Software die uit zichzelf kan leren, daar kijken we niet meer van op. Denk aan spraakherkenning die ons telkens beter begrijpt, of een slimme thermostaat die na een tijdje weet wanneer we dagelijks van ons werk komen en dan de verwarming al op tijd wat hoger zet. Maar hoe werkt machine learning precies?

We spreken van machinelearning als een programma in staat is om zonder menselijke inbreng te leren hoe het een specifieke taak kan uitvoeren en beter wordt in die taak hoe meer ervaring het heeft. Er is dus geen mens die een algoritme programmeert om die taak uit te voeren; de mens programmeert een algoritme dat uit zichzelf leert om de taak uit te voeren.

Hoe programmeer je zo’n algoritme om te leren? Kort door de bocht bestaat dat leren eruit dat het algoritme zoveel mogelijk informatie uit een verzameling gegevens haalt en zo een signaal van ‘ruis’ kan onderscheiden in die gegevens. Zo zijn in spraakherkenningstechnologie de gegevens een geluidsopname, terwijl de informatie de uitgesproken woorden zijn. Al de rest van de geluidsopname is ruis.

In de praktijk trainen we de software op een trainingset, een verzameling gegevens die een goede voorstelling vormen van de gegevens die de software zal tegenkomen. Nadat de software op die manier getraind is, kan ze ook onbekende gegevens aan. Wel moet de taak altijd duidelijk afgelijnd zijn. Software die spraak herkent, kun je niet integraal inzetten om muziek te herkennen en al zeker niet om gezichten te herkennen.

Neuraal netwerk

Neurale netwerken (‘artificial neural networks’) vormen een belangrijke aanpak in machinelearning. Ze bootsen de werking van de hersenen na, die een biologisch neuraal netwerk vormen: een kluwen van ontzettend veel verbindingen tussen neuronen (hersencellen). Een kunstmatig neuraal netwerk bestaat meestal uit meerdere lagen: een invoerlaag van neuronen die de invoer van een probleem voorstellen, een uitvoerlaag van neuronen die de oplossing van het probleem voorstellen, en één of meer tussenliggende lagen die berekeningen uitvoeren.

Bij een fully connected neural network krijgt elk neuron invoer van alle neuronen in de laag ervoor en geeft het zijn uitvoer aan alle neuronen in de laag erna. Bij een convolutioneel neuraal netwerk is een neuron niet afhankelijk van alle neuronen in de vorige laag. Een neuraal netwerk programmeer je niet door expliciet aan te geven hoe het een probleem moet oplossen; je ‘traint’ het door het vele voorbeelden van een probleem te geven, waardoor het uit zichzelf de taak leert.

Deep learning

Vooral deeplearning maakt de laatste jaren furore in de wereld van machinelearning. Bij deeplearning gebruikt het algoritme een groot aantal lagen tussen input en output. De invoerlaag verwerkt de input en stuurt die door naar de volgende laag, die zijn input verwerkt en naar de volgende laag doorstuurt, enzovoort, tot er aan het einde de output uitkomt. Dit grote aantal lagen maakt complexe transformaties mogelijk.

Een prominente gebruiker van deeplearning is Google DeepMind. In 2014 nam Google de start-up DeepMind uit Cambridge over. Begin 2016 kwam het in het nieuws met de overwinning van AlphaGo op de menselijke kampioen in het bordspel go. En het systeem van DeepMind blinkt uit in het spelen van games zoals Space Invaders en Pac Man.

Google DeepMind combineert deeplearning op een convolutioneel neuraal netwerk met het zogenoemde Q-learning om spelletjes te leren spelen zonder dat het hoeft te weten wat de goede zet is: het algoritme krijgt alleen informatie over ‘winst’ of ‘verlies’. Google DeepMind noemt hun techniek deep reinforcement learning.

Wat heeft Google DeepMind dat anderen niet hebben? “Vooral geld,” zegt Sander Bohte, onderzoeker bij het Amsterdamse CWI (Centrum voor Wiskunde & Informatica). “Wanneer je een industrieel onderzoekslabo hebt waar een paar honderd briljante mensen werken, verkrijg je de resultaten van Google DeepMind. Google heeft het geld om de beste mensen ter wereld aan te nemen en ze hebben geld voor krachtige computerclusters. Zij kunnen dus op een heel andere schaal werken dan universiteiten.”

Facebook, Microsoft, Apple...

Google is niet de enige die geld investeert in machinelearning. Facebook heeft een Applied Machine Learning-team dat spam herkent, foto’s automatisch tagt en nog heel wat andere slimme taken uitvoert op het sociale netwerk.

In 2015 kocht Microsoft het bedrijf Equivio, dat patronen in grote hoeveelheden e-mails en documenten doorspit. En Apple nam in 2016 de vooraanstaande onderzoeker Ruslan Salakhutdinov aan als hoofd van zijn AI Research team. Ook Amazon, Twitter en Baidu zijn bezig met machinelearning. En dan is er nog IBM, dat met zijn supercomputer Watson belangrijke toepassingen ontwikkelt.

De kunstmatige neurale netwerken die een belangrijke rol spelen in machinelearning zijn losjes geïnspireerd op de neuronen in onze hersenen. Maar ze werken helemaal niet zo efficiënt, zegt Sander Bohte: “Onze hersenen verbruiken zo’n 25 W energie. Een neuraal netwerk op een pc verbruikt al snel 300 W. Dat kunnen we niet in een drone implementeren, want die verbruikt dan te veel energie om lang in de lucht te blijven op zijn batterijlading."

"En als we een neuraal netwerk ter grootte van de hersenen zouden maken, zou dat 5 MW verbruiken. Onze kunstmatige neurale netwerken zijn dus aanzienlijk minder efficiënt dan hun biologische evenknieën.”

De grote uitdaging is dus om dat verschil te verkleinen. Dat kunnen we volgens Sander Bohte bereiken als we ons nog meer laten inspireren op biologische neurale netwerken: “Neuronen in onze hersenen communiceren met pulsen. Gemiddeld sturen ze één puls per seconde. Maar neuronen zijn niet continu actief. Soms doen ze een seconde niets en soms vuren ze tien keer op een seconde.”

Spiking neural networks

Sander Bohte doet onderzoek naar spiking neural networks, die net zoals biologische neuronen geen energie gebruiken wanneer er niets gebeurt. “We hopen zo neurale netwerken toch een factor 100 energie-efficiënter te maken,” zegt hij. IBM gebruikt dezelfde aanpak in zijn TrueNorth-processor, die met een miljoen neuronen maar 70 mW verbruikt.

Spiking neurale netwerken hebben volgens Sander Bohte nog een ander voordeel: ze zijn compatibel met biologische neuronen omdat ze dezelfde taal spreken. “We kunnen een spiking neuraal netwerk in principe rechtstreeks op ons brein aansluiten. Zo werk ik nu samen met het Leids Universitair Medisch Centrum om cochleaire implantaten te verbeteren. "

"Ik verwacht dat neuroprotheses met spiking neurale netwerken binnen vijf jaar mogelijk zijn. En ik verwacht ook veel van het Amerikaanse DARPA, dat veel geld steekt in projecten binnen het BRAIN Initiative met als doel om 1 miljoen gelijktijdige ‘aansluitingen’ met de hersenen te maken.”

Onbetrouwbare resultaten

Een nadeel van neurale netwerken is dat ze een soort ‘black box’ vormen: wanneer ze een resultaat geven, weet je niet hoe ze tot dat resultaat komen. In sommige domeinen is dat helemaal geen wenselijke eigenschap. Stel dat we software ontwikkelen om een arts te helpen bij het nemen van juiste beslissingen. Als de software een diagnose stelt, maar de arts helemaal niet weet waarop die diagnose gebaseerd is, kan hij daarop niet vertrouwen. Een verkeerde beslissing kan immers een grote impact hebben.

“In zulke domeinen werk je daarom liever met predictieve modellen die voor de expert te begrijpen zijn,” zegt Gilles Vandewiele, doctoraatsstudent aan het Internet Technology and Data Science Lab (IDLab) van de Universiteit Gent – imec. Gilles Vandewiele werkt daarom met decision support systemen.

“Dat vereist vaak meer menselijke inbreng dan een neuraal netwerk, omdat we zelf aan feature extraction (het verminderen van de hoeveelheid middelen die nodig zijn om een grote set van gegevens te beschrijven – red.) doen, terwijl dat bij deeplearning automatisch gebeurt. Maar het resultaat is dan wel een begrijpelijk model dat vaak sneller getraind kan worden dan zijn tegenpool, omdat we dan geen miljoenen parameters meer moeten leren.”

Naast de medische sector zijn ook de financiële en juridische sectoren geïnteresseerd in deze aanpak, omdat experts in die domeinen een uitleg moeten kunnen geven bij hun beslissingen. “De nauwkeurigheid ligt bij deeplearning wel nog hoger. Bij de keuze tussen deeplearning- en decision support-systemen maak je altijd de afweging tussen nauwkeurigheid en begrijpelijkheid van het model.”

Ook IBM Watson is op deze aanpak gebaseerd. De DeepQA-software die het hart uitmaakt van Watson kan allerlei gestructureerde en ongestructureerde gegevens combineren en zijn beslissingen uitleggen. IBM heeft Watson dan ook al in meerdere ziekenhuizen ingezet en waagt zich met het systeem ook aan weersvoorspellingen.

Lees verder op de volgende pagina.

Vandewiele wijst ook op Kaggle, een online platform dat programmeerwedstrijden in data science-problemen organiseert. “Op Kaggle vind je heel veel state-of-the-art oplossingen voor machinelearning-problemen. Voor problemen die niet over afbeeldingen, video’s of geluid gaan, is de meest prominente tactiek om hoge classificaties te halen het trainen van heel veel verschillende modellen op basis van geëxtraheerde features en dan de voorspellingen van die modellen gebruiken als nieuwe features voor een finaal model.

Een van de meest voorkomende algoritmes daarvoor is eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), een algoritme gebaseerd op beslissingsbomen.” In 2015 en 2016 haalden doctoraatsstudenten van de Universiteit Gent de eerste respectievelijk tweede plaats in de Data Science Bowl van Kaggle.

Bayesiaans netwerk

Nog een andere aanpak in machinelearning vormen de Bayesiaanse netwerken. Een Bayesiaans netwerk is een probabilistisch grafisch model dat de conditionele afhankelijkheden van willekeurige variabelen voorstelt. Zo kun je de relaties tussen ziektes en symptomen voorstellen. Bij het voorkomen van bepaalde symptomen, kun je dan berekenen wat de kans is op allerlei ziektes.

“Voor een Bayesiaans netwerk moet je ontzettend sterke aannames maken over de wereld,” zegt Peter Grünwald van het Amsterdamse CWI. “Je moet aangeven hoe groot de kans is op alle mogelijke toestanden van de wereld, je prior beliefs. Voor complexere problemen gaat dat al snel over een kansverdeling van miljoenen getallen. Het is conceptueel niet zo eenvoudig om je dan voor te stellen waar je nu eigenlijk mee bezig bent.”

Peter Grünwald is daarom voorstander van een informatietheoretische aanpak. “Eigenlijk is dat een veralgemening van de Bayesiaanse methode, maar de interpretatie ervan is helemaal anders, in termen van datacompressie. De kern bestaat uit het minimum description length (MDL) principle. Dit principe zegt dat de beste hypothese voor een bepaalde verzameling gegevens degene is die leidt tot de beste compressie van deze gegevens.”

Als je ruwe data zoals x- en y-coördinaten letterlijk zou opschrijven zonder enige compressie, zouden die veel ruimte innemen. Maar als er een patroon tussen x en y bestaat, bijvoorbeeld y is een functie van x, dan kun je die gegevens kleiner opschrijven. Je schrijft dan de functie op en daarna de x-coördinaten. Die tweede manier comprimeert de gegevens beter dan de eerste en is dus een betere hypothese.

Machine learning en robots

We denken bij machinelearning doorgaans aan ‘virtuele’ oplossingen zoals slimme assistenten en vertaalprogramma’s, maar we zien ook meer en meer oplossingen in robotica, die een effect in de echte wereld hebben. “Het is een hele uitdaging om robots te leren bewegen en ze zo adaptief mogelijk te maken in menselijke situaties,” zegt Francis wyffels, die hiernaar onderzoek doet aan het IDLab van de Universiteit Gent.

Vooral in kleinere bedrijven is die aanpak interessant. Terwijl grotere productiebedrijven vaak grotendeels geautomatiseerde fabrieken hebben met robots die zonder enige menselijke inbreng hun werk doen, gaat het bij mkb’s vaak anders: de robots krijgen steeds wisselende taken en voeren die in nauwe samenwerking met mensen uit. Dat vereist heel wat meer intelligentie én aanpassingsvermogen.

Om intelligentere robots mogelijk te maken, is ook heel wat fundamenteel onderzoek nodig. Zo bekijken onderzoekers hoe ze de werking van robots meer door biologische processen kunnen laten inspireren. “In onze ruggengraat zitten de Central Pattern Generators (CPG’s), neurale netwerken die de spieren aansturen. Voor motorische controle op hoog niveau zijn de hersenen natuurlijk nog nodig, maar de CPG’s werken op een lager niveau. De controle gebeurt dus door neurale netwerken op verschillende niveaus,” legt Francis wyffels uit.

“We kunnen dan ook allerlei basisbewegingen doen zonder dat onze hersenen dat moeten aansturen. Robots werken daarentegen doorgaans met één centraal programma dat alles aanstuurt. Wat als je nu de bewegingen van een robot ook hiërarchisch laat aansturen, met onafhankelijk werkende motorneuronen zoals in onze ruggengraat? Dit onderzoek staat wel nog in zijn kinderschoenen, maar het is een veelbelovende aanpak.”

Binnen enkele jaren zouden we ons domoticasysteem volgens Francis wyffels niet meer via een aanraakscherm aan de muur of via onze tablet aansturen, maar we zouden ermee op een natuurlijke manier communiceren via een soort kunstmatige huiscoach.

“Zo’n sociale robot waarmee je spreekt kan de aversie van veel mensen voor technische systemen overwinnen. Veel mensen zijn bang voor een domoticasysteem omdat ze in de war raken door al die knopjes en instellingen. Dat is allemaal veel te abstract voor hen. We hebben alle bouwblokken om een sociale interactie met ons domoticasysteem te ontwikkelen: goede spraakherkenning, beeldverwerking, kennis over human-robot interaction enzovoort. De ontwikkelingen zullen hier dus niet zo heel lang op zich laten wachten.”

De toekomst

De vooruitgang in machinelearning zal niet alleen in ons dagelijks leven gevolgen hebben, maar ook breder in onze maatschappij. Vaak hoor je het doemscenario dat we allemaal onze banen gaan verliezen aan computers. Artsen, journalisten, juristen, ... volgens de doemdenkers is hun baan binnen afzienbare tijd bijna volledig te automatiseren. Onderzoeksbureau Forrester voorspelt dat in 2021 al zes procent van de banen in de VS door robots zijn overgenomen.

Toch is het toekomstbeeld niet zo negatief voor onze baanvooruitzichten als vaak wordt voorgesteld. In zijn rapport ‘Preparing for the Future of Artificial Intelligence’ van eind 2016 schetste de Obama-administratie in één van zijn laatste publicaties dat we onze banen kunnen behouden als we mens en machine laten samenwerken om elkaars zwakheden te compenseren.

Zo vermeldt het rapport een studie waarbij afbeeldingen van cellen van lymfeknopen door een computer of door een dokter beoordeeld werden om te bepalen of het om kanker ging. De computer maakte 7,5 procent fouten, de menselijke patholoog 3,5 procent fouten. Maar als de patholoog werd bijgestaan door een computer, werd het foutpercentage van de gecombineerde aanpak gereduceerd tot 0,5 procent.

De grootste uitdaging in het domein is volgens Francis wyffels dat we te weinig mensen hebben die onderzoek doen naar machinelearning. Dat is volgens hem ook een gevolg van het gebrek aan interesse in wetenschappen en technologie bij de jeugd, in het bijzonder de informaticawetenschappen. Het sterotypische beeld van de asociale computernerd is nog altijd niet uitgeroeid.

“Hier ligt een grote taak voor de overheden en scholen: zij moeten onze jeugd voldoende laten kennismaken met informaticawetenschappen en hen leren om met de snelle veranderingen in de toekomst om te gaan. Er zijn gelukkig heel wat scholen die al op eigen houtje initiatieven invoeren om hun leerlingen warm te maken voor informaticawetenschappen.” Om leerkrachten daarbij te helpen, richtte Francis wyffels de vzw Dwengo op en heeft hij didactisch materiaal op de website program-uurtje verzameld.

Of je nu een systeemcamera of een digitale spiegelreflexcamera hebt, met alleen een camera kom je niet ver. Naast een statief, goede objectieven en supersnelle geheugenkaartjes zijn er talloze andere accessoires die zinvol kunnen zijn.

7x Handig voor onderweg

Canon EW-73C Zonnekap

Een zonnekap helpt bij het verminderen van lensflare en verhoogt het contrast in je foto’s, vooral bij opnames in fel zonlicht. De Canon EW-73C biedt extra bescherming voor de lens, en is een essentieel accessoire voor elke serieuze fotograaf. Zonnekappen zijn er in alle vormen en maten en je moet goed kijken voor welk objectief je een zonnekap nodig hebt. Deze zonnekap is speciaal gemaakt voor de Canon EF-S 10-18mm IS STM.

Hama UV-filter

Een uv-filter is noodzakelijk als je vaak foto’s maakt in de buitenlucht. Uv-filters verminderen namelijk de invloed van ultraviolette straling, waardoor een blauw gloed in je foto’s wordt verminderd. Daarnaast bieden ze een extra laag bescherming voor je lens tegen stof, krassen en stoten. Een simpel filter zoals deze van Hama is goed genoeg voor elke hobby- en semiprofessionele fotograaf. Let wel even op de diameter van het filterschroefdraad van je objectief.

Godox Speedlite V1

De Godox Speedlite V1-flitser is uitgerust met een ronde kop voor een natuurlijke lichtverspreiding en biedt een breed scala aan mogelijkheden. Op de achterzijde heeft de flitser een gemakkelijk afleesbaar display. De flitskop van de Speedlite is 330 graden horizontaal en 120 graden verticaal draaibaar. Met de oplaadbare lithium-ion batterij van 2600 mAh kun je tot wel 480 keer flitsen op vol vermogen met een recycletijd van anderhalve seconde. Voor elk type camera – of het nu Canon, Sony of Nikon is – heeft Godox een passende externe flitser.

Tenba Axis V2 32L

De Tenba Axis V2 32L is een robuuste en veelzijdige rugzak die speciaal is ontworpen voor fotografen en videografen. Je kunt er van alles in kwijt; de tas heeft ruimte voor telelenzen, een laptop en je kunt zelfs een statief aan de buitenkant bevestigen. Een regenhoes hoort bij de standaarduitrusting en de rugzak heeft MOLLE-compatibele lussen voor de bevestiging van accessoires. Een verborgen vak voor een tile-tracker is eveneens aanwezig, waardoor je je spullen altijd kunt terugvinden.

Rode VideoMicro II

De Rode VideoMicro II is een compacte en veelzijdige microfoon die ideaal is voor vloggers die op zoek zijn naar een betere audiokwaliteit. De microfoon wordt geleverd met een zogeheten isolation mount en een windkap voor buitenopnames. De microfoon heeft geen batterijen nodig en je sluit hem gemakkelijk aan op je camera. Of je nu binnen of buiten opneemt, de VideoMicro II levert heldere en natuurgetrouwe geluidsopnames voor al je projecten.

SanDisk Extreme Pro 64GB SDXC UHS-II V90

Als je 4K-video’s wilt maken, dan kies je het beste voor een UHS-II SD-kaart met een V90-logo. De hoge lees- en schrijfsnelheden zorgen voor snelle bestandsoverdrachten en soepele videobeelden. Of je nu een professional of een enthousiaste amateur bent, de SanDisk Extreme Pro SD-kaarten zijn betrouwbaar en duurzaam en daarmee ideaal voor intensieve toepassingen. De SD-kaart is ook verkrijgbaar in varianten met meer of minder gigabytes.

Think Tank Emergency Rain Cover

Maak je vaak video’s in de buitenlucht? Dan is een regenkap voor je camera een handig toebehoren. Deze lichtgewicht compacte hoes beschermt je apparatuur tegen regen en stof, zonder je toegang tot de knoppen op je camera te belemmeren. Dankzij het doorzichtige venster behoud je zicht op je camera-instellingen, zodat je geen moment mist. De Think Tank Emergency Cover is er in verschillende maten en is ideaal voor als je vaak natuurfoto’s in onvoorspelbare weersomstandigheden maakt.

4x Statieven

Victiv P50

Dit goedkope statief van Victiv kan tot wel 172 centimeter uitgeklapt worden via een aantal slimme klemmetjes onderaan het statief. Naast twee 1/4inch-snelwisselplaten waar je allerlei camera’s mee op het statief kunt zetten, krijg je er ook een universele smartphonehouder bij. Het statief weegt zo’n 750 gram en is ingeklapt maar 41 centimeter lang.

Vanguard VEO 3 303CB

De Vanguard VEO 3 303CB is een full-size koolstofvezelstatief dat tot wel 25 kilo kan dragen. Ingeklapt is het statief 75 centimeter en uitgeklapt kan hij tot maximaal 183 centimeter worden uitgeschoven. Vanguard levert een aantal handige accessoires voor landschaps- en macrofotografen en het statief kan je camera in vrijwel elke positie manoeuvreren. Een ideale keuze voor iedereen die een robuuste en veelzijdige oplossing nodig heeft.

Joby GorillaPod 1K

Een GorillaPod is een tripod waarvan je de benen alle kanten op kunt bewegen. De flexibele poten maken het mogelijk om de GorillaPod op vrijwel elke ondergrond te plaatsen. Aan de bovenkant zit een standaard 1/4inch-schroefbevestiging. Joby heeft verschillende GorillaPods in het assortiment, dit model kan 1 kilo dragen. Een versie die 5 kilo kan dragen, kost zo’n 100 euro.

Insta360 Extended Selfie Stick

Met een Insta360-camera maak je fantastische 360-graden video’s en neem je coole foto’s. Als je op zoek bent naar een extreem lange selfiestick voor het apparaat, zoek dan niet verder. Met deze extended stick heb je vier lengtes in één behuizing: 36, 120, 240 centimeter en 3 meter. De selfiestick weegt maar 365 gram en is voorzien van een comfortabele rubberen grip. De stick verdwijnt automatisch uit de opnames overigens, dit zorgt voor naadloze beelden.

3x Gimbals en Stabilisators

Edelkrone HeadONE v2

De Edelkrone HeadONE v2 is een veelzijdig en compact motion control-systeem dat perfect is voor het maken van dynamische video’s en timelapses. Als je een iPhone hebt, dan kun je zelfs face tracking gebruiken door je iPhone op je camera te bevestigen. Het is ook mogelijk om twee HeadONEs met elkaar te combineren om diagonale bewegingen te maken. Edelkrone heeft nog een heleboel andere professionele accessoires voor je camera.

DJI Osmo Mobile 6

Deze gimbal stabilizer is perfect voor je smartphone. Met de Osmo Mobile 6 kun je vloeiende, professionele videobeelden maken, zelfs tijdens het lopen of rennen. De gimbal beschikt over intuïtieve bedieningselementen en een ActiveTrack-functie waarmee je eenvoudig je onderwerp kunt volgen. Het opvouwbare ontwerp maakt het gemakkelijk om de Osmo Mobile 6 overal mee naartoe te nemen, perfect voor mobiele content creators en vloggers!

Zhiyun Crane 3S

Deze professionele stabilisator van Zhiyun kan je beeld in drie assen stabiliseren. Met zijn krachtige motoren kan de Crane 3S zware cameraopstellingen aan, waardoor hij ideaal is voor gebruik in professionele filmproducties. Zelfs als het flink waait, blijft de Crane 3S perfect beeld opnemen. De modulaire ontwerpopties bieden flexibiliteit en uitbreidingsmogelijkheden, waardoor je de stabilisator aan kunt passen aan jouw behoefte.

4x Objectieven

Canon RF-S 18-150mm F/3.5-6.3 IS STM

Deze groothoek- en telezoomlens van Canon heeft een zoombereik van 8,3x. Dit zorgt ervoor dat het objectief breed inzetbaar is en ideaal is om mee te nemen op vakantie als je niet al te veel objectieven met je mee wilt zeulen. Met de ingebouwde beeldstabilisatie krijg je scherpe foto’s, zelfs bij langere sluitertijden. De compacte en lichte constructie is een uitstekende keuze voor zowel beginners als gevorderden!

Nikon Nikkor Z 40mm f/2

De Nikkor Z 40mm is een zeer goed geprijsde prime-lens. De lens past op alle fullframe-camera’s die een Nikon Z-vatting hebben. Met een helder maximaal diafragma van f/2.0 biedt deze lens uitstekende prestaties bij weinig licht en genereert het een prachtige bokeh. Dankzij de natuurlijke beeldhoek is de lens perfect voor portretten, interviews of instructievideo’s. Omdat het objectief zeer compact is en een geluidloze autofocus heeft, kun je onopvallend filmen of fotograferen.

NEEWER LS-29 HD

Wil je ook grappige foto’s maken met een fisheye-lens met je smartphone? Deze lens biedt een unieke kijkhoek van 220 graden, ideaal om op een creatieve en artistieke manier bijvoorbeeld landschappen te fotograferen. De LS-29 biedt een betaalbare manier om je smartphonefotografie te verbeteren en biedt eindeloze mogelijkheden voor het vastleggen van unieke perspectieven. De lens past op allerlei type smartphones als je maar een smartphone-case van Neewer gebruikt. Je moet de lens namelijk op een plaatje in de case schroeven.

Sigma 16mm F/1.4 DC DN Contemporary MFT

Met een groothoeklens maak je prachtige natuurfoto’s of stadspanorama’s. Dit objectief van Sigma is speciaal gemaakt voor MFT- (Micro Four Thirds) camera’s, zoals de populaire Panasonic Lumix G7. De lenssamenstelling bestaat uit zestien elementen in dertien groepen, waaronder drie FLD-, twee SLD- en twee asferische glaselementen. De hoogwaardige constructie zorgt voor scherpe en gedetailleerde beelden, terwijl de compacte vormgeving het een geweldige keuze maakt als je veel onderweg bent.

4x Thuisstudio

Canon RC-6

Met een infrarood-afstandsbediening kun je draadloos foto’s nemen, ideaal voor lange sluitertijdopnamen of groepsfoto’s. De compacte en lichtgewicht RC-6 is speciaal gemaakt voor de EOS-serie van Canon en is compatibel met veel verschillende modellen. Kijk op de site van Canon welke modellen allemaal worden ondersteund. Met een bereik van vijf meter biedt de RC-6 betrouwbare prestaties voor je fotografiebehoeften.

Bresser Super Quick Octagon Softbox

Als je veel aan studiofotografie doet, dan is een softbox een must. De Octagon van Bresser is compatibel met alle studioflitsers met een Bowens-houder. De softbox is in en uit te klappen in tien seconden, waardoor het een geweldige keuze is als je regelmatig op locatie werkt. De achthoekige vorm zorgt voor een zachte, gelijkmatige lichtverdeling, ideaal voor portretten en productfotografie. Door zijn duurzame constructie kun je lang van de Super Quick Octagon Softbox genieten.

Easypix MyStudio

Deze set is perfect voor vloggers en influencers. Deze zogenoemde vlogkit voor creators bestaat uit een green screen, een tripod, studiolichten, een videolicht, een smartphonehouder en een aantal klemmen en adapters. De Easypix MyStudio biedt alles wat je nodig hebt om professioneel ogende video’s en foto’s te maken vanuit het comfort van je eigen thuisstudio. Het is een ideale startset voor iedereen die zijn online content naar een hoger niveau wil tillen, zonder grote investeringen te doen.

Bresser Rollup Greenscreen 150x200cm

Handig voor zowel de startende vlogger als de doorgewinterde fotograaf: een green screen. Vervang de groene achtergrond in een beeld naar keuze in je fotobewerkingssoftware. Het roll-up-scherm kun je overal neerzetten, het scherm is gemaakt van polyester en is glans- en kreukelvrij. Hierdoor heb je altijd een egale achtergrond. De breedte van het scherm is 150 centimeter, de hoogte is maximaal 2 meter.

Een smartphonehoesje is meer dan een accessoire. Het beschermt je telefoon tegen schade en maakt het gebruik makkelijker. Door de enorme variatie in modellen, materialen en extra functies kan het lastig zijn om een keuze te maken. In dit artikel lees je waar je op moet letten bij het kiezen van een hoesje en welke mogelijkheden je allemaal hebt.

Lees ook: Waarom dat hoesje om je telefoon toch echt handig is

Het type hoesje dat je kiest, hangt af van hoe je je telefoon gebruikt en tot in hoeverre je je toestel wilt beschermen. Een bumperhoesje is een beschermrand die om de zijkanten van je smartphone zit, terwijl de voor- en achterkant vrij blijven. Dit type hoesje beschermt de randen van je toestel tegen stoten en vallen, maar biedt minder bescherming voor het scherm en de achterkant. Een backcover beschermt alleen de achterkant en zijkanten van je telefoon, maar zorgt er wel voor dat je het slanke ontwerp van je toestel blijft zien. Is dat voor jou minder belangrijk en wil je juist zoveel mogelijk bescherming? Dan is een bookcase of wallet case een goede keuze. Dit type hoesje omsluit je hele telefoon en biedt vaak ruimte voor pasjes of geld. Als je zowel de voor- als achterkant wilt beschermen, kun je ook een flipcase overwegen, die verticaal opent. Een insteekhoesje, ook wel pouch genoemd, is een beschermhoes waarin je je smartphone schuift wanneer je deze niet gebruikt. Een opbergzakje zeg maar. In de dagelijkse praktijk zul je deze niet snel gebruiken, maar als je bijvoorbeeld op vakantie gaat, of je telefoon meeneemt in je tas tussen andere spullen, dan kan het handig zijn. Je weet namelijk zeker dat je telefoon in een puch goed beschermd is tegen vuil en krassen.

Van siliconen tot leer

Het materiaal van een hoesje bepaalt niet alleen de uitstraling, maar ook hoe goed het beschermt. Siliconen en TPU zijn flexibel en schokabsorberend. Daarnaast zijn ze een beetje stroef, waardoor ze minder snel uit je handen of van de bank kunnen glijden. Wel is het zo dat met name siliconen wat sneller stof aantrekken. Wanneer je je telefoon vooral meeneemt in je broekzak of tas, is dit materiaal dus misschien net wat minder praktisch. Hard kunststof is stevig en lichtgewicht, maar kan barsten of scheuren bij een flinke klap of val. Leer, of het nu echt of kunstleer is, straalt luxe uit en biedt goede bescherming. Echt leer wordt mooier na verloop van tijd. Kunstleer niet, maar dit hoef je wel weer minder te onderhouden dan echt leer. Voor maximale stevigheid kun je kiezen voor aluminium of roestvrij staal, hoewel dit je telefoon zwaarder kan maken en minder flexibel is.

©picsmart

Hardcase versus softcase

Telefoonhoesjes zijn grofweg onder te verdelen in twee varianten: hardcover en softcover, elk met hun eigen kenmerken. Hardcover hoesjes staan bekend om hun stevige constructie, die uitstekende bescherming biedt tegen zware schokken en vallen. Ze behouden hun vorm goed, maar zijn vaak duurder, minder flexibel en voelen minder comfortabel aan in je hand.

Softcover hoesjes zijn lichter, flexibeler en vaak goedkoper. Ze liggen prettig in de hand en passen gemakkelijk in een broekzak of tas. Het zachte materiaal biedt goede schokdemping, maar kan sneller beschadigd raken en slijten. Ook kunnen softcovers na verloop van tijd verkleuren.

Speciale hoesjes voor specifieke situaties

Naast standaardmodellen zijn er ook speciale hoesjes die extra bescherming bieden. Waterdichte hoesjes zijn ideaal als je je telefoon wilt beschermen tegen vocht, stof en zand, bijvoorbeeld tijdens het sporten of op het strand. Veel van deze hoesjes hebben een IP-certificering, zoals IP67 of IP68, wat aangeeft hoe goed ze bestand zijn tegen water en stof. Shockproof hoesjes zijn ontworpen om vallen en stoten op te vangen, met schokabsorberende materialen en verstevigde hoeken. Rugged cases combineren water-, stof- en schokbescherming en zijn geschikt voor extreme omstandigheden, zoals op de bouwplaats of tijdens outdooractiviteiten.

Extra functies

Veel hoesjes hebben handige extra's. Het meest bekend zijn hoesjes met ruimte voor je bank- of creditcards. Er zijn ook modellen waarin je bankbiljetten kwijt kunt. Andere hoesjes hebben bijvoorbeeld geïntegreerde standaards waardoor je je telefoon makkelijk kunt neerzetten; ideaal om filmpjes te kijken of voor online vergaderingen. Ook heel handig zijn hoesjes met een ingebouwde powerbank. Met zo'n battery case weet je zeker dat je een hele dag door kunt met je smartphone. Heb je een iPhone, dan is een MagSafe-compatibel hoesje misschien handig.

©YALCIN SONAT

Waar let je op bij de aankoop?

Bij het kiezen van een hoesje is de pasvorm belangrijk. Zorg dat het hoesje naadloos aansluit op jouw telefoon. Let ook op extra bescherming voor het scherm en de camera, zoals verhoogde randen. Houd rekening met de dikte en het gewicht van het hoesje, vooral als je een slank ontwerp belangrijk vindt. Controleer daarnaast of alle functies van je telefoon, zoals de knoppen en poorten, makkelijk toegankelijk zijn.

Conclusie

Het kiezen van een smartphonehoesje is meer dan een kwestie van smaak. Denk goed na over hoe en waar je je telefoon gebruikt. Zoek je maximale bescherming tegen vallen of juist een bescheiden hoesje zodat het design van je smartphone zo goed mogelijk zichtbaar blijft? Zijn extra's, zoals ruimte voor pasjes, belangrijk voor je? Heb je een voorkeur voor een bepaald materiaal? Het aanbod van smartphonehoesjes is enorm. Door voor jezelf goed te weten wat je precies wilt, maak je het jezelf een stuk gemakkelijker!