Kjennskap til AI og GDPR
Opplæring av AI-modeller
Å trene AI-modeller er viktig for å maksimere suksessen. Det finnes flere metoder for å trene AI-modeller.
Opplæring av AI-modeller
Ved å trene en AI-modell skal den da kunne utføre en bestemt oppgave. Et generelt utgangspunkt er jo mer data det får tilgang til, jo bedre resultater kan det produsere. På den annen side spiller flere faktorer også en rolle i utfallet.
For eksempel kvaliteten på data- og læringssystemene i modellen. Vær oppmerksom på å bruke relevante data til formålet med AI-modellen.
Korrekt merking av data
For at en AI-modell skal fungere effektivt i veiledet læring, spiller riktig merking av dataene en viktig rolle.
Eksempler på ulike treningsmetoder som kan brukes til AI-modeller
Overvåket læring
Dette er en læringsmetode som innebærer å gi AI-modellen merkede data (riktig svar). Gi for eksempel 1000 bilder av biler og lastebiler, slik at AI-modellen kan gjenkjenne forskjellen mellom dem.
Læring uten tilsyn
Dette refererer til en algoritme som må finne mønstre selv, uten å bli trent til forhåndsbestemte svar. Med andre ord brukes umerkede data i opplæringen av AI-modellen.
Styrking av læring
Dette er en form for maskinlæring som involverer en algoritme som lærer å ta optimale beslutninger. Dette gjøres ved å vurdere dokumenter positivt eller negativt på grunnlag av ønsket sluttresultat eller mål.
Semi-overvåket læring
Dette er en kombinasjon av veiledet og uovervåket læring. Vanligvis brukes en mindre mengde merkede data og en større mengde umerkede data til læring og dermed forutsi resultater.
Resultater fra opplæringen av AI-modellen
Resultatet av maskinlæring, inkludert dyp læring og forsterkende læring, blir en AI-modell. Merk at AI-modellen sjelden lagrer treningsdataene. I stedet består den av en representasjon av dataene som modellen har blitt brukt til å trene på. I noen tilfeller er det imidlertid mulig å tilbakekalle treningsdataene.
Hva er forskjellen mellom en statisk AI-modell og en dynamisk AI-modell?
Det kan være nyttig å vite forskjellen mellom en statisk AI-modell og en dynamisk AI-modell, for å vite hvilken som passer best når du utvikler en AI-modell.
Statisk AI-modell
Hvis en AI-modell bruker en statisk modell, er den opplært til å produsere et resultat som ikke vil endre seg. Med andre ord gir det samme resultat gjennom hele livssyklusen. Dette vil gi bedre kontroll over modellen under bruk.
Dynamisk AI-modell
I motsetning til en statisk modell kan en dynamisk AI-modell selv bruke data til å forbedre og utvikle seg selv. En ulempe er at det er mindre kontroll over endringene enn ved bruk av statiske AI-modeller.
Mer informasjon AI
AI-loven i EU
AI har hatt og vil fortsette å ha stor innvirkning på virksomheter. Det er mange fordeler med å bruke AI-modeller, alt fra å skape en god kundeprofil, rekruttering, effektivisering av kommunikasjon og mye mer. Det er imidlertid også risiko forbundet med bruk av AI. EU har opprettet AI-loven for å skape et trygt og etisk bærekraftig miljø for både borgere og innovasjon i AI. AI-loven deler blant annet risikoen inn i fire kategorier, hvorav den ene er knyttet til AI-modeller med uakseptabel risiko og disse er forbudt. GDPR og AI-loven gjelder parallelt.