Dit artikel gaat in op Lifecycle Management van AI-modellen, op de betrokken stakeholders, de activiteiten en uitdagingen die daarbij komen kijken en gaat dieper in op configuratiebeheer van AI-modellen, monitoring, responsible AI en governance.
Lifecycle Management van AI-modellen
Lifecycle Management & AI
Stakeholders AI
De AI lifecycle.
Uitdagingen bij AI Lifecycle Management
AI Lifecycle Management in de zorg
Eisen bij zelf ontwikkelen van een AI-oplossing
AI impact assessment
Configuratiebeheer van AI-modellen
Configuratie managementgegevens
Configuratie managementtooling: DSML-platformen
Monitoring and feedback
Modeldrift
Identificeren van modeldrift
Best practices voor monitoren van modellen
Responsible AI en kwaliteitseisen
Responsible AI
Kwaliteitseisen
Governance en verantwoordelijkheden
Governance stappen
Artificiële Intelligentie gaat de komende jaren zorgen voor belangrijke veranderingen binnen de zorg, overheid en het bedrijfsleven. De zorg verbeteren met machine learning werkt. Het aantal heropnames op de IC in het Amsterdam UMC daalde met 14 procent.
Lees verderHet tijdperk van AI in organisaties is duidelijk al aangebroken. Er wordt op veel plaatsen volop geëxperimenteerd en AI wordt steeds vaker ook in de praktijk ingezet. Toch zullen organisaties en bedrijven nog een uitdagende weg, zo niet een marathon, moeten afleggen om AI in volle glorie tot wasdom te laten komen. Alleen als je op pad gaat, zul je ervaren of je je doel bereikt.
Lees verder
