Bekijk alle inhoud met de tag Machine Learning
Verborgen Markov-modellen (HMM's) zijn geavanceerde statistische modellen voor systemen waarbij de onderliggende toestanden niet waarneembaar zijn. Ze worden veel gebruikt in spraakherkenning, bio-informatica en financiën, interpreteren verborgen processen en worden aangedreven door algoritmen zoals Viterbi en Baum-Welch.
AI-verklaarbaarheid verwijst naar het vermogen om de beslissingen en voorspellingen van kunstmatige intelligentiesystemen te begrijpen en te interpreteren. Naarmate AI-modellen complexer worden, zorgt verklaarbaarheid voor transparantie, vertrouwen, naleving van regelgeving, het verminderen van bias en modeloptimalisatie via technieken zoals LIME en SHAP.
Ontdek vertekening in AI: begrijp de oorzaken, impact op machine learning, praktijkvoorbeelden en strategieën voor beperking om eerlijke en betrouwbare AI-systemen te bouwen.
Lees meer over voorspellende analysetechnologie in AI, hoe het proces werkt en hoe het verschillende sectoren ten goede komt.
Voorspellende modellering is een geavanceerd proces in datawetenschap en statistiek dat toekomstige uitkomsten voorspelt door historische datapatronen te analyseren. Het maakt gebruik van statistische technieken en machine learning-algoritmen om modellen te creëren voor het voorspellen van trends en gedragingen in sectoren zoals financiën, gezondheidszorg en marketing.
Fastai is een deep learning-bibliotheek gebouwd op PyTorch, met hoog-niveau API's, transfer learning en een gelaagde architectuur om de ontwikkeling van neurale netwerken voor beeld, NLP, tabeldata en meer te vereenvoudigen. Ontwikkeld door Jeremy Howard en Rachel Thomas, is Fastai open-source en community-gedreven, waardoor geavanceerde AI voor iedereen toegankelijk is.
OpenAI Whisper is een geavanceerd automatisch spraakherkenningssysteem (ASR) dat gesproken taal omzet in tekst, ondersteunt 99 talen, is robuust tegen accenten en ruis, en is open-source voor veelzijdige AI-toepassingen.
Woordembeddings zijn geavanceerde representaties van woorden in een continue vectorruimte, die semantische en syntactische relaties vastleggen voor geavanceerde NLP-taken zoals tekstclassificatie, machinale vertaling en sentimentanalyse.
Uitlegbare AI (XAI) is een reeks methoden en processen die zijn ontworpen om de uitkomsten van AI-modellen begrijpelijk te maken voor mensen, waardoor transparantie, interpretatie en verantwoordelijkheid in complexe machine learning-systemen worden bevorderd.
XGBoost staat voor Extreme Gradient Boosting. Het is een geoptimaliseerde, gedistribueerde gradient boosting-bibliotheek die is ontworpen voor efficiënte en schaalbare training van machine learning-modellen, bekend om zijn snelheid, prestaties en robuuste regularisatie.
Zero-Shot Learning is een methode in AI waarbij een model objecten of datacategorieën kan herkennen zonder dat het expliciet op die categorieën is getraind, door gebruik te maken van semantische beschrijvingen of attributen om conclusies te trekken. Het is vooral handig wanneer het verzamelen van trainingsdata lastig of onmogelijk is.
