Meet the intern – Stefan van den Berg
Blog

Meet the intern – Stefan van den Berg

By Jasper Neef on

Stefan is stagiair bij IMAGEM sinds maart 2018. Gedurende vijf maanden zal hij zich bezighouden met ‘Machine Learning’. Zijn project: het herkennen van dakkapellen – maar dan automatisch via de computer. Hieronder lees je zijn verhaal.

Q: Vertel eens over je opleiding

Ik heb de Bachelor Sociale Geografie & Planologie aan de Universiteit Utrecht afgerond. Binnen deze bachelor heb ik een minor Nationale Geo-Informatie aan de VU Amsterdam gedaan, waarin ik veel in contact kwam met GIS – dit was erg interessant.  Tijdens mijn studie heb ik stage gelopen bij Kieskompas als GIS-stagiair. Kieskompas is de concurrent van stemwijzer, maar werken dan wel wereldwijd. Ze verzamelen politieke data tijdens verkiezingen die vaak een geografische component bevat. Neem als voorbeeld Amerika - is men in het midden van het land conservatiever ten opzichte van bijvoorbeeld de westkust? Dit kan allemaal in kaart worden gebracht met GIS. Momenteel doe ik de Master GIMA (Geographical Information Management & Applications). Ik zit nu in het laatste jaar, waar de stage bij IMAGEM onderdeel van is.

Q: Wat vindt je leuk aan Geografie?

Het leuke aan geografie en vooral aan GIS vind ik het werken met ruimtelijk data en kaarten. Het biedt eindeloos veel mogelijkheden en levert duidelijke resultaten, iets wat ik tijdens mijn bachelor soms miste bij bepaalde vakken.

Q: Je gaat aan de slag met Machine Learning bij IMAGEM. Was je al bekend met deze term?

Machine Learning was nog helemaal nieuw voor me. Na een gesprek te hebben gehad met iemand van IMAGEM, kreeg ik een beter beeld van machine learning en deep learning. Daarnaast wordt dit sinds kort binnen IMAGEM toegepast - heel interessant kan ik je vertellen, daar wilde ik meer van leren.

Q: Wat houdt je onderzoek in?

De opdracht die kwam van IMAGEM en deze heb ik zelf, na overleg, nog aangepast. Ik ga onderzoek doen naar het herkennen van dakkapellen met een Convolutional Neural Network (CNN) deep learning model.

Q: Hoe gaat dat dan in z’n werk?

De eerste stap is het leren van het ‘neural network’ hoe een dakkapel eruit ziet– dit wordt ook wel trainingsdata genoemd. Vervolgens kan het getrainde netwerk worden toegepast op een nieuwe luchtfoto om te testen in hoeverre het netwerk uit zichzelf dakkapellen kan herkennen.

Q: Hoe ben je bij IMAGEM terecht gekomen?

Tijdens Gima Day, wat een evenement van mijn opleiding is, heb ik een leuk gesprek gehad met iemand van IMAGEM – die nu een van mijn huidige collega’s is bij IMAGEM. Hij heeft daar toen een coole presentatie gegeven over 3D-modellen. Ik dacht: “wat een top bedrijf en innovaties - het zou gaaf zijn als ik daar stage kan doen”. Nu, een paar maanden later zit ik hier.

Q: Wat vind je van IMAGEM als bedrijf en kende je het al voordat je hier kwam werken?

Ik vind het een heel tof bedrijf en kende ook al wel wat producten zoals ERDAS IMAGINE. Wat het leuke aan IMAGEM is, is dat het klein is en persoonlijk contact echt voorop staat. Hierdoor leer je de mensen goed kennen en dat creëert een gezonde werksfeer.

Q: Vertel nog wat meer over jezelf, je hobby’s, dingen die je leuk vindt.

Ik hou heel erg van sporten, helaas moest ik stoppen met voetbal door een knieblessure, wel doe ik nu nog aan fitness. Daarnaast kijk ik ook veel voetbal, niet alleen omdat ik het leuk vind. Als bijbaan, houd ik statistieken van voetbalwedstrijden bij. Denk hierbij aan het bijhouden van overtredingen, doelpunten, wie er scoort en vanaf welke positie.

Naast voetbal houd ik erg van reizen. Samen met mijn studiegroep heb ik een reis in Schotland gemaakt. Hier deden we allemaal studie gerelateerde onderzoeken. Na afronden van mijn master zou ik graag nog een verre reis willen maken, hoogstwaarschijnlijk naar Zuid-Amerika. De cultuur, de mensen en al die verschillende landschappen lijken mij ontzettend mooi.