Informatie
De wereld van Artificial Intelligence (AI) verandert in hoog tempo, en bij Ascent Solutions geloven we dat voortdurende ontwikkeling essentieel is om relevant en vooruitstrevend te blijven. Om die reden heb ik onlangs besloten om me verder te verdiepen in de rol van visualisatie binnen AI – een vaak onderschat, maar cruciaal onderdeel van het vakgebied.
Momenteel volg ik de online opleiding “Learning AI Through Visualization” via Columbia+,
het educatieve platform van Columbia University, is het inhoudelijk sterk en opgebouwd rond actuele, praktische inzichten. De focus ligt op het begrijpelijk maken van complexe AI-modellen door middel van visualisatie – een vaardigheid die we bij Ascent Solutions steeds belangrijker vinden, zeker wanneer we werken aan projecten waar transparantie en uitlegbaarheid van algoritmes essentieel zijn.
In de cursus leer ik onder andere:
Een van de meest waardevolle onderdelen van deze opleiding is het praktische inzicht in hoe je AI-modellen en datasets effectief kunt visualiseren met behulp van geavanceerde tools zoals SHAP (SHapley Additive exPlanations), TensorBoard en verschillende vormen van interactieve dashboards.
Met SHAP leer ik hoe je de bijdrage van individuele inputvariabelen aan een voorspelling kunt uitleggen. Dit is vooral krachtig in modellen die als een ‘black box’ worden beschouwd, zoals deep learning of ensemble-methodes. In plaats van alleen maar te weten dát een model een bepaalde uitkomst voorspelt, laat SHAP zien waarom het dat doet – bijvoorbeeld dat een bepaald klantkenmerk of transactiegedrag de grootste invloed had op een fraudevermoeden. Deze mate van transparantie is niet alleen cruciaal voor modelvalidatie, maar ook voor ethische en juridische verantwoordingsplicht.
Daarnaast biedt TensorBoard een visuele omgeving waarmee je het leerproces van neurale netwerken in real-time kunt volgen. Je kunt bijvoorbeeld zien hoe verliesfuncties evolueren, hoe activaties zich verspreiden door lagen van een netwerk, of hoe goed het model generaliseert naar nieuwe data. Dit helpt bij het snel opsporen van overfitting, onderfitting of architecturale zwakheden.
Tot slot leer ik hoe je interactieve dashboards kunt bouwen waarmee eindgebruikers zelf kunnen experimenteren met invoervariabelen en de bijbehorende AI-uitkomsten kunnen verkennen. Denk aan scenario’s waarbij een beleidsmaker verschillende beleidsopties invoert en ziet wat het voorspelde effect is op bijvoorbeeld energieverbruik, of een klantmanager die door een visueel AI-systeem wordt ondersteund in kredietbeoordelingen.
Wat al deze tools gemeen hebben, is dat ze het mogelijk maken om de ‘black box’ van AI open te breken en modellen niet alleen accuraat, maar ook uitlegbaar en betrouwbaar te maken. En dat is precies waar het om draait bij Ascent Solutions: technologie ontwikkelen die niet alleen krachtig is, maar ook te begrijpen en te vertrouwen valt door iedereen die ermee werkt – van data scientists tot klanten, van developers tot bestuurders.
De inzichten die ik hier opdoe, sluiten goed aan bij onze missie bij Ascent Solutions: technologie inzetten op een manier die toegankelijk, transparant en betrouwbaar is. Visualisatie vormt daarin de brug tussen technisch inzicht en menselijke interpretatie. Het is een investering in kennis die direct toepasbaar is in onze lopende en toekomstige projecten.
Deze cursus is voor mij dan ook meer dan alleen een leerervaring.
Het is een strategische stap richting verdere specialisatie binnen AI, met als doel om nog meer waarde te leveren aan onze klanten. In de komende weken zal ik regelmatig inzichten en toepassingen delen, en wie weet: misschien inspireert het anderen om zich ook te verdiepen in deze boeiende combinatie van data, algoritmes en visual storytelling.
Reactie plaatsen
Reacties