Testen van kunstmatige-intelligentiesystemen – mythe versus realiteit (deel 4)

Lead Marketing Strategist

An INFJ personality wielding brevity in speech and writing.

In het vorige bericht hebben we een overzicht gegeven van hoe ZUJYA helpt bij het valideren van voorspellende modellen. Hoewel ZUJYA is gebouwd om op machine learning gebaseerde voorspellende modellen te valideren, kan het ook worden gebruikt in combinatie met standaard automatiseringskaders die worden gebruikt voor functioneel/niet-functioneel testen.

Zuci’s EPIQ (Engineering Productivity Improvements for Quality) integreert bijvoorbeeld met ZUJYA bij het valideren van functionele tests. EPIQ is gebouwd op Java en bevat functies voor codedekking en unit-testing met behulp van tools zoals Cobertura en TestNG.

Kunstmatige intelligentie in het bankwezen

In het eerste deel van deze blogserie hebben we een algemene inleiding gegeven tot kunstmatige intelligentie, machine learning, deep learning en robotica, maar het grootste deel hebben we het gehad over machine learning. Laten we een kort overzicht geven van robotica en deep learning.

ZUBOT

Welnu, Robotics in Software of Chatbots, zoals ze worden genoemd, zijn ontworpen om repetitieve taken te automatiseren. Onze chatbot met de titel “ZUBOT” helpt klanten in de Fintech-, Retail- en Marketing-sectoren bijvoorbeeld om repetitieve taken uit te voeren, zoals optreden als virtuele agenten, het uitvoeren van gegevensextractie met gespecificeerde intervallen en het invoeren ervan in andere systemen, enz.

Deep Learning maakt opnieuw deel uit van de machine learning-familie van algoritmen. Bij deep learning leert elk niveau zijn invoergegevens om te zetten in een iets meer abstracte en samengestelde weergave. Onlangs hebben we veel op AI gebaseerde gezichtsherkenningsfuncties enz. gezien, dit zijn gebieden waar Deep Learning wordt toegepast.

Wij zijn van mening dat de vierdelige serie over “Kunstmatige intelligentiesystemen testen: Myth vs Reality” een breed overzicht heeft gegeven van machine learning, voorspellende modellen en de benadering om deze te valideren.

Neem contact met ons op als u meer vragen heeft.

bronnen:

https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html

https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning