Terug naar begrippenlijst
Trainingsdataset
Een trainingsdataset is de verzameling data waarmee een AI-model leert hoe het taken moet uitvoeren. Net zoals een kind leert door voorbeelden te zien, leert een AI door talloze voorbeelden te analyseren. Die voorbeelden zitten in de trainingsdataset: dat kunnen teksten zijn, afbeeldingen, spraakfragmenten of andere soorten input. Alles wat een model moet begrijpen of genereren, begint hier. Hoe beter (en diverser) die set, hoe slimmer het model wordt. En andersom: rommel erin, is rommel eruit.
Inhoudsopgave
AI leert wat jij het voedt (en dat heeft gevolgen)
Een trainingsdataset bepaalt de kwaliteit van een AI-model. Stel je traint een chatbot met alleen klantenservicevragen uit 2010, dan krijg je antwoorden die niet meer relevant zijn. Of erger nog: je model leert verkeerde aannames, vooroordelen of onvolledige informatie aan. Daarom is de samenstelling van een trainingsdataset cruciaal.
Voor tools zoals ChatGPT, DALL·E of Midjourney worden miljarden stukken content gebruikt. Denk aan volledige boeken, websites, codevoorbeelden, foto’s en gesprekken. Maar ook voor kleinere AI-toepassingen (zoals een gepersonaliseerde zoekfunctie of een AI die formulieren herkent) geldt: de training data bepaalt hoe goed het werkt.
Slimmer werken begint bij slimme data
Je hoeft geen data scientist te zijn om iets met training data te maken te hebben. Als je werkt met AI-tools, gebruik je indirect altijd het resultaat van zo’n dataset. Begrijpen hoe die tot stand komt helpt je om realistischer te zijn over wat een tool wel en niet kan. En als je AI inzet in je eigen product, platform of project, kun je ook zelf data verzamelen om iets te trainen of verbeteren.
Werk je aan een chatbot voor een klantenservice? Dan kun je eigen FAQ’s, klantvragen en e-mails gebruiken als trainingsmateriaal. Bouw je een tool die automatisch content genereert? Dan kun je eerdere teksten gebruiken als referentie. Hoe specifieker en relevanter de data, hoe beter het model aansluit bij jouw toepassing.
Niet elke dataset is geschikt
Het lijkt misschien simpel: hoe meer data, hoe beter. Maar kwantiteit is niet hetzelfde als kwaliteit. Verouderde info, dubbele data, of vooroordelen in de input kunnen het model juist slechter maken. Dat geldt ook voor auteursrechten: niet alle data mag zomaar gebruikt worden. Veel AI-bedrijven worstelen daar nog mee, en het blijft een grijs gebied.
Voor jou als gebruiker is het dus slim om altijd te checken waar een AI-model op is getraind, zeker als je het inzet voor werk of publicatie. Weet wat erin zit, dan weet je beter wat je eruit mag verwachten.
Veelgestelde vragen
Alles wat een AI nodig heeft om te leren: teksten, beelden, spraak, code of tabellen. Wat erin zit, hangt af van de taak.
Ja. Bijvoorbeeld voor een chatbot of een tool die specifieke documenten moet herkennen. Je hebt dan een eigen trainingsdataset nodig.
Dan wordt het model onnauwkeurig, beperkt of bevooroordeeld. De kwaliteit van de data bepaalt de output.
Het heeft invloed op privacy, auteursrechten en vooroordelen. De brondata bepaalt hoe een AI zich gedraagt en dat is niet altijd transparant.
Bo Pennings CEO & AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-algoritmes
- Autonome AI
- Chatbot
- Claude
- DALL·E
- Data Readiness Check
- Edge AI
- Generatieve AI
- Generative Pre-trained Transformer
- Generator
- Learning curve
- Low-code AI
- Machine Learning Operations
- Natural Language Processing
- No-code AI
- Perplexity
- Prompt
- Proof-of-Concept
- Robot
- Sentimentanalyse
- Sora
- Superintelligence
- Token
- Transformer
