Succes met zelflerende software dankzij machine learning audit
Doe de test
De toekomst is hier. Zelfdenkende en zelflerende software ligt allang binnen handbereik. Laat u zo’n machine learning programma maken? Dan hebt u ongetwijfeld doelen voor ogen. Immers, de software is niet het doel, maar het middel om uw doel te bereiken. Hoe weet u of u dit gaat halen? Een machine learning audit geeft inzicht. Ontdek hieronder wat de aandachtspunten zijn.
Kreet onder de loep
Wat is een machine learning audit?
Auditeren kennen we onder meer vanuit de zorg, het onderwijs, de kinderopvang. Ook software valt te auditeren. Zeker slimme, zelflerende software. Vanuit het Engels praten we dan over machine learning software. Tijdens een machine learning audit probeert u op alle fronten deze software uit. Tip: maak vooral ook fouten, want ook in de praktijk van gebruikers gebeurt dit volop.
Softwaretest: zelf doen?
3 vlakken binnen machine learning audit
Binnen de wereld van machine learning audits ervaren we drie soorten testen:
- Technische machine learning audit
- Bedrijfsmatige machine learning audit
- Gebruiksmatige machine learning audit
Hieronder leest u meer over deze machine learning audits. Wilt u de vingers niet branden aan zo’n uitgebreide en ingewikkelde proef? Laat APPelit deze voor u verzorgen.
Technische highlights van machine learning audit
Op technisch gebied controleren we zelf binnen een machine learning audit altijd allerlei punten die voor het oog verborgen blijven. Denk aan praktische zaken als een goed werkende back-up (die ook is terug te zetten bij problemen …). Een check of de computercode overal klopt. Of uw maatwerk software alle gegevens goed doorrekent en verwerkt. En hoe snel uw programma laadt en presteert.
Werkt uw software op alle apparaten? Want misschien wilt u wel dat uw medewerkers (of uzelf!) die thuis kunnen openen. Vanaf een laptop, iPad of smartphone van de zaak. Ook de bijbehorende app hiervoor testen we daarom voor alle besturingssystemen en browsers.
Dit leveren softwaretests u op
De vraag bepaalt het antwoord
Bedrijfsmatige punten van machine learning audit
Bij de bouw van machine learning software hebt u doelen gesteld. U wilt bijvoorbeeld meer uit uw bedrijfsdata halen en zo slimmer sturen. Onze machine learning audit checkt of de software werkelijk gaat doen wat u verwacht. Hiervoor testen we onder meer de koppeling met apps en andere bedrijfssoftware. Denk aan uw programma voor relatiebeheer (crm) of uw boekhouding.
Ook checken we of het goed zit met veiligheid en privacy van gegevens en gebruikers. Hulp nodig? Vraag ons.
Uitgelichte punten
Gebruiksmatige tests binnen machine learning audits
Is uw machine learning software vriendelijk in gebruik voor uw mensen? Want als uw mensen er niet mee kunnen of – hierdoor niet wíllen – werken, slaat u de plank mis. Wij doorlopen alle functies aan de buitenkant en ervaren of handelingen logisch zijn. Of op een logische plek staan. En of de uitstraling uitnodigt tot gebruik; een machine learning audit tot aan het gaatje dus.
Aan tafel met de expert
Waarom machine learning audit door APPelit?
APPelit is bedenker en ontwikkelaar van onder meer machine learning software. Standaard onderwerpen we deze software aan een uitgebreide machine learning audit voor we opleveren. Dankzij deze jarenlange ervaring vindt u in ons ook de juiste partner als u een andere partij opdracht gaf tot de bouw van deze software. Op een onafhankelijke manier nemen we dan uw zelflerende programma graag onder de loep.
Meer weten over machine learning audits?
De beste manier om te ontdekken of een machine learning audit u iets oplevert, is een vrijblijvende afspraak met ons te maken. De eerste stap hiervoor? Graag nodigen we u uit om hieronder uw gegevens in te vullen.
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier
Ervaar het gemak van onze service!
Wilt u dat wij contact opnemen? Vul het formulier hieronder in en we bellen u terug.
U kunt ook meer informatie achterlaten via onze contactpagina of het offerteformulier