Artificial Intelligence (AI) Model Canvas Deel 4

In dit vierde deel van de uitleg van het artificial intelligence model canvas: Model uitkomst, definitie van succes en inzichten.

10 Model uitkomst | Model target

Wat is de definitie van je model uitkomst? Welke doelvariabele gebruik je? Maak een zo precies mogelijke definitie van deze uitkomstvariabele. Controleer dat deze doelvariabele je waarde propositie ook echt ondersteunt.

In geval van een classificatiemodel: kun je iedere cel in je confusion matrix van een positieve of negatieve waarde voorzien zodat deze bijdraagt aan de  business case?

 

11 Definitie van succes | Definition of success

Definieer de succescriteria voor je AI-project in duidelijke en meetbare termen. Leg uit welke specifieke doelen en mijlpalen je wilt bereiken. Denk hierbij aan het bereiken van een bepaald nauwkeurigheidsniveau, het bereiken van een gebruikersadoptie of het behalen van omzetdoelstellingen. Geef een stappenplan voor hoe en wanneer het succes zal worden geëvalueerd en welke aanpassingen kunnen worden gemaakt als de doelen niet worden gehaald.

 

12 Inzichten | Insights

Welke inzichten zullen we uit dit experiment halen?  

Inzichten die worden gegenereerd door je AI-model zijn de waardevolle kennis of informatie die wordt verkregen uit de gegevens die het AI-model verwerkt. Deze inzichten kunnen trends, correlaties, voorspellingen of aanbevelingen zijn. Leg uit hoe deze inzichten gebruikers in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen, processen te optimaliseren of een concurrentievoordeel te behalen. Geef concrete voorbeelden van inzichten die je AI-model kan produceren.