Hieronder vind je een heleboel termen binnen AI en hun betekenis. Sommige termen zijn goed gekend en andere wat minder.

Ik vind het belangrijk dat dergelijke lijst bestaat omdat er wel wat termen zijn binnen AI die ook binnen de normale gang van zaken gebruikt zullen worden, zoals prompt of hallucinaties.

En waar dus iedereen de betekenis van zou moeten kennen.

Accelerator – Een accelerator is eigenlijk een soort turbo voor je computer. Het versnelt het proces van het uitvoeren van berekeningen en taken door specifieke taken op zich te nemen en ze veel sneller uit te voeren dan een gewone processor. Denk aan het verschil tussen een gewone fiets en een fiets met een elektrische motor – de accelerator zorgt ervoor dat alles veel sneller en efficiënter verloopt.

Agents – Agents in artificial intelligence (AI) refereren naar entiteiten of programma’s die kunnen handelen, beslissingen kunnen nemen en communiceren met hun omgeving. Deze agents kunnen autonoom werken en zijn in staat om doelen te bereiken door middel van waarneming, redenering en actie. Agents kunnen variëren in complexiteit, van simpele regelgebaseerde systemen tot geavanceerde zelflerende machines. Deze entiteiten zijn essentieel in het creëren van intelligente systemen en het verbeteren van AI-technologieën.

AGI (Artificial General Intelligence) – AGI staat voor Artificial General Intelligence en verwijst naar kunstmatige intelligentie die op hetzelfde niveau van intelligentie en denkvermogen kan functioneren als een mens. Dit betekent dat een AGI in staat is om een breed scala aan taken uit te voeren, complexe problemen op te lossen en zelfs zelflerend en zelfbewust te zijn. Het idee achter AGI is om een kunstmatige intelligentie te creëren die niet alleen gespecialiseerd is in een bepaald domein, maar die net als mensen in staat is om verschillende taken uit te voeren en nieuwe vaardigheden aan te leren. Het ontwikkelen van AGI is een doelstelling die velen in de AI-gemeenschap nastreven, omdat het potentieel heeft om grote impact te hebben op allerlei sectoren en aspecten van ons dagelijks leven.

AI (Kunstmatige Intelligentie) – AI, oftewel Artificial of Kunstmatige Intelligentie, is een verzamelnaam voor technologieën die machines in staat stellen om taken uit te voeren die normaal menselijke intelligentie vereisen. Denk hierbij aan zaken als spraakherkenning, beeldherkenning, zelflerende systemen en besluitvorming op basis van data. Met behulp van AI kunnen machines steeds slimmer worden en taken efficiënter uitvoeren.

AI-detector – Een AI-detector is een tool of algoritme ontworpen om te onderscheiden of een bepaald stuk content— zoals tekst, beelden, muziek, of video’s — gecreëerd is door AI of door een mens. Deze detectoren werken door het analyseren van kenmerken die typisch zijn voor AI-gegenereerde inhoud, zoals bepaalde patronen, inconsistenties, of afwijkingen die minder waarschijnlijk zijn in door mensen gemaakte inhoud.
(PS: deze AI detectoren werken niet goed. In het beste geval heb je 45% accuraatheid)

AI-ethiek – AI-ethiek is eigenlijk gewoon nadenken over hoe we ervoor zorgen dat AI op een verantwoorde en ethische manier wordt gebruikt. Het gaat dus om vragen als: hoe zorgen we ervoor dat AI-systemen geen schade aanrichten, hoe voorkomen we discriminatie en vooroordelen/bias en hoe gaan we om met privacy en transparantie? Kortom, AI-ethiek draait om het nadenken over de morele kant van de razendsnelle ontwikkeling van AI.

AI-veiligheid – AI-veiligheid gaat over het waarborgen van de veiligheid en betrouwbaarheid van AI-systemen. Dit houdt in dat AI-systemen zo ontworpen moeten worden dat ze geen onverwachte of schadelijke acties uitvoeren, en dat ze in staat zijn om te reageren op mogelijke bedreigingen en fouten. Het doel is om ervoor te zorgen dat AI-systemen ethisch en verantwoord kunnen worden gebruikt zonder schade aan te richten aan individuen, samenleving of het milieu. Het is belangrijk om te investeren in AI-veiligheid om te voorkomen dat AI-systemen verkeerd worden gebruikt of misbruikt.

Algoritme – Een algoritme is eigenlijk gewoon een set instructies die een computer vertellen wat te doen om een bepaalde taak te volbrengen. Het is een soort recept dat stap voor stap wordt gevolgd om een specifiek probleem op te lossen of een bepaalde taak uit te voeren. In kunstmatige intelligentie worden algoritmes vaak gebruikt om machines te leren hoe ze bepaalde taken moeten uitvoeren of beslissingen moeten nemen. Het is eigenlijk de basis van hoe computers leren en denken!

Alignment – Alignment in AI verwijst naar het proces van het afstemmen van de doelstellingen en acties van kunstmatige intelligentie op die van de menselijke gebruikers. Het is essentieel om ervoor te zorgen dat AI-systemen werken in overeenstemming met de waarden en normen van de mensheid om negatieve impact te voorkomen. Het doel is om ervoor te zorgen dat AI ons helpt en aanvult, in plaats van tegen te werken.

AlphaGo – AlphaGo is een door DeepMind ontwikkelde kunstmatige intelligentie die gespecialiseerd is in het spelen van het bordspel Go. Het programma heeft wereldwijde erkenning gekregen vanwege zijn indrukwekkende vermogen om menselijke spelers te verslaan, inclusief de wereldkampioen van Go. AlphaGo maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en deep learning om strategische beslissingen te nemen tijdens het spel en is een belangrijke mijlpaal in de ontwikkeling van AI-toepassingen.

API (Application Programming Interface) – Een API, oftewel Application Programming Interface, is eigenlijk een soort brug tussen verschillende softwareprogramma’s. Het zorgt ervoor dat programma’s met elkaar kunnen communiceren en informatie kunnen uitwisselen. Stel je voor dat je een app wilt maken die gebruikmaakt van de locatiegegevens van een ander programma, dan gebruik je de API van dat programma om die gegevens op te vragen. Het is eigenlijk een handige manier om verschillende programma’s met elkaar te laten samenwerken en zo nieuwe functionaliteiten toe te voegen aan je eigen app. Dus eigenlijk is een API een soort digitale connector die ervoor zorgt dat softwareprogramma’s met elkaar kunnen praten.

ASI (Artificial Super Intelligence) – ASI staat voor Artificial Super Intelligence en is een term die wordt gebruikt om te verwijzen naar een vorm van kunstmatige intelligentie die aanzienlijk slimmer is dan de slimste mens op aarde. Het idee is dat ASI in staat zou zijn om complexe problemen op te lossen, te leren en zichzelf te verbeteren op een manier die voor ons als mens niet mogelijk is. Kortom, ASI vertegenwoordigt het potentieel voor een buitengewone vorm van kunstmatige intelligentie die onze huidige begrip te boven gaat.

Attention – Attention is een term die in de context van kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om aan te geven hoe een model zich kan concentreren op bepaalde delen van de input. Met behulp van de aandachtsmechanismen kan een AI-systeem bijvoorbeeld prioriteit geven aan bepaalde woorden in een zin of specifieke objecten in een afbeelding. Dit stelt het model in staat om complexe taken uit te voeren, zoals vertalingen maken of objecten herkennen, door zich te focussen op de relevante informatie.

Automatisering – Automatisering is eigenlijk gewoon een fancy woord voor het laten uitvoeren van taken door machines of computers in plaats van door mensen. Denk aan robots die auto’s in elkaar zetten of computerprogramma’s die facturen versturen. Het bespaart tijd en geld, maar kan ook zorgen voor bijvoorbeeld jobverlies.

Autonoom – Autonoom betekent dat iets zelfstandig en zonder tussenkomst van buitenaf kan functioneren. Bijvoorbeeld een autonome auto kan zelfstandig rijden en beslissingen nemen zonder dat een mens achter het stuur hoeft te zitten. Autonome systemen maken vaak gebruik van kunstmatige intelligentie en geavanceerde sensoren om hun omgeving te begrijpen en taken uit te voeren.

Back Propagation – Back propagation is een belangrijke techniek die wordt gebruikt in het trainen van neurale netwerken. Het werkt door het berekenen van de fout in de output van het neurale netwerk en vervolgens het terug verspreiden van die fout door het netwerk om de gewichten van de verbindingen tussen neuronen aan te passen. Op deze manier kan het netwerk leren van zijn fouten en betere resultaten behalen. Het is eigenlijk een soort van feedbackmechanisme dat ervoor zorgt dat het neurale netwerk steeds beter wordt in het uitvoeren van taken zoals patroonherkenning of voorspellingen. Dus, back propagation is essentieel voor het trainen van neurale netwerken en het verbeteren van hun prestaties.

Bias – Bias in AI verwijst naar onbedoelde vooroordelen of bevooroordeelde veronderstellingen die kunnen voorkomen in machine learning-modellen. Dit kan leiden tot onjuiste of oneerlijke resultaten, omdat de AI wordt beïnvloed door de gegevens waarmee het is getraind. Het is belangrijk om bewust te zijn van bias en er alles aan te doen om het te verminderen, zodat AI eerlijke en nauwkeurige beslissingen kan nemen.

Big data – Big data is eigenlijk gewoon wat het zegt – een enorme hoeveelheid gegevens die te groot en te complex zijn voor traditionele databasemanagementsystemen om te verwerken. Het is letterlijk een overvloed aan informatie afkomstig uit verschillende bronnen zoals sociale media, e-commerce, sensoren en nog veel meer. Bedrijven kunnen deze gegevens analyseren om waardevolle inzichten te verkrijgen en betere beslissingen te nemen.

Bing Chat – Bing Chat is een AI-gebaseerde chatfunctie ontwikkeld door Microsoft. Met Bing Chat kunnen gebruikers eenvoudig praten met een virtual assistant om vragen te stellen, hulp te krijgen bij taken en informatie op te zoeken. Het is een handige manier om snel antwoorden te krijgen en assistentie te krijgen zonder te hoeven typen. Dus, kort gezegd, Bing Chat maakt communiceren met een AI-assistent makkelijker en efficiënter. Momenteel noemt dit CoPilot.

Chain of Thought – Chain of Thought is een term die wordt gebruikt in kunstmatige intelligentie en verwijst naar de manier waarop een computerprogramma informatie verwerkt door middel van een opeenvolging van gedachten of stappen. Dit proces helpt het programma om logisch te redeneren en beslissingen te nemen op basis van eerdere informatie en bepaalde regels of algoritmen. Het helpt bij het creëren van een samenhangende lijn van redenering en helpt zo bij het oplossen van complexe problemen.

Chatbot – Een chatbot is eigenlijk gewoon een computerprogramma dat is ontworpen om met mensen te praten via tekstberichten. Het kan vragen beantwoorden, suggesties doen en zelfs gesprekken voeren alsof het een echt persoon is. Het wordt vaak gebruikt voor klantenservice, maar ook voor entertainment of het automatiseren van bepaalde taken. Dus, als je ooit een berichtje stuurt naar een bedrijf en meteen antwoord krijgt, is de kans groot dat je met een chatbot aan het praten bent!

ChatGPT – ChatGPT is een vorm van kunstmatige intelligentie die speciaal is ontworpen om natuurlijke en vloeiende gesprekken met gebruikers te voeren. Dit model maakt gebruik van geavanceerde algoritmen en grote hoeveelheden tekstdata om realistische en overtuigende antwoorden te genereren. ChatGPT wordt vaak gebruikt voor klantenservice, virtuele assistenten en chatbots om interacties met gebruikers te verbeteren en te personaliseren.

Chinese kamer – De Chinese kamer is een gedachtenexperiment bedacht door filosoof John Searle om de beperkingen van AI te illustreren. In de Chinese kamer zit een persoon die geen Chinees spreekt, maar wel een boek heeft met instructies om Chinese tekens met elkaar te combineren. Wanneer deze persoon Chinese tekens ontvangt en de instructies volgt om deze te combineren, kan hij op deze manier vloeiend Chinees schrijven zonder het daadwerkelijk te begrijpen. Dit experiment toont aan dat het puur volgen van instructies niet gelijk staat aan begrip en bewustzijn, wat belangrijk is bij de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie.

CLIP (Contrastive Language–Image Pretraining) – CLIP staat voor Contrastive Language-Image Pretraining, en het is een geavanceerd AI-model dat is ontworpen om computers te helpen begrijpen hoe tekst en afbeeldingen met elkaar in verband kunnen worden gebracht. Door gebruik te maken van contrastieve leren, leert CLIP om verbindingen te leggen tussen woorden en beelden en helpt het om beter te begrijpen wat er op een afbeelding staat en hoe dit in verband kan worden gebracht met tekstuele informatie. Het doel van CLIP is om computers te helpen met het begrijpen en interpreteren van visuele en tekstuele informatie op een mensachtige manier.

Cognitieve Computing – Cognitieve computing is eigenlijk gewoon een fancy term voor computers die net als mensen kunnen nadenken, leren en problemen oplossen. Deze vorm van kunstmatige intelligentie maakt gebruik van verschillende technologieën zoals machine learning, natuurlijke taalverwerking en patroonherkenning om taken uit te voeren die eerder alleen door mensen konden worden gedaan. Denk aan dingen als spraakherkenning, beeldherkenning en zelfs het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen. Kortom, cognitieve computing is de volgende stap in de evolutie van AI en zal naar verwachting een enorme impact hebben op verschillende sectoren zoals gezondheidszorg, financiën en marketing.

Computer Vision – Computer Vision is eigenlijk gewoon een fancy manier om te zeggen dat computers kunnen zien en begrijpen wat er in beelden of video’s gebeurt. Het stelt computers in staat om objecten te detecteren, te herkennen en zelfs te interpreteren wat er zich afspeelt op basis van visuele informatie. Het wordt vaak gebruikt in toepassingen zoals gezichtsherkenning, autonome voertuigen en medische beeldvorming. Het is eigenlijk alsof computers een paar ogen krijgen en kunnen begrijpen wat ze zien!

Convolutional Neural Network (CNN) – Een Convolutional Neural Network (CNN) is een type kunstmatig neuraal netwerk dat specifiek is ontworpen voor het verwerken van afbeeldingen. Het maakt gebruik van convolutielagen om kenmerken zoals randen en vormen in een afbeelding te identificeren, en poolinglagen om de resolutie te verlagen en de verwerkingstijd te verminderen. CNN’s worden veel gebruikt in beeldherkenningstoepassingen zoals gezichtsherkenning en objectdetectie.

DALL-E – DALL-E is een AI-model ontwikkeld door OpenAI dat afbeeldingen kan genereren op basis van tekstuele input. Het is als het ware een combinatie van een tekst-generator en een beeldgenerator, waardoor het in staat is om concepten en ideeën om te zetten in visuele creaties. Met DALL-E kunnen gebruikers eenvoudig afbeeldingen maken van dingen die niet echt bestaan, zoals een luchtballon in de vorm van een avocado of een flamingo gemaakt van watermeloenen. Het is een fascinerende toepassing van kunstmatige intelligentie die laat zien hoe creatief en veelzijdig AI kan zijn.

Data Augmentation – Data Augmentation is een term voor het vergroten en verbeteren van je dataset. Je doet dit door bestaande data te manipuleren of te verrijken, bijvoorbeeld door het toevoegen van ruis, het draaien van afbeeldingen of het veranderen van de helderheid. Het uiteindelijke doel is om je algoritme beter te laten presteren door het te trainen met meer en gevarieerdere data. Dus eigenlijk is het een beetje als het spelen met je dataset om ervoor te zorgen dat je AI-systeem beter wordt in wat het doet.

Data Mining – Data mining is het graven naar informatie in grote hoeveelheden gegevens. Het is als een soort digitale schatzoeker die verborgen patronen en verbanden probeert te vinden tussen verschillende datapunten. Door data mining kunnen bedrijven bijvoorbeeld beter begrijpen wat hun klanten willen en voorspellen welke producten of diensten populair zullen zijn. Het is als een soort superkrachtige tool voor het ontcijferen van gegevens en het verkrijgen van waardevolle inzichten.

Data Science – Data Science draait allemaal om het analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden gegevens om trends, patronen en verbanden te ontdekken die kunnen helpen bij het nemen van beslissingen en het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen. Het is als een soort superkracht waarmee we data kunnen omzetten in waardevolle kennis.

Deep Blue – Deep Blue was een schaakcomputer ontwikkeld door IBM die wereldwijd bekendheid verwierf door zijn schaakwedstrijden tegen grootmeester Garry Kasparov in 1996 en 1997. Het was een van de eerste systemen die in staat was om een wereldkampioen schaker te verslaan in een officiële wedstrijd. Deep Blue maakte gebruik van geavanceerde algoritmen en brute rekenkracht om miljoenen mogelijke zetten te evalueren en de beste zet te kiezen. Dit maakte het een mijlpaal in de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en liet zien hoe ver deze technologie kon evolueren.

Deep learning – Deep learning is een vorm van machine learning die gebruik maakt van kunstmatige neurale netwerken om complexe taken uit te voeren. Het wordt “diep” genoemd omdat het meerdere lagen van neurale netwerken gebruikt om gegevens te verwerken en te leren van patronen. Deep learning wordt vaak gebruikt voor spraakherkenning, beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en vele andere toepassingen. Het is een krachtig hulpmiddel dat steeds meer wordt toegepast in diverse industrieën.

Deepfake – Deepfake is een techniek waarbij kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om video’s te creëren waarin iemand anders gezicht of stem wordt geplaatst op een bestaande video. Dit kan leiden tot misleidende content en fake news, aangezien de eindresultaten vaak bijna niet van echt te onderscheiden zijn. Het is belangrijk om bewust te zijn van de gevaren van deepfake en kritisch te blijven bij het bekijken van online video’s.

Diffusion – Diffusion is een term die wordt gebruikt in kunstmatige intelligentie om het proces te beschrijven waarbij informatie, kennis of technologie zich verspreidt van het ene systeem naar het andere. Het kan verwijzen naar de verspreiding van algoritmen, modellen of ideeën binnen een organisatie of tussen verschillende organisaties. Het doel van diffusion is om ervoor te zorgen dat nieuwe ontwikkelingen op het gebied van AI zo breed mogelijk worden toegepast en benutten.

Double Descent – Double Descent is een fenomeen in machine learning waarbij de testfout van een model eerst daalt, dan stijgt en vervolgens weer daalt naarmate de complexiteit van het model toeneemt. Dit gaat in tegen de traditionele opvatting dat het toevoegen van meer parameters altijd leidt tot overpassing. Double Descent komt voort uit het feit dat modellen met een bepaalde mate van complexiteit vaak beter in staat zijn om complexe patronen in de data te leren en generaliseren, wat resulteert in een verbetering van de prestaties. Het begrijpen van Double Descent kan helpen om betere modellen te bouwen en overpassing te voorkomen.

ELIZA – ELIZA is een vroege vorm van kunstmatige intelligentie die in de jaren 60 is ontwikkeld. Het is een chatbotprogramma dat bedoeld was om menselijke conversaties na te bootsen door middel van simpele regels en patroonherkenning. ELIZA werd vooral gebruikt voor psychotherapeutische doeleinden en staat bekend om zijn eenvoudige maar effectieve manier van communiceren met gebruikers. Het programma was een belangrijke mijlpaal in de ontwikkeling van AI en heeft bijgedragen aan het creëren van meer geavanceerde chatbottechnologieën die vandaag de dag worden gebruikt.

Embedding – Embedding is een techniek binnen kunstmatige intelligentie waarbij woorden, zinnen of entiteiten worden omgezet in numerieke vectoren die de semantische betekenis van de oorspronkelijke input weergeven. Deze vectoren worden gebruikt om machine learning-modellen te trainen en helpen bij het begrijpen van de context en relaties tussen woorden en concepten. Embedding wordt vaak gebruikt in natural language processing voor taken zoals sentimentanalyse, vertaling en aanbevelingssystemen. Het helpt computers om op een meer menselijke manier taal te begrijpen en verwerken.

Emergent Behavior – Emergent Behavior is eigenlijk gewoon een fancy manier om te zeggen dat groepen individuen (of robots) soms onverwachte en complexe acties kunnen vertonen wanneer ze samenwerken. Het is alsof ze een soort van ‘groepsgeest’ hebben die niet kan worden voorspeld door alleen maar naar de individuen te kijken. Dus eigenlijk is het gewoon een manier om te beschrijven hoe slimme systemen soms dingen kunnen doen die we niet hadden verwacht.

End-to-End Learning – End-to-End Learning betekent simpelweg dat het hele leerproces van begin tot eind wordt doorlopen in plaats van het opdelen in verschillende stappen. Hierdoor kan een AI-systeem direct van input naar output leren zonder tussenliggende handmatige stappen. Dit kan leiden tot efficiëntere en effectievere AI-modellen.

Expertsystemen – Expertsystemen zijn computersystemen die zijn ontworpen om complexe besluitvormingsprocessen na te bootsen die normaal gesproken worden gemaakt door menselijke experts. Deze systemen zijn geprogrammeerd met kennis en regels die zijn afgeleid van experts in een bepaald vakgebied, waardoor ze in staat zijn om vragen te beantwoorden, advies te geven en problemen op te lossen op een manier die vergelijkbaar is met hoe een menselijke expert dat zou doen. Dit maakt expertsystemen waardevolle tools voor het helpen van gebruikers bij het nemen van beslissingen en het oplossen van complexe problemen.

Explainable AI (XAI) – Explainable AI (XAI) zijn AI-systemen die hun besluitvormingsprocessen kunnen uitleggen op een begrijpelijke manier voor mensen. In plaats van dat de AI als een black box werkt waarvan we niet weten hoe het tot bepaalde conclusies komt, is XAI transparant en laat het zien hoe het tot zijn resultaten komt. Dit is belangrijk omdat het vertrouwen in AI-systemen vergroot en gebruikers kunnen begrijpen en vertrouwen waarom bepaalde beslissingen worden genomen.

Fine-tuning – Fine-tuning is het extra afstellen van een AI-model om het nog beter te maken in een specifieke taak. Dus stel je voor dat je al een goed presterend model hebt voor bepaalde taken, maar je wilt het nog verder verbeteren voor een specifiekere taak – dan ga je fine-tunen. Het is als het stemmen van een gitaar voordat je begint met spelen, zodat het geluid perfect is afgestemd op wat je wilt horen. Fine-tuning kan echt helpen om de prestaties van je AI-model te optimaliseren en het nog slimmer te maken.

Forward Propagation – Forward propagation is een proces waarbij invoergegevens worden doorgegeven aan een neuraal netwerk, waarbij elke laag van het netwerk de gegevens doorgeeft aan de volgende laag. Tijdens dit proces worden de gewichten en bias van elke neuron geüpdatet om de juiste uitvoer te produceren. Het is een essentieel onderdeel van het trainen van neurale netwerken en wordt vaak gebruikt in taken zoals beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking.

Foundation Model – Een foundation model is een krachtige AI-model dat is getraind op een breed scala aan taken en data om een diepgaand begrip van natuurlijke taal te verkrijgen. Deze modellen worden vervolgens gebruikt als basis voor meer gespecialiseerde AI-modellen die zich richten op specifieke taken zoals vertaling, samenvatting of sentimentanalyse. Het doel van een foundation model is om de prestaties en efficiëntie van AI-systemen te verbeteren door een solide basis van kennis en vaardigheden te bieden. GPT4 is bijvoorbeeld zo’n foundation model.

General Adversarial Network (GAN) – Een General Adversarial Network (GAN) is een type kunstmatig intelligentie-algoritme dat bestaat uit twee neurale netwerken: de generator en de discriminator. De generator genereert nieuwe data, terwijl de discriminator probeert te bepalen of de data echt is of nep. Door deze twee netwerken tegen elkaar te laten strijden, wordt het genereren van realistische data steeds beter. GANs worden vaak gebruikt voor het genereren van afbeeldingen, video’s en tekst, en worden ook gebruikt in verschillende toepassingen zoals beeldbewerking en gezichtsherkenning.

Generatieve AI – Generatieve AI is eigenlijk een soort van AI die gebruikt wordt om nieuwe data/content te genereren, gebaseerd op bestaande data. Het is als een soort van creatieve AI die in staat is om bijvoorbeeld teksten, afbeeldingen of muziek te maken die lijken alsof ze door een mens zijn gemaakt. Deze technologie wordt vaak gebruikt in de kunstwereld, maar heeft ook toepassingen in bijvoorbeeld taalvertaling, productontwerp en zelfs het maken van deepfakes.

Gestructureerde Data – Gestructureerde data zijn gegevens die zijn georganiseerd en opgeslagen op een duidelijke en begrijpelijke manier. Denk hierbij aan tabellen, databases en spreadsheets waarin informatie op een gestructureerde manier is vastgelegd. Deze manier van data-opslag maakt het gemakkelijker voor computers en AI-systemen om de informatie te begrijpen en te analyseren voor het maken van beslissingen en voorspellingen. Kortom, gestructureerde data zijn de bouwstenen voor een succesvolle AI.

GPT (Generative Pretrained Transformer) – GPT (Generative Pretrained Transformer) is een krachtig model voor Natural Language Processing ontwikkeld door OpenAI. Het is getraind op enorme hoeveelheden tekstdata en kan gebruikt worden voor taken zoals tekstgeneratie, vertaling en samenvatting. Met GPT kunnen programmeurs sneller en efficiënter natuurlijke taalverwerkingstaken uitvoeren. Het transformer-model achter GPT heeft de manier waarop AI tekst begrijpt en genereert revolutionair veranderd.

Gradient Descent – Gradient descent is een optimalisatiemethode gebruikt in AI om de parameters van een model systematisch aan te passen door de richting van de steilste daling van de kostfunctie te volgen. Dit proces helpt bij het vinden van de parameterwaarden die de fout van het model minimaliseren, waardoor het model beter presteert bij het maken van voorspellingen of beslissingen.

Guardrails – Guardrails zijn als de zijlijnen op een snelweg die je helpen op de juiste weg te blijven en te voorkomen dat je van de weg af raakt. In de context van AI verwijst het naar de regels en richtlijnen die worden ingesteld om ervoor te zorgen dat AI systemen ethisch, correct en veilig worden gebruikt. Deze guardrails helpen bij het voorkomen van misbruik, discriminatie en andere negatieve gevolgen van AI-toepassingen. Het is belangrijk om deze guardrails te respecteren en te volgen om ervoor te zorgen dat AI een positieve impact heeft op de samenleving.

Hallucinatie – In AI verwijst “hallucinatie” naar het verschijnsel waarbij een AI-systeem onjuiste of verzonnen informatie genereert die niet overeenkomt met de werkelijke gegevens of feiten, vaak als resultaat van beperkingen in de training of het algoritme. Leugenaar!

Hidden layer – Een hidden layer is een laag in een neuraal netwerk die tussen de input- en outputlagen zit. Deze laag voert complexe berekeningen uit en leert patronen herkennen in de inputdata. De hidden layer speelt een cruciale rol bij het trainen van het neurale netwerk en het optimaliseren van de prestaties ervan. Hoe meer hidden layers een netwerk heeft, hoe dieper het wordt genoemd. Het doel van hidden layers is om de inputdata om te zetten in een representatie die gemakkelijker door het netwerk kan worden geïnterpreteerd.

Hyperparameter – Hyperparameters zijn eigenlijk de instellingen en keuzes die je maakt voordat je een AI-model traint. Denk aan dingen als het aantal lagen in je neurale netwerk of de leersnelheid van je algoritme. Deze hyperparameters beïnvloeden hoe je model uiteindelijk presteert, dus het is super belangrijk om ze goed af te stemmen voor de beste resultaten.

Hyperparameter Tuning – Hyperparameter tuning is het proces van het optimaliseren van de parameters van een algoritme of model die niet direct kunnen worden geleerd tijdens het trainen, zoals de leersnelheid en het aantal neuronen in een neuraal netwerk. Door hyperparameters af te stemmen op de specifieke dataset en probleemstelling, kan de prestatie van het model worden verbeterd en de nauwkeurigheid van de voorspellingen worden verhoogd. Dit proces is essentieel voor het creëren van effectieve en efficiënte AI-modellen. Het is als het fine-tunen van een auto om de beste prestaties te leveren op de weg.

Image recognition – Image recognition is een technologie die computers in staat stelt om visuele informatie in afbeeldingen of video’s te analyseren en te begrijpen. Met behulp van complexe algoritmen en neurale netwerken kunnen computers objecten, gezichten, teksten en andere elementen in beelden herkennen en classificeren. Deze technologie wordt bijvoorbeeld gebruikt in gezichtsherkenningssystemen, productherkenning in online winkels en zelfrijdende auto’s voor het detecteren van verkeersborden en voetgangers.

Inference – Inference is basically het proces waarbij Artificial Intelligence systemen logische conclusies trekken op basis van gegevens en regels die ze hebben geleerd. Het is als een soort van redeneren of besluitvorming waarbij de AI taken uitvoert en antwoorden genereert op basis van de verzamelde informatie. Dus eigenlijk is inference gewoon het slimme denkproces van een AI-systeem dat helpt bij het maken van beslissingen of voorspellingen.

Instruction Tuning – Instruction Turning is een proces waarbij de instructies in een computerprogramma worden geoptimaliseerd om de prestaties te verbeteren. Door de volgorde van instructies te optimaliseren en onnodige instructies te verwijderen, kan de snelheid en efficiëntie van het programma worden verhoogd. Het doel van Instruction Tuning is om de uitvoeringstijd van het programma te verminderen en de algehele prestaties te verbeteren. Het is een belangrijk onderdeel van het optimaliseren van software en het vergroten van de effectiviteit van AI-toepassingen.

Large language model (LLM) – Een Large Language Model (LLM) is een geavanceerd AI-systeem dat is ontworpen om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren op een zeer grote schaal. Deze modellen kunnen enorme hoeveelheden tekst verwerken en gebruiken om mensachtige spraak te produceren. Ze worden vaak gebruikt voor taken zoals vertaling, samenvatting en spraakgeneratie. Deze LLM’s worden getraind met behulp van enorme datasets en geavanceerde algoritmes om hun taalverwerkingscapaciteiten te verbeteren.

Latent Space – Het is een term die wordt gebruikt in AI om te verwijzen naar de verborgen representatie van data in een model. Als je bijvoorbeeld een afbeelding van een kat invoert in een AI-model, dan wordt die informatie opgeslagen in een latent space die het model helpt om te leren en patronen te herkennen.

Limited memory – Limited memory verwijst naar een beperking in het vermogen van een AI-systeem om informatie op te slaan en te onthouden. Dit betekent dat het systeem alleen een beperkt aantal vorige stappen of gebeurtenissen kan onthouden en gebruiken bij het nemen van beslissingen. Deze beperking kan invloed hebben op de prestaties en het leervermogen van het AI-systeem.

Loss Function (or Cost Function) – Een loss function (of cost function) in AI is eigenlijk gewoon een manier om te meten hoe goed je model presteert tijdens het trainen. Het berekent het verschil tussen de voorspelde waarden van je model en de werkelijke waarden van de data die je het hebt gegeven. Hoe lager de waarde van de loss function, hoe beter je model presteert. Het doel is dus om deze waarde zo klein mogelijk te maken door het aanpassen van de parameters van je model tijdens het trainingsproces. Het is een belangrijk concept in machine learning omdat het helpt om de nauwkeurigheid en efficiëntie van je model te verbeteren.

Machine Learning – Machine Learning is het proces waar computers zelf dingen kunnen leren zonder dat je ze elke stap van de weg hoeft te vertellen. In plaats daarvan geef je ze een hoop data en laten ze zelf patronen en trends ontdekken. Het is als een computer die zijn eigen lessen leert en steeds beter wordt in het uitvoeren van taken.

Machine translation – Machine translation is simpelweg het proces waarbij computers worden gebruikt om tekst van de ene taal automatisch te vertalen naar een andere taal. Dit gebeurt door middel van geavanceerde algoritmen en taalmodellen die de grammatica, context en betekenis van woorden en zinnen analyseren en interpreteren. Hoewel machinevertalingen nog niet perfect zijn, worden ze steeds beter dankzij de voortdurende ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en neurale netwerken. Het wordt vaak gebruikt voor bijvoorbeeld het vertalen van websites, documenten, en gesprekken.

Midjourney – Midjourney is een AI-tool ontwikkeld door een onafhankelijk onderzoekslaboratorium in San Francisco die tekstbeschrijvingen omzet in unieke, hoogwaardige afbeeldingen, vergelijkbaar met OpenAI’s DALL-E en Stable Diffusion.

Mixture of Experts – Het is een model waarbij verschillende “experts” worden gecombineerd om complexe problemen op te lossen. Elke expert is gespecialiseerd in een bepaald gebied en wanneer ze samenwerken, kunnen ze echt krachtig zijn. Het is een slimme manier om de krachten te bundelen en efficiënt gebruik te maken van expertise om betere resultaten te behalen. Dus, mix het en je hebt de perfecte cocktail van kennis en vaardigheden om je te helpen bij het oplossen van moeilijke taken. Cool, toch?

Multimodal – Multimodaal betekent gewoon dat iets op verschillende manieren kan worden uitgedrukt of begrepen. In het geval van kunstmatige intelligentie (AI) verwijst het naar systemen die informatie kunnen verwerken en produceren in verschillende vormen, zoals tekst, beeld en geluid. Dit stelt AI in staat om een breed scala aan taken uit te voeren en menselijke interacties beter te begrijpen en te repliceren.

Natural Language Processing (NLP) – Natural Language Processing (NLP) is een technologie die computers in staat stelt om menselijke taal te begrijpen en te verwerken. Met behulp van NLP kunnen computers teksten analyseren, vertalen en samenvatten, wat weer kan leiden tot verbeterde vertaalmachines, chatbots en zoekmachines. Kortom, NLP maakt het mogelijk voor computers om met mensen te communiceren op een natuurlijke manier.

NeRF (Neural Radiance Fields) – NeRF (Neural Radiance Fields) is een geavanceerde techniek uit de wereld van kunstmatige intelligentie en computer graphics. Met behulp van NeRF kunnen computers complexe 3D-scenes creëren en renderen door de stralingseigenschappen van elk punt in de scene te modelleren met behulp van neurale netwerken. Hierdoor kunnen realistische beelden worden gegenereerd met nauwkeurige belichting, schaduwen en reflecties. NeRF is een veelbelovende ontwikkeling op het gebied van computer vision en computer graphics en wordt al gebruikt in verschillende toepassingen, zoals augmented reality en virtual reality.

Neuraal Netwerk – Een neuraal netwerk is een computeralgoritme dat is geïnspireerd op de werking van de menselijke hersenen. Het bestaat uit een netwerk van neuronen die met elkaar verbonden zijn en informatie doorgeven aan elkaar. Door middel van deze verbindingen kunnen neurale netwerken complexe taken uitvoeren, zoals het herkennen van patronen in data, het nemen van beslissingen of zelfs het genereren van nieuwe content. Het is een krachtig instrument in de wereld van kunstmatige intelligentie en wordt vaak gebruikt voor taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en natuurlijke taalverwerking.

Objective Function – Een “Objective Function” is een term voor een doel of doelstelling die een AI-systeem probeert te bereiken. Dit doel kan bijvoorbeeld zijn om een bepaalde taak uit te voeren, een probleem op te lossen of een prestatie te behalen. Het helpt het AI-systeem om te bepalen hoe succesvol het is in het bereiken van zijn doel en stelt het in staat om strategieën te bedenken om dit doel te bereiken. Dus eigenlijk is het gewoon de “missie” die de AI volgt om zijn taken uit te voeren.

Ongestructureerde Data – Ongestructureerde data is eigenlijk gewoon wat het klinkt: gegevens die niet netjes zijn georganiseerd in tabellen of databasevelden. Denk aan tekstbestanden, e-mails, social media-updates, afbeeldingen en video’s. Deze gegevens kunnen lastig zijn om te analyseren, omdat ze niet altijd in een duidelijk formaat staan en moeilijk te doorzoeken zijn. AI-technologieën kunnen worden gebruikt om deze ongestructureerde gegevens te begrijpen en er waardevolle inzichten uit te halen, wat nuttig is voor allerlei toepassingen, van het begrijpen van klantfeedback tot het detecteren van trends op sociale media.

OpenAI – OpenAI is een non-profit organisatie die zich bezighoudt met het ontwikkelen en promoten van kunstmatige intelligentie (AI) op een open en toegankelijke manier. Ze streven ernaar om AI-technologieën te verbeteren en deze te delen met de bredere gemeenschap, zodat iedereen kan profiteren van de voordelen van AI. OpenAI streeft naar ethische en verantwoorde ontwikkeling van AI, met een focus op transparantie en samenwerking. Hun doel is om de impact van AI op de maatschappij te verbeteren en tegelijkertijd de risico’s te beperken.

Overfitting – Overfitting is wanneer een machine learning model te veel leert van de trainingsdata en daardoor niet meer goed generaliseert naar nieuwe, onbekende data. Het model past zich te nauwkeurig aan de trainingsdata aan en zal daardoor slecht kunnen presteren op nieuwe data. Dit kan leiden tot onnauwkeurige voorspellingen en verminderde prestaties van het model in de praktijk. Het is belangrijk om overfitting te voorkomen door gebruik te maken van technieken zoals cross-validatie en het beperken van de complexiteit van het model.

Parafraseertool – Een parafraseertool (paraphrasing tool ) is een handig hulpmiddel dat automatisch de inhoud van een tekst herformuleert met behoud van de betekenis. Het kan helpen om complexe zinnen eenvoudiger te maken of om plagiaat te voorkomen door de tekst op een unieke manier opnieuw te formuleren. Deze tool is vooral handig voor studenten, schrijvers en onderzoekers die op zoek zijn naar een snelle manier om hun teksten te verbeteren. Denk dan aan Quillbot bijvoorbeeld.

Parameters – Parameters zijn variabelen die worden gebruikt in kunstmatige intelligentie om de prestaties en het gedrag van algoritmes te beïnvloeden. Door het aanpassen van parameters kunnen we de AI-modellen optimaliseren en betere resultaten behalen. Deze parameters kunnen bijvoorbeeld de leersnelheid, het aantal lagen in een neuraal netwerk of de grootte van de batchgrootte zijn. Het is belangrijk om de juiste parameters te kiezen en af te stemmen op de specifieke taak waaraan het AI-model werkt.

Patroonherkenning – Patroonherkenning is simpelweg het vermogen van een computer of een ander systeem om patronen te herkennen in gegevens. Dit kan bijvoorbeeld gebeuren door middel van machine learning technieken, waarbij het systeem wordt getraind met voorbeelden om bepaalde patronen te herkennen en hierop te reageren. Dit kan worden toegepast in verschillende domeinen, zoals bij gezichtsherkenning, spraakherkenning, en het voorspellen van trends in data. In feite is patroonherkenning een essentieel onderdeel van kunstmatige intelligentie en draagt het bij aan het verbeteren van de nauwkeurigheid en efficiëntie van diverse systemen en toepassingen.

Pre-training – Pre-training is een fase in het ontwikkelen van Artificial Intelligence (AI) modellen waarbij het model wordt blootgesteld aan een grote hoeveelheid gegevens om het te helpen concepten en patronen te leren voordat het wordt afgestemd op specifieke taken. Deze fase is belangrijk omdat het AI-modellen in staat stelt om te leren van veel verschillende bronnen en zo een algemeen begrip op te bouwen voordat het wordt ingezet voor meer specifieke taken. Dit helpt bij het verbeteren van de algehele prestaties en nauwkeurigheid van het AI-model.

Predictive Analytics – Predictive Analytics is een manier om te zeggen dat we onze kristallen bol hebben vervangen door computers. Met behulp van geavanceerde algoritmes en data-analyse proberen we voorspellingen te doen over toekomstige gebeurtenissen of trends. Het is als een soort superintelligente gok waarbij we proberen te voorspellen wat er gaat gebeuren op basis van wat er in het verleden is gebeurd. Het is eigenlijk alsof we kunnen zien in de toekomst door alle cijfers en data te analyseren. Dus als je je afvraagt hoe bedrijven weten wat je volgende aankoop gaat zijn of hoe Netflix weet welke serie je als volgende wilt kijken, dan is dat allemaal dankzij Predictive Analytics.

Prescriptive Analytics – Prescriptive Analytics is de volgende stap in het analyseren van data. Het gaat verder dan voorspellende analytics (wat waarschijnlijk gaat gebeuren) en vertelt je wat je moet doen op basis van die voorspellingen. Dus eigenlijk krijg je met prescriptive analytics handige aanbevelingen voorgeschoteld om het beste resultaat te behalen. Het helpt bedrijven om data te gebruiken om betere beslissingen te nemen en efficiënter te werken.

Prompt – Prompt is een term die wordt gebruikt in het kader van kunstmatige intelligentie en verwijst naar een specifieke instructie of vraag die wordt gegeven aan een machine learning model om een bepaalde actie uit te voeren of een bepaalde taak uit te voeren. Het helpt om het model te sturen en te begeleiden bij het genereren van nauwkeurige en relevante resultaten. Het kan bijvoorbeeld gaan om het geven van een zin of een afbeelding als input aan het model, zodat het de gewenste uitvoer kan produceren. Het gebruik van prompts is essentieel bij het trainen en finetunen van AI-modellen en helpt bij het verkrijgen van specifieke en consistente resultaten. Onze Prompting guide kan hierbij helpen!

Quantim Computing – Quantum computing is een geavanceerde vorm van computer technologie waarbij quantum bits, of qubits, worden gebruikt in plaats van de traditionele bits die in klassieke computers worden gebruikt. Door gebruik te maken van de principes van de quantummechanica, kan quantum computing complexe berekeningen uitvoeren op een veel snellere en efficiëntere manier dan traditionele computers. Dit maakt het mogelijk om problemen op te lossen die voorheen onmogelijk waren, zoals het kraken van complexe versleutelingen of het simuleren van moleculaire structuren voor de ontwikkeling van nieuwe medicijnen.

Regularization – Regularisatie is eigenlijk een simpel concept in machine learning. Het wordt gebruikt om overpassing te voorkomen, wat betekent dat het zorgt dat ons model niet te veel leert van onze trainingsgegevens. Dit kan gebeuren wanneer onze model te complex is en te veel ‘aandacht’ besteedt aan de kleine variaties in de trainingsgegevens, waardoor het slecht presteert op nieuwe, niet eerder geziene gegevens. Regularisatie voegt een straf toe aan onze verliesfunctie die ervoor zorgt dat ons model simplistischer wordt en daardoor beter generaliseert naar nieuwe gegevens.

Reinforcement Learning – Reinforcement learning is een manier waarop computers leren door beloningen en straffen. Het idee is dat de computer een bepaalde actie probeert uit te voeren om een beloning te ontvangen of om straf te vermijden. Op deze manier kan de computer stap voor stap beter worden in het uitvoeren van bepaalde taken, zoals het spelen van een spel of het besturen van een robot.

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) – RLHF staat voor Reinforcement Learning from Human Feedback, wat betekent dat een AI-systeem leert en verbetert door feedback van mensen te ontvangen. In plaats van alleen maar data te gebruiken om beslissingen te nemen, kan een AI-systeem dankzij RLHF ook leren van menselijke input. Dit kan bijvoorbeeld nuttig zijn bij het trainen van AI voor specifieke taken waar menselijke expertise belangrijk is. In plaats van te vertrouwen op algoritmes en datasets, kan RLHF helpen om AI-systemen nauwkeuriger en effectiever te maken door de menselijke input te integreren in het leerproces.

Sentimentanalyse – Sentimentanalyse is het analyseren van emoties of meningen in teksten of gesprekken. Het wordt vaak gebruikt in sociale media monitoring, klantfeedback analyse en marktonderzoek om te begrijpen hoe mensen zich voelen over bepaalde onderwerpen of producten. Met behulp van speciale algoritmes en kunstmatige intelligentie kunnen computers de sentimenten achter woorden en zinnen identificeren en categoriseren als positief, negatief of neutraal. Dit helpt bedrijven en organisaties om hun reputatie te beheren en beter in te spelen op de behoeften van hun klanten.

Singularity – Dus… de Singularity is eigenlijk het moment waarop AI slimmer wordt dan de mens en zichzelf kan verbeteren zonder onze hulp. Het is een soort van tipping point waar we niet precies weten wat er daarna zal gebeuren, maar het kan potentieel leiden tot enorme veranderingen in de samenleving en technologie. Het is een beetje als een sci-fi scenario, maar het is iets waar veel wetenschappers serieus over nadenken en proberen te begrijpen. Dus, ja, de Singularity is zeker iets om in de gaten te houden.

Spraakherkenning – Spraakherkenning is een technologie die computers in staat stelt gesproken woorden en zinnen om te zetten in tekst. Het stelt gebruikers in staat om met hun stem te communiceren met apparaten zoals smartphones, slimme speakers en andere apparaten die spraakopdrachten kunnen begrijpen en uitvoeren. Met behulp van geavanceerde algoritmen en machine learning kunnen deze systemen steeds beter en nauwkeuriger spraak begrijpen en omzetten in tekst. Dit maakt het mogelijk om handsfree te communiceren en taken uit te voeren, wat de gebruikerservaring en efficiëntie aanzienlijk verbetert.

Supervised Learning – Supervised Learning is een type machine learning waarbij het algoritme wordt getraind met gelabelde data. Dit houdt in dat het algoritme wordt voorzien van inputgegevens en de corresponderende gewenste output, waardoor het kan leren en voorspellingen kan doen op nieuwe, onbekende data. Het doel van Supervised Learning is om het algoritme te laten leren van de voorbeelden die we hem geven, zodat het in staat is om nauwkeurige voorspellingen te maken op basis van deze inputgegevens. Denk bijvoorbeeld aan het voorspellen van de verkoopprijs van een huis op basis van kenmerken zoals locatie, aantal kamers en oppervlakte.

Symbolic Artificial Intelligence – Symbolische kunstmatige intelligentie verwijst naar een benadering binnen AI die gebaseerd is op symbolen en regels. In plaats van het simuleren van het menselijk brein, gebruikt symbolische AI symbolen en regels om problemen op te lossen. Deze symbolen en regels worden gebruikt om kennis te modelleren en logica toe te passen om beslissingen te nemen. Het is een van de oudere benaderingen binnen AI en wordt vaak gebruikt voor taken zoals het analyseren van tekst en het spelen van schaakspellen. Symbolische AI kan krachtig zijn voor bepaalde soorten problemen, maar heeft ook beperkingen in termen van flexibiliteit en het omgaan met onvoorspelbare situaties.

Temperatuur – Temperatuur is een parameter die de mate van willekeurigheid of creativiteit in de gegenereerde antwoorden beïnvloedt. Een lage temperatuur resulteert in meer voorspelbare en consistente antwoorden, terwijl een hogere temperatuur leidt tot meer gevarieerde en soms verrassende uitkomsten. Dit mechanisme helpt bij het afstemmen van de output op specifieke behoeften, zoals meer creatieve tekstgeneratie of het strikt volgen van waarschijnlijkheden gebaseerd op getrainde data.

TensorFlow – TensorFlow is een open-source softwarebibliotheek die wordt gebruikt voor machine learning en deep learning toepassingen. Het is vooral handig voor het ontwikkelen van neurale netwerken en het uitvoeren van complexe berekeningen op grote datasets. TensorFlow maakt gebruik van tensors, wiskundige entiteiten die vergelijkbaar zijn met matrices, om gegevens te verwerken en modellen te trainen. Het is een krachtig hulpmiddel dat wordt gebruikt door wetenschappers, onderzoekers en ontwikkelaars over de hele wereld om innovatieve AI-oplossingen te creëren.

Token – Een token is de kleinste eenheid van tekst die door een AI model wordt verwerkt, zoals een woord, een deel van een woord, of een teken (bijvoorbeeld een leesteken). Tokenisatie is het proces waarbij tekst wordt opgedeeld in deze tokens, wat essentieel is voor AI modellen om taalstructuur te analyseren en te leren van tekstuele data. Tokens stellen een AI model in staat om patronen te herkennen, betekenissen uit tekst te halen en, afhankelijk van het doel, taken zoals tekstgeneratie of tekstbegrip uit te voeren.

TPU (Tensor Processing Unit) – Een TPU is een speciaal soort processor die speciaal is ontworpen voor het uitvoeren van AI taken, met name taken die te maken hebben met het verwerken van grote hoeveelheden gegevens en het uitvoeren van complexe berekeningen met behulp van neurale netwerken. In tegenstelling tot een CPU of GPU, die zijn ontworpen voor algemene computertaken, is een TPU geoptimaliseerd voor het verwerken van tensor-gerelateerde operaties, wat cruciaal is voor machine learning en deep learning taken. Dit maakt TPUs bijzonder efficiënt en krachtig voor AI-toepassingen en draagt bij aan snellere en nauwkeurigere resultaten.

Trainingsdata – Trainingsdata zijn de gegevens die worden gebruikt om een AI model te trainen en te leren hoe het bepaalde taken moet uitvoeren. Deze gegevens bestaan uit voorbeelden en labels die het model helpt te leren en te verbeteren. Door het gebruik van trainingsdata kan een AI model worden aangepast en geoptimaliseerd voor specifieke taken en doeleinden. Het is essentieel om kwalitatieve en representatieve trainingsdata te gebruiken om ervoor te zorgen dat het model accuraat en betrouwbaar is in zijn voorspellingen en beslissingen.

Transfer Learning – Transfer learning is eigenlijk gewoon een slim trucje dat je kan gebruiken om tijd en moeite te besparen bij het trainen van nieuwe AI-modellen. In plaats van helemaal opnieuw te beginnen, kan je een bestaand model gebruiken als basis en deze aanpassen voor een nieuwe taak of dataset. Het is een handige manier om sneller resultaten te behalen en te profiteren van wat je al hebt geleerd. Dus eigenlijk is het gewoon een slimme vorm van recyclen in de wereld van AI!

Transformer – De Transformer is een geavanceerd neurale netwerkarchitectuur die wordt gebruikt in machine learning en kunstmatige intelligentie. Het is vooral bekend geworden door zijn vermogen om natuurlijke taalverwerkingstaken op een hoog niveau uit te voeren. De Transformer maakt gebruik van verschillende componenten, zoals self-attention mechanismen en feedforward neural networks, om een diepgaand begrip van lange-afstandsafhankelijkheden in data te bereiken. Het heeft een grote impact gehad op de ontwikkeling van modellen voor vertaling, samenvatting en andere taalgerelateerde taken.

Turingtest – De Turingtest is een test bedacht door Alan Turing om te bepalen of een computer in staat is om menselijk gedrag te simuleren. Bij deze test wordt een mens en een computer met elkaar in gesprek gebracht, en een onafhankelijke beoordelaar moet dan proberen te raden wie van de twee het mens is en wie de computer. Als de computer succesvol kan doen alsof hij een mens is en de beoordelaar om de tuin kan leiden, wordt gezegd dat de computer de Turingtest doorstaat en dus kunstmatige intelligentie vertoont.

Underfitting – Underfitting is een term die wordt gebruikt in machine learning om aan te geven wanneer het model te simpel is om de complexe patronen in de data te kunnen leren. Het kan leiden tot een slechte voorspellingskracht en betekent eigenlijk dat het model niet goed genoeg past bij de data. Het tegenovergestelde van underfitting is overfitting, waarbij het model te complex is en de ruis in de data leert in plaats van de werkelijke patronen. Het is belangrijk om een goed gebalanceerd model te hebben dat niet te simpel en niet te complex is, om de beste resultaten te behalen.

Unsupervised Learning – Unsupervised Learning is een vorm van machine learning waarbij het algoritme niet wordt voorzien van gelabelde trainingsdata. In plaats daarvan moet het algoritme zelf patronen en relaties ontdekken in de data, zonder begeleiding van een menselijke expert. Het wordt vaak gebruikt om verborgen patronen en structuren in grote datasets te vinden, zonder dat er specifieke instructies worden gegeven. Dit type leren wordt onder meer toegepast in clustering, anomaly detection en dimensionality reduction.

Validation – Data Validation data is een set van gegevens die wordt gebruikt om te controleren of een AI-model goed presteert en accuraat resultaten produceert. Het wordt gebruikt om te testen of het model in staat is om nieuwe, ongeziene gegevens correct te voorspellen. Door het gebruik van validation data kan worden bepaald of het model overfitting vertoont (te veel geleerd heeft van de trainingsgegevens en daardoor slecht presteert op nieuwe gegevens) en kan de algehele nauwkeurigheid van het model worden geëvalueerd. Het is een essentieel onderdeel van het ontwikkelingsproces van AI-modellen en wordt vaak gebruikt in combinatie met training data om de prestaties van het model te verbeteren.

Zero-shot Learning – Zero-shot learning is een vorm van machine learning waarbij een model in staat is om te leren van nieuwe categorieën zonder dat er vooraf training is geweest met voorbeelden van die specifieke categorieën. In plaats daarvan maakt het gebruik van kennis die het heeft opgedaan van gerelateerde categorieën om te generaliseren naar nieuwe categorieën. Dit is handig als er geen uitgebreide dataset beschikbaar is voor training van een model op alle mogelijke categorieën.