Je hebt vast wel eens gehoord dat data het nieuwe goud is. Maar wat betekent dat voor kunstmatige intelligentie (AI)? Heel eenvoudig: zonder goede data zal een AI-project waarschijnlijk mislukken. In deze blogpost lees je waarom data zo belangrijk is voor AI. Daarnaast krijg je praktische tips. Met de juiste data-aanpak kun je jouw eigen AI-project tot een succes maken.
Waarom data cruciaal is voor AI
AI-systemen leren van voorbeelden, en die voorbeelden komen uit data. Data vormen de ruggengraat van elke AI-toepassing. Zonder genoeg goede data kan zelfs het slimste algoritme geen zinvolle inzichten geven. Het zal dan ook geen betrouwbare voorspellingen doen. Denk bijvoorbeeld aan een spraakassistent die je vragen beantwoordt. Of aan een aanbevelingssysteem dat films voorstelt. Deze systemen werken alleen goed als ze gevoed zijn met de juiste informatie. Hoe beter de data waarmee je een AI traint, hoe beter de resultaten zullen zijn.
Kwaliteit van data: “garbage in, garbage out”
Er is een bekende uitdrukking in de IT-wereld: “garbage in, garbage out.” Met andere woorden: als je een AI-model traint met rommelige of onjuiste data, komt er ook iets foutiefs uit. De kwaliteit van de data bepaalt dus rechtstreeks de kwaliteit van de uitkomst. Stel je voor dat je een AI maakt die cv’s moet beoordelen. Je voert echter vooral verouderde of eenzijdige gegevens in. Dan loop je het risico dat de AI verkeerde of zelfs oneerlijke beslissingen neemt. Zorg er daarom voor dat je dataset schoon, correct en representatief is. Dat betekent bijvoorbeeld dat je fouten en dubbele records uit je data haalt. Ook moet de data een goede afspiegeling zijn van de werkelijkheid. Als je een AI traint om gezichten te herkennen, moet je dataset divers zijn. Die moet afbeeldingen van verschillende mensen bevatten. Anders werkt het systeem straks misschien alleen goed voor een beperkte groep.
Voldoende en relevante data verzamelen
Naast kwaliteit is ook kwantiteit van belang. Een AI heeft vaak veel voorbeelden nodig om patronen te leren herkennen. Hoe uitgebreider en rijker je dataset, hoe beter het model complexe situaties kan begrijpen. Heb je te weinig data, dan bestaat de kans dat het model niet algemeen toepasbaar is. Het kent dan alleen de voorbeelden die je het gegeven hebt. Stel dat je een model traint om ziekten te voorspellen. Je hebt echter maar gegevens van een handvol patiënten. Dan kun je de uitkomsten niet vertrouwen. Verzamel dus voldoende data die passen bij je doel. Kwaliteit gaat boven kwantiteit. Je hebt liever 1000 goede en relevante voorbeelden dan 10.000 willekeurige datapunten. Aan die laatste heb je namelijk weinig. Let er bij het verzamelen ook op dat je toestemming hebt om de data te gebruiken. Respecteer bovendien de privacy van mensen bij het omgaan met gegevens. Zo leg je een solide basis voor je project zonder later voor verrassingen te komen staan.
Praktische tips voor een succesvol AI-project
- Begin met een helder doel: Bepaal eerst wat je precies met AI wilt bereiken. Wil je bijvoorbeeld klantgedrag voorspellen, processen automatiseren of iets heel anders? Een duidelijk doel helpt je om gericht de juiste data te verzamelen. Ook kun je dan makkelijker de passende AI-techniek kiezen.
- Verzamel de juiste data: Breng in kaart welke data je nodig hebt voor jouw doel. Zoek uit waar die informatie vandaan kan komen. Dat kan interne data zijn (bijvoorbeeld verkoopcijfers) of externe bronnen. Verzamel alleen data die relevant is en controleer of je de data mag gebruiken. Kwaliteit gaat boven kwantiteit. Probeer toch voldoende voorbeelden te hebben om betrouwbare conclusies te trekken.
- Zorg voor schone en diverse data: Besteed tijd aan het opschonen van je dataset. Verwijder fouten, dubbele en onvolledige records. Kijk ook naar de inhoud: zijn alle belangrijke gevallen of groepen vertegenwoordigd? Een diverse dataset voorkomt dat je AI vooroordelen ontwikkelt. Moet je data labelen (bijvoorbeeld voor beeldherkenning)? Zorg dan dat dit nauwkeurig en consequent gebeurt.
- Test klein en leer bij: Voordat je iets grootschalig uitrolt, is het slim om klein te beginnen. Doe eerst een proefproject (pilot) op beperkte schaal. Bouw een eerste versie van je AI-model en test dit op een beperkt deel van de data. Zo zie je snel of je aanpak werkt en waar je eventueel moet bijsturen. Misschien ontdek je dat je extra data nodig hebt. Het kan ook dat bepaalde gegevens toch niet zo nuttig zijn als je dacht. Deze leerfase is goud waard om later tijd en moeite te besparen.
- Monitor en verbeter voortdurend: Stop niet met opletten zodra je AI-systeem draait. Blijf de prestaties volgen. Werkt het model nog steeds goed na een paar maanden? Treedt er geen vertekening (bias) op naarmate er nieuwe data binnenkomt? Houd je resultaten goed in de gaten. Zo merk je op tijd wanneer de kwaliteit van de data of de output terugloopt. Je kunt dan je model bijwerken of je dataset uitbreiden met nieuwere, betere informatie. Deze continue verbetering zorgt ervoor dat je AI-project relevant en accuraat blijft.
Conclusie: data is de sleutel tot AI-succes
Een succesvol AI-project staat of valt met de data. Je kunt nog zo’n geavanceerd algoritme hebben. Als de input niet deugt, zal het resultaat ook tegenvallen. Gelukkig heb je dit aspect zelf in de hand. Door slim met data om te gaan vergroot je de kans op een geslaagd project enorm. Besteed dus minstens zoveel aandacht aan je data als aan je model. Wat denk jij: is data echt belangrijker dan het algoritme voor AI-succes? Deel gerust jouw mening of ervaring in de reacties!
DE WERELD VAN AI 
Heb je een vraag of toevoeging? Reageer hieronder.