Van AI model prototype tot webapplicatie

Wanneer je aan de slag gaat met data-analyses is het uiteindelijke doel over het algemeen een applicatie van een model waarbinnen je nieuwe data kan toevoegen en automatisch de benodigde resultaten terugkrijgt. Vaak zien we dat bedrijven wel de data-analyse uitvoeren en een mooi AI model opzetten, maar de laatste stap naar deployment (bijvoorbeeld een webapplicatie) vergeten te zetten. Hierdoor wordt er niet optimaal gebruikgemaakt van de mogelijkheden die je data je biedt en je uiteindelijk niet de optimale resultaten behaald die je voor ogen had.

Use case

Om je een kijkje te geven in het proces wat vaak gevolgd wordt hebben we een use case opgesteld. Een mogelijk scenario is een creditcard bedrijf dat een voorspellend model wil opbouwen met de beschikbare data van debestaande klanten, waarbij ze willen voorspellen of een toekomstige klant in staat is om zijn creditcard schuld af te betalen. Hiervoor zal eerst de data verzameld moeten worden en een voorspellend AI model gecreƫerd worden die met een aantal procent zekerheid kan voorspellen of een klant al dan niet in staat is om zijn schulden af te betalen. Het ultieme doel is natuurlijk om dit model op te nemen in een applicatie die wordt ingezet bijde aanvragen van creditcards door nieuwe klanten. Hierbij zal het model dan direct aangeven hoeveel iemand maximaal mag lenen en of iemand instaat is om het bedrag wat hij of zij maximaal mag lenen terug te betalen. Hierdoor weet de bank direct of ze de aanvraag voor een creditcard kunnen toestaan of beter kunnen afwijzen.

Benodigde stappen

Om tot een uiteindelijke deployment van je data-analyse modellen te komen, moeten er dus een heel aantal stappen doorlopen worden. Tevens zijn er diverse software en techniek mogelijkheden om deze stappen uit tevoeren. Het proces kan erg complex zijn, en het kan daarom voorkomen dat men door de bomen het bos niet meer ziet. Hier helpen wij natuurlijk graag mee, zodat iedereen op de hoogte is van het gewenste proces en inzicht krijgt in de applicaties die in staat zijn om dit hele proces te doorlopen. Hieronder alvast een kort overzicht van de stappen die doorlopen moeten worden:

  • Business vraag vaststellen
  • Benodigde data en variabelen vaststellen en data verzamelen
  • Juiste analyses bepalen om antwoord te krijgen op de business vraag
  • Uiteindelijke gewenste applicatie bepalen, waarbij rekening gehouden wordt met de data en de beschikbare analyses
  • Data opschonen en klaar maken voor de gewenste analyses
  • Data analyse uitvoerenoEerste model maken en testen
  • Model inzetten in applicatieoModel evalueren en door ontwikkelen op basis van gevonden resultaten uit het eerste model
Webinar

Het totale proces van data-analyse naar AI model tot webapplicatie brengt veel uitdagingen met zich mee. We bieden voor iedereen die geĆÆnteresseerd is een webinar aan waarbij we stil zullen staan bij de diverse stappen binnen het proces en de software tools die zijn in te zetten om het gewenste resultaat te behalen. Tijdens de webinar zullen wewerken met producten van IBM en de open source tool Python.

Live webinar Van prototype tot webapplicatie