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.

De reguliere Rockster Cross 2 van Teufel kwam afgelopen zomer op de markt. Onlangs bracht de Duitse audiospecialist in samenwerking met Fender een speciale uitvoering uit. Het fraaie 'gitaarversterkerdesign' komt grotendeels uit de koker van het bekende instrumentenmerk. Wat heeft deze bluetooth-speaker nog meer te bieden?

Wie weleens een gitaarversterker van Fender heeft gezien, weet meteen waar de vormgeving van de Fender x Teufel Rockster Cross 2 op is gebaseerd. Zo bevat het zilverkleurige speakergaas linksboven het sierlijke logo van de Amerikaanse producent. Dat is precies hoe Fender veel van zijn gitaarversterkers vormgeeft.

©Maikel Dijkhuizen

Zwaar, maar toch mobiel

Met een gewicht van 2,4 kilo is deze bluetooth-speaker bepaald geen lichtgewicht. Toch neem je de Rockster Cross 2 vrij eenvoudig mee. De achterzijde bevat namelijk twee handgrepen, waardoor je voldoende grip hebt. Een andere optie is om door middel van twee karabijnhaken de bijgesloten verstelbare draagriem te bevestigen. Het uiterlijk van deze riem lijkt trouwens sprekend op een gitaarband van Fender. Handig, want je draagt dit apparaat dus met je schouder.

De behuizing is zeer sterk en kan dus absoluut een stootje hebben. Het product voldoet aan de IPx5-norm, zodat het wel een spatje regen kan verdragen. Staat de Rockster Cross 2 eenmaal op zijn plek, dan zal de speaker niet zo gauw verschuiven. Het apparaat rust namelijk op vier lange antislipvoetjes. Een interessante optie is dat je de luidspreker ietwat achterover kunt laten hellen. Zet de behuizing dan schuin neer.

©Maikel Dijkhuizen

Aansluitingen

Dankzij de aanwezige bluetooth5.3-adapter verbind je vlot een smartphone of tablet. Het is bovendien mogelijk om gelijktijdig twee mobiele toestellen te koppelen. Voor oplaaddoeleinden zit er aan de achterkant een usb-c-poort met powerbankfunctie. Kortom, je laadt onderweg zo nodig jouw smartphone of smartwatch op. Achter hetzelfde klepje vind je trouwens ook een 3,5mm-geluidsingang. Hierop kun je eventueel een bekabelde audiobron aansluiten. Verder is er een behoorlijke accu ingebouwd. Teufel belooft namelijk een luistertijd van 38 uur bij een gemiddeld volumeniveau van 70 decibel. In de beschikbare ecomodus is dat zelfs naar verluidt 46(!) uur, maar dat gaat dan wel ten koste van de audiokwaliteit.

©Maikel Dijkhuizen

Stevige beats

Voor een adviesprijs van maar liefst 299,99 euro mag je natuurlijk een goede audiokwaliteit verwachten. Gelukkig is dat ook het geval, want deze bluetooth-speaker levert een natuurgetrouw geluid. Twee tweeters en een behoorlijke woofer zijn verantwoordelijk voor de audioweergave. Vanwege deze verschillende actieve drivers is er een duidelijke scheiding tussen de hoge en lage tonen te horen. De muziek klinkt hierdoor erg levendig. Gebruik de Rockster Cross 2 ook gerust om een feestje te bouwen. Hij kan namelijk zeer luid spelen, waarbij de bas zich duidelijk laat gelden.

De bovenzijde telt enkele fysieke knoppen. Daarmee koppel je een nieuwe bluetooth-bron, wijzig je het volume en pauzeer je de muziek. Daarnaast kun je tussen drie geluidsmodi switchen en een tweede Rockster Cross 2 draadloos koppelen. Met laatstgenoemde opstelling luister je naar echt stereogeluid. Je gebruikt jouw smartphone optioneel als veredelde afstandsbediening. Installeer hiervoor de Teufel Go-app, waarna je diverse geluidsinstellingen naar eigen wens aanpast.

©Maikel Dijkhuizen

Fender x Teufel Rockster Cross 2 kopen?

Zoek je een goed klinkende bluetooth-speaker met een origineel design? Wanneer het stevige prijskaartje van zo'n driehonderd euro geen bezwaar is, schaf je met de Fender x Teufel Rockster Cross 2 een prima exemplaar aan. Andere pluspunten zijn de comfortabele draagriem, powerbankfunctie en stevige constructie.

Wie overstapt naar een andere computer denkt meestal meteen aan het overzetten van programma's en bestanden zoals documenten en foto's. De vele persoonlijke instellingen en voorkeuren die zorgvuldig zijn opgebouwd, raken helaas vaak verloren. Hoe zorg je ervoor dat je je ook op het andere systeem meteen weer helemaal thuis voelt?

Synchronisatie via Windows-account

Windows biedt veel instellingen die je werkomgeving persoonlijker maken, zoals visuele thema's, spellingsvoorkeuren en meer. Sommige vereisen handmatig werk of externe tools, maar een aantal laat zich automatisch synchroniseren via je Microsoft-account. Laten we hiermee beginnen. Zorg dat je met zo'n account bent aangemeld bij Windows. Dit regel je via Instellingen / Accounts / Uw info. Klik daar op In plaats daarvan aanmelden met een Microsoft-account en volg de instructies.

Open daarna Accounts / Windows-back-up en druk op Beheren. Bevestig met Ja, synchroniseren / Gereed. Herstart de module Instellingen en open opnieuw Windows back-up. Schakel Mijn apps onthouden in als je op een andere pc met hetzelfde account dezelfde apps uit de Microsoft Store wilt gebruiken. Open Mijnvoorkeuren onthouden om aan te geven of je ook de onderdelen Accounts, WiFi-netwerken en wachtwoorden, Taalvoorkeuren en woordenlijst en diverse instellingen wilt synchroniseren.

Handmatige sync Windows

Zo'n accountsynchronisatie is handig, maar niet alle personalisatie-instellingen worden meegenomen. Dat geldt bijvoorbeeld voor geluidsschema's of muisaanwijzers. Of misschien meld je je liever helemaal niet aan met een Microsoft-account, of vertrouw je deze cloudsynchronisatie niet, ook al is er sprake van dataversleuteling. Dan kun je de migratie ook handmatig doen.

We beginnen met het overzetten van een Windows-thema, aangezien dat meerdere onderdelen omvat, zoals lokaal opgeslagen achtergronden, accent- en vensterkleuren, een geluidsschema en de muiscursorstijl. Ga naar Instellingen / Persoonlijke instellingen / Thema's. Dubbelklik op de miniatuur van het gewenste thema, of klik op Bladeren door thema's om er een nieuw te kiezen in de Microsoft Store. Bovenaan kun je het thema aanpassen via de opties Achtergrond, Kleur, Geluiden en Muiscursor. Gebruik telkens het pijltje linksboven om terug te keren. Sla daarna je aangepaste thema op met Opslaan en geef het een naam. Klik vervolgens met rechts op de miniatuur van dit geselecteerde thema en kies Thema voor delen opslaan. Bewaar het als .deskthemepack-bestand (dat eigenlijk een zip-bestand is) op een extern of gedeeld medium. Dubbelklik je op dit bestand in Verkenner van je andere systeem, dan wordt het automatisch uitgepakt en als Windows-thema geïnstalleerd.

Lettertypes en screensavers

Misschien heb je ook zelf een of meer extra lettertypes en screensavers geïnstalleerd, en wil je deze overzetten. Dit kan handmatig als volgt. Voor lettertypes typ je %windir%\fonts in de adresbalk van Verkenner. Selecteer met ingedrukte Ctrl-toets alle gewenste lettertypebestanden, klik er met rechts op en kies Kopiëren naar. Sla deze bestanden op een extern of gedeeld medium op. Op de andere pc selecteer je de bestanden, klik je er met rechts op en kies je Installeren (voor alle gebruikers).

Het overzetten van screensavers verloopt op vergelijkbare wijze. Open de mappen %windir%\System32 en %windir%\SysWOW64, selecteer de gewenste scr-bestanden en kopieer ze naar een geschikt medium. Plak ze op de andere pc in %windir%\System32 en bevestig de kopieeractie als administrator. Je installeert een screensaver door er met rechts op te klikken en Installeren te kiezen, of via Instellingen / Persoonlijke instellingen / Vergrendelingsscherm / Schermbeveiliging.

We hebben een PowerShell-script gemaakt dat dit grotendeels automatiseert. Download het bestand exporteer-extrafonts-ss.ps1 (dit is de downloadlink) op je nieuwe pc, klik er met rechts op en kies Run with PowerShell (als administrator). Je vindt de screensavers en de meeste lettertypes nu op je bureaublad (behalve enkele standaardfonts die je in het script kunt aanpassen bij Fonts uitgezonderd), in submappen van FontScreenSaverBackup.

Profielen

De makkelijkste manier om je Windows-account naar een andere pc over te zetten is via een Microsoft-account (zie paragraaf 1, Synchronisatie via Windows-account). Toch wordt het gebruikersprofiel niet volledig meegenomen. Onder meer lokale bestanden, programmavoorkeuren buiten de Microsoft Store en appdata-mappen, zoals macro's, sjablonen en scripts, blijven achter.

In afwachting van een (vernieuwde) migratietool die Microsoft binnenkort belooft, kun je TransWiz gebruiken. Met de gratis versie kun je één account tegelijk overzetten, maar je kunt dit gewoon herhalen voor andere profielen. Dit werkt ook bij profielen die aan een Microsoft-account zijn gekoppeld. Schakel desnoods tijdelijk over naar een lokaal account. Na de migratie op de andere pc koppel je het profiel opnieuw aan hetzelfde Microsoft-account via Instellingen / Accounts.

Download TransWiz. Installeer het msi-bestand op beide pc's. Start het programma op je oude pc. Kies I want to transfer data to another computer, klik op Volgende en selecteer het gewenste, niet-actieve account (meld je eventueel tijdelijk aan met een ander account). Klik op Volgende en kies een opslaglocatie voor het zip-bestand. Beveilig dit eventueel met een wachtwoord.

Start TransWiz op het andere systeem, kies I have data I want to transfer to this computer en verwijs naar het zip-bestand. Geef eventueel een andere accountnaam op, kies of dit een standaard- of administratoraccount wordt en stel het wachtwoord in. Na afloop zijn de gegevens overgezet en kun je je aanmelden met het nieuwe profiel.

Taalinstellingen

Taal en spelling zijn vaak afgestemd op je voorkeuren, dus waarschijnlijk wil je die ook overzetten. De meeste taalinstellingen binnen Windows worden automatisch gesynchroniseerd via je Microsoft-account, maar desnoods doe je dit handmatig, door dezelfde taalpakketten te installeren. Ga hiervoor naar Instellingen / Tijd en taal / Taal en regio en kies Een taal toevoegen.

De toetsenbordindeling is gekoppeld aan de taal, maar je kunt ook handmatig extra indelingen toevoegen. Klik op de drie puntjes naast je voorkeurstaal en kies Taalopties. Scrol naar Geïnstalleerde toetsenborden en klik op Een toetsenbord toevoegen om de gewenste indeling te kiezen. Met Windows-toets+Spatiebalk schakel je vervolgens snel tussen indelingen. Je kunt trouwens ook per app-venster een andere invoermethode instellen via Instellingen / Tijd en taal / Typen / Geavanceerde toetsenbordinstellingen, met de optie Laat me een andere invoermethode instellen voor elk app-venster.

Wanneer je in apps met spellingcontrole, zoals Kladblok, met rechts klikt op een rood onderstreept woord en kiest voor Aan woordenboek toevoegen of Spelling / Aanwoordenlijst toevoegen, dan wordt het woord in Windows toegevoegd aan een gebruikerswoordenboek. Dit vind je in de map %appdata%\Microsoft\Spelling, wellicht in de submap \neutral of in een taal-submap zoals \nl-NL, in het bestand default.dic of custom.dic. Je kunt dit bestand bekijken met een teksteditor en kopiëren naar dezelfde map op je andere toestel om deze woordenlijst(en) over te zetten.

Applicaties

Geïnstalleerde applicaties zomaar overzetten lukt meestal niet, dus zit er weinig anders op dan ze opnieuw te installeren. Voor volledig portable apps volstaat het vaak om de map waarin je ze plaatste te kopiëren.

Er bestaan handige tools waarmee je veel populaire gratis apps met enkele muisklikken op je nieuwe pc installeert. Bijvoorbeeld Ninite en een pakketbeheerder zoals UniGetUI (klik op deze GitHub-pagina in de rechterkolom onder Releases op Latest).

In UniGetUI kies je Pakkettenbundels en klik je op Pakketten toevoegen aan bundel. Gebruik Pakketten ontdekken om apps op te zoeken. Vink de gewenste pakketten aan en klik op Selectie toevoegen aan bundel. Herhaal dit tot je bundel compleet is. Sla deze op via Bundel opslaan als, open de bundel daarna via Bestaande bundel openen, selecteer alle pakketten en bevestig met Selectie installeren.

App-configuraties

Zo installeer je snel veel apps op je nieuwe pc, maar daarmee neem je je persoonlijke instellingen of configuraties nog niet mee. De gratis app CloneApp was hier prima geschikt voor, maar de ontwikkeling is al enkele jaren stopgezet. Je kunt deze nog steeds downloaden en gebruiken, maar weet dat instellingen van nieuwere apps mogelijk niet volledig meer worden meegenomen. De ontwikkelaar biedt intussen een alternatief aan, Appcopier, maar deze tool is vooralsnog beperkt en minder gebruiksvriendelijk.

Je kunt het eventueel handmatig proberen met een tool als FreeFileSync door de belangrijkste configuratiebestanden naar dezelfde maplocaties op je nieuwe pc te kopiëren. Veel van die bestanden zitten in app-specifieke submappen van mappen zoals %AppData%, %LocalAppData% en %ProgramData%, typisch met extensies zoals ini, cfg, conf, config, json, xml, yaml of yml. Het is het proberen waard, maar overschrijf niet zomaar bestaande bestanden op je nieuwe pc.

Codes en licenties

Als je op je nieuwe pc programma's installeert die ook al op je oude pc stonden, wil je natuurlijk de softwarelicentie overnemen. Hoe je dat doet, hangt af van de toepassingen zelf. Bij software die aan een account is gekoppeld, hoef je meestal alleen met hetzelfde gebruikersaccount op je nieuwe pc aan te melden. Soms moet je de licentie eerst deactiveren op je oude pc via de instellingen of via een webportaal.

Voor software met een klassieke activatiecode noteer je de licentiecode van de oude installatie. Die vind je vaak in je account, op het doosje of in een mail. Bij de installatie op je nieuwe pc voer je deze opnieuw in. Tools zoals Magical Jelly Bean Keyfinder (gratis beperkte versie) en NirSoft Produkey (gratis) kunnen codes van veel geïnstalleerde programma's uitlezen. Omdat deze tools methoden gebruiken die ook door malware gebruikt wordt, is het normaal dat je virusscanner hierbij een melding geeft.

Sommige apps gebruiken een licentiebestand, met een extensie als lic, dat, key of ini, dat je moet exporteren of kopiëren naar dezelfde locatie op je nieuwe pc. Vaak is opnieuw activeren dan ook nodig.

Lees ook: Technische toolkits voor computerproblemen: dit heb je nodig

Browsers

Je gebruikt waarschijnlijk een of meer browsers die gepersonaliseerd zijn met bijvoorbeeld eigen thema's, bladwijzers, geschiedenis, wachtwoorden en instellingen. De eenvoudigste manier om deze over te zetten, is door de ingebouwde synchronisatie te activeren.

We beginnen met Chrome. Log in met je Google-account (dat vind je rechtsboven), open Instellingen, klik op Jij en Google, ga naar Synchronisatie en Google-services en kies Synchronisatie aanzetten. Druk op de knop Instellingen, kies Beheren wat jesynchroniseert en vink de gewenste onderdelen aan via Synchronisatie aanpassen. Op je nieuwe pc meld je je aan met hetzelfde account en activeer je opnieuw de synchronisatie.

Voor Edge werkt dit op vrijwel dezelfde manier met je Microsoft-account, via Instellingen / Profielen / Synchroniseren. Bij Firefox kan het ook, als je een Mozilla-account hebt, via Instellingen / Synchronisatie.

Heb je geen account, dan wordt het iets omslachtiger. Wachtwoorden kun je exporteren en importeren via de ingebouwde wachtwoordmanager. Voor andere onderdelen gebruik je bijvoorbeeld een gratis tool zoals Hekasoft Backup & Restore (ook portable). Sluit je browsers, start de tool en selecteer de gewenste browser. De app ondersteunt circa 45 browsers. Je ziet meteen hoeveel data er geback-upt wordt. Zorg dat Backup is geselecteerd, klik op Start en kies een naam en locatie voor het back-upbestand (dat ook echt de extensie .backup heeft). Op je nieuwe pc installeer je dezelfde browser, sluit je deze en open je opnieuw de app. Kies Restore en verwijs naar het back-upbestand. Alles werkt netjes via lokale bestanden, zonder cloudverbinding.

Synchroniseren Office 365

De kans is groot dat je ook een kantoorpakket gebruikt, en wellicht is dit Microsoft 365 (voorheen Office 365). Persoonlijke instellingen worden dan automatisch gesynchroniseerd tussen systemen, op voorwaarde dat je een geldige licentie hebt en op elk apparaat met hetzelfde Microsoft-account bent aangemeld. Het gaat bijvoorbeeld om je Office-thema, aangepaste woordenlijst, Snelle toegang-werkbalk, Lint-aanpassingen, taalvoorkeuren en (via OneDrive) recente bestanden en persoonlijke sjablonen.

Controleer wel een paar instellingen. Meld je binnen de Office-apps aan met je Microsoft-account (klik desnoods op Aanmelden, rechtsboven). Ga in Windows naar Instellingen /Accounts / Windows-back-up, klik op Beheren bij Uw Microsoft-account synchroniseren met Windows en kies Ja, synchroniseren. Zet vervolgens de optie Mijn voorkeuren onthouden aan en vink bij voorkeur alle opties aan. Gebruik je een werk- of schoolaccount, dan kan je IT-beheerder wel bepaalde synchronisaties beperken (via groepsbeleid).

Handmatig overzetten Office 365

Je kunt ook specifieke Office-onderdelen handmatig overzetten. Voor sjablonen kopieer je bestanden met extensies als dotx, potx en xltx naar dezelfde map op je nieuwe pc. Deze staan normaal gesproken in C:\Users\<gebruikersnaam>\Documenten\Aangepaste Office-sjablonen. Ook eigen woordenboeken kun je meenemen. Het bestand Custom.dic staat in %AppData%\Microsoft\Uproof, default.dic of custom.dic in %AppData%\Microsoft\Spelling, in de submap \neutral of eventueel andere submappen.

Aanpassingen aan het Lint en werkbalken exporteer je via Bestand /Opties / Lint aanpassen. Klik rechtsonder op Importeren en Exporteren en kies Alle aanpassingen exporteren.

Wil je aangepaste stijlen, marges, regelafstand, macro's of eventueel extra opmaakelementen in Word overnemen, dan kopieer je ook het bestand Normal.dotm uit %AppData%\Microsoft\Templates. Extra macro's kun je ook los exporteren in de VBA-editor (Alt+F11), via Bestand / Bestand exporteren en later Bestand importeren.

Bepaalde Office-voorkeuren, zoals standaard bestandslocaties, zitten in het Windows-register. Een back-up maken kan via de Register-editor (druk op Windows-toets+R en voer regedit uit). Bij recente Word-versies zitten deze in de sleutel Computer\HKEY\_CURRENT\_USER\Software\Microsoft\Office\16.0\Word\Options. Klik met rechts op deze sleutel, kies Exporteren en bewaar het reg-bestand. Dubbelklik op dit bestand op je nieuwe systeem en bevestig tweemaal met Ja om de instellingen te importeren. Je maakt liefst eerst een systeemherstelpunt via Een herstelpunt maken in het Windows-startmenu.