Terug naar begrippenlijst
Validatie
Validatie in AI en Machine Learning betekent: testen of je model doet wat het belooft. Na het trainen van een model op een bepaalde dataset, wil je controleren of het ook buiten die trainingsdata goed presteert. Dat doe je met een aparte set gegevens: de validatieset. Zie het als een soort proefexamen: het model heeft geoefend op bekende voorbeelden, maar nu krijgt het nieuwe vragen voorgelegd. Niet om te trainen, maar om te checken.
Inhoudsopgave
Eerst proefdraaien, dan pas uitrollen
Validatie is geen eenmalige check, maar een essentieel onderdeel van het ontwikkelproces van AI-modellen. Zonder validatie weet je namelijk niet of je model bruikbaar is in de echte wereld. Het helpt je onder andere om overfitting op te sporen – dat wil zeggen: wanneer een model zó goed is geworden in het herkennen van de trainingsdata, dat het daarbuiten compleet de weg kwijt is. Met validatie kun je bijsturen voordat het model fouten maakt in de praktijk.
De feedbackfase, niet de eindcontrole
Validatie en testen worden vaak door elkaar gehaald, maar ze hebben verschillende doelen. Validatie vindt plaats tijdens het bouwen en tunen van het model. Je gebruikt de uitkomsten om verbeteringen aan te brengen. Testen komt pas ná de validatie – het is de laatste controle, met data die het model nog nooit heeft gezien en waar je niets meer aan verandert.
Wat het model belooft, moet het bewijzen
In een wereld waar AI beslissingen ondersteunt over klanten, producten of zelfs diagnoses, is het cruciaal dat een model betrouwbaar is. Validatie helpt om dat vertrouwen op te bouwen met cijfers, niet op gevoel. Bovendien voorkomt het dat je een model uitrolt dat in de praktijk slechter presteert dan op papier. Beter een fout ontdekken tijdens validatie, dan pas bij je eindgebruiker.
Veelgestelde vragen
Omdat je wilt weten hoe het model presteert op ‘nieuwe’ data. Anders test je alleen hoe goed het z’n training onthoudt en dat zegt niets over hoe het in de praktijk werkt.
Dat hangt af van je totale dataset, maar een gangbare verdeling is: 70% trainen, 15% valideren, 15% testen.
Dan is de kans groot dat het model overfit is, het heeft te specifiek geleerd en past zich niet goed aan nieuwe situaties aan.
Zeker. Juist bij kleinere datasets is het extra belangrijk om te controleren of je model robuust is. Elk foutje telt harder mee.
Bo Pennings AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-algoritmes
- AI-model
- Augmented Intelligence
- Autonome AI
- Claude
- Deep Learning
- Ethische AI
- Generatieve AI
- Generative Adversarial Network (GAN)
- Generative Pre-trained Transformer (GPT)
- Generator
- Low-code AI
- Machine Learning bias
- No-code AI
- Prompt engineering
- Robotic Process Automation (RPA)
- Sentimentanalyse
- Supervised Learning
- Transformer
- Unsupervised Learning
