Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Modelvalidatie is het proces waarbij wordt gecontroleerd of een AI-model goed presteert op data die het nog nooit eerder heeft gezien. Het doel is om te testen of het model niet alleen de trainingsvoorbeelden heeft geleerd, maar ook echt kan generaliseren naar nieuwe situaties.
Validatie voorkomt dat een model té goed wordt op de trainingsdata (overfitting) en daardoor slechter presteert in de praktijk.
Hoe modelvalidatie werkt
Na elke trainingsronde wordt het model getest op een validatieset: een aparte dataset die niet is gebruikt tijdens training. Het model doet voorspellingen op deze data, waarna wordt gemeten:
- hoe nauwkeurig het model is
- of de fout afneemt
- of het model stabiel blijft leren
- of het begint te overfitten
Als de prestaties op de trainingsdata verbeteren maar op de validatieset verslechteren, betekent dit dat het model te veel details uit de trainingsdata heeft onthouden.
Waarom modelvalidatie belangrijk is
Validatie zorgt ervoor dat een AI-model:
- betrouwbaar blijft in nieuwe situaties
- minder gevoelig is voor ruis en toevallige patronen
- beter inzetbaar is in de echte wereld
- eerlijker en stabieler presteert
Modelvalidatie is daarmee een cruciaal onderdeel van AI & Ethiek. Slechte validatie kan leiden tot oneerlijke uitkomsten, vooral wanneer de validatieset niet representatief is voor de praktijk.
Methoden voor modelvalidatie
Veelgebruikte technieken zijn:
Hold-out validatie
De dataset wordt gesplitst in training-, validatie- en testsets.
Cross-validatie
De data wordt meerdere keren verdeeld, zodat elke deelset een keer testdata is. Dit geeft een betrouwbaarder beeld van de prestaties.
Early stopping
Wanneer de prestaties op de validatieset beginnen te dalen, stopt het trainingsproces om overfitting te voorkomen.
Veelvoorkomende valkuilen
- De validatieset lijkt te veel op de trainingsset
- De dataset is niet representatief
- Er wordt te veel gekeken naar één metric zoals nauwkeurigheid
- Validatie gebeurt maar één keer in plaats van herhaald
Deze valkuilen zorgen ervoor dat modellen in de praktijk kunnen falen, zelfs als ze tijdens training goed lijken te werken.
Verder leren?
Wil je leren hoe modellen trainen, voorspellen en worden beoordeeld?
Bekijk dan mijn Gratis Basiscursus AI, waarin ik je stap voor stap door alle belangrijke AI-concepten begeleid.
DE WERELD VAN AI 