Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.

Data kwaliteit algoritme

Quality-Bot (Q-Bot) ûntdekt ûnôfhinklik besteande en nije patroanen yn 'e gegevens. Wy brûke dit as in Quick Scan om gegevenskwaliteit te skatten en mooglike flaters te ûntdekken. Goede patroanen kinne dan wurde oannommen as regels foar gegevenskwaliteit om kontinu te kontrolearjen fan gegevenskwaliteit.

Lêst feroare op 23 augustus 2024 om 15:42 | Publikaasjestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Oare algoritmes
Impacttoetsen
Fjild net ynfierd.
Status
Bûten gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

Organisaasje en bedriuwsfiering

Begjindatum

Fjild net ynfierd.

Kontaktgegevens

datashop@denhaag.nl

Link nei publykspagina

n.v.t., proprietary code

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan it algoritme is om patroanen te ûntdekken fan mooglike (strukturele) flaters yn gegevens om dy oer te setten yn kwaliteitsregels. It is bedoeld om de boarnehâlder nije ynsjoch te jaan oer gegevenskwaliteit. It is net bedoeld om gegevens selsstannich te korrigearjen.

It effekt is yndirekt foar de boarger. It effekt is direkt foar de wurknimmers fan Den Haach dy't stipe wurde om de kwaliteit fan de tsjinstferliening oan boargers te ferbetterjen. De kwaliteit fan de registraasje wurdt ferbettere en dêrmei de kwaliteit fan de tsjinst.

Afwagings

Q-bot rjochtet him op it ferbetterjen fan gegevenskwaliteit. It helpt gegevensspesjalisten om flaters as anomalies yn gegevens spesifyk te detektearjen en op te lossen.

Minskele tuskenkomst

Ja, dit is de kearn fan 'e applikaasje.

Risikobehear

De risiko's binne beheind om't it algoritme gjin ûnôfhinklike besluten makket. De bias is allinnich technysk fan aard en hat gjin ynfloed op de beslútfoarming of de boarger. Gjin persoanlike gegevens wurde ferwurke.

Wurking

Gegevens

Pachtkontrakten, eigendommen en kavels foar kadasterregisters. Dizze binne oan elkoar ferbûn.

Technyske wurking

Sels boud algoritme dat ferskate besteande algoritmen foar masine learen brûkt. Ferskate besteande algoritmen wurde tapast op de gegevens en resultaten wurde sammele. It proprietêre algoritme selekteart dan hokker patroanen relevant en sterk binne.


De gegevens binne strukturearre yn werjeften troch de technyske brûker. De analysefoarkarren en ynstellings wurde dan bepaald. It algoritme siket dan autonoom nei signifikant sterke patroanen yn 'e gegevens. Dizze wurde sammele yn in list. Dy wurde dan beoardiele op kwaliteit en relevânsje. De sterkste patroanen wurde selektearre. As lêste wurde de patroanen wer tapast op de oarspronklike gegevens en wurdt per fjild bepaald hokker normaal (regelmjittich) en hokker abnormaal (ûnregelmjittich) binne. Dizze wurde dan grien of read markearre.

Soartgelikense algoritme beskriuwingen

  • Dit algoritme helpt dûane om guod te selektearjen foar ynspeksje basearre op risiko's. It brûkt oanjeftegegevens fan bedriuwen en bepaalt oft der al dan net risiko's binne foar it neilibjen fan de lisinsjeeask foar kultuerguod dat fia Nederlân de Europeeske Uny yn- of útkomt.

    Lêst feroare op 10 desimber 2024 om 10:17 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Ympaktfolle algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Dit algoritme stipet BRP-meiwurkers by it foarkommen fan "look-alike fraude" troch it gesicht fan 'e persoan oan 'e baly te fergelykjen mei de ôfbylding yn it gescande identiteitsbewiis.

    Lêst feroare op 8 maaie 2025 om 8:24 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Ympaktfolle algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • Dit algoritme stipet amtners fan boargerlike saken by it foarkommen fan "look-alike fraude" troch it gesicht fan 'e persoan oan' e baly te fergelykjen mei de ôfbylding yn it gescande identiteitsdokumint.

    Lêst feroare op 6 maaie 2025 om 15:07 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Ympaktfolle algoritmes
    Impacttoetsen
    DPIA
    Status
    Yn gebrûk
  • Dit algoritme beskermet persoanlike gegevens yn plysjegegevens troch automatysk de ruten fan auto's te tinjen. Dit wurdt dien as autoôfbyldings wurde oanfrege as ûnderdiel fan in rinnend ûndersyk.

    Lêst feroare op 31 jannewaris 2025 om 13:04 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    DPIA
    Status
    Yn gebrûk
  • De AP brûkt dit algoritme om rapporten oer gegevensbreuk te klassifisearjen neffens earnst. Op grûn fan dizze klassifikaasje kinne ynspekteurs foarrang jaan oan serieuze rapporten. It algoritme befettet gjin persoanlike gegevens.

    Lêst feroare op 11 oktober 2024 om 9:33 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk