AI wordt niet zomaar slim. Daar gaat een trainingsproces aan vooraf, gebaseerd op enorme hoeveelheden data. Dat proces verloopt in stappen en is continu:
- Training met data: In de eerste fase wordt een AI-model gevoed met grote datasets. Deze data helpt het model om patronen te herkennen. Dit noemen we de trainingsfase en het model leert hier de basis.
- Leren van interacties (optioneel): In sommige toepassingen kan een model ook leren van gebruikersinteracties, bijvoorbeeld door feedback of vervolgprompts. Dit staat niet altijd aan, vanwege privacyoverwegingen.
- Evaluatie van output: De kwaliteit van de gegenereerde output wordt beoordeeld, zowel kwalitatief (klopt het inhoudelijk?) als kwantitatief (hoe vaak presteert het model goed?).
- Bijsturen van het model: Op basis van die evaluatie worden de instellingen van het model aangepast, of wordt de prompting verfijnd. Soms wordt het model zelf opnieuw getraind met nieuwe of betere data.
- Herhalen van de cyclus: Deze 'loop' wordt steeds opnieuw doorlopen om het model slimmer, sneller en accurater te maken.
Machine Learning verwijst naar het vermogen van AI om op basis van deze getrainde kennis nieuwe patronen te herkennen of voorspellingen te doen. Het trainen zelf is dus een voorwaarde voor Machine Learning, maar geen synoniem ervan.
In de toekomst zal dit hele proces – trainen, bijsturen, voorspellen – steeds efficiënter verlopen, waardoor AI sneller én beter resultaat gaat leveren.
United Kingdom
España
Nederland
