeltraining. De robuuste functionaliteit en schaalbaarheid maken het geschikt voor teams die werken aan complexe computer vision-projecten die hoogwaardige gelabelde data vereisen.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt objectdetectie, segmentatie en sleutelpuntannotatie
- Realtime samenwerkingsfuncties voor teamprojecten
- Integratie met machine learning-frameworks voor naadloze workflows
- Aanpasbaar voor specifieke annotatietaken
- Schaalbaar voor zowel kleine als grote projecten
Het beste voor:
- Teams die werken aan computer vision en machine learning-taken
- Samenwerkingsgerichte annotatieprojecten die realtime werk vereisen
- Gebruikers die geannoteerde gegevens rechtstreeks in machine learning-modellen integreren
- Projecten die hoogwaardige, schaalbare annotatietools vereisen
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: supervisely.com
- E‑mail: hello@supervisely.com
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/deep-systems
- Twitter: x.com/supervisely_ai
10. VGG-beeldannotator (VIA)
VGG Image Annotator (VIA) is een open-source tool voor het annoteren van afbeeldingen, ontworpen om te helpen bij taken zoals objectdetectie en -segmentatie. Het is lichtgewicht en browsergebaseerd, waardoor het toegankelijk is zonder installatie. Met VIA kunnen gebruikers afbeeldingen en video's annoteren met begrenzende kaders, polygonen en punten, wat het een veelzijdige tool maakt voor diverse computer vision-taken.
VIA is met name handig voor kleine tot middelgrote annotatieprojecten. Het is gebruiksvriendelijk, heeft een overzichtelijke interface en is zeer geschikt voor onderzoekers en teams die een gratis open-sourcetool nodig hebben. Door het ontbreken van geavanceerde functies is het een lichtgewicht optie voor basistaken, terwijl het toch essentiële annotatiemogelijkheden biedt voor machine learning-projecten.
Belangrijkste kenmerken:
- Open-source en gratis te gebruiken
- Browsergebaseerd, geen installatie vereist
- Ondersteunt omsluitende kaders, polygonen en punten
- Eenvoudige, gebruiksvriendelijke interface
- Het beste voor kleine tot middelgrote annotatietaken
Het beste voor:
- Kleine tot middelgrote annotatieprojecten
- Gebruikers die op zoek zijn naar een eenvoudige, gratis, open-source tool
- Onderzoekers die werken aan objectdetectie en -segmentatie
- Teams die een lichtgewicht annotatietool nodig hebben voor basistaken
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
- E‑mail: vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
- Twitter: x.com/Oxford_VGG
11. V7
V7 is een uitgebreid annotatieplatform dat tools biedt voor objectdetectie, beeldsegmentatie en classificatie. Het stelt gebruikers in staat om afbeeldingen en video's te annoteren met verschillende annotatietypen, zoals begrenzende kaders, polygonen en keypoints. Het platform is ontworpen met flexibiliteit in gedachten en ondersteunt alles van kleinschalige projecten tot grote datasets op bedrijfsniveau.
Een van de belangrijkste sterke punten van V7 zijn de AI-ondersteunde annotatiemogelijkheden, die gebruikers helpen het annotatieproces te versnellen door delen ervan te automatiseren. V7 ondersteunt ook realtime samenwerking, waardoor teams kunnen samenwerken aan grote datasets. Ideaal voor teams met meerdere medewerkers. De integratie met machine learning frameworks stroomlijnt het proces van annotatie tot modeltraining verder.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt objectdetectie, beeldsegmentatie en classificatie
- AI-ondersteunde annotatie om het proces te versnellen
- Realtime samenwerking voor teams
- Integratie met machine learning-frameworks
- Schaalbaar voor zowel kleine als grote datasets
Het beste voor:
- Teams die werken aan taken voor objectdetectie en beeldsegmentatie
- Projecten waarbij samenwerking tussen meerdere teamleden vereist is
- Gebruikers die op zoek zijn naar AI-ondersteunde tools om de annotatiesnelheid te verbeteren
- Grootschalige projecten met complexe datasets
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: www.v7labs.com
- Adres: 201 Spear Street, Suite 1100, San Francisco, CA 94105
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/v7labs
- Twitter: x.com/v7labs
12. Etikettendoos
Labelbox is een platform voor datalabeling dat tools biedt voor beeldannotatie en andere machine learning-taken. Het ondersteunt objectdetectie, beeldclassificatie en segmentatie en biedt diverse annotatietools, zoals bounding boxes, polygonen en keypoints. Labelbox is ontworpen voor hoge schaalbaarheid, waardoor het geschikt is voor zowel kleine teams als grote ondernemingen.
Het platform bevat functies voor collaboratieve annotatie, waardoor teams kunnen samenwerken aan grote projecten. Labelbox biedt ook ingebouwde tools voor kwaliteitscontrole, zodat de geannoteerde data accuraat en consistent is. Het platform integreert eenvoudig met machine learning-pipelines, waardoor gebruikers naadloos kunnen overstappen van datalabeling naar modeltraining.
Belangrijkste kenmerken:
- Ondersteunt objectdetectie, beeldclassificatie en segmentatie
- Samenwerkingsfuncties voor teamgebaseerde annotatie
- Ingebouwde kwaliteitscontroletools voor nauwkeurige gegevenslabeling
- Schaalbaar voor zowel kleine als grote projecten
- Integratie met machine learning-workflows
Het beste voor:
- Teams die werken aan objectdetectie, beeldclassificatie en segmentatietaken
- Projecten die een hoge kwaliteitscontrole en nauwkeurige gegevens vereisen
- Bedrijven of teams die werken aan grootschalige beeldannotatie
- Gebruikers die een naadloze integratie met machine learning-modellen nodig hebben
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: labelbox.com
13. MONAI-label
MONAI Label is een gespecialiseerde tool gericht op de medische beeldvormingssector, ontworpen voor het annoteren van medische beelden zoals CT-scans en MRI's. Het biedt annotatiemogelijkheden voor segmentatie, classificatie en objectdetectie in datasets met medische beelden. MONAI Label maakt deel uit van het grotere MONAI-framework (Medical Open Network for AI), dat gericht is op het verbeteren van deep learning in de gezondheidszorg en medische beeldvorming.
Een van de unieke kenmerken van MONAI Label is de naadloze integratie met bestaande workflows voor medische beeldvorming. De tool is ontworpen voor gebruik in AI-onderzoek in de gezondheidszorg en helpt teams bij het nauwkeurig en efficiënt annoteren van medische beelden. Het ondersteunt ook collaboratieve annotatie, waardoor teams van medische professionals en AI-onderzoekers kunnen samenwerken aan complexe datasets.
Belangrijkste kenmerken:
- Gespecialiseerd in medische beeldannotatie (bijv. CT-scans, MRI's)
- Ondersteunt segmentatie, classificatie en objectdetectie
- Onderdeel van het grotere MONAI deep learning-framework
- Naadloze integratie met medische beeldvormingsworkflows
- Samenwerkingsfuncties voor annotaties voor teams
Het beste voor:
- Teams die werken met medische beeldgegevens zoals CT-scans en MRI's
- Zorgprofessionals en AI-onderzoekers annoteren medische beelden
- Gebruikers in de ontwikkeling van AI in de gezondheidszorg
- Projecten die gespecialiseerde hulpmiddelen nodig hebben voor het labelen van medische beelden
Contact- en sociale media-informatie:
- Website: monai.io
- LinkedIn: www.linkedin.com/company/projectmonai
- Twitter: x.com/ProjectMONAI
Conclusie
Het annoteren van afbeeldingen is een essentiële taak voor veel machine learning- en computer vision-projecten. De hier vermelde tools bieden een scala aan functies voor diverse annotatiebehoeften, van eenvoudige objectdetectie en -segmentatie tot complexe AI-ondersteunde taken. Of u nu werkt met kleine datasets of grootschalige projecten, er is altijd een annotatietool die u kan helpen het proces te stroomlijnen. De keuze van de juiste tool hangt af van de schaal, complexiteit en specifieke vereisten van uw project. Zo bent u verzekerd van de juiste functies om hoogwaardige, gelabelde data voor uw machine learning-modellen te creëren.