Home

AIvoorspellingen

AIvoorspellingen zijn uitspraken over toekomstige gebeurtenissen die worden gegenereerd door kunstmatige intelligentie-systemen. Ze baseren zich op analyses van grote hoeveelheden data, historisch en actueel, en proberen de waarschijnlijkheid van uiteenlopende uitkomsten te schatten. Dergelijke voorspellingen worden in tal van sectoren ingezet om besluiten te ondersteunen.

Veelvoorkomende benaderingen zijn machine learning-modellen, statistische modellen en tijdreeksanalyse. Afhankelijk van de taak kunnen classificatie, regressie

AIvoorspellingen kunnen korte of lange termijn zijn en discrete uitkomsten (ja/nee, categorieën) of continue waarden (bedragen,

Toepassingen bevinden zich onder meer in financiën, gezondheidszorg, klimaat en milieu, mobiliteit, productie en marketing. Voorbeelden

De betrouwbaarheid hangt af van de kwaliteit en representativiteit van de data, en van de juistheid van

Belangrijke risico’s zijn biases in data, conceptdrift, overfitting en onvolledige of privacygevoelige data. Foutinterpretaie of overmatig

In governance-contexten worden kaders voor ethiek, privacy, verantwoording en modelmonitoring ontwikkeld. Regulering en normen bevorderen verantwoord

AIvoorspellingen blijven hulpmiddelen die beslissingen ondersteunen; zij vereisen zorgvuldige omgang met data, methoden en onzekerheid om

of
forecasting
worden
toegepast.
Modellen
worden
getraind
op
historische
data
en
proberen
patronen
en
relaties
te
extrapoleren
naar
nieuwe
situaties,
waarbij
onzekerheid
expliciet
wordt
meegerekend.
metingen).
Ze
vereisen
vaak
kalibratie
van
probabiliteiten
en
duidelijke
interpretatie
van
de
output.
zijn
kredietrisicobeoordeling,
voorspellend
onderhoud
en
meteorologische
of
epidemiologische
schattingen.
de
aannames
in
het
model.
Modellen
worden
geëvalueerd
met
passende
metrics
en
getest
op
ongeziene
data.
Transparantie
en
uitleg
zijn
vaak
belangrijk,
zeker
wanneer
beslissingen
mensen
raken.
vertrouwen
in
een
voorspelling
kan
schadelijk
zijn,
vooral
in
vitale
sectoren.
gebruik,
auditability
en
controleerbaarheid
van
AI-voorspellingen.
eerlijke
en
betrouwbare
uitkomsten
te
waarborgen.