Uitgebreide Uitleg
Een AI-model is het eindresultaat van training - een systeem dat geleerd heeft om een specifieke taak uit te voeren. Het bevat alle kennis en patronen die het tijdens training heeft opgedaan, vastgelegd in parameters (vaak miljarden getallen die bepalen hoe het model reageert).
Er zijn talloze soorten modellen: taalmodellen zoals GPT die tekst begrijpen en genereren, computer vision modellen die afbeeldingen analyseren, aanbevelingsmodellen die voorkeuren voorspellen, en nog veel meer. Elk model is gespecialiseerd in zijn domein.
De kwaliteit van een model hangt af van de trainingsdata, de architectuur (hoe het gebouwd is), en de training process. Een goed model generaliseert - het werkt op nieuwe data, niet alleen op wat het gezien heeft. Een slecht model overfit of underfit en is niet betrouwbaar.
Praktijkvoorbeeld
Een Nederlandse webshop gebruikt een AI-model voor dynamische pricing. Het model is getraind op historische verkoopdata en leert wanneer producten snel verkopen bij welke prijzen. Nu voorspelt het continu de optimale prijs per product, wat omzet met 18% verhoogde.
Veelgebruikte Zoektermen
Gerelateerde Termen
Trainingsdata
Training Data
De dataset waarmee een AI-model wordt getraind om patronen te leren en voorspellingen te doen.
Machine Learning
Machine Learning (ML)
Een deelgebied van AI waarbij computers leren van data zonder expliciet geprogrammeerd te worden.
Neurale Netwerken
Neural Networks
Computermodellen geïnspireerd op de structuur van het menselijk brein, bestaande uit onderling verbonden knooppunten.
Inference
Inference
Het proces waarbij een getraind AI-model gebruikt wordt om voorspellingen of output te genereren.