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.

Bij ID.nl zijn we gek op producten waar je niet de hoofdprijs voor betaalt. Daarom gaan we een paar keer per week op zoek naar zulke deals. Dit keer: steelstofzuigers met een lange accuduur en met een mooie prijs.

Draadloze steelstofzuigers bieden vrijheid omdat je zonder snoer kunt werken. Je bent echter vaak gebonden aan de accuduur. Wij vonden steelstofzuiger die minstens 25 minuten op een volle lading meekunnen. Let wel: dit zijn de fabrieksopgaven, de werkelijke duur kan in de praktijk lager zijn. Wij vonden vijf modellen met een prijs onder de 120 euro.

Princess Silent Storm

Deze Princes Silent Storm gebruikt een lithium-ion-accu en werkt ongeveer 30 minuten in één keer. Dat is voldoende om een appartement of enkele kamers te reinigen voordat je moet opladen. Bij deze steelstofzuiger kun je kiezen uit drie snelheidsstanden; op de hoogste stand levert hij de meeste zuigkracht, maar gaat de accu sneller leeg. Met het uitneembare stofreservoir van 0,6 liter is het legen simpel en er zijn geen stofzakken nodig. De motor en filters zijn cyclonisch, waardoor het stof efficiënt naar de opvangbak geleid wordt.

Handig is de parkeerstand: je kunt de stofzuiger rechtop parkeren zonder dat hij omvalt. Deze set wordt geleverd met een combinatieborstel voor vloer en tapijt, een kierenmondstuk en een apart filter. De steel is afneembaar zodat je ook als kruimelzuiger kunt werken. Volgens de productinformatie ligt het geluidsniveau rond 75 dB en weegt het apparaat iets meer dan drie kilo, dus je kunt het gemakkelijk dragen terwijl je de trap op en af loopt.

Tristar SZ-1980

De Tristar SZ-1980 is een 2-in-1 steelstofzuiger die tevens als kruimelzuiger te gebruiken is. Het product beschrijft een handzame stofzuiger met twee snelheidsstanden en een draadloze gebruikstijd van ongeveer 30 minuten. De lithium-ion-accu is binnen vijf uur opgeladen en levert daarna voldoende energie voor een flinke schoonmaakronde. Je kunt met de knop op het handvat tussen de lage en hoge zuigkracht schakelen, afhankelijk van het type vloer. Het apparaat heeft een groot stofreservoir van 1,5 liter, dat je met één hand leegklikt en schoonmaakt. Een wasbaar HEPA-filter voorkomt dat fijnstof en allergenen weer in de lucht terechtkomen.

De stofzuiger wordt geleverd met een kierenmondstuk en een opzetstuk voor harde vloeren. Tristar plaatst de motor en accu in de steel zodat de handgreep licht blijft, wat prettig is als je boven op kastjes wilt stofzuigen. Volgens externe specificaties werkt het apparaat op 22,2 volt en maakt het ongeveer 75 dB geluid. Er worden geen geheugenstanden of displayfuncties aangeboden; je bedient hem met één schakelaar.

Dreame H12 Pro

De Dreame H12 Pro is een veelzijdige steelstofzuiger die zowel nat als droog vuil aanpakt. De motor levert een hoge zuigkracht van 300 watt en de ingebouwde batterij houdt het tot 35 minuten vol, wat ruim voldoende is voor een grondige schoonmaakronde door huis of appartement. Je bedient het toestel eenvoudig met de handgreep en hebt zicht op alle belangrijke informatie dankzij een LED‑display. De stofzuiger heeft een slimme vuilsensor die de hoeveelheid vuil detecteert en de zuigkracht hierop aanpast. Handig is ook de dubbele watertank: je beschikt over een reservoir met schoon water en een tweede voor het vuile water, waardoor je tijdens het dweilen niet hoeft te stoppen om bij te vullen.

De borstelrol loopt tot aan de rand van de zuigmond, zodat je ook langs plinten en randen goed kunt reinigen. Na gebruik reinigt de borstel zichzelf; je hoeft enkel de zelfreinigingsfunctie te activeren. Met de 0,7 liter opvangbak voor droog vuil is er ruimte genoeg om tussenstops te vermijden. Het apparaat is geschikt voor verschillende vloertypes, zoals tapijt en tegels, en dankzij het rechtopstaande ontwerp kun je de H12 Pro eenvoudig parkeren of opbergen.

Makita CL183D

Makita staat bekend om zijn gereedschap, maar levert ook compacte stofzuigers. De CL183D is een 18-volt snoerloze steelstofzuiger met een eenvoudig ontwerp. Het apparaat heeft geen geïntegreerde accu; je gebruikt Makita-accu’s uit de LXT-serie (niet meegeleverd), waardoor je de werktijd zelf kunt bepalen. Met een 3,0 Ah-accu kun je ongeveer een halfuur stofzuigen bij lichte belasting; zwaardere taken verkorten de tijd. De stofzuiger heeft een zakloos opvangbakje met eenvoudig kliksysteem en een doorzichtige behuizing zodat je kunt zien wanneer deze vol is.

De ergonomische handgreep zorgt voor comfort en de aan/uit-schakelaar is zodanig gepositioneerd dat je niet per ongeluk de power verliest. Omdat het apparaat slechts 53,30 euro kost, kun je met een extra accu altijd doorwerken. Het apparaat weegt weinig en is bedoeld voor snelle klussen zoals kruimels, auto-interieur of trappen. Er worden standaard mondstukken geleverd voor vloer en kieren.

Rowenta  RH6543

Deze lichtgewicht steelstofzuiger van Rowenta heeft een 14,4‑volt lithium‑ion‑accu, die in vijf uur volledig is opgeladen. Met zijn cycloontechnologie scheidt de zuiger lucht en stof efficiënt, waardoor de zuigkracht behouden blijft en het onderhoud eenvoudig blijft doordat je geen zakken hoeft te vervangen. De stofopvangbak heeft een inhoud van 0,65 liter en is met één klik te legen. Het compacte ontwerp van 2,7 kilo maakt de RH6543 geschikt voor snelle schoonmaakrondes, zoals kruimels in de keuken of stof onder meubels. Het LED‑licht op de zuigmond geeft beter zicht op donkere plekken, en dankzij de parkeerstand kun je het apparaat verticaal wegzetten tijdens het stofzuigen.

Er zit een afstofborstel bij om meubels of smalle kieren te reinigen en het filter is uitwasbaar. Er zijn twee vermogensstanden, zodat je de zuigkracht kunt aanpassen aan het type vloer. Het geluidsniveau van 80 dB behoort tot het gemiddelde in deze categorie. Hoewel de maximale looptijd bij lagere zuigkracht wordt gehaald, is deze Rowenta‑stofzuiger een praktisch alternatief voor wie zonder snoer snel wil schoonmaken.

Wie op zoek gaat naar een nieuw mobiel abonnement, komt al snel bekende namen tegen als KPN, Vodafone en Odido. Maar daarnaast kun je ook kiezen voor andere aanbieders op, zoals Simyo, Ben of Youfone. Die lijken misschien op gewone providers, maar dat zijn zogeheten virtuele providers. Wat is precies het verschil, en waar kies je als consument het best voor?

Waar voor je geld: 5 smartphones met eSim voor minder dan 400 euro

De drie netwerken in Nederland

In Nederland zijn er drie bedrijven met een eigen mobiel netwerk: KPN, Vodafone en Odido. Zij bezitten de zendmasten, frequenties en infrastructuur waarmee mobiele communicatie mogelijk is. Deze partijen worden de netwerkproviders genoemd. Hun netwerken dekken vrijwel het hele land en worden continu uitgebreid met nieuwe technologie, zoals 5G.

Wat virtuele providers doen

Virtuele providers, ook wel MVNO's genoemd (Mobile Virtual Network Operators), maken gebruik van het netwerk van een van deze drie aanbieders. Ze hebben dus geen eigen zendmasten, maar kopen netwerkcapaciteit in en bieden die onder hun eigen naam aan. Bekende voorbeelden zijn Simyo (op het netwerk van KPN), Ben (Odido) en hollandsnieuwe (Vodafone).

Ze regelen zelf de klantenservice, abonnementen, facturering en vaak ook extra diensten, maar het dataverkeer en bellen lopen volledig via het netwerk van de hoofdprovider.

Voordelen van virtuele providers

Virtuele providers staan bekend om hun lagere prijzen. Doordat ze geen eigen netwerk hoeven te onderhouden, kunnen ze de kosten laag houden. Ook zijn ze vaak flexibel: je kunt maandelijks opzeggen, zelf je databundel aanpassen of extra opties in- en uitschakelen. Dat spreekt vooral consumenten aan die niet vast willen zitten aan een duur abonnement.

Een ander voordeel is eenvoud. Virtuele providers richten zich vaak op één duidelijk aanbod zonder allerlei combinatiedeals of ingewikkelde voorwaarden. Bovendien profiteer je als klant indirect van de netwerkverbeteringen van de hoofdprovider: als KPN zijn 5G-dekking uitbreidt, geldt dat ook voor Simyo-gebruikers.

Nadelen ten opzichte van netwerkproviders

Er zitten ook verschillen in wat je krijgt. Virtuele providers hebben meestal minder aanvullende diensten, zoals tv-pakketten, internationale bundels of toegang tot exclusieve hotspots. Ze bieden zelden nieuwe smartphones aan in combinatie met een abonnement; vaak gaat het om sim-only.

Daarnaast kan de snelheid of prioriteit op het netwerk iets lager liggen. Hoewel je technisch op hetzelfde netwerk zit, krijgen klanten van de hoofdprovider soms voorrang bij piekdrukte. Dat merk je vooral op drukke plekken of tijdens evenementen.

Tot slot zijn er verschillen in klantenservice. Virtuele aanbieders werken vaak met goedkopere, grotendeels online dienstverlening. Dat houdt de prijs laag, maar betekent ook dat persoonlijke hulp via telefoon of winkel beperkt kan zijn.

Wat past bij jou?

Wie veel reist, de nieuwste telefoon wil combineren met een abonnement of extra diensten zoals tv en internet belangrijk vindt, zit goed bij een van de drie netwerkproviders. Wie vooral een betrouwbare en betaalbare mobiele verbinding zoekt en weinig behoefte heeft aan toeters en bellen, vindt bij een virtuele provider vaak een gunstiger aanbod.

Kort samengevat: de netwerkprovider bouwt en beheert het mobiele netwerk, de virtuele provider gebruikt dat netwerk om voordeligere en flexibelere abonnementen aan te bieden. Beide werken dus samen, maar richten zich op een ander type gebruiker.

©Denys Prykhodov