Category Archives: AI Term van de Dag

Training data is de verzameling informatie die gebruikt wordt om een AI-model te trainen. Dit zijn de voorbeelden waarvan het model leert om patronen te herkennen en voorspellingen te maken.

De kwaliteit en hoeveelheid van training data is cruciaal:

1. Hoeveelheid: Meer data leidt meestal tot betere modellen, maar ook tot meer computationele kosten
2. Kwaliteit: Vervuilde of labelfouten in data leiden tot slechte modellen
3. Diversiteit: Data moet representatief zijn voor alle situaties waarin het model gebruikt zal worden
4. Balans: In classificatie moet je voorkomen dat bepaalde klassen veel meer vertegenwoordigd zijn

Large language models worden op miljarden woorden training data getraind, afkomstig van boeken, websites en andere bronnen. Het datasamenstelling proces is ook belangrijk: het filteren, schoonmaken en curateren van training data kan grote effecten hebben op model prestaties.

Een Data Pipeline is een geautomatiseerde reeks processen die ruwe data verzamelen, transformeren, cleanen en in een bruikbare vorm opslaan. In AI is dit cruciaal voor het verkrijgen van trainingsgegevens.

Goede data pipelines zorgen voor consistent kwaliteitsbeheer, versiebeheer en traceerbaarheid. Ze kunnen batches of streaming-data verwerken.

Image Segmentation is een computer vision-taak waarbij een afbeelding wordt opgedeeld in meerdere regio’s of objecten, waarbij elk pixel wordt toegewezen aan een klasse of object. Dit is meer gedetailleerd dan classificatie, waarbij je weet wat er in een afbeelding staat, maar niet waar.

Segmentatie wordt gebruikt voor medische beeldverwerking, autonome voertuigen, robotica en veel meer. Er zijn semantische segmentatie (per klasse) en instance segmentatie (per object).

Een validation set is een subset van je trainingsdata die wordt gebruikt om de prestaties van een AI-model in real-time te monitoren terwijl het wordt getraind. Het is apart van de trainingsdata (waarop het model leert) en apart van de testdata (waarop je uiteindelijk beoordeeld hoe goed het model werkt).

De validation set speelt een cruciale rol in het voorkomen van overfitting. Tijdens training kijk je naar hoe goed het model presteert op de validation set – als het goed blijft werken op data die het niet heeft gezien, is dat een goed teken. Als de validation set plotseling slechter gaat presteren terwijl trainingsgegevens beter worden, is dat een waarschuwing dat het model overfitting krijgt.

Een typische split is 70 procent training, 15 procent validation, 15 procent test. De validation set helpt je om hyperparameters aan te passen en te bepalen wanneer je moet stoppen met trainen.

Computer Vision is het AI-vakgebied dat machines leert images en video’s te interpreteren. Het omvat taken zoals objectdetectie, gezichtsherkenning, segmentatie en pose-estimatie.

Deep learning, vooral convolutional neural networks (CNNs), zijn essentieel voor moderne computer vision. Toepassingen variëren van medische beeldvormving tot autonome voertuigen.

Tool use in AI verwijst naar het vermogen van een model om externe tools of functies aan te roepen om taken op te lossen. In plaats van alles zelf te doen, kan een AI-model bepalen wanneer een tool nodig is, wat tool te gebruiken, en hoe deze in te voeren.

Voorbeelden van tools die AI-modellen kunnen gebruiken omvatten:

1. Rekenmachines en wiskundige engines
2. Search engines of database queries
3. Browsers om webpagina’s op te halen
4. Code-executors om Python code te runnen
5. APIs voor real-time informatie

Tool use wordt geactiveerd door technieken als function calling in API’s. Een model geeft een gestructureerde output (bijv. JSON) die aangeeft welke tool moet worden gebruikt, de parameters, en wat ermee moet gebeuren. De gebruiker voert dit uit en geeft het resultaat terug aan het model.

Hyperparameter Tuning is het proces van het selecteren van de beste waarden voor hyperparameters – instellingen die u handmatig instelt voordat het model traint. Dit verschilt van parameters, die het model zelf leert.

Hyperparameters zijn dingen zoals learning rate, batch size, aantal lagen in het netwerk, en regularisatiesterkte. Het vinden van optimale waarden is cruciaal voor modelprestatie en vereist systematisch testen.

Een Chatbot is een computerprogramma dat natuurlijke taalconversatie simuleert. Moderne chatbots gebruiken grote taalmodellen en kunnen complex redeneren, informatie opzoeken en contextbewust reageren.

Chatbots worden ingezet in customer support, educatie, entertainment en meer. Ze besparen kosten en leveren 24/7 ondersteuning, hoewel ze soms onnauwkeurigheid kunnen produceren.

Generalization is het vermogen van een machine learning-model om goed te presteren op ongeziene gegevens, niet alleen op de trainingsgegevens waarop het is getraind. Een model dat alleen goed werkt op trainingsgegevens wordt overfitted genoemd.

Goed generaliseren is het doel van machine learning: een model trainen dat patronen leert die in werkelijke situaties werken. Dit vereist de juiste balans tussen modelhoe en regularisatie.

CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) is een multimodaal AI-model van OpenAI dat tekst en afbeeldingen begrijpt. Het is getraind op miljarden afbeelding-tekstparen van het internet.

CLIP kan afbeeldingen labelen, zoeken op basis van tekstbeschrijvingen, en transfer learning toepassen op nieuwe visuele taken zonder extra training. Het is open source en zeer invloedrijk in computer vision.