Artikler om AI

AI har enormt stort potentiale, og vi ser både velvilje og visioner om at være mere “datadrevne” og udnytte data optimalt. Dog bliver de gode ambitioner om at være på forkant med intelligente AI-løsninger ofte mødt med den samme udfordring: Hvordan skaber man egentlig værdi med AI? Læs blogindlægget...

Dette blogindlæg tager dig igennem tre vigtige fokusområder om etik og ansvarlighed i AI-løsninger.

I dette blogindlæg vil vi kigge nærmere på, hvad forklarlighed inden for AI betyder samt hvilke typer af information, man kan uddrive fra Artificial Intelligence og Machine Learning-modeller.

I dag står døren til AI åben for alle virksomheder – men de færreste formår at udnytte teknologien til fulde. I dette blogindlæg kan du læse om de tre primære årsager til, at AI ofte forbliver et legetøj i sandkassen – og vores opskrift på, hvordan du kan høste det fulde potentiale af AI på tværs af...

Har du også en fornemmelse af, at jeres data indeholder mere potentiale, end din virksomhed høster i dag? At kunne trække de dybe indsigter ud af data eller automatisere manuelle arbejdsopgaver med en data-applikation bygger ofte på Machine Learning som en del af fundamentet.

Artificial Intelligence (AI) bliver smartere og smartere for hver dag, der går. De sofistikerede algoritmer er gået fra at bruge kæmpe computere til at genkende billeder af katte, til at man nu kan bruge sit ansigt som kodeord til sin telefon.

Machine Learning er et begreb, man ikke kan komme uden om. Men hvad er det, og hvad er det ikke? Vi giver dig svarene her – i et sprog, der er til at forstå.

Der er mange begreber inden for Data Science og Advanced Analytics. Derfor kan det være en udfordring at bevare overblikket over de væsentligste begreber, og hvad de betyder. Og mindst lige så vigtigt: Hvordan de spiller sammen.

Ofte bliver bløde kompetencer, såsom kommunikation og domæneviden, undervurderet, men de bløde kompetencer skal ses som fundamentet for de hårde kompetencer – uden de bløde kompetencer kan, der ikke bygges succesfulde løsninger. Derfor skal de bløde og hårde kompetencer kombineres for at give vellyk...

Jakob Ladekær giver dig tre gode tips til: Hvordan du løfter chancen for, at dit Machine Learning-projekt bliver en succes, hvor du kan anvende machine learning og hvordan du lettere kan komme i gang – og til dig, der allerede anvender machine learning, har Jakob også et råd!