Afstemming (Alignment)
Alignment
Het proces van het waarborgen dat de doelstellingen, outputs en gedragingen van een AI-systeem overeenkomen met menselijke doelen en waarden. Dit is vooral belangrijk bij geavanceerde systemen die gedragingen kunnen ontwikkelen die niet expliciet bedoeld zijn.
Voorbeeld: Zorgen dat een chatbot voor geestelijke gezondheidszorg nooit schadelijke acties aanbeveelt, ongeacht de prompts.
Application Programming Interface (API) (Application Programming Interface (API))
Application Programming Interface (API)
Een set gedefinieerde regels en protocollen die verschillende softwaresystemen in staat stellen te communiceren en gegevens uit te wisselen.
Voorbeeld: Het gebruik van de OpenAI API om een prompt te verzenden en een door een taalmodel gegenereerde reactie te ontvangen in uw webapplicatie.
Artificiële Algemene Intelligentie (AGI) (Artificial General Intelligence (AGI))
Artificial General Intelligence (AGI)
Een theoretische vorm van AI die elke intellectuele taak kan uitvoeren die een mens kan. Het generaliseert leren over domeinen heen.
Voorbeeld: Een AGI-systeem zou muziekcompositie kunnen leren, chirurgie kunnen uitvoeren en een filosofie-examen kunnen afleggen zonder taakspecifieke programmering.
Kunstmatige Intelligentie (AI) (Artificial Intelligence (AI))
Artificial Intelligence (AI)
De simulatie van menselijke intelligentie in machines die zijn geprogrammeerd om autonoom te denken, redeneren en handelen.
Voorbeeld: AI drijft persoonlijke assistenten zoals Siri en autonome rijsystemen zoals Tesla Autopilot aan.
AI Ethiek (AI Ethics)
AI Ethics
Een discipline die zich bezighoudt met de morele implicaties van AI-ontwikkeling en -gebruik, waaronder eerlijkheid, privacy, verantwoordelijkheid en non-discriminatie.
Voorbeeld: Richtlijnen opstellen om te voorkomen dat wervingsalgoritmen discrimineren op basis van geslacht of etniciteit.
Versterkte Intelligentie (Augmented Intelligence)
Augmented Intelligence
Een collaboratief model waarbij AI menselijke intelligentie aanvult en verbetert in plaats van deze te vervangen.
Voorbeeld: AI-gestuurde radiologiehulpmiddelen die afwijkingen markeren voor artsen, die de definitieve diagnose stellen.
Autonome Agent (Autonomous Agent)
Autonomous Agent
Een AI-systeem dat in staat is om zijn eigen beslissingen te nemen en acties te ondernemen om zijn doelen te bereiken zonder menselijke tussenkomst.
Voorbeeld: Een zelfrijdende bezorgrobot die zelfstandig door stadsstraten navigeert en obstakels vermijdt.
Backpropagation (Backpropagation)
Backpropagation
Een techniek voor het trainen van neurale netwerken door gewichten omgekeerd van de output- naar de inputlagen bij te werken, waardoor voorspellingsfouten worden geminimaliseerd.
Voorbeeld: Gebruikt bij het trainen van beeldclassificatoren om de foutmarge bij het herkennen van handgeschreven cijfers te verminderen.
Bias (Algoritmische Bias) (Bias (Algorithmic Bias))
Bias (Algorithmic Bias)
Onbedoelde en systematische bevoordeling in AI-uitkomsten als gevolg van onevenwichtige of niet-representatieve trainingsgegevens.
Voorbeeld: Een gezichtsherkenningssysteem dat personen van kleur vaker verkeerd identificeert vanwege ondervertegenwoordiging in trainingsgegevens.
Big Data (Big Data)
Big Data
Extreem grote datasets die speciale tools vereisen om op te slaan, te analyseren en waarde te extraheren, vaak gebruikt om AI-modellen te trainen.
Voorbeeld: Het gebruik van miljoenen gebruikersinteracties om aanbevelingsengines voor e-commerceplatforms te trainen.
Black Box Model (Black Box Model)
Black Box Model
Een type AI- of machine learning-model waarvan de interne logica niet gemakkelijk door mensen te interpreteren is, waardoor het moeilijk te begrijpen is hoe beslissingen worden genomen.
Voorbeeld: Een diep neuraal netwerk dat wordt gebruikt om leningen goed te keuren, maar geen duidelijke uitleg geeft waarom de ene aanvrager werd geaccepteerd en de andere werd afgewezen.
Cognitieve Computing (Cognitive Computing)
Cognitive Computing
AI-systemen die zijn ontworpen om menselijke denkprocessen, zoals redeneren en leren, te simuleren met behulp van technieken zoals NLP en patroonherkenning.
Voorbeeld: Een cognitief computersysteem dat juridische professionals helpt bij het analyseren van jurisprudentie en het voorspellen van uitkomsten.
Computer Vision (Computer Vision)
Computer Vision
Een vakgebied van kunstmatige intelligentie dat computers in staat stelt visuele gegevens zoals afbeeldingen en video te interpreteren en te verwerken.
Voorbeeld: Gezichtsherkenningssystemen die mensen in beveiligingsbeelden identificeren met behulp van computer vision.
Corpus (Corpus)
Corpus
Een grote verzameling geschreven of gesproken teksten die wordt gebruikt om taalmodellen te trainen.
Voorbeeld: De Common Crawl dataset is een openbaar webcorpus dat wordt gebruikt om grote taalmodellen zoals GPT te trainen.
Data Drift (Data Drift)
Data Drift
Het fenomeen waarbij invoergegevens in de loop van de tijd veranderen, waardoor de prestaties van het model verslechteren.
Voorbeeld: Een voorspellend onderhoudsmodel voor industriële apparatuur wordt minder nauwkeurig naarmate nieuwe sensortechnologie wordt geïntroduceerd.
Data Labelling (Data Labelling)
Data Labelling
Het proces van het annoteren van gegevens met tags of labels om deze geschikt te maken voor supervised learning.
Voorbeeld: Het labelen van duizenden tumoren als goedaardig of kwaadaardig om een model voor kankerdetectie te trainen.
Data Mining (Data Mining)
Data Mining
Het proces van het ontdekken van betekenisvolle patronen, correlaties en afwijkingen in grote datasets.
Voorbeeld: Retailers gebruiken data mining om te ontdekken dat mensen die luiers kopen, ook vaak bier kopen.
Deep Learning (Deep Learning)
Deep Learning
Een subveld van machine learning dat meerlaagse neurale netwerken gebruikt om complexe patronen in gegevens te modelleren.
Voorbeeld: Deep learning wordt gebruikt in taalmodellen zoals GPT-4 en beeldgeneratiemodellen zoals Stable Diffusion.
Diffusiemodellen (Diffusion Models)
Diffusion Models
Een klasse van generatieve modellen die leren om gegevens te produceren door geleidelijk willekeurige ruis om te zetten in gestructureerde outputs.
Voorbeeld: Stable Diffusion creëert fotorealistische afbeeldingen uit tekstprompts met behulp van diffusietechnieken.
Embedding (Embedding)
Embedding
Een numerieke vectorrepresentatie van gegevens, vaak gebruikt om de semantische betekenis van woorden, afbeeldingen of zinnen vast te leggen.
Voorbeeld: In NLP kan het woord 'bank' vergelijkbare embeddings hebben als 'geld', maar verschillen van 'rivieroever', afhankelijk van de context.
Epoch (Epoch)
Epoch
Een volledige iteratie over de gehele trainingsdataset tijdens het trainingsproces van een machine learning-model.
Voorbeeld: Als een dataset 1.000 voorbeelden heeft en een model ze allemaal één keer ziet tijdens de training, is dat één epoch.
Ethische AI (Ethical AI)
Ethical AI
Een ontwerp- en implementatiefilosofie die ervoor zorgt dat AI-technologieën transparant, eerlijk en in lijn met maatschappelijke waarden opereren.
Voorbeeld: Een AI-wervingsinstrument dat biascontroles bevat om discriminatie van minderheidskandidaten te voorkomen.
Expertsysteem (Expert System)
Expert System
Een AI-systeem dat de besluitvormingscapaciteiten van een menselijke expert in een specifiek domein nabootst met behulp van regels en logica.
Voorbeeld: Een expertsysteem dat in de landbouw wordt gebruikt om gewasbehandelingen aan te bevelen op basis van bodemgegevens en plaaggeschiedenis.
Verklaarbare AI (XAI) (Explainable AI (XAI))
Explainable AI (XAI)
AI-systemen die zijn ontworpen om hun interne processen en besluitvorming begrijpelijk te maken voor mensen, waardoor vertrouwen en verantwoordelijkheid toenemen.
Voorbeeld: Een medische diagnostische AI die niet alleen een aanbeveling doet, maar ook uitlegt welke symptomen tot die conclusie hebben geleid.
Few-shot Learning (Few-shot Learning)
Few-shot Learning
Een machine learning-methode waarbij een model wordt getraind of gefinetuned met slechts een klein aantal gelabelde voorbeelden.
Voorbeeld: Het aanpassen van een LLM om juridische e-mails te schrijven na het tonen van slechts 10 voorbeelden.
Fine-tuning (Fine-tuning)
Fine-tuning
Het proces van het nemen van een vooraf getraind model en het verder trainen ervan op een nieuwe, kleinere dataset om het te specialiseren voor een specifieke taak.
Voorbeeld: Het finetunen van een algemene LLM zoals GPT op interne juridische documenten om een juridische opstelassistent te creëren.
Foundation Model (Foundation Model)
Foundation Model
Een grootschalig model getraind op diverse en brede gegevens dat kan worden aangepast aan vele downstream taken.
Voorbeeld: GPT-4 en PaLM 2 zijn foundation models die in staat zijn tot samenvatting, Q&A, vertaling en meer.
Fuzzy Logic (Fuzzy Logic)
Fuzzy Logic
Een vorm van logica die omgaat met benaderde waarden in plaats van vaste waar/onwaar (binaire) logica, nuttig voor redeneren onder onzekerheid.
Voorbeeld: Gebruikt in klimaatregelingssystemen om de temperatuur aan te passen op basis van fuzzy inputs zoals 'een beetje warm' of 'erg koud'.
Generative Adversarial Network (GAN) (Generative Adversarial Network (GAN))
Generative Adversarial Network (GAN)
Een generatieve modelarchitectuur waarbij twee netwerken - een generator en een discriminator - concurreren om de outputkwaliteit te verbeteren.
Voorbeeld: GANs worden gebruikt om deepfake-video's te maken of om realistische productfoto's uit schetsen te genereren.
Generatieve AI (Generative AI)
Generative AI
Een categorie kunstmatige intelligentie die nieuwe inhoud kan creëren - zoals tekst, afbeeldingen, muziek of video - uit trainingsgegevens.
Voorbeeld: ChatGPT genereert blogposts of Midjourney creëert digitale kunstwerken uit tekstuele prompts.
Generative Pre-trained Transformer (GPT) (Generative Pre-trained Transformer (GPT))
Generative Pre-trained Transformer (GPT)
Een klasse van grote taalmodellen ontwikkeld door OpenAI die gebruik maakt van transformer-architectuur en is vooraf getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens om een verscheidenheid aan taalopdrachten uit te voeren.
Voorbeeld: GPT-4 is in staat om essays te schrijven, talen te vertalen en documenten samen te vatten met minimale prompts.
Genetisch Algoritme (Genetic Algorithm)
Genetic Algorithm
Een optimalisatietechniek geïnspireerd door natuurlijke selectie waarbij oplossingen evolueren over tijd door mutatie, crossover en selectie.
Voorbeeld: Gebruikt om efficiënte neurale netwerkarchitecturen te ontwerpen door middel van simulatie van 'survival of the fittest'.
Hallucinatie (Hallucination)
Hallucination
Het genereren van plausibel klinkende maar feitelijk onjuiste of onzinnige inhoud door een AI-model.
Voorbeeld: Een taalmodel verzint een niet-bestaande citatie of geeft valse historische feiten.
Heuristiek (Heuristic)
Heuristic
Een praktische benadering van probleemoplossing die geen perfecte oplossing garandeert, maar wel voldoende is voor onmiddellijke doelen.
Voorbeeld: Het gebruik van een vuistregel om de levertijd in een logistiek AI-systeem te schatten.
Hyperparameter (Hyperparameter)
Hyperparameter
Een configuratiewaarde die vóór het trainen van een machine learning-model wordt ingesteld, zoals de leersnelheid of het aantal lagen.
Voorbeeld: Het aanpassen van de batchgrootte van 32 naar 128 om de trainingssnelheid en modelprestaties te verbeteren.
Inferentie (Inference)
Inference
Het proces van het gebruiken van een getraind machine learning-model om voorspellingen te doen of outputs te genereren uit nieuwe invoergegevens.
Voorbeeld: Het gebruiken van een gefinetuned GPT-model om e-mails op te stellen voor een klantenserviceteam.
Intentie Detectie (Intent Detection)
Intent Detection
Een taak binnen natural language understanding waarbij het systeem het doel of de bedoeling van de gebruiker in een bericht identificeert.
Voorbeeld: In een chatbot, 'Ik wil een vlucht boeken' herkennen als een reisboekingsintentie.
Internet of Things (IoT) (Internet of Things (IoT))
Internet of Things (IoT)
Een netwerk van onderling verbonden fysieke apparaten die zijn ingebed met sensoren, software en andere technologieën om gegevens te verzamelen en uit te wisselen.
Voorbeeld: Slimme thermostaten en koelkasten die gebruiksgegevens rapporteren en instellingen aanpassen met behulp van AI-analyses.
Interpreteerbaarheid (Interpretability)
Interpretability
De mate waarin een mens de interne werking van een machine learning-model en het besluitvormingsproces ervan kan begrijpen.
Voorbeeld: Een beslissingsboom is beter interpreteerbaar dan een diep neuraal netwerk omdat de beslissingen ervan traceerbaar zijn.
Jupyter Notebook (Jupyter Notebook)
Jupyter Notebook
Een open-source interactieve computeromgeving waarmee gebruikers code kunnen schrijven, outputs kunnen visualiseren en analyses kunnen documenteren in één interface.
Voorbeeld: Data scientists gebruiken Jupyter Notebooks om machine learning-modellen te prototypen en resultaten te delen.
K-Nearest Neighbours (KNN) (K-Nearest Neighbours (KNN))
K-Nearest Neighbours (KNN)
Een eenvoudig, niet-parametrisch machine learning-algoritme dat wordt gebruikt voor classificatie en regressie. Het neemt beslissingen op basis van de dichtstbijzijnde trainingsvoorbeelden in de kenmerkruimte.
Voorbeeld: Om een nieuwe vrucht als appel of peer te classificeren, controleert KNN welke gelabelde vruchten het dichtstbij zijn qua vorm en kleur.
Knowledge Graph (Knowledge Graph)
Knowledge Graph
Een datastructuur die knooppunten en randen gebruikt om onderling verbonden beschrijvingen van entiteiten en hun relaties weer te geven en op te slaan.
Voorbeeld: Het kennispaneel van Google wordt aangedreven door een kennisgraaf die entiteiten zoals mensen, plaatsen en gebeurtenissen met elkaar verbindt.
Language Learning Model Optimisation (LLMO) (Language Learning Model Optimisation (LLMO))
Language Learning Model Optimisation (LLMO)
Technieken die worden gebruikt om de prestaties, efficiëntie of aanpasbaarheid van grote taalmodellen voor specifieke taken of domeinen te verbeteren.
Voorbeeld: Het gebruik van kwantisatie en instructie-tuning om een LLM te optimaliseren voor zakelijk gebruik.
Large Language Model (LLM) (Large Language Model (LLM))
Large Language Model (LLM)
Een type deep learning-model dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstgegevens en in staat is om menselijke taal te genereren, te begrijpen en ermee te redeneren.
Voorbeeld: ChatGPT en Claude zijn LLM's die zijn getraind om te helpen bij het schrijven, coderen en beantwoorden van vragen.
Latente Ruimte (Latent Space)
Latent Space
Een hoogdimensionale abstracte representatie waarin vergelijkbare inputs dicht bij elkaar worden gegroepeerd, gebruikt in generatieve modellen en embeddings.
Voorbeeld: Bij beeldgeneratie kan het manipuleren van de latente ruimte kenmerken zoals helderheid of emotie veranderen.
Leersnelheid (Learning Rate)
Learning Rate
Een belangrijke hyperparameter bij training die bepaalt hoeveel modelgewichten worden aangepast ten opzichte van de loss-gradiënt.
Voorbeeld: Een hoge leersnelheid kan leiden tot het overslaan van minima, terwijl een te lage snelheid de trainingsvoortgang vertraagt.
Machine Learning (ML) (Machine Learning (ML))
Machine Learning (ML)
Een tak van AI die systemen in staat stelt te leren van gegevens en de prestaties te verbeteren zonder expliciet te worden geprogrammeerd.
Voorbeeld: Spamfilters gebruiken machine learning om e-mails te classificeren als spam of niet, op basis van eerdere voorbeelden.
Model Drift (Model Drift)
Model Drift
Een fenomeen waarbij de nauwkeurigheid van een model na verloop van tijd afneemt als gevolg van veranderingen in gegevens of omgeving.
Voorbeeld: Een fraudedetectiemodel wordt minder nauwkeurig naarmate fraudepraktijken evolueren.
Model Training (Model Training)
Model Training
Het proces van het invoeren van gegevens in een machine learning-model en het aanpassen van de parameters om de fout te minimaliseren.
Voorbeeld: Het trainen van een aanbevelingsengine op de aankoopgeschiedenis van klanten om nieuwe producten voor te stellen.
Multimodale AI (Multimodal AI)
Multimodal AI
AI-systemen die meerdere soorten gegevens, zoals tekst, afbeeldingen, audio en video, kunnen verwerken en integreren.
Voorbeeld: Een model zoals GPT-4 Vision dat tekst kan lezen en afbeeldingen tegelijkertijd kan interpreteren.
Natural Language Processing (NLP) (Natural Language Processing (NLP))
Natural Language Processing (NLP)
Een subveld van AI gericht op de interactie tussen computers en menselijke (natuurlijke) talen. Het stelt machines in staat om in menselijke taal te lezen, te begrijpen en te reageren.
Voorbeeld: NLP wordt gebruikt in spraakassistenten, vertaalapps en chatbots.
Neuraal Netwerk (Neural Network)
Neural Network
Een machine learning-model geïnspireerd door de structuur van het menselijk brein, bestaande uit lagen van onderling verbonden knooppunten (neuronen).
Voorbeeld: Neurale netwerken liggen aan de basis van deep learning-modellen die worden gebruikt in beeld- en spraakherkenning.
Ruis (Noise)
Noise
Willekeurige of irrelevante informatie in gegevens die betekenisvolle patronen kan verdoezelen en de modelprestaties negatief kan beïnvloeden.
Voorbeeld: Sensorfouten of gegevensinvoer met typfouten kunnen als ruis worden beschouwd.
Ontologie (Ontology)
Ontology
Een gestructureerd raamwerk dat concepten binnen een domein categoriseert en relaties definieert, vaak gebruikt in semantische AI-systemen.
Voorbeeld: Een ontologie in de gezondheidszorg zou kunnen definiëren hoe symptomen gerelateerd zijn aan ziekten en behandelingen.
Overfitting (Overfitting)
Overfitting
Een modelleerfout waarbij een machine learning-model ruis in de trainingsgegevens vastlegt en slecht presteert op nieuwe gegevens.
Voorbeeld: Een model dat trainingsantwoorden onthoudt, maar geen onbekende testgegevens kan verwerken, is overfitted.
Voorspellende Analyse (Predictive Analytics)
Predictive Analytics
Het gebruik van gegevens, algoritmen en AI om de waarschijnlijkheid van toekomstige uitkomsten te identificeren op basis van historische gegevens.
Voorbeeld: Retailers gebruiken voorspellende analyse om de vraag naar bepaalde producten te voorspellen.
Pre-training (Pre-training)
Pre-training
Het proces van het initieel trainen van een model op een grote, algemene dataset voordat het wordt gefinetuned voor specifieke taken.
Voorbeeld: GPT-modellen worden vooraf getraind op grote corpora voordat ze worden aangepast voor klantenservice chatbots.
Prompt Engineering (Prompt Engineering)
Prompt Engineering
De kunst en wetenschap van het creëren van effectieve prompts om de output van grote taalmodellen te sturen.
Voorbeeld: Het toevoegen van systeeminstructies zoals 'Antwoord als een beleefde tutor' is een voorbeeld van prompt engineering.
Kwantisatie (Quantisation)
Quantisation
Een techniek voor modelcompressie die het aantal bits dat wordt gebruikt om gewichten en activaties te representeren vermindert, waardoor de efficiëntie wordt verbeterd.
Voorbeeld: Het kwantiseren van een model van 32-bit naar 8-bit verbetert de prestaties op mobiele apparaten.
Quantum Computing (Quantum Computing)
Quantum Computing
Een nieuw paradigma van computergebruik gebaseerd op kwantummechanica, dat potentieel biedt voor exponentiële verwerkingsmogelijkheden.
Voorbeeld: Quantum computing kan op een dag AI-training versnellen tot boven de klassieke limieten.
Redeneer Engine (Reasoning Engine)
Reasoning Engine
Een systeem in AI dat logische conclusies afleidt uit een reeks feiten of gegevens met behulp van regels of inferentie-algoritmen.
Voorbeeld: Een AI-diagnosetool gebruikt een redeneer engine om mogelijke medische aandoeningen af te leiden op basis van symptomen.
Reinforcement Learning (RL) (Reinforcement Learning (RL))
Reinforcement Learning (RL)
Een gebied van machine learning waarbij agenten leren door interactie met hun omgeving om cumulatieve beloningen te maximaliseren.
Voorbeeld: Een robot die leert lopen door trial-and-error met behulp van RL-technieken.
Reinforcement Learning met Menselijke Feedback (RLHF) (Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF))
Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)
Een leermethode waarbij menselijke voorkeuren het beloningssignaal van de AI sturen, vaak gebruikt bij het finetunen van taalmodellen.
Voorbeeld: ChatGPT werd getraind met RLHF om behulpzamere en veiligere antwoorden te produceren.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Retrieval-Augmented Generation (RAG))
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Een methode die informatie-ophaling combineert met generatie, waarbij een LLM relevante documenten ophaalt om de respons te verbeteren.
Voorbeeld: Een AI-assistent haalt product specificaties op en citeert deze terwijl het antwoord geeft op een technische vraag.
Self-Supervised Learning (Self-Supervised Learning)
Self-Supervised Learning
Een trainingsaanpak waarbij het model patronen leert door zijn eigen labels te genereren uit ruwe gegevens, waardoor de afhankelijkheid van door mensen geannoteerde gegevens wordt verminderd.
Voorbeeld: BERT wordt getraind met self-supervised learning door ontbrekende woorden in tekst te voorspellen.
Semantische Zoekopdracht (Semantic Search)
Semantic Search
Een zoektechniek die de intentie van de gebruiker en de contextuele betekenis begrijpt, niet alleen trefwoordovereenkomsten.
Voorbeeld: Zoeken naar 'hoe een lekkende kraan te repareren' retourneert handleidingen, zelfs als de term 'lekkende kraan' niet in het document voorkomt.
Sentimentanalyse (Sentiment Analysis)
Sentiment Analysis
Het proces van het identificeren van emoties, meningen of houdingen in tekst, vaak classificerend als positief, negatief of neutraal.
Voorbeeld: Het analyseren van tweets om de publieke reactie op een nieuw product te peilen.
Stochastisch (Stochastic)
Stochastic
Betrokken bij willekeurigheid of probabilistisch gedrag, vaak gebruikt in generatieve AI en optimalisatie-algoritmen.
Voorbeeld: De output van GPT-4 varieert voor dezelfde input vanwege het stochastische decoderingsproces.
Sterke AI (Strong AI)
Strong AI
Ook bekend als Artificiële Algemene Intelligentie (AGI), verwijst naar machines met cognitieve capaciteiten op menselijk niveau in alle domeinen.
Voorbeeld: Een toekomstige AI die autonoom romans kan schrijven, steden kan plannen en ethische dilemma's even goed kan oplossen.
Super Artificiële Intelligentie (SAI) (Super Artificial Intelligence (SAI))
Super Artificial Intelligence (SAI)
Een theoretische AI die de menselijke intelligentie in alle aspecten ver overtreft - redeneren, creativiteit, emotionele intelligentie, enz.
Voorbeeld: Een SAI zou theoretisch nieuwe wetenschappen en filosofieën onafhankelijk kunnen ontwikkelen.
Supervised Learning (Supervised Learning)
Supervised Learning
Een machine learning-techniek waarbij modellen worden getraind op gelabelde gegevens om input-output-mappings te leren.
Voorbeeld: Een model leren om e-mails te classificeren als spam of niet, met behulp van historische voorbeelden.
Synthetische Data (Synthetic Data)
Synthetic Data
Kunstmatig gegenereerde gegevens die real-world gegevens simuleren, vaak gebruikt voor training wanneer echte gegevens schaars of gevoelig zijn.
Voorbeeld: Het creëren van synthetische medische beelden om diagnostische modellen te trainen zonder de privacy van patiënten te schenden.
Token (Token)
Token
Een eenheid tekst die door LLM's wordt verwerkt - doorgaans een woord of woorddeel.
Voorbeeld: De zin 'Hallo wereld!' wordt opgesplitst in 3 tokens: 'Hallo', 'wereld', en '!'.
Tokenisatie (Tokenisation)
Tokenisation
Het proces van het opsplitsen van tekst in tokens voor verwerking door een model.
Voorbeeld: In NLP wordt 'ChatGPT is geweldig' ['Chat', 'G', 'PT', 'is', 'geweldig'].
Transfer Learning (Transfer Learning)
Transfer Learning
Het gebruiken van kennis uit één taak om het leren van een andere gerelateerde taak te verbeteren, waardoor trainings Tijd en gegevensbehoeften worden verminderd.
Voorbeeld: Het finetunen van een model getraind op Engelse tekst om sentimentanalyse in een andere taal uit te voeren.
Transformer (Transformer)
Transformer
Een neurale netwerkarchitectuur die aandachtmechanismen gebruikt om sequentiële gegevens te modelleren, veel gebruikt in LLM's.
Voorbeeld: BERT, GPT en T5 zijn allemaal transformer-gebaseerde modellen.
Underfitting (Underfitting)
Underfitting
Wanneer een model te simplistisch is om de patronen in de trainingsgegevens vast te leggen, wat resulteert in slechte prestaties.
Voorbeeld: Een lineair model dat probeert complexe beeldclassificaties te voorspellen, kan underfitten.
Unsupervised Learning (Unsupervised Learning)
Unsupervised Learning
Een leerbenadering waarbij modellen patronen of clusters in ongelabelde gegevens identificeren.
Voorbeeld: Klanten groeperen op basis van aankoopgedrag zonder vooraf gedefinieerde labels.
Gebruikersintentie (User Intent)
User Intent
Het doel of de bedoeling achter de query of interactie van een gebruiker.
Voorbeeld: Een gebruiker die 'hoe bak ik een taart' typt, heeft waarschijnlijk de intentie om een recept te vinden.
Validatieset (Validation Set)
Validation Set
Een subset van gegevens die wordt gebruikt om de modelprestaties tijdens de training te evalueren en hyperparameters af te stemmen.
Voorbeeld: Gebruikt om overfitting te detecteren vóór de definitieve tests.
Vector Database (Vector Database)
Vector Database
Een database die is ontworpen voor het opslaan en doorzoeken van vector embeddings die worden gebruikt in AI-taken zoals similariteitszoekopdrachten en RAG.
Voorbeeld: Pinecone en Weaviate zijn vector databases voor het opslaan van tekst- of afbeeldingsembeddings.
Vector Embedding (Vector Embedding)
Vector Embedding
Een numerieke representatie van gegevens die semantische betekenis en relaties in een vectorruimte behoudt.
Voorbeeld: De woorden 'koning' en 'koningin' hebben vergelijkbare embeddings met subtiele genderverschillen.
Virtuele Assistent (Virtual Assistant)
Virtual Assistant
Een door AI aangedreven softwareagent die gebruikers helpt bij het voltooien van taken via conversatie of spraakopdrachten.
Voorbeeld: Siri, Alexa en Google Assistant zijn populaire virtuele assistenten.
Spraakherkenning (Voice Recognition)
Voice Recognition
Technologie die gesproken taal interpreteert en omzet in tekst of actie.
Voorbeeld: Spraakgestuurde commando's en dicteerfuncties zijn afhankelijk van spraakherkenningssystemen.
Zwakke AI (Weak AI)
Weak AI
AI-systemen die zijn ontworpen om een specifieke, beperkte taak uit te voeren zonder algemene intelligentie.
Voorbeeld: Een schaakspelende AI die geen taal kan begrijpen of een auto kan besturen, is een voorbeeld van zwakke AI.
Web Scraping (Web Scraping)
Web Scraping
Geautomatiseerde extractie van informatie van websites, vaak gebruikt om trainingsgegevens te verzamelen of inhoud te monitoren.
Voorbeeld: Het scrapen van vastgoedadvertenties om een model voor woningwaardering te trainen.
Gewicht (Weight)
Weight
Een parameter in neurale netwerken die de sterkte van de invloed bepaalt die de ene knoop op de andere heeft.
Voorbeeld: Gewichten worden aangepast tijdens de training om de fout van het model te minimaliseren.
Whisper (Whisper)
Whisper
Een speech-to-text model ontwikkeld door OpenAI dat audio in meerdere talen kan transcriberen.
Voorbeeld: Whisper kan lezingen en podcasts met hoge nauwkeurigheid transcriberen.
YAML (YAML)
YAML
Een menselijk leesbaar formaat voor gegevensserialisatie, vaak gebruikt voor configuratiebestanden in machine learning-workflows.
Voorbeeld: Het definiëren van modelparameters in een YAML-bestand voor training in PyTorch.
Zero-shot Learning (Zero-shot Learning)
Zero-shot Learning
Het vermogen van een model om taken uit te voeren waarvoor het nog nooit expliciet is getraind, door gebruik te maken van algemene kennis.
Voorbeeld: Een model dat juridische vragen beantwoordt, ondanks dat het niet specifiek op juridische gegevens is getraind.
Zettabyte (Zettabyte)
Zettabyte
Een eenheid digitale gegevens gelijk aan één sextiljoen (10^21) bytes, vaak gebruikt om de schaal van internetgegevens te beschrijven.
Voorbeeld: Het wereldwijde internetverkeer overschreed in 2016 1 zettabyte per jaar.
