Algoritme datakwaliteit
Zelfgebouwd algoritme dat gebruik maakt van verschillende, bestaande machine learning algoritmes. Diverse bestaande algoritmes worden toegepast op de data en resultaten hieruit worden verzameld. Vervolgens selecteert het eigen algoritme welke patronen relevant en sterk zijn. De data wordt gestructureerd in views door de technische gebruiker. Vervolgens worden de analyse voorkeuren en instellingen bepaald. Daarna gaat het algoritme autonoom op zoek naar significant sterke patronen in de data. Deze worden verzameld in een lijst. Vervolgens worden deze beoordeeld op kwaliteit en relevantie. De meeste sterke patronen worden geselecteerd. Tenslotte worden de patronen weer toegepast op de originele data en wordt per veld vastgesteld welke normaal (regelmatig) zijn en welke afwijkend (onregelmatig) zijn. Deze worden dan groen of rood aangemerkt.
Ja, dit is de kern van de applicatie.
De risico's zijn beperkt omdat het algoritme geen zelfstandige beslissingen neemt. De bias is uitsluitend technisch van aard en heeft geen impact op de besluitvorming en de burger. Er worden geen persoonsgegevens verwerkt.
Q-bot brengt focus aan bij het verbeteren van datakwaliteit. Het helpt dataspecialisten gericht fouten of bijzonderheden in data op te sporen en op te lossen.
Erfpacht contracten, eigendommen en kadasterpercelen. Deze zijn aan elkaar verbonden.
- Contact
- datashop@denhaag.nl
- Website
- n.v.t., proprietary code ↗
- Register-standaard
- v1.0