Att testa AI. Eva Holmquist. (avsnitt 92)

Play

Hur testar vi AI? För att få svar på den frågan vänder vi oss till Eva Holmquist, Sr Test Specialist. Hon börjar med att avgränsa diskussionen till det vi har mest av idag: snäv, specialiserad AI. Inte generell AI som liknar en mångsidig människa, utan AI som är bra på att lösa ett specifikt problem. Det som skiljer traditionella system från AI-baserade är att de senare lär sig. System som inte har en lärande komponent har ett beteende som är samma över tid.

Så är inte fallet med intelligenta system. Det innebär att du måste ha övervakning även efter produktion, för att inte systemet ska utvecklas till nåt annat – beroende på vilken input den får. Se t ex chatbots där en tweetbot var tvungen att stängas av eftersom den blivit rasistisk. Här hade AI-testning kunnat förebygga problemet genom att sätta upp parametrar som från början rensar bort felaktig input och genom att sätta in övervakning över vissa parametrar. I andra situationer är det AIs träningsdata som felar; man kanske använder historisk data som cementerar strukturer. Systemet får helt enkelt inte rätt grund att stå på. I ytterligare fall måste man testa AIs moral. Eva ger oss målande exempel.

Hur lyckas vi med test av intelligenta system?
Ha koll på grunddatan och bedöm lärandet systemet har under produktion.
Övervaka det lärande som sker efter produktion, att det håller sig inom givna parametrar.
Kontrollera vad det är AI baserar sina analyser på.
Håll koll på hur systemen verkligen fungerar. En del system kan vara traditionella i en första anblick, men innehålla AI-komponenter. Det påverkar hur man behöver testa.
Testa som vanligt också.

Play

Eva Holmquist, Jonas Jaani (21:50)

PRENUMERERA – podcast Effekten
iPhoneAndroidSpotifye-post

Test av AI

When AI “goes bad”
Algorithms and Bias in the Criminal Justice System
The Algorithms Aren’t Biased, We Are
Testing in the Digital Age – AI makes a difference

Eva på LinkedIn
A tester’s thoughts on Automation and AI: 2
A tester’s thoughts on Automation and AI: 3
A tester’s thoughts on Automation and AI: 4

Podcasten Effekten finns där du hittar dina övriga poddar (tex Spotify) Prenumerera med din favoritapp Klicka här för att få hjälp. Digitaliseringens podcast för dig som är beställare, konsult eller är intresserad av den pågående digitaliseringen.  Aktuella poddavsnitt: Digital marknadsföring, machine learning, AI, gigekonomi, ux, digitaltransformation. En sida med alla avsnitt

Machine Learning gör skillnad på djupet (avsnitt 89)

Play

Machine learning (ML) börjar göra skillnad. ML har tex kunnat förbättra analysen av livmodercancer och hudcancer.

Tillsammans med Martin Sjöbeck följer vi upp våra poddar om AI, ML, automation. Kan maskinen ge ett bättre beslutsunderlag än en människa när den analyserar bilder på misstänkt hudcancer? Detta har testats på ett dataset med över 10000 klassificerade bilder tillgängliga via Kaggle, en öppen databas för machinelearning-experiment. Input är foton på hudfläckar och output är klass och sannolikhet. Jämfört med på 90-talet har vi nu förfinade algoritmer, djupare kunskap (om t ex vilken data som behöver sparas) och ökad datakraft som tillsammans gör att resultaten är användbara.

Vad kan vårt företag göra? Om du har befintlig kund- eller användardata eller åtminstone en idé om vad du vill få ut för information för att kunna fatta bättre beslut, kontakta någon som kan data science eller business intelligence.

Play

Martin Sjöbeck, Jonas Jaani (22:18)

PRENUMERERA – podcast Effekten
iPhoneAndroidSpotifye-post

Kaggle
En öppen databas för machine learning experiment, stort community och tävlingar hålls as we speak

Tensorflow
Ett open source machinelearning framework för alla att experimentera med (skapat av google).

Towards Data Science
Koncept, idéer och kod inom ML och AI

Machine Learning med Martin Sjöbeck (avsnitt 81)

Följ oss på LinkedIn och prenumerera på podcasten Effekten. Vi inspirera, delar erfarenheter och kunskap om digitaliseringen. I bloggen så finns aktuella ämnen och på Twitter finns kortare inlägg om allt digitalt.  Aktuella poddavsnitt: cybersecurity, gigekonomi, ux, digitaltransformation. se alla avsnitt

Machine learning: ”Vad ska man göra” istället för ”Hur det fungerar” 

När vi tycker något är okänt och främmande så sätter vi upp murar. AI och Machine learning kommer vara vardag väldigt snart. Dina beslut kommer baseras på fakta och någon form av maskininlärning (om dig)

Cassie har svaren på vad du ska fokusera på. Bra exempel. Bra skrivet.

Följ Cassie Kozyrkov,Google

Many do not use artificial intelligence because of a lack of understanding. The good news? Cassie Kozyrkov, Chief Decision Intelligence Engineer at Google says that they actually don’t need to. Read on to know more.

Källa: Machine learning: Focus on ”What to do” rather than ”How it works” | infunnel

 

Lyssna även på poddavsnittet med Martin Sjöbeck

Machine Learning med Martin Sjöbeck (avsnitt 81)

Play

Martin Sjöbeck har studerat Machine Learning och arbetar nu som konsult inom området. Maskininlärning (ML) är en disciplin inom artificiell intelligens (AI), som i sin tur är en del av datavetenskap. Det magiska med ML är helt enkelt att datorn analyserar stora mängder data och på ett ögonblick drar slutsatser från det underlaget. Datorns algoritmer ser mönster hos i exempelvis kundernas loggade beteenden och kan sedan förutspå med viss sannolikhet hur kunden kommer att agera. Företag arbetar ständigt med modeller för att med en högre ackuratess förutsäga framtiden. Neurala nätverk, big data, ackuratess, klustringar, beslutsträd – Martin förklarar övergripligt vad som kan åstadkommas med Machine learning.

Var inte rädd för ämnet! Det krävs inte djupa programmeringskunskaper. Gör en tankekarta på vad du vill åstadkomma. Spara sedan data inom det området och utnyttja gärna data från öppna api:er (t ex vädret när någon handlar). Tvätta datan och analysera i machine learning-modellen. På nätet finns öppna bibliotek och gratis programvaror, där du själv träna en modell att analysera datan och dra slutsatser. Följ länkarna nedan!

Play

Martin Sjöbeck, Jonas Jaani (23:37)

PRENUMERERA – podcast Effekten
iPhoneAndroide-post

Martin Sjöbeck

Kaggle
En öppen databas för machine learning experiment, stort community och tävlingar hålls as we speak,

Tensorflow
Ett open source machinelearning framework för alla att experimentera med (skapat av google).

Följ oss på LinkedIn och prenumerera på podcasten Effekten. Vi inspirera, delar erfarenheter och kunskap om digitaliseringen. I bloggen så finns aktuella ämnen och på Twitter finns kortare inlägg om allt digitalt.  Aktuella poddavsnitt: cybersecurity, gigekonomi, ux, digitaltransformation

Machine Learning, IoT och säker säkerhet? (avsnitt 45)

Play

Machine Learning, IoT och säkerhet. Du vill bli övervakad! Din mobil samlar in massor av data om dig. Den tipsar dig och ger dig goda råd om allt ifrån hälsa till resande. Det handlar om Machine Learning, första steget till Artificiell Intelligens. Än så länge hjälper maskinerna oss att ta beslut, men även det omvända sker: vi människor förväntas att agera på maskinernas signaler.

Machine Learning gör också själva användandet säkrare: den analyserar vårt beteende för att larma vid oväntade mönster, detekterar incidenter och följer hackergruppers rörelser på nätet. Den upptäcker inloggning från okänd geografisk plats, kanske till och med på fel avdelning på kontoret eller vid fel tid av dygnet. Om inte inpasseringstaggen dragits vid ytterdörren, så är det inte du som använder din dator på kontoret. Lösenordet kan ha varit rätt vid inloggningen, men om rörelsemönstret, rytmen när det skrevs in, är fel så kan du bli kontaktad för en bekräftelse via sms.

Personuppgifter är ytterligare ett område inom personsäkerhet och integritet. Många IoT-prylar har ingen skärm, men kan likväl lagra och bearbeta data om dig och din identitet. Känsligt ur ett GDPR-perspektiv, men syftet kan vara gott; bilen utnyttjar det den vet om ditt beteende för att göra resan säkrare. Torbjörn Andersson ger sin syn på Machine Learning och Internet of Things ur ett säkerhetsperspektiv.

Play

Torbjörn Andersson, Jonas Jaani (19:34)

PRENUMERERA – podcast Effekten
iPhoneAndroide-post

Torbjörn Andersson, Säkerhet
Torbjörn Andersson.

Mer material / länkar:

Torbjörn Andersson på LinkedIn

TEMA: Säkerhet (avsnitt 38)

Direktlänk till detta avsnitt: https://www.effekten.se/ml_iot_sakerhet/