De Kunstmatige Onvolmaaktheid van Machine Learning

Introductie: Maakt technologie mensen vogelvrij?

Met de voortdurende ontwikkeling van technologie en vooral machine learning (ML) technologie, wordt steeds meer het debat geleid over of technologische ontwikkeling mensen hun baan zal afpakken. Tegenwoordig wordt ML gebruikt voor veel verschillende toepassingen die traditioneel door mensen werden gedaan, zoals bijvoorbeeld het invoeren van grote datasets in een bedrijfsdatabase. Waar technologische ontwikkelingen bedrijven veel tijd en kosten kunnen besparen, is het belangrijk te onthouden dat al deze technologieën in hun kern nog steeds imperfect zijn en kunnen falen.

Wat is Machine Learning?

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren van gegevens en hun eigen beslissingen nemen. Het leert door patronen te herkennen in gegevens die automatisch worden verzameld of gezien. Uiteindelijk gebruikt ML deze patronen om een reeks voorspellingen te maken. Dit is wat ML uniek maakt – het verzamelt gegevens op basis van patronen in plaats van eenvoudig alleen de gegevens ontvangen te verwerken.

De Duistere Kant van Machine Learning

Hoewel ML veel voordelen biedt, heeft het ook een duister randje. Als gevolg van de aard van ML, is het minder betrouwbaar en robuust dan andere technologieën, inclusief AI en deep learning. Hoewel de technologie mensen het leven veel eenvoudiger kan maken, is het belangrijk om te onthouden dat het niet altijd perfect is en kan falen.

De Onaanvaardbare Kosten van Machine Learning-Fouten

Omdat ML-technologieën onvolmaakt en zelfs foutgevoelig zijn, zijn ML-fouten erg duur. Dit geldt voor alle sectoren, maar vooral voor bedrijven die ML gebruiken voor hun bedrijfsvoering. Naast de financiële kosten, kunnen ML-fouten ook leiden tot verlies van vertrouwen in een bedrijf of product, restitutieclaims van klanten en zelfs ernstige levensbedreigende situaties.

Hoe Kunnen We ML Fouten Vermijden?

Er zijn verschillende manieren om ML-fouten te vermijden, waaronder:

1. Gedetailleerd Design

Er moet veel zorg worden besteed aan het ontwerpen van de ML-algoritmes en het proces waarmee de gegevens worden verzameld. Als ontwerpers geen aandacht besteden aan het ontwerpproces, kan dit ertoe leiden dat de algoritmes een lage prestatie hebben, wat kan leiden tot verkeerd gedrag.

2. Actuele Data

Het is ook belangrijk om alleen actuele gegevens te gebruiken. Als de gegevens die worden gebruikt verouderd zijn, kan dit leiden tot verouderde of verkeerde voorspellingen.

3. Controleren en Monitoren

Het is belangrijk dat het ML-proces periodiek wordt gecontroleerd en gemonitord. Door het systeem te monitoren, kunnen ontwikkelaars alle veranderingen die optreden snel detecteren en op deze manier beter de ML-prestaties evalueren.

4. Opleiding van Bedrijfskrachten

De krachten achter ML-bedrijven, zoals ontwikkelaars, moeten goed worden opgeleid om ervoor te zorgen dat ze de technologie goed begrijpen en ervoor kunnen zorgen dat ze fouten kunnen identificeren en corrigeren.

Conclusie

Hoewel kunstmatige intelligentie veel bedrijven helpt hun bedrijfsprocessen te automatiseren en productiviteit te vergroten, kan het falen als het fout wordt toegepast. Om dit te voorkomen moeten bedrijven een gedetailleerd ontwerpproces, actuele gegevens, monitoring en een goed opgeleid personeel hebben. Alleen op deze manier kunnen bedrijven ervoor zorgen dat wanneer ze ML gebruiken, dit zo foutloos mogelijk plaatsvindt.