Spring naar content

Industrialiseren van AI

Home » Expertisegebieden » Industrialiseren van AI

Het succesvol operationaliseren van data of een Data Science-afdeling blijkt in de praktijk nog niet zo makkelijk. Hoewel er veel wordt geëxperimenteerd en wellicht kleine successen worden geboekt, ervaren veel organisaties moeilijkheden bij het op uniforme wijze naar productie brengen, monitoren en (her)trainen van modellen

Future Facts Conclusion helpt organisaties bij het implementeren van een uniforme way-of-working, maakt de benodigde competenties binnen teams inzichtelijk en zorgt voor een gedegen kennisoverdracht door training en opleiding. Zo kan jouw organisatie optimaal profiteren van de inzichten en waardecreatie van schaalbare modellen in productie.


Ops in de praktijk: MLOps, AIOps en LLMOps

De adoptie van (nieuwe) technologieën vraagt om goed ingerichte operations. Of het nu gaat om processen rondom Machine Learning (ML-)modellen, toepassingen op het gebied van Artificial Intelligence (AI) zoals Computer Vision of – de nieuwste sensatie – het toepassen en onderhouden van Large Language Models (LLM). We bieden expertise en ondersteuning om gestroomlijnde processen en een uniforme manier van werken te implementeren voor een efficiënte integratie van nieuwe technologieën in productie.

Download de Ops in de praktijk: MLOps, AIOps en LLMOps Factsheet

Generative AI: Large Language Models

Generative AI is sterk in opkomst sinds de introductie van ChatGPT en Dall-E. Het biedt vele toepassingen op gebieden zoals tekst, kunst, design, gaming, muziek en film. Het stelt je als organisatie in staat om nieuwe en unieke inhoud te genereren en bestaande gegevens aan te vullen of te verbeteren. Met behulp van een Large Language Model ondersteunen we je bij het creëren van een interne kennisbank, waardoor jarenlang opgebouwde kennis in de vorm van dossiers of documenten eenvoudig en snel kan worden geraadpleegd. Dit bespaart niet alleen heel veel tijd, maar levert ook zeer waardevolle inzichten op.

Download de Generative AI: Large Language Models Factsheet

Speech-2-text Summarization

Speech-2-tekst technologie heeft de laatste jaren een enorme vlucht genomen, ook in Nederland. Steeds meer organisaties met intensief klantcontact, zoals klantenservices, callcenters en boekingsorganisaties, maken gebruik van deze technologie. Het vermogen om direct te kunnen samenvatten en zelfs realtime sentiment te meten, voegt een nieuwe dimensie toe aan klantinteracties. Future Facts Conclusion helpt je bij het implementeren en optimaliseren van de Speech-2-tekst technologie.

Download de Speech-2-text Summarization Factsheet

Modellen ontwikkelen, valideren en toepassen in processen

Op basis van je businessvragen en -doelstellingen ontwikkelen wij modellen die je in je processen kunt inzetten. Een model kan bijvoorbeeld een credit-score berekenen, een klantsegmentatie maken, studiesucces voorspellen, fraude detecteren, etc. Misschien heb je al een model, businesscase of voorgenomen beleid, maar zoek je meer zekerheid en comfort in je besluitvormingsproces. Dan kunnen wij je inzichten datagedreven onderbouwen.

Bewezen modellen zijn het meest krachtig wanneer ze direct geïntegreerd zijn in de processen. Pricingmodellen moeten uiteindelijk als prijzen op de offertes komen, studenten moeten de juiste begeleiding toegewezen krijgen, een marketeer moet eenvoudig de juiste segmentatie kunnen toepassen in zijn campagnes, etc. Future Facts Conclusion helpt met het industrialiseren van de modellen in je processen, zodat je optimaal kunt profiteren van de voordelen van datagedreven besluitvorming.

Download de Machine Learning Modellen valideren Factsheet

Heb je vragen over het industrialiseren van AI?

Auteur Joyce Lopulalan

Staat je specifieke onderwerp er niet tussen of heb je een aanvullende vraag over het industrialiseren van AI? Neem vandaag nog contact op met Joyce Lopulalan voor een vrijblijvend adviesgesprek.

 

Plan je adviesgesprek

Gerelateerde events

Scroll naar boven