Terug naar begrippenlijst
Model training
Model training is letterlijk wat het zegt: je ‘traint’ een algoritme met data tot het patronen kan herkennen. Stel je voor dat je een AI maakt die kattenfoto’s moet herkennen. Je laat het model duizenden foto’s zien, vertelt welke wel of geen kat bevatten en het algoritme leert de verschillen. Hoe meer data, hoe slimmer het model en hoe kleiner de kans dat een hond ineens voor kat doorgaat.
Inhoudsopgave
Van rauwe data tot bruikbare voorspellingen
Het trainen van een model is veel meer dan een druk op de invoerknop. Het begint bij de juiste data: die moet namelijk breed genoeg, schoon enrepresentatief zijn. Daarna gaat het algoritme aan de slag om relaties en patronen te vinden. Elke fout is eigenlijk een leermoment: klopt de voorspelling niet? Dan past het model zichzelf aan. Zo wordt het bij elke trainingsronde preciezer. Of het nu gaat om chatbots, aanbevelingen in een webshop of zelfrijdende auto’s. Allemaal draaien ze op slim getrainde modellen.
Een slim model staat of valt met de data
Een veelgehoorde AI-fout: slechte input betekent slechte output. Een model dat alleen katten van één ras ziet, herkent straks geen andere katten. Daarom is diversiteit in de trainingsdata essentieel. Ook schoon werken is belangrijk: onvolledige of scheve data leidt tot rare conclusies. Goede model training betekent dus ook data opschonen, bias checken en test cases bedenken die de valkuilen blootleggen.
Blijven leren, blijven trainen
Een model is nooit echt ‘af’. De wereld verandert, dus data verandert mee. Daarom blijven veel AI-modellen in productie doorleren met nieuwe data: dat heet retraining. Zo blijft je chatbot relevant, blijft je aanbevelingsalgoritme actueel en leert je spamfilter steeds nieuwe trucs. Bij veel bedrijven gebeurt dat automatisch, vaak zonder dat je het merkt.
Veelgestelde vragen
Het proces waarbij je een Machine Learning-algoritme traint met data, zodat het patronen leert herkennen en voorspellingen kan doen.
Omdat de kwaliteit van je model direct afhangt van de kwaliteit en diversiteit van de trainingsdata.
Dat hangt af van de complexiteit, hoeveelheid data en het type model. Het kan variëren van een paar uur tot meerdere weken.
Vaak niet. Veel modellen worden regelmatig opnieuw getraind met nieuwe data, zodat ze actueel en slim blijven.
Thijn de Haas Lead developer
