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
In één middag werden 100 bestuurders en managers in de zorg en overheid bijgepraat door Jim Stolze, Jeroen van den Hoven, M&I/Partners, Rijkswaterstaat, Leids Universitair Medisch Centrum, Pacmed in samenwerking met Amsterdam UMC en de Politie de aanwezigen mee in de AI-toepassingen bij de zorg en overheid.
Lees verderArtificiële 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 verder
