Dit artikel is onderdeel van de AI Woordenlijst op De Wereld van AI. Daar vind je een overzicht van alle belangrijke AI-begrippen.
Testdata is een deel van de dataset dat wordt gebruikt om te controleren hoe goed een AI-model presteert. Deze data wordt pas ingezet nadat het model is getraind en laat zien hoe betrouwbaar de AI is in de praktijk.
Uitleg van het begrip in begrijpelijke taal
Testdata bestaat uit voorbeelden die een AI-model nog niet eerder heeft gezien. Door het model deze data te laten verwerken, wordt duidelijk of het daadwerkelijk heeft geleerd, of alleen de trainingsvoorbeelden heeft onthouden. Testdata geeft dus een realistisch beeld van de kwaliteit van het model.
Hoe het werkt of hoe het wordt toegepast
Tijdens het bouwen van een AI-model wordt de beschikbare data meestal opgesplitst in trainingsdata en testdata. Het model leert uitsluitend van de trainingsdata. Daarna worden de voorspellingen van het model vergeleken met de juiste antwoorden in de testdata. Op basis daarvan wordt gemeten hoe nauwkeurig, stabiel en betrouwbaar het model is.
Praktisch voorbeeld of toepassingen
Bij een spamfilter wordt het model eerst getraind met gelabelde e-mails. Vervolgens krijgt het nieuwe e-mails uit de testdata te zien. Als het model deze e-mails correct als spam of geen spam herkent, presteert het goed. Als dat niet lukt, is het model nog niet geschikt voor gebruik.
Verder leren
Wie beter wil begrijpen hoe AI-modellen worden getraind, getest en beoordeeld, kan verder leren met de gratis AI basiscursus waarin dit proces stap voor stap wordt uitgelegd.
DE WERELD VAN AI 