In de kunstmatige intelligentie (AI) is data de onmisbare ruggengraat die systemen aandrijft. AI-systemen worden vaak geprezen om hun vermogen om complexe taken uit te voeren, maar zonder data zouden deze systemen nauwelijks functioneren. Data voedt AI, traint het en maakt het mogelijk om nauwkeurige voorspellingen te doen. We leren je hoe AI-systemen data gebruiken om te leren, te optimaliseren en om voorspellingen te doen.
Wat is AI en Waarom is Data Zo Belangrijk?
AI verwijst naar de simulatie van menselijke intelligentie in machines die geprogrammeerd zijn om te denken als mensen en hun acties na te bootsen. Deze systemen zijn afhankelijk van grote hoeveelheden data om patronen te herkennen, beslissingen te nemen en uiteindelijk autonome acties uit te voeren. Data is de motor waarop AI draait.
Een voorbeeld: als een AI-systeem wordt getraind om gezichten te herkennen gebruikt het duizenden, zo niet miljoenen, afbeeldingen van gezichten om patronen te identificeren en zijn algoritmes te verfijnen. Zonder deze datasets zou de AI niet in staat zijn om de subtiele verschillen tussen gezichten te onderscheiden, laat staan om nieuwe gezichten goed te kunnen identificeren.
Hoe AI-systemen Data Gebruiken
AI-systemen gebruiken data in verschillende stadia. Hier zijn de belangrijkste manieren waarop data wordt gebruikt:
1. Dataverzameling
De eerste stap in elk AI-project is het verzamelen van data. Dit kan op verschillende manieren gebeuren, zoals: het verzamelen van klantgegevens via enquêtes, het verkrijgen van toegang tot openbare datasets of het gebruiken van gegevens die zijn gegenereerd door sensoren in IoT-apparaten. De kwaliteit en kwantiteit van de verzamelde data zijn cruciaal, slechte of onvoldoende data kan leiden tot onnauwkeurige of onbetrouwbare AI-modellen.
2. Data Klaarzetten
Voordat data door een AI-systeem kan worden gebruikt, moet het worden voorbereid: het reinigen van data, het verwijderen van duplicaten, het omgaan met ontbrekende waarden en het normaliseren van data om het in een consistent formaat te brengen. Dit is een tijdrovend maar essentieel proces, omdat onjuiste of inconsistente data de prestaties van AI-systemen kan verminderen.
3. Training van Modellen
Eenmaal verzameld en voorbereid, kan het worden gebruikt om AI-modellen te trainen. Het trainingproces houdt in dat het AI-systeem de data door verschillende algoritmen laat lopen om patronen te herkennen en te leren van deze patronen. Tijdens dit proces worden de parameters van het model aangepast om de nauwkeurigheid van de voorspellingen te maximaliseren.
Er zijn verschillende soorten machine learning die worden gebruikt om AI-modellen te trainen, waaronder:
Supervised Learning
Hierbij wordt het model getraind op een gelabelde dataset, wat betekent dat de input- en outputvariabelen vooraf bekend zijn. Het model leert door voorbeelden de input aan de juiste output te koppelen.
Unsupervised Learning
Dit model werkt met ongelabelde data. Het probeert zelf patronen en/of structuren te ontdekken. Een veelgebruikte methode is clustering, waarbij het model data punten groepeert die veel overeenkomsten hebben.
Reinforcement Learning
Hier leert het AI-systeem door middel van trial-and-error. Het systeem krijgt feedback in de vorm van beloningen of straffen, afhankelijk van de acties die het onderneemt, en leert zo welke acties leiden tot het beste resultaat.
4. Validatie en Testing
Na de training van het model moet het worden gevalideerd en getest om ervoor te zorgen dat het goed presteert op nieuwe, ongeziene data. Dit proces houdt in dat het getrainde model wordt toegepast op een afzonderlijke dataset die niet is gebruikt tijdens de training, om te controleren hoe goed het model generaliseert naar nieuwe situaties. Indien nodig, kunnen de parameters van het model worden bijgesteld om de prestaties te verbeteren.
5. Voorspellingen Doen
Eenmaal getraind en getest, kan het AI-systeem worden ingezet om voorspellingen te doen voor nieuwe data. Dit is het einddoel van de meeste AI-systemen: het kunnen nemen van beslissingen en het doen van voorspellingen die van waarde zijn voor de gebruiker.
Een voorbeeld: een AI-systeem dat is getraind op historische verkoopgegevens kan worden gebruikt om toekomstige verkooptrends te voorspellen, waardoor bedrijven hun strategieën kunnen optimaliseren.
Verschillende Soorten Data in AI
AI-systemen kunnen gebruik maken van verschillende soorten data, afhankelijk van de toepassing en de aard van het probleem dat ze proberen op te lossen. Dit zijn de meest voorkomende soorten data die worden gebruikt:
1. Gestructureerde Data
Dit type data is georganiseerd in een duidelijk en vooraf gedefinieerd formaat, zoals tabellen in een database. Gestructureerde data is relatief eenvoudig te analyseren door AI-systemen omdat het al in een gemakkelijk te verwerken vorm is. Voorbeelden zijn financiële gegevens, klantgegevens, en verkoopcijfers.
2. Ongestructureerde Data
Dit type data is minder georganiseerd en kan bestaan uit tekst, afbeeldingen, video’s, audio en meer. Ongestructureerde data vereist meer verwerking en analyse voordat het kan worden gebruikt door AI-systemen. Voorbeelden zijn sociale media posts, e-mails en videomateriaal.
3. Semi-gestructureerde Data
Deze vorm zit tussen gestructureerd en ongestructureerd in. Het heeft wel enige organisatie, zoals metadata of tags, maar mist de volledige structuur van gestructureerde data. Voorbeelden zijn XML-bestanden en JSON-data.
Data Voorbeelden in AI-toepassingen
Er is al veel onbewuste AI in ons dagelijks leven:
1. Gezichtsherkenning
Gezichtsherkenningssystemen zijn een van de meest bekende toepassingen van AI, waarbij enorme hoeveelheden beelddata worden gebruikt om modellen te trainen die gezichten kunnen identificeren. Deze systemen worden toegepast in beveiliging, smartphone-unlocking en zelfs in marketing om klanten te herkennen.
2. Natural Language Processing (NLP)
NLP-systemen maken gebruik van tekstuele data om AI-modellen te trainen die menselijke taal kunnen begrijpen en genereren. Dit wordt gebruikt in toepassingen zoals chatbots, spraakherkenning en automatische vertalingen.
3. Voorspellende Analyses
Bedrijven maken gebruik van historische data in combinatie met AI om toekomstige trends en uitkomsten te voorspellen. Dit kan variëren van het voorspellen van klantgedrag tot het identificeren van machinestoringen voordat ze plaatsvinden.
4. Medische Diagnostiek
Machine learning in de gezondheidszorg maakt gebruik van medische data zoals scans, patiëntendossiers en genetische informatie om diagnoses te stellen en behandelingsopties voor te stellen.
Uitdagingen in de Manier Waarop AI-systemen Data Gebruiken
Hoewel data de kern vormt van AI, zijn er verschillende uitdagingen die moeten worden overwonnen om de volledige potentie van AI te benutten.
1. Data Privacy
Het verzamelen en gebruiken van data brengt privacyrisico’s met zich mee, vooral wanneer het gaat om gevoelige informatie zoals medische dossiers of persoonlijke gegevens. AI-ontwikkelaars moeten ervoor zorgen dat de data wordt verzameld en verwerkt in overeenstemming met de regelgeving, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa.
2. Bias in Data
AI-modellen zijn slechts zo goed als de data waarop ze zijn getraind. Als de data vooroordelen bevat, zullen deze worden geïmplementeerd in het model, wat kan leiden tot discriminerende of onrechtvaardige uitkomsten. Dit is een bekend probleem, vooral in toepassingen zoals gezichtsherkenning en recruitment.
3. Data Kwaliteit
De kwaliteit van de data is van cruciaal belang voor de prestaties van een AI-systeem. Onvolledige, verouderde of onjuiste data kan leiden tot slechte prestaties of onjuiste voorspellingen. Het waarborgen van data-integriteit is daarom een onmisbare stap in het AI-ontwikkelingsproces.
4. Data Opslag en Beheer
Met de enorme hoeveelheden data die nodig zijn om systemen te trainen, wordt het opslaan en beheren van data een grote uitdaging. Bedrijven moeten investeren in robuuste dataopslagoplossingen en -infrastructuren om ervoor te zorgen dat de data beschikbaar én veilig is.