Overal gegevens
Als u terugdenkt aan slimme apparaten, vraagt u zich misschien af: Hoe weet een streaming-app wat u moet aanbevelen? Hoe weet mijn robotreiniger waar ik moet schoonmaken? Gegevens spelen een cruciale rol. Deze apparaten zijn afhankelijk van gegevens om efficiënt te werken. Gegevens worden verzameld om uw ervaring persoonlijker en geautomatiseerder te maken.
Gegevens zijn informatie die wordt verzameld, opgeslagen en gebruikt voor verschillende doeleinden. Het kan in veel vormen worden geleverd, zoals tekst, afbeeldingen en getallen. AI maakt gebruik van gegevens voor leren en redeneren. Wanneer u bijvoorbeeld consistent shows van hetzelfde genre in een streaming-app bekijkt, kunnen deze gegevens het AI-model bepalen wat u hierna moet aanbevelen.
In de eerste video krijgt u inzicht in wat gegevens zijn en waarom het essentieel is voor het ontwikkelen van AI.
Met gegevens kan AI weloverwogen beslissingen nemen, leren, aanpassen en nemen. Het gaat echter niet alleen om de hoeveelheid beschikbare gegevens, maar ook om de kwaliteit. De effectiviteit van AI-modellen is rechtstreeks gekoppeld aan de kwaliteit van de trainingsgegevens.
In de volgende video ontdekt u waarom het vinden van patronen in gegevens belangrijk is en hoe dit de gebruikerservaring kan verbeteren.
AI-modellen gebruiken gegevens om patronen te identificeren. In de kern van dit proces zijn algoritmen die gegevensvelden analyseren, leren van de patronen in de gegevens om modellen te genereren. Deze modellen worden vervolgens gebruikt om voorspellingen of beslissingen te nemen over nieuwe gegevens. Dit proces wordt machine learning genoemd.
De kwaliteit en hoeveelheid van de gegevens zijn van cruciaal belang. Gegevens van hoge kwaliteit zorgen ervoor dat het AI-model nauwkeurig kan leren en betrouwbare voorspellingen kan doen. Gegevens van slechte kwaliteit kunnen leiden tot onjuiste resultaten. Daarom is voorverwerking van gegevens, waaronder het opschonen en ordenen van gegevens, een essentiële stap in het machine learning-proces.