Transparantie en verantwoordelijkheid
Veel voorspellende AI-modellen, vooral Deep learning-modellen, werken als "black boxes" met weinig transparantie in de manier waarop beslissingen worden genomen. Dit gebrek aan transparantie kan problematisch zijn bij beslissingen die op het spel staan. Het kan ook een uitdaging zijn om te bepalen wie verantwoordelijk is voor beslissingen die door AI worden genomen, vooral wanneer die beslissingen leiden tot schade of aanzienlijke negatieve gevolgen.
Nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data
De nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van voorspellende AI's zijn onder andere:
Datakwaliteit
Data van slechte kwaliteit kunnen leiden tot onjuiste voorspellingen. Data kunnen onvolledig, verouderd of onnauwkeurig zijn, wat de betrouwbaarheid van voorspellende modellen ondermijnt. Daarom is het zo belangrijk om data op te schonen en vooraf te verwerken om ervoor te zorgen dat ze geschikt zijn voor het trainen van AI-modellen.
Beschikbaarheid data
De toegang tot relevante, hoogwaardige data kan worden beperkt door privacywetgeving, bedrijfseigen beperkingen of een gebrek aan infrastructuur voor dataverzameling. Data worden vaak opgeslagen in silo's binnen organisaties, waardoor het moeilijk is om uitgebreid te aggregeren en te analyseren.
Dynamische data
Voorspellende modellen kunnen in de loop van de tijd minder nauwkeurig worden naarmate de omstandigheden veranderen in een fenomeen dat bekend staat als data-drift. Regelmatige updates en omscholing zijn nodig om de nauwkeurigheid van het model te behouden. Het opnemen van realtime data kan de nauwkeurigheid van de voorspelling verbeteren, maar ook de complexiteit van de dataverwerking en het bijwerken van modellen vergroten.
Opkomende trends in voorspellende AI
Uitlegbare AI (XAI)
Er is een groeiende focus op het transparanter en beter interpreteerbaar maken van AI-modellen. Uitlegbare AI kan het hierboven beschreven black box-probleem oplossen door duidelijke uitleg te geven over hoe AI-modellen hun voorspellingen bereiken, waardoor vertrouwen en verantwoordelijkheid worden opgebouwd.
Naarmate de regelgeving rond het gebruik van AI aanscherpt, zal uit te leggen AI essentieel zijn om naleving te garanderen, met name in gevoelige sectoren zoals financiën en gezondheidszorg.
Edge AI
Edge AI omvat het draaien van AI-modellen op lokale apparaten in plaats van te vertrouwen op cloudservers. Dit vermindert de latency, verbetert de dataprivacy en maakt realtime besluitvorming mogelijk. Autonome voertuigen, IoT-apparaten en smart home-systemen zijn belangrijke gebieden waar edge AI grip krijgt.
Federated Learning
Dankzij federatief leren kunnen AI-modellen worden getraind op meerdere gedecentraliseerde apparaten of servers zonder ruwe data te delen. Dit verbetert de privacy en databeveiliging. Federated learning is vooral nuttig in de gezondheidszorg, waar de privacy van patiëntgegevens van het grootste belang is, en in sectoren die samenwerking tussen verschillende entiteiten vereisen.
Advanced Natural Language Processing (NLP)
NLP-technologieën worden steeds geavanceerder, waardoor beter begrip en generatie van menselijke taal mogelijk wordt. Deze vooruitgang verbetert de nauwkeurigheid van voorspellende modellen in tekst-zware domeinen. Chatbots van de klantenservice, sentimentanalyse en geautomatiseerde contentgeneratie zijn gebieden die profiteren van geavanceerde NLP.
Versterken van leren
Versterkingsleren richt zich op het trainen van AI-modellen om een reeks beslissingen te nemen door gewenst gedrag te belonen. Deze aanpak is nuttig voor dynamische omgevingen waar de omstandigheden voortdurend veranderen. Robotica, gaming en financiële handel zijn belangrijke gebieden die gebruik maken van versterkend leren.
Integratie van AI met Big Data Technologies
De combinatie van AI met big data-technologieën zoals Hadoop en Spark maakt schaalbare analyse van massieve datasets mogelijk, waardoor de kracht en nauwkeurigheid van voorspellende modellen worden verbeterd. Verbeterde integratie maakt realtime dataverwerking mogelijk.
Conclusie
Voorspellende AI ontwikkelt zich snel, waarbij trends zoals uit te leggen AI, edge AI, federated learning, geavanceerde NLP en het versterken van het leren de evolutie ervan stimuleren. Deze ontwikkelingen hebben het potentieel om verschillende industrieën te transformeren door de besluitvorming, efficiëntie en productiviteit te verbeteren.
Op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van voorspellende AI is essentieel voor het behouden van een concurrentievoordeel, het waarborgen van naleving van de regelgeving, het bevorderen van de ontwikkeling van vaardigheden en het effectief beheren van risico's. Door het volledige potentieel van voorspellende AI te benutten, kunnen organisaties niet alleen nieuwe kansen ontsluiten, maar ook duurzame groei bereiken en innovatie stimuleren.
Pure Storage is een dataplatform dat is gebouwd voor de wereld van AI , waarmee bedrijven hun dataopslagbehoeften toekomstbestendig kunnen maken om de complexiteit en omvang van AI-workloads aan te kunnen.
Lees meer over hoe Pure Storage enterprise AI vereenvoudigt.
