Uitgebreide Uitleg
Self-learning AI verwijst naar systemen die blijven leren na hun initiële training. In plaats van statisch te blijven, passen ze zich aan op basis van nieuwe data en feedback. Dit is vooral krachtig in dynamische omgevingen waar patronen veranderen.
Voorbeelden zijn: aanbevelingssystemen die leren van je klikgedrag, spam filters die bijleren van nieuwe spam tactieken, chatbots die verbeteren van user interactions, en trading algorithms die zich aanpassen aan marktveranderingen. Het systeem observeert, leert, past aan - continu.
Er zijn verschillende technieken: online learning (update het model met elke nieuwe data point), reinforcement learning (leer van beloningen), active learning (vraag om labels waar het onzeker is), en transfer learning (pas kennis toe van ene domein op andere). De uitdaging is stability - je wilt leren zonder het model te "vergeten" wat het al wist.
Praktijkvoorbeeld
Spotify's aanbevelingen zijn self-learning: elke keer dat je een nummer skipt of compleet afspeelt, leert het systeem bij over jouw smaak. Geen expliciete feedback nodig - je gedrag is de feedback. Over tijd worden aanbevelingen steeds preciezer omdat het systeem continu leert van miljoenen gebruikers.