Omgevingsfactoren en de data die eruit voortkomen, veranderen voortdurend. De meeste AI-modellen kunnen dan wel overweg met licht wijzigende data, maar zodra de verandering te groot wordt, daalt de nauwkeurigheid van het model – ongeacht of dat nu via AI, Deep Learning of Machine Learning-algoritmes werd gegenereerd. Met een klassieke projectaanpak betekent dit dat een groot deel van het project opnieuw moet gebeuren: denk maar aan databewerkingen, algoritme-selectie en optimale hypertuning.
Trendskout doet het anders en verhoogt de ROI dankzij de periodieke uitvoering van het Solution Space Exploration & Auto ML-proces. De software evalueert voortdurend of het gebruikte model nog steeds het meest accurate en performante is. Die herevaluatie gebeurt volledig automatisch en ze signaleert wanneer een andere combinatie van databewerking, algoritme en parameters tot een beter model leidt. Trendskout stelt vervolgens automatisch voor om de bestaande werkwijze te vervangen door dit nieuwe model. Op die manier bent u steeds zeker van de beste resultaten, hoe sterk de processen die uw data sturen ook mogen veranderen.
