Deze pagina is onderdeel van de AI-woordenlijst van De Wereld van AI, de centrale encyclopedie met alle AI-begrippen van A tot Z.
Achter elke slimme AI zit een leerproces. Kunstmatige intelligentie wordt niet geprogrammeerd met vaste regels maar leert patronen uit data. In deze hub staan alle kernbegrippen die uitleggen hoe AI wordt getraind, hoe modellen zichzelf verbeteren en welke verschillende leerstrategieën daarbij worden gebruikt.
Wat deze hub bundelt
De termen op deze pagina beschrijven hoe AI systemen leren van voorbeelden, fouten en beloningen. Ze maken duidelijk waarom sommige modellen snel beter worden, hoe kennis wordt overgedragen naar nieuwe taken en waarom training een continu proces is.
Hieronder vallen onder andere
- Machine Learning en Deep Learning als basis van lerende systemen
- Supervised, Unsupervised en Self supervised learning als verschillende manieren van leren
- Reinforcement Learning en Versterkend leren voor systemen die leren door beloning
- Transfer learning en Zero shot learning voor het toepassen van bestaande kennis op nieuwe taken
Alle begrippen in dit thema
- Deep Learning
- Feedback loop
- Leerproces
- Machine Learning
- Reinforcement Learning
- Self-supervised learning
- Supervised Learning (toezichtleren)
- Transfer learning
- Unsupervised Learning (zonder toezicht leren)
- Versterkend leren (reinforcement learning)
- Zero-shot learning
Verder in de AI-woordenlijst
Deze hub is één thematische ingang tot de volledige AI-woordenlijst. Op de hoofdpagina staan alle begrippen alfabetisch gerangschikt, van AI-assistent tot Zero-shot learning.
Wie een specifiek woord zoekt kan daar direct naar de A tot Z-index gaan, wie samenhang wil begrijpen gebruikt deze thematische hubs.
Volgende logische stap
Wie wil begrijpen waar AI van leert en welke rol data daarbij speelt, komt uit bij de hub Data en voorbereiding.
DE WERELD VAN AI 