Bekijk alle inhoud met de tag Model Training
Een kennisafkapdatum is het specifieke moment waarop een AI-model geen bijgewerkte informatie meer heeft. Ontdek waarom deze data belangrijk zijn, hoe ze AI-modellen beïnvloeden en bekijk de afkapdata voor GPT-3.5, Bard, Claude en meer.
Human-in-the-Loop (HITL) is een AI- en machine learning-benadering die menselijke expertise integreert in het trainen, afstemmen en toepassen van AI-systemen, waardoor de nauwkeurigheid wordt verhoogd, fouten worden verminderd en ethische naleving wordt gewaarborgd.
Transfer Learning is een krachtige AI/ML-techniek waarbij vooraf getrainde modellen worden aangepast aan nieuwe taken, waardoor de prestaties verbeteren met beperkte data en de efficiëntie toeneemt in verschillende toepassingen zoals beeldherkenning en NLP.
Underfitting treedt op wanneer een machine learning-model te simplistisch is om de onderliggende trends van de data waarop het is getraind te herkennen. Dit leidt tot slechte prestaties zowel bij onbekende als trainingsdata, vaak door een gebrek aan modelcomplexiteit, onvoldoende training of inadequate featureselectie.
