Online webagentschap doet aan onderzoek en ontwikkeling Kunstmatige intelligentie en besluitvormingssystemen: “machine learning, data-analyse, optimalisatietechnieken, complexe systemen en Bayesiaanse methoden”.
Online webagentschap heeft product technische expertise op Kunstmatige intelligentie en besluitvormingssystemen: “machine learning, data-analyse, optimalisatietechnieken, complexe systemen en Bayesiaanse methoden” ed Online webagentschap heeft expertise in kennis van bedrijfsprocessen om op maat gemaakte software te bouwen die modulair is opgebouwd Kunstmatige intelligentie en besluitvormingssystemen: “machine learning, data-analyse, optimalisatietechnieken, complexe systemen en Bayesiaanse methoden”.
Online webagentschap heeft technische productvaardigheden en ervaring in kennis van bedrijfsprocessen om aangepaste software te creëren die modulair is opgebouwd Kunstmatige intelligentie en besluitvormingssystemen: “machine learning, data-analyse, optimalisatietechnieken, complexe systemen en Bayesiaanse methoden”.
Online webagentschap heeft product technische expertise op Kunstmatige intelligentie en besluitvormingssystemen: “machine learning, data-analyse, optimalisatietechnieken, complexe systemen en Bayesiaanse methoden” en draagt bedrijfscultuur en vooral ervaring over.
De geschiedenis vanIntelligenza Artificial (AI) en Decision Systems is lang en met elkaar verweven. Hier volgt een overzicht van de belangrijkste momenten en hun relaties:
De eerste stappen (jaren vijftig en zestig)
- Geboorte van AI: Het idee van intelligente machines dateert al veel verder, maar de term ‘Intelligenza Artificial” is bedacht tijdens het Dartmouth Summer Research Project Artificial Intelligence in 1956.
- Eerste symbolische benaderingen: De eerste systemen gebaseerd op vaste regels en symbolische verwerking werden geboren, gericht op het repliceren van menselijke redeneerprocessen.
Jaren zeventig en begin jaren tachtig: perioden van enthousiasme en stagnatie “AI Winters”
- Expertsystemen: Er worden expertsystemen ontwikkeld voor bepaalde beperkte gebieden (bijvoorbeeld medische diagnostiek), die aantonen dat machines conclusies kunnen trekken op basis van een kennisbasis.
- Grenzen van symbolische technieken: De schaalbaarheid en aanpassingslimieten van logische en op regels gebaseerde benaderingen vertragen het enthousiasme voor bepaald AI-onderzoek.
Wedergeboorte dankzij machine learning en systemen gebaseerd op gegevens (jaren 80 - begin jaren 2000)
- Machine learning-algoritmen: Onderzoek naar kunstmatige neurale netwerken, ondersteunende vectormachines en beslissingsbomen introduceren methoden op basis van gegevens en over trainingsmodellen aan de hand van voorbeelden.
- Stijging potenza berekening: Nieuwe hardware maakt het eenvoudiger om complexe algoritmen uit te voeren.
- Hybride systemen: AI en beslissingssystemen beginnen te integreren, met algoritmen voor het leren van beslissingsregels en optimalisatie van bedrijfsscenario’s.
De explosie van moderne AI (2010 – heden)
- Diep leren: Diepe (multilevel) neurale netwerken worden ontwrichtend voor gebieden als computer vision, het begrijpen van natuurlijke taal en vele andere.
- Enorme hoeveelheden gegevens: Beschikbaarheid van sets van gegevens van ongeëvenaarde omvang, waardoor u algoritmen die hongerig zijn naar voorbeelden kunt trainen.
- AI-gedreven beslissingssystemen: AI wordt de sleutel tot het automatiseren van besluitvormingsprocessen met ongekende precisie en schaalbaarheid, bijvoorbeeld bij kredietrisicobeoordeling, medische diagnostiek en advies voor personalisatie in de commerciële sector.
Trends en uitdagingen
- interpreteerbaarheid: Een centrale kwestie betreft het verklaarbaar en onpartijdig maken van de beslissingen die door AI-systemen worden genomen, waardoor het gebruik ervan als ‘zwarte dozen’ wordt verminderd.
- Ethiek en verantwoordelijkheid: Zorg voor ethisch gebruik van op AI gebaseerde systemen, waarbij vooringenomenheid en mogelijk discriminerende of oneerlijke gevolgen tot een minimum worden beperkt.
- Mens-machine samenwerking: Besluitvormingsmodellen die de verschillende capaciteiten van AI en menselijke experts benutten, bieden een enorm potentieel, vooral op gebieden waar de gevoeligheid van menselijke interpretatie cruciaal is (bijvoorbeeld op juridisch gebied, bepaalde aspecten van de gezondheidszorg).
Conclusie
De geschiedenis van AI en beslissingssystemen is een voortdurende co-evolutie. Vanaf de eerste pogingen tot modern deep learning bieden AI-onderzoeksresultaten nieuwe hulpmiddelen om besluitvormingsprocessen op zeer uiteenlopende gebieden te automatiseren en ondersteunen. Deze vooruitgang moet echter worden geëvalueerd in combinatie met overwegingen op het gebied van ethiek, verklaarbaarheid van beslissingen en de juiste balans in de samenwerking tussen machine- en menselijke experts op basis van het individuele gebruiksdomein.
Wij zijn één webbureau en een webmarketingbureau, definiëren we de uwe Web Agency voor onze diensten op maat van de eindklant werken wij als Software House , Softwarebedrijf , Software ontwikkelingsbedrijf, webmarketingbureau, webbureau e webbureau.
Online webagentschap biedt zakelijke strategieën voor concurrentie en wordt een leider in de digitale identiteit van uw bedrijf.
Wij bieden een zeer hoge kwaliteit aan al onze klanten en laat hun digitale bedrijf een vlucht nemen.
Online webagentschap is de motor van uw digitale project, laten we uw digitale identiteit eraf halen. Wij willen uw partner zijn voor de digitale innovatie van uw bedrijf.
Het zijn niet alleen degenen die dicht bij ons staan die ons kiezen.
Plaats op:
Lees meer bij Online Web Agency
Schrijf u in om de nieuwste artikelen per e-mail te ontvangen.
