Dit is de initiatiefpagina City of Things Machine Learning as a Service (MLaaS) – Roeselare.

Deze pagina beschrijft het initiatief volgens de definitie op de VLAIO website en linkt door naar relevante pagina's op de kennishub. [1]

Overzicht City Of Things Initiatieven

 InitiatiefnemerGelinkte InitiatievenDomeinen
City of Things 2021VLAIOSlimme Markten – Hasselt
Slimme stadsdistributie – Hasselt
Smart Innovation Factory – Mechelen
Veelzijdige InfoSchermen voor Updates en Acties van Lokale Ondernemers (VISUALO) – Halle
Lokale Open Data Economie (LODE) – Brugge
Machine Learning as a Service (MLaaS) – Roeselare
Mobiele Sensor Units – Roeselare
Mobiliteitsbudget voor burgers – Hasselt
Mobiliteitskrediet voor burgers (MoBurger) – Hasselt
Regionaal plugable incentiveringsplatform – Geel


Dit project vertrekt vanuit het verzamelen en beschikbaar stellen van data op basis van machine learning algoritmes om meerdere maatschappelijke uitdagingen aan te pakken.

De stad Roeselare beschikt reeds over verschillende machine learning (hierna ML) algoritmes die data genereren op basis van fotomateriaal en is hiervoor in contact met verschillende partijen. Deze data wordt gebruikt in zowel operationele processen als bij het nemen van beleidsbeslissingen.

Naast het voeden van eerder traditionele databanken stellen ze die intern ook ter beschikking via GEO loketten, en dit op een automatische manier. Deze kennis en ervaring willen ze verder

uitbouwen en de algoritmes en processen tegelijkertijd ter beschikking stellen voor ieder bestuur, gaande van het kleinste lokaal bestuur tot bovenlokale overheden als Vlaanderen. Het concept van “machine learning as a service” laat de gebruiker om gebruik te maken van de data en de algoritmes zonder kennis te moeten uitbouwen van de technische achtergrond. Het moet als het ware een “dummy proof” platform worden waarbij men op een éénvoudige manier kan kiezen uit een overzichtelijke catalogus en kunnen “inpluggen” voor de processen die men nuttig acht. Door deze ontzorging kunnen meer besturen stappen zetten richting een sterker data gestuurde beleidsvorming en –voering.

Met het streven naar het opschalen van bestaande machine learning processen, het uitrollen van nieuwe mogelijkheden en deze via een platform als een service ter beschikking te stellen van alle overheden willen ze niet alleen zorgen voor meer data op Vlaams niveau maar ook voor “massa productie” aan een betaalbare prijs.