Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie (AI)

Wij ontwikkelen geavanceerde cloudoplossingen voor machine learning en kunstmatige intelligentie, waaronder chatbots, intelligente agenten en voorspellende systemen. Met de juiste trainingsgegevens kunnen machine learning-systemen leren van historische gegevens om onzichtbare patronen te voorspellen.

Wat is Kunstmatige Intelligentie?

Kunstmatige intelligentie is een breed veld dat gericht is op het in staat stellen van computers om menselijk gedrag na te volgen. Twee gebieden van AI zijn bijzonder relevant voor bedrijven: Machine Learning en Generative AI.

Wat is machine learning?

Machine learning-oplossingen analyseren historische gegevens om patronen te extraheren die modellen worden genoemd. Deze modellen zijn complexe, automatisch gemaakte programma's die bestaan uit miljoenen of miljarden onderling verbonden regels, elk met een numeriek gewicht. In tegenstelling tot door mensen ontwikkelde programma's vangen machine learning-modellen ingewikkelde gegevenspatronen die mensen niet kunnen detecteren. Deze modellen worden toegepast op nieuwe gegevens om beslissingen te nemen.

Machine Learning wordt meestal geassocieerd met het verwerken van databasegegevens of afbeeldingen, in plaats van deel te nemen aan natuurlijke taalgesprekken die worden aangedreven door Generatieve AI (zie hieronder).

Is machine learning nieuw?

Nee, machine learning bestaat al tientallen jaren. Het is een volwassen technologie met algemeen beschikbare, kant-en-klare tools.

Wanneer Machine Learning Gebruiken?

Een machine learning-systeem is volledig afhankelijk van de gegevens die tijdens de training aan het systeem worden gevoed, zoals bedrijfsdatabases of afbeeldingen. Het is alleen effectief wanneer de trainingsgegevens antwoorden bevatten op de gestelde vragen en het systeem die antwoorden nauwkeurig kan koppelen. Machine learning is voordelig in specifieke domeinen.

Het integreren van machine learning in een organisatie houdt vaak in dat er geëxperimenteerd wordt met datasets en taken om optimale combinaties te identificeren. We raden aan te beginnen met een prototype: kies een taak, bouw het systeem, definieer prestatie-indicatoren en evalueer de mogelijkheden. Verfijn vervolgens het prototype door verschillende datasets, vragen en algoritmen te testen. Vind uw ideale punt, rekening houdend met uw gegevens, zakelijke uitdagingen en middelenbeperkingen. Daarna kan een productieklare machine learning-systeem worden ontworpen en geïmplementeerd.

Is machine learning hetzelfde als kunstmatige intelligentie?

Theoretisch gezien is machine learning een subset van AI. In de praktijk functioneert het echter als een onafhankelijk vakgebied.

Hoe Worden Generatieve AI-Modellen Gemaakt?

Generatieve AI maakt gebruik van machine learning om automatisch grote taalmodellen (LLM's) te creëren door triljoenen woorden te analyseren. Deze modellen worden getraind om één taak uit te voeren: het beste volgende woord te identificeren om een door een gebruiker gemaakte query voort te zetten. Het bouwen van dergelijke modellen vereist tienduizenden krachtige servers die weken of maanden werken, wat miljoenen dollars kost. Eenmaal ontwikkeld, stellen LLM's menselijke gesprekken in staat door tekst op een basisniveau te interpreteren.

Hoe kunnen generatieve AI-modellen de gegevens van mijn bedrijf leren?

Deze modellen zijn getraind op openbare gegevens. Hoewel ze uitgebreide kennis bezitten, ontbreken vaak bedrijfsspecifieke details zoals interne handleidingen of productcatalogusinformatie. Het aanpassen van deze modellen is prohibitively duur, dus worden ze meestal in hun oorspronkelijke staat gebruikt. Bedrijfsspecifieke gegevens kunnen volledig of gedeeltelijk worden opgenomen in de verzoeken die aan de LLM worden gedaan.

Wat zijn AI-chatbots?

AI-chatbots bieden een moderne, kosteneffectieve oplossing om werknemers of klanten te helpen bij het navigeren door beleid, productcatalogi, algemene voorwaarden en meer. Deze chatbots maken gebruik van Kunstmatige Intelligentie en Generatieve AI om natuurlijke taalgesprekken te voeren op basis van de verstrekte documenten.

AI in PrivacyDocs

Traditionele chatbots bestaan al meer dan een decennium en vertrouwen vaak op vooraf gedefinieerde gespreksstromen en sleutelwoordmatching. Het veld is getransformeerd door AI-chatbots die worden aangedreven door grote taalmodellen (LLM's). LLM's gebruiken enorme hoeveelheden tekstgegevens om optimale antwoorden te voorspellen op basis van vragen en gespreksgeschiedenis. Deze AI-chatbots zijn eenvoudig te implementeren en excelleren in het onderhouden van mensachtige gesprekken.

BISOT heeft de PrivacyDocs AVG-Compliance-chatbot ontwikkeld, een openbaar beschikbaar op AI gebaseerd hulpmiddel. Deze virtuele assistent helpt bedrijven om de AVG-compliance te bespreken met een AI die deskundig is in AVG-documentatie. Hij navigeert door documenten, identificeert niet-naleving, doet suggesties voor verbeteringen, genereert beleid en verfijnt compliance-teksten en rapporten.

Vragen zoals "lijst mijn complianceproblemen" worden automatisch beantwoord met indrukwekkende nauwkeurigheid. De cloudoplossing van de chatbot is gebaseerd op Generatieve AI en kan worden aangepast aan andere domeinen door nieuwe documenten en instructies te verstrekken.

AI-agenten

AI-agenten gaan verder dan chatbots door niet alleen met gebruikers te communiceren, maar ook te leren van deze interacties en autonome acties te ondernemen. Deze snel evoluerende technologie probeert veelvoorkomende uitdagingen aan te pakken en nieuwe zakelijke kansen te ontsluiten. Bij BISOT werken we samen met klanten om de mogelijkheden van AI-agenten te verkennen.