Wat is een model in ai?
Van data naar representatie
Een model is het resultaat van een trainingsproces waarin een algoritme parameters aanpast om de relatie tussen input en output zo goed mogelijk te benaderen. Formeel is een model een functie f die een input x omzet naar een voorspelling ŷ, waarbij de vorm van f afhangt van de gekozen architectuur. Bij een lineair model is f een rechte lijn; bij een neuraal netwerk is f een samenstelling van matrixvermenigvuldigingen en niet-lineaire activatiefuncties. De parameters van het model, zoals gewichten en biases, worden geleerd tijdens training. Een model is dus geen kopie van de werkelijkheid, maar een vereenvoudigde representatie die generaliseert naar ongeziene data. De kwaliteit van een model wordt gemeten met metrieken zoals accuracy, precision, recall, F1-score of mean squared error, afhankelijk van het type taak.
Soorten modellen en hun toepassingen
AI-modellen kunnen worden ingedeeld naar taak: classificatiemodellen voorspellen een categorie, regressiemodellen een continue waarde, clustermodellen groeperen vergelijkbare datapunten, en generatieve modellen creëren nieuwe data. Naar architectuur bestaan er onder andere lineaire modellen, beslissingsbomen, ensemble-methoden zoals random forests en gradient boosting, en neurale netwerken. Elk model heeft voor- en nadelen: een beslissingsboom is interpreteerbaar maar kan overfitten; een neuraal netwerk kan complexe patronen leren maar is minder transparant. Modellen worden opgeslagen als bestanden met parameters en architectuur, zodat ze later kunnen worden geladen voor inferentie. Het onderhouden van modellen is een doorlopend proces: datadrift en conceptdrift kunnen prestaties verslechteren, waardoor hertraining nodig is. Modelbeheer, versiebeheer en monitoring zijn daarom essentieel in productieomgevingen.