Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Classificatie is een techniek binnen kunstmatige intelligentie waarbij een model voorspelt in welke categorie een stuk data thuishoort. Het model leert deze indeling door voorbeelden te zien die al een label hebben, zoals “kat” of “hond”, “spam” of “geen spam”, of “positieve review” versus “negatieve review”.
Hoe classificatie werkt
Het model vergelijkt nieuwe input met patronen die het tijdens training heeft geleerd. Door de kenmerken van de input te analyseren, schat het model hoeveel kans er is dat de data bij een bepaalde klasse hoort. De klasse met de hoogste waarschijnlijkheid wordt vervolgens gekozen als resultaat.
Voorbeelden van classificatie
Classificatie komt voor in veel alledaagse toepassingen. Denk aan spamfilters, medische diagnosemodellen, fraudedetectie of apps die foto’s automatisch sorteren. In al deze gevallen bepaalt een algoritme welke categorie het beste past.
Rol in machine learning
Classificatie is een van de meest gebruikte vormen van supervised learning. Het model leert van gelabelde data en verbetert zichzelf door fouten te minimaliseren. De kwaliteit van de labels en de dataset bepaalt direct hoe nauwkeurig het model wordt.
Waarom classificatie belangrijk is
Veel AI-systemen nemen beslissingen die direct invloed hebben op mensen. Een correcte classificatie is daarom essentieel. Fouten kunnen leiden tot verkeerde beslissingen of ongelijkheid. Dat raakt ook aan AI & Ethiek, waar aandacht voor transparantie en eerlijkheid centraal staat.
Outro: wil je meer leren?
Wil je stap voor stap leren hoe AI werkt, inclusief classificatie, datasets, neurale netwerken en meer? Volg dan mijn gratis AI basiscursus via De Wereld van AI.
DE WERELD VAN AI 