computer
reinforcement learning
- Gegevens
- Gemaakt op dinsdag 21 mei 2024 14:56
- Laatst bijgewerkt op vrijdag 30 augustus 2024 14:22
- Gepubliceerd op dinsdag 21 mei 2024 15:00
- Hits: 11
Het algoritme leert van zijn acties via feedback van zijn omgeving. De feedback wordt verzorgt via (supervised reinforcement learning) en zonder menselijke trainers unsupervised reinforcement learning). Geschat wordt dat wereldwijd 60 miljoen menselijke trainers tegen een zeer laag loon dit werk doen.
Het algoritme dient een bepaald aantal acties correct te verrichten. Er wordt een beloning gegeven voor elke correcte actie en het maximum aantal gewenste correcte acties. Toepassingen reinforcement learning
Copilot, Robots in fabrieken, zelfrijdende auto's, ontwikkeling handelsstrategieën op e beurs, aanbevelingen voor gebruikers van het web, zoals films, muziek en producten, het optimaliseren van energieverbruik in gebouwen en datacenters en het personaliseren van behandelingen en het beheren van chronische ziekten.
Distributiecentra
- Gegevens
- Gemaakt op dinsdag 21 mei 2024 12:17
- Laatst bijgewerkt op dinsdag 21 mei 2024 12:24
- Gepubliceerd op dinsdag 21 mei 2024 12:22
- Hits: 8
Distributiecentra experimenteren met het gebruik van AI, robots en drones bij het verdelen en in- en uitvoer van goederen op de juiste tijd.
Kosten, complexiteit en gebrek aan begrip van het gebruik van AI zijn nog belemmeringen voor verdere investeringen. Verwacht wordt dat de invoering van deze technieken het werk in de distributiecentra en goedkoper en makkelijke gaat maken.
Robots en drones kunnen worden ingezet bij het verdelen en ophalen van de duizenden verschillende goederen naar diverse stellingen en vrachtwagens. Hiervoor is een systeem nodig dat veelgebruikte goederen en goederen van beperkte houdbaarheid dicht bij elkaar plaatst en dichter bij de uitgang en in die volgorde van veel tot minder en kort tot lang houdbaar verder verdeeld over het magazijn.
Dit alles vereist een optimale samenhang tussen het constant verzamelen van gegevens van in- en uitvoer, reistijden van goederen, de logistiek, de mogelijke prestaties van het beschikbare personeel en voorraden in het magazijn AI kan deze samenhang voortdurend berekenen.
Kwaliteit data essentieel voor AI-toepassingen
- Gegevens
- Gemaakt op vrijdag 03 mei 2024 19:31
- Laatst bijgewerkt op dinsdag 21 mei 2024 12:24
- Gepubliceerd op vrijdag 03 mei 2024 19:38
- Hits: 7
Datakwaliteit essentieel voor succes van AI-toepassingen
Accuraatheid en Betrouwbaarheid:
AI-modellen zijn zo goed als de data waarmee ze zijn getraind. Als de trainingsdata onnauwkeurig of bevooroordeeld is, zal het model ook onnauwkeurige of bevooroordeelde resultaten opleveren.
Het is belangrijk om data te valideren en te verifiëren om ervoor te zorgen dat het representatief en betrouwbaar is.
Compleetheid en Volledigheid:
Ontbrekende data kan een probleem zijn. Als een model niet alle relevante informatie heeft, kan het geen nauwkeurige voorspellingen doen.
Het is belangrijk om ontbrekende waarden aan te pakken, bijvoorbeeld door imputatiemethoden te gebruiken. Imputatie is het schatten of invullen van ontbrekende waarden op basis van beschikbare gegevens. Er zijn verschillende technieken voor imputatie, zoals gemiddelde imputatie, meervoudige imputatie en regressie-imputatie.
Consistentie en Uniformiteit:
Inconsistenties in data kunnen leiden tot verwarring en fouten. Bijvoorbeeld, verschillende schrijfwijzen van dezelfde entiteit (bijv. “Verenigde Staten” versus “VS”).
Data moet uniform en consistent zijn om betrouwbare resultaten te garanderen.
Bevooroordeeldheid:
Data kan inherente vooroordelen bevatten, zoals gender- of raciale vooroordelen. Als deze vooroordelen niet worden aangepakt, kunnen ze leiden tot discriminerende AI-modellen.
Het is belangrijk om bias te identificeren en te verminderen tijdens het trainen van AI-modellen.
Data Privacy en Veiligheid:
Het gebruik van persoonlijke gegevens voor AI-modellen vereist zorgvuldige bescherming van privacy en naleving van regelgeving (zoals de AVG in Europa).
Data moet veilig worden opgeslagen en verwerkt om de privacy van individuen te waarborgen.
Data Preprocessing en Reiniging:
Data moet worden voorbewerkt en gereinigd voordat het wordt gebruikt om AI-modellen te trainen. Dit omvat het verwijderen van ruis, het normaliseren van waarden en het oplossen van inconsistenties.
AI heeft beperkte toegang tot data internet
- Gegevens
- Gemaakt op vrijdag 03 mei 2024 23:05
- Laatst bijgewerkt op dinsdag 17 september 2024 15:10
- Gepubliceerd op vrijdag 03 mei 2024 23:11
- Hits: 8
AI-modellen beperkt in hun toegang tot internet data
Er zijn data op het internet die voor iedereen en zeker voor AI modellen, vrij toegankelijk zijn maar lang niet alle data. Veel data zijn beschermd encryptie, toegangsrechten firewalls, de cloud en privacyzijn er enkele belangrijke overwegingen:
Toegangsrechten en beveiliging:
Toegang tot gevoelige data moet strikt worden beheerd. Dit omvat het instellen van toegangsrechten, authenticatie en autorisatie.
AI-modellen moeten alleen toegang hebben tot de specifieke data die nodig is voor hun taken.
Privacy en naleving van regelgeving:
Data die persoonlijke informatie bevat, zoals namen, adressen of financiële gegevens, moet worden beschermd volgens de geldende privacywetgeving (zoals de AVG in Europa).
AI-modellen moeten voldoen aan de regels voor gegevensbescherming.
Data-encryptie en anonimisering:
Data kan worden versleuteld om te voorkomen dat onbevoegden toegang krijgen.
Anonimiseringstechnieken, zoals het verwijderen van persoonlijke identificatiegegevens, kunnen helpen om privacy te waarborgen.
Verantwoord gebruik van data:
AI-modellen moeten worden getraind op een verantwoorde manier. Dit omvat het vermijden van bias en het zorgvuldig omgaan met gevoelige informatie.
Organisaties moeten ethische richtlijnen volgen bij het gebruik van data voor AI.
Het is mogelijk AI-modellen toegang te geven tot beveiligde data. Organisaties die dit doen moeten zorgvuldig afwegen hoe ze dit doen om privacy, beveiliging en naleving van regelgeving te waarborgen.