Kendskab til AI og GDPR
Uddannelse af AI-modeller
Det er vigtigt at træne AI-modeller for at opnå de bedst mulige resultater. Der findes flere forskellige metoder til træning af AI-modeller.
Uddannelse af AI-modeller
Ved at træne en AI-model bør den derefter kunne udføre en bestemt opgave. Et generelt udgangspunkt er, at jo flere data den får adgang til, jo bedre resultater kan den producere. Men flere faktorer spiller også en rolle i resultatet.
F.eks. kvaliteten af data- og læringssystemerne i modellen. Husk at bruge relevante data til formålet med AI-modellen.
Korrekt mærkning af data
For at en AI-model kan fungere effektivt i forbindelse med overvåget læring, spiller korrekt mærkning af dataene en vigtig rolle.
Eksempler på forskellige træningsmetoder, der kan anvendes til AI-modeller
Overvåget læring
Dette er en læringsmetode, der indebærer at give AI-modellen mærkede data (det korrekte svar). For eksempel give 1000 billeder af biler og lastbiler, så AI-modellen kan genkende forskellen mellem dem.
Læring uden opsyn
Dette refererer til en algoritme, der skal finde mønstre selv, uden at den er blevet trænet til forudbestemte svar. Med andre ord anvendes umærkede data i træningen af AI-modellen.
Styrkelse af læringen
Dette er en form for maskinindlæring, der involverer en algoritmeindlæring for at træffe optimale beslutninger. Dette gøres ved at evaluere handlinger positivt eller negativt baseret på det ønskede slutresultat eller mål.
Halvovervåget læring
Dette er en kombination af overvåget og uovervåget læring. Normalt bruges en mindre mængde markerede data og en større mængde umærkede data til læring og dermed være i stand til at forudsige resultater.
Resultater vedrørende træning af AI-modellen
Resultatet af maskinlæring, herunder dyb læring og forstærkningslæring, bliver en AI-model. Bemærk, at AI-modellen sjældent gemmer træningsdataene. I stedet består det af en repræsentation af de data, som modellen har brugt til at træne på. I nogle tilfælde er det dog muligt at tilbagekalde træningsdataene.
Hvad er forskellen mellem en statisk AI-model og en dynamisk AI-model?
Det kan være nyttigt at kende forskellen mellem en statisk AI-model og en dynamisk AI-model for at vide, hvilken der passer bedst til udviklingen af en AI-model.
Statisk AI-model
Hvis en AI-model anvender en statisk model, trænes den i at frembringe et resultat, der ikke ændrer sig. Med andre ord, det producerer det samme resultat i hele sin livscyklus. På denne måde kan du få bedre kontrol over modellen under brug.
Dynamisk AI-model
I modsætning til en statisk model kan en dynamisk AI-model bruge data til at forbedre og udvikle sig selv. En ulempe er, at du har mindre kontrol over ændringerne, end når du bruger statiske AI-modeller.
Flere oplysninger om AI
Forordningen om kunstig intelligens i EU
AI har haft og vil fortsat have en stor indvirkning på virksomhederne. Der er mange fordele ved at bruge AI-modeller i alt fra at skabe en god kundeprofil, rekruttering, effektivisering af kommunikation og meget mere. Der er dog også risici forbundet med brugen af kunstig intelligens. EU har oprettet forordningen om kunstig intelligens for at skabe et sikkert og etisk bæredygtigt miljø for både borgere og innovation inden for kunstig intelligens. AI-forordningen opdeler bl.a. risici i fire kategorier, hvoraf den ene vedrører AI-modeller med uacceptable risici, og som er forbudte. GDPR og AI-forordningen finder anvendelse parallelt.