Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Modeltraining is het proces waarin een AI-model leert door voorbeelden te analyseren en zijn interne waarden aan te passen. Tijdens training ontdekt het model welke patronen relevant zijn en hoe het correcte voorspellingen kan doen. Het is een intensief proces dat vaak duizenden tot miljoenen stappen omvat.
Modeltraining vormt de kern van machine learning en bepaalt hoe krachtig en betrouwbaar een model uiteindelijk wordt.
Hoe werkt modeltraining?
Tijdens de training doorloopt het model telkens dezelfde cyclus:
- Input verwerken
Het model krijgt voorbeelden, zoals tekst, afbeeldingen of numerieke data. - Voorspelling doen
Op basis van zijn huidige kennis probeert het model het juiste antwoord te geven. - Fout berekenen
Een loss-functie meet hoe ver de voorspelling afwijkt van de werkelijkheid. - Gewichten aanpassen
Via optimalisatietechnieken zoals gradient descent worden de interne gewichten bijgesteld. - Herhalen
Deze cyclus wordt eindeloos herhaald totdat de fout zo klein mogelijk is.
Door dit proces leert het model steeds beter generaliseren naar nieuwe situaties.
Waarom modeltraining belangrijk is
Goed getrainde modellen presteren nauwkeurig, efficiënt en voorspelbaar. Slecht getrainde modellen daarentegen maken sneller fouten of herkennen verkeerde patronen, vooral wanneer de dataset scheef verdeeld of onvolledig is.
Dit raakt ook aan AI & Ethiek, omdat de kwaliteit van training direct invloed heeft op eerlijkheid en betrouwbaarheid van AI-systemen.
Factoren die de kwaliteit van training bepalen
- Kwaliteit van de dataset
Onvolledige of bevooroordeelde data zorgt voor onnauwkeurige modellen. - Grootte van het model
Complexere modellen kunnen rijkere patronen leren, maar kosten meer rekenkracht. - Aantal trainingsstappen
Te weinig training leidt tot underfitting, te veel training tot overfitting. - Optimalisatie-algoritmes
Bepalen hoe snel en stabiel een model leert.
Training vs. inferentie
Training is het leerproces. Inferentie is wat het model daarna doet: voorspellen op nieuwe input.
Training is zwaar, traag en rekentechnisch intensief. Inferentie is licht, snel en geschikt voor gebruik in toepassingen.
Verder leren?
Wil je begrijpen hoe AI-modellen leren en waarom training zo’n cruciale stap is?
Volg dan mijn Gratis Basiscursus AI op De Wereld van AI, waar ik het complete leerproces stap voor stap uitleg.
DE WERELD VAN AI 