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
Het Máxima MC (MMC) zet stevige stappen in de ontwikkeling en verantwoorde inzet van AI door het te benaderen als een strategische en organisatorische leeropgave.
Lees verderAI in de zorg roept vaak beelden op van ingewikkelde technologie en toekomstige vergezichten. Maar de realiteit is: het is er al. Toch zien we in de praktijk dat veel zorgorganisaties nog twijfelen of afwachten. Niet omdat ze niet willen, maar omdat ze denken dat het iets groots moet zijn. Terwijl juist de kleine, slimme toepassingen het verschil maken. Welke kansen laat je liggen als je AI nog niet inzet in de dagelijkse praktijk binnen jouw organisatie?
Lees verder
