Federatief leren is een collaboratieve machine learning-techniek waarbij meerdere apparaten samen een gedeeld model trainen terwijl de trainingsdata lokaal blijft. Deze aanpak verbetert de privacy, vermindert latentie en maakt schaalbare AI mogelijk over miljoenen apparaten zonder ruwe data te delen.
•
3 min read
Few-Shot Learning is een machine learning-benadering waarmee modellen nauwkeurige voorspellingen kunnen doen met slechts een klein aantal gelabelde voorbeelden. In tegenstelling tot traditionele supervisiemethoden richt het zich op generaliseren vanuit beperkte data, door gebruik te maken van technieken als meta-learning, transfer learning en data-augmentatie.
•
6 min read
De Flesch Reading Ease is een leesbaarheidsformule die beoordeelt hoe gemakkelijk een tekst te begrijpen is. Ontwikkeld door Rudolf Flesch in de jaren 40, kent het een score toe op basis van zinslengte en aantal lettergrepen om de complexiteit van een tekst aan te geven. Veelgebruikt in het onderwijs, de uitgeverij en AI om content toegankelijk te maken.
•
9 min read
Forward Deployed Engineers (FDE) zijn gespecialiseerde technische professionals die direct met klanten samenwerken om softwareoplossingen op maat te maken, te configureren en te implementeren die aansluiten op hun unieke behoeften, en zo de kloof overbruggen tussen productmogelijkheden en toepassingspraktijk.
•
8 min read
Een Foundation AI Model is een grootschalig machine learning-model dat getraind is op enorme hoeveelheden data en aanpasbaar is voor een breed scala aan taken. Foundation-modellen hebben AI gerevolutioneerd door te dienen als een veelzijdige basis voor gespecialiseerde AI-toepassingen in domeinen zoals NLP, computer vision en meer.
•
6 min read
Leer de basisinformatie over Frase, een AI-gedreven tool voor het creëren van SEO-geoptimaliseerde content. Ontdek de belangrijkste functies, voor- en nadelen, en alternatieven.
•
3 min read
Fréchet Inception Distance (FID) is een maatstaf die wordt gebruikt om de kwaliteit van afbeeldingen gegenereerd door generatieve modellen, met name GAN's, te evalueren. FID vergelijkt de distributie van gegenereerde afbeeldingen met echte afbeeldingen en biedt zo een meer holistische maat voor beeldkwaliteit en diversiteit.
•
3 min read
Fuzzy matching is een zoektechniek die wordt gebruikt om benaderende overeenkomsten met een zoekopdracht te vinden, waarbij variaties, fouten of inconsistenties in gegevens worden toegestaan. Veelgebruikt bij gegevensopschoning, recordkoppeling en tekstretrieval, gebruikt het algoritmes zoals Levenshtein-afstand en Soundex om vergelijkbare, maar niet identieke, vermeldingen te identificeren.
•
12 min read
Garbage In, Garbage Out (GIGO) benadrukt dat de kwaliteit van de output van AI en andere systemen direct afhankelijk is van de kwaliteit van de input. Lees meer over de implicaties binnen AI, het belang van datakwaliteit en strategieën om GIGO te verminderen voor nauwkeurigere, eerlijkere en betrouwbaardere resultaten.
•
3 min read
Gebrek aan data verwijst naar onvoldoende gegevens voor het trainen van machine learning-modellen of voor uitgebreide analyses, wat de ontwikkeling van nauwkeurige AI-systemen belemmert. Ontdek oorzaken, gevolgen en technieken om data-schaarste in AI en automatisering te overwinnen.
•
9 min read
Gecontroleerd leren is een fundamenteel AI- en machine learning-concept waarbij algoritmen worden getraind op gelabelde data om nauwkeurige voorspellingen of classificaties te maken op nieuwe, ongeziene data. Leer over de belangrijkste componenten, types en voordelen.
•
3 min read
Gefacetteerd zoeken is een geavanceerde techniek waarmee gebruikers grote hoeveelheden data kunnen verfijnen en doorzoeken door meerdere filters toe te passen op basis van vooraf gedefinieerde categorieën, zogenoemde facetten. Het wordt veel gebruikt in e-commerce, bibliotheken en zakelijke zoektoepassingen en verbetert de gebruikerservaring door het eenvoudiger en efficiënter maken van het vinden van relevante informatie.
•
9 min read
Gegevensopschoning is het cruciale proces van het detecteren en corrigeren van fouten of inconsistenties in data om de kwaliteit te verbeteren, wat zorgt voor nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid voor analyses en besluitvorming. Ontdek belangrijke processen, uitdagingen, tools en de rol van AI en automatisering in efficiënte gegevensopschoning.
•
5 min read
Gegevensvalidatie in AI verwijst naar het proces van het beoordelen en waarborgen van de kwaliteit, nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van data die gebruikt wordt om AI-modellen te trainen en te testen. Het omvat het identificeren en corrigeren van discrepanties, fouten of afwijkingen om de prestaties en betrouwbaarheid van modellen te verbeteren.
•
2 min read
De Gemiddelde Absolute Fout (MAE) is een fundamentele maatstaf in machine learning voor het evalueren van regressiemodellen. Het meet de gemiddelde grootte van fouten in voorspellingen en biedt een eenvoudige en interpreteerbare manier om de nauwkeurigheid van modellen te beoordelen zonder de richting van de fout mee te nemen.
•
6 min read
De generaliseringsfout meet hoe goed een machine learning-model onbekende data voorspelt, waarbij bias en variantie worden gebalanceerd om robuuste en betrouwbare AI-toepassingen te waarborgen. Ontdek het belang, de wiskundige definitie en effectieve technieken om deze te minimaliseren voor succes in de echte wereld.
•
5 min read
Generatieve AI verwijst naar een categorie van algoritmes voor kunstmatige intelligentie die nieuwe content kunnen genereren, zoals tekst, afbeeldingen, muziek, code en video's. In tegenstelling tot traditionele AI produceert generatieve AI originele output op basis van data waarop het is getraind, waardoor creativiteit en automatisering in verschillende sectoren mogelijk worden.
•
2 min read
Een Generative Adversarial Network (GAN) is een machine learning-framework met twee neurale netwerken—een generator en een discriminator—die met elkaar concurreren om data te genereren die niet te onderscheiden is van echte data. Geïntroduceerd door Ian Goodfellow in 2014, worden GAN's veel gebruikt voor beeldgeneratie, data-augmentatie, anomaliedetectie en meer.
•
8 min read
Generative Engine Optimization (GEO) is de strategie voor het optimaliseren van content voor AI-platforms zoals ChatGPT en Bard, zodat zichtbaarheid en een nauwkeurige weergave in AI-gegenereerde antwoorden worden gegarandeerd.
•
3 min read
Een Generative Pre-trained Transformer (GPT) is een AI-model dat gebruikmaakt van deep learning-technieken om tekst te produceren die sterk lijkt op menselijke schrijfstijl. Gebaseerd op de transformer-architectuur, gebruikt GPT zelf-attentie-mechanismen voor efficiënte tekstverwerking en -generatie, wat NLP-toepassingen zoals contentcreatie en chatbots heeft gerevolutioneerd.
•
3 min read
Gensim is een populaire open-source Python-bibliotheek voor natuurlijke taalverwerking (NLP), gespecialiseerd in ongecontroleerde topicmodellering, documentindexering en gelijkenisophaling. Het verwerkt efficiënt grote datasets, ondersteunt semantische analyse en wordt veel gebruikt in onderzoek en industrie voor text mining, classificatie en chatbots.
•
6 min read
Gepersonaliseerde marketing met AI maakt gebruik van kunstmatige intelligentie om marketingstrategieën en communicatie af te stemmen op individuele klanten op basis van hun gedrag, voorkeuren en interacties, wat de betrokkenheid, tevredenheid en conversieratio's vergroot.
•
7 min read
Lees meer over gestructureerde data en het gebruik ervan, bekijk voorbeelden en vergelijk het met andere typen datastructuren.
•
5 min read
Een go-to-market (GTM) strategie is een uitgebreid plan dat bedrijven gebruiken om een nieuw product of dienst op de markt te brengen en te verkopen, waarbij risico's worden beperkt door het begrijpen van de doelgroep en het optimaliseren van marketing en distributie. Integratie van AI verbetert GTM door marktonderzoek, klantgerichtheid en contentontwikkeling te verfijnen.
•
8 min read
Google Colaboratory (Google Colab) is een cloudgebaseerd Jupyter-notebookplatform van Google waarmee gebruikers Python-code kunnen schrijven en uitvoeren in de browser met gratis toegang tot GPU's/TPU's, ideaal voor machine learning en data science.
•
5 min read
In AI is een 'gracht' een duurzaam concurrentievoordeel—zoals schaalvoordelen, netwerkeffecten, eigen technologie, hoge overstapkosten en datagrachten—dat bedrijven helpt hun marktleiderschap te behouden en concurrentie af te weren.
•
2 min read
Gradient Descent is een fundamenteel optimalisatie-algoritme dat veel wordt gebruikt in machine learning en deep learning om kosten- of verliesfuncties te minimaliseren door modelparameters iteratief aan te passen. Het is cruciaal voor het optimaliseren van modellen zoals neurale netwerken en wordt geïmplementeerd in vormen zoals Batch, Stochastische en Mini-Batch Gradient Descent.
•
5 min read
Lees meer over het Grok-model van xAI, een geavanceerde AI-chatbot onder leiding van Elon Musk. Ontdek de realtime data-toegang, belangrijkste functies, benchmarks, use-cases en hoe het zich verhoudt tot andere AI-modellen.
•
3 min read
Een Groot Taalmodel (LLM) is een type AI dat is getraind op enorme hoeveelheden tekstuele data om menselijke taal te begrijpen, genereren en manipuleren. LLM's gebruiken deep learning en transformer-neurale netwerken voor taken zoals tekstgeneratie, samenvattingen, vertaling en meer, in diverse sectoren.
•
8 min read
Een hallucinatie in taalmodellen treedt op wanneer AI tekst genereert die aannemelijk lijkt, maar in werkelijkheid onjuist of verzonnen is. Lees meer over de oorzaken, detectiemethoden en strategieën om hallucinaties in AI-uitvoer te beperken.
•
2 min read
Wat is een heteroniem? Een heteroniem is een uniek taalkundig fenomeen waarbij twee of meer woorden dezelfde spelling delen, maar verschillende uitspraken en betekenissen hebben. Deze woorden zijn homografen die geen homofonen zijn. Simpel gezegd: heteroniemen zien er in geschreven vorm identiek uit, maar klinken anders wanneer ze uitgesproken worden en hebben verschillende betekenissen afhankelijk van de context.
•
7 min read
Heuristieken bieden snelle, bevredigende oplossingen in AI door gebruik te maken van ervaringskennis en vuistregels, waardoor complexe zoekproblemen worden vereenvoudigd en algoritmes zoals A* en Hill Climbing worden gestuurd om zich te richten op veelbelovende paden voor meer efficiëntie.
•
5 min read
Horovod is een robuust, open-source framework voor gedistribueerde deep learning training, ontworpen om efficiënte schaalvergroting over meerdere GPU's of machines mogelijk te maken. Het ondersteunt TensorFlow, Keras, PyTorch en MXNet en optimaliseert snelheid en schaalbaarheid voor het trainen van machine learning modellen.
•
4 min read
Hugging Face Transformers is een toonaangevende open-source Python-bibliotheek die het eenvoudig maakt om Transformer-modellen te implementeren voor machine learning-taken in NLP, computer vision en audioprocessing. Het biedt toegang tot duizenden voorgetrainde modellen en ondersteunt populaire frameworks zoals PyTorch, TensorFlow en JAX.
•
4 min read
Hyperparameterafstemming is een fundamenteel proces in machine learning voor het optimaliseren van modelprestaties door parameters zoals leersnelheid en regularisatie aan te passen. Ontdek methoden zoals grid search, random search, Bayesian optimalisatie en meer.
•
6 min read
Ideogram AI is een innovatief beeldgeneratieplatform dat kunstmatige intelligentie gebruikt om tekstprompts om te zetten in hoogwaardige afbeeldingen. Door gebruik te maken van deep learning-neurale netwerken begrijpt Ideogram het verband tussen tekst en beeld, waardoor gebruikers afbeeldingen kunnen creëren die nauw aansluiten bij hun beschrijvingen.
•
10 min read
Een inbeddingsvector is een compacte numerieke representatie van data in een multidimensionale ruimte, die semantische en contextuele relaties vastlegt. Ontdek hoe inbeddingsvectoren AI-taken aandrijven zoals NLP, beeldverwerking en aanbevelingen.
•
5 min read
Informatieopvraging maakt gebruik van AI, NLP en machine learning om gegevens efficiënt en nauwkeurig op te halen die voldoen aan de wensen van de gebruiker. Fundamenteel voor webzoekmachines, digitale bibliotheken en ondernemingsoplossingen; informatieopvraging pakt uitdagingen aan zoals ambiguïteit, algoritmische vooringenomenheid en schaalbaarheid, met toekomstige trends gericht op generatieve AI en deep learning.
•
6 min read
Ontdek wat een Insight Engine is—een geavanceerd, AI-gedreven platform dat het zoeken en analyseren van data verbetert door context en intentie te begrijpen. Leer hoe Insight Engines NLP, machine learning en deep learning integreren om bruikbare inzichten te leveren uit gestructureerde en ongestructureerde databronnen.
•
10 min read
Instance segmentatie is een computer vision-taak die elk afzonderlijk object in een afbeelding detecteert en afbakent met pixel-nauwkeurigheid. Het biedt een gedetailleerder begrip dan objectdetectie of semantische segmentatie, en is daardoor essentieel voor vakgebieden als medische beeldvorming, autonoom rijden en robotica.
•
8 min read
Instruction tuning is een techniek in AI waarbij grote taalmodellen (LLM's) worden verfijnd op instructie-antwoordparen, waardoor hun vermogen om menselijke instructies te volgen en specifieke taken uit te voeren wordt verbeterd.
•
4 min read
Een intelligente agent is een autonoom entiteit die is ontworpen om zijn omgeving waar te nemen via sensoren en te handelen in die omgeving met behulp van actuatoren, uitgerust met kunstmatige intelligentie voor besluitvorming en probleemoplossing.
•
6 min read
Jasper.ai is een AI-ondersteund hulpmiddel voor contentgeneratie, ontworpen voor marketeers en contentmakers, waarmee zij efficiënt hoogwaardige geschreven content kunnen produceren met behulp van geavanceerde taalmodellen.
•
3 min read
Jupyter Notebook is een open-source webapplicatie waarmee gebruikers documenten kunnen maken en delen met live code, vergelijkingen, visualisaties en verhalende tekst. Veel gebruikt in data science, machine learning, onderwijs en onderzoek, ondersteunt het meer dan 40 programmeertalen en naadloze integratie met AI-tools.
•
4 min read
K-Means Clustering is een populair unsupervised machine learning algoritme voor het verdelen van datasets in een vooraf bepaald aantal verschillende, niet-overlappende clusters door het minimaliseren van de som van de kwadratische afstanden tussen datapunten en hun clustercentra.
•
7 min read
Het k-nearest neighbors (KNN) algoritme is een niet-parametrisch, supervised leeralgoritme dat wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken in machine learning. Het voorspelt uitkomsten door de 'k' dichtstbijzijnde datapunten te zoeken, gebruikmakend van afstandsmetingen en meerderheidstemming, en staat bekend om zijn eenvoud en veelzijdigheid.
•
6 min read
Kenmerkextractie transformeert ruwe data in een gereduceerde set informatieve kenmerken, waardoor machine learning wordt verbeterd door data te vereenvoudigen, modelprestaties te verhogen en de rekentijd te verlagen. Ontdek technieken, toepassingen, tools en wetenschappelijke inzichten in deze uitgebreide gids.
•
4 min read
Kennisengineering in AI is het proces van het bouwen van intelligente systemen die kennis gebruiken om complexe problemen op te lossen, waarbij menselijke expertise wordt nagebootst in gebieden zoals medische diagnose, financiële analyse en technische probleemoplossing.
•
3 min read
Keras is een krachtige en gebruiksvriendelijke open-source high-level neural networks API, geschreven in Python en in staat om te draaien bovenop TensorFlow, CNTK of Theano. Het stelt snelle experimentatie mogelijk en ondersteunt zowel productie- als onderzoeksgebruik met modulariteit en eenvoud.
•
5 min read
Ontdek de kosten die gepaard gaan met het trainen en inzetten van Large Language Models (LLM's) zoals GPT-3 en GPT-4, inclusief uitgaven voor computationele middelen, energie en hardware, en ontdek strategieën om deze kosten te beheren en te verlagen.
•
6 min read
Kruisentropie is een cruciaal begrip in zowel informatietheorie als machine learning en dient als een maatstaf om het verschil tussen twee waarschijnlijkheidsverdelingen te meten. In machine learning wordt het gebruikt als verliesfunctie om discrepanties tussen voorspelde uitkomsten en werkelijke labels te kwantificeren, waardoor de modelprestaties worden geoptimaliseerd, met name bij classificatietaken.
•
4 min read
Kruisvalidering is een statistische methode die wordt gebruikt om machine learning modellen te evalueren en te vergelijken door de data meerdere keren op te splitsen in trainings- en validatiesets. Hierdoor wordt gegarandeerd dat modellen goed generaliseren naar ongeziene data en wordt overfitting voorkomen.
•
5 min read
Kunstmatige Neurale Netwerken (ANNs) zijn een subset van machine learning-algoritmen die zijn gemodelleerd naar het menselijk brein. Deze computationele modellen bestaan uit onderling verbonden knooppunten of 'neuronen' die samenwerken om complexe problemen op te lossen. ANNs worden veel gebruikt in domeinen zoals beeld- en spraakherkenning, natuurlijke taalverwerking en voorspellende analyse.
•
3 min read
LangChain is een open-source framework voor het ontwikkelen van applicaties aangedreven door Large Language Models (LLM’s), waarmee de integratie van krachtige LLM’s zoals OpenAI’s GPT-3.5 en GPT-4 met externe databronnen wordt gestroomlijnd voor geavanceerde NLP-toepassingen.
•
2 min read
LangGraph is een geavanceerde bibliotheek voor het bouwen van stateful, multi-actor applicaties met behulp van Large Language Models (LLM's). Ontwikkeld door LangChain Inc, breidt het LangChain uit met cyclische computationele mogelijkheden, waardoor complexe, agent-achtige gedragingen en human-in-the-loop workflows mogelijk zijn.
•
3 min read
Large Language Model Meta AI (LLaMA) is een geavanceerd model voor natuurlijke taalverwerking, ontwikkeld door Meta. Met tot 65 miljard parameters blinkt LLaMA uit in het begrijpen en genereren van mensachtige tekst voor taken zoals vertaling, samenvatting en chatbots.
•
2 min read
LazyGraphRAG is een innovatieve benadering van Retrieval-Augmented Generation (RAG), die efficiëntie optimaliseert en kosten verlaagt bij AI-gestuurde gegevensopvraging door graph-theorie en natuurlijke taalverwerking te combineren voor dynamische, hoogwaardige zoekresultaten.
•
4 min read
Lead routing is het proces van het automatisch toewijzen van binnenkomende verkoopleads aan de juiste salesmedewerkers binnen een organisatie, zodat prospects worden gekoppeld aan de best passende vertegenwoordiger op basis van criteria zoals locatie, productinteresse en expertise. Leer hoe automatisering en AI leadverdeling optimaliseren voor betere conversie en klantbeleving.
•
6 min read
Lead scraping automatiseert het extraheren van waardevolle contactgegevens uit online bronnen, waardoor bedrijven efficiënt hoogwaardige lead-databases kunnen opbouwen voor gerichte marketing en sales, terwijl ze zorgen voor naleving van privacyregels.
•
10 min read
Een leercurve in kunstmatige intelligentie is een grafische weergave die de relatie illustreert tussen de leerprestaties van een model en variabelen zoals datasetgrootte of trainingsiteraties. Dit helpt bij het diagnosticeren van bias-variance-afwegingen, modelselectie en het optimaliseren van trainingsprocessen.
•
5 min read