Blogs
Transfer learning
Een van de uitdagingen waar je tegenaan loopt bij het trainen van AI-modellen is veranderingen. Om te voorkomen dat je een model bij iedere nieuwe situatie weer helemaal opnieuw moet trainen, kun je gebruik maken van transfer learning. In deze blog laten we zien hoe dat werkt en in welke situaties transfer learning geschikt is.
De valkuilen van AI bij kennismanagement
AI biedt enorme mogelijkheden om kennis duurzaam te borgen en te ontsluiten. Maar zonder een doordachte aanpak kan de inzet van AI leiden tot verkeerde of onvolledige kennisoverdracht en juist voor verwarring zorgen. Waat moet je op letten als je AI inzet voor kennismanagement? Wat zijn de valkuilen?
Kennis uit het hoofd halen met AI
In iedere organisatie is veel kennis aanwezig. Een belangrijk deel hiervan zit in het hoofd van de medewerkers. Als iemand met pensioen gaat, neemt hij deze kennis mee en ben je als organisatie de kennis kwijt. Zonde en helemaal niet nodig. Door deze kennis slim te borgen, zorg je ervoor dat de kennis behouden blijft. In deze blog laten we je zien hoe je hiervoor de kracht van AI kunt gebruiken.
Hardware voor het trainen van een AI-Model
Het trainen van een AI-model vereist niet alleen de juiste software en datasets, maar ook krachtige hardware om dit proces efficiënt te laten verlopen. In deze blog bespreken we de belangrijkste hardwarecomponenten die nodig zijn om kosteneffectief een AI-model te trainen, en waar je op moet letten bij het samenstellen van een systeem.
Zo bouw je een succesvol AI-expertteam
De Europese AI-Verordening is een feit en daarmee wordt het steeds belangrijker kennis over AI in huis te hebben. Dat geldt zowel voor ontwikkelaars als voor gebruikers van AI-systemen. Een AI-expertteam opzetten kan hierin een goede stap zijn. Maar hoe doe je dat? Hoe bepaal je welke kennis je nodig hebt?
Kennis is meer dan data
Data wordt gezien als het nieuwe goud. Bedrijven investeren dan ook massaal in het verzamelen en opslaan van grote hoeveelheden data in de overtuiging dat dit de sleutel is tot succes. Maar wat heb je aan data in onze kenniseconomie? Leidt meer data ook automatisch tot meer kennis?
Data voor het trainen van je eigen model
Als je weleens met ChatGPT hebt gewerkt, dan weet je dat de output niet altijd klopt. Daarbij wordt jouw input gebruikt om ChatGPT verder te trainen. Steeds meer bedrijven kiezen er dan ook voor hun eigen AI-model te trainen. Zo blijf je baas over je eigen output en data. Maar hoe doe je dat?
Zo voorkom je een kennis-drain door pensionering
De komende jaren gaan veel mensen met pensioen en door de krappe arbeidsmarkt is het nog maar afwachten of zij hun kennis tijdig kunnen overdragen. Als je niet tijdig actie onderneemt, nemen zij hun jarenlange kennis mee en ben je als bedrijf deze kennis kwijt. Zo kun je dat voorkomen.