Wat is Generatieve AI?
Hoe krijgt Generatieve AI vorm?
Training van Generatieve AI:
Data-invoer: Het model krijgt grote hoeveelheden data te zien, zoals teksten, afbeeldingen of muziek. Deze data helpt het model te begrijpen hoe de content is opgebouwd.
Modelarchitectuur: Generatieve AI maakt gebruik van neurale netwerken en deep learning om patronen in data te herkennen en na te bootsen.
Leren van patronen: Het model leert door steeds opnieuw te proberen en feedback te krijgen, zodat het beter wordt in het creëren van nieuwe content die lijkt op de originele data.
Iteratieve verbetering: Door het model keer op keer te laten verbeteren op basis van feedback, wordt de output steeds realistischer en nuttiger.
Voorbeelden en toepassingen:
Tekstgeneratie: Modellen zoals GPT-4 kunnen coherent en contextueel relevante teksten produceren, zoals artikelen of verhalen.
Beeldcreatie: Systemen zoals DALL-E kunnen realistische en originele afbeeldingen genereren door te leren van miljoenen bestaande afbeeldingen.
Muziekcompositie: AI kan nieuwe muziekstukken creëren door patronen en structuren in bestaande muziek te analyseren en na te bootsen.
Wat is Interpretatieve AI?
Hoe krijgt Interpretatieve AI vorm?
Hoe krijgt Interpretatieve AI vorm?
Data-invoer: Het model wordt gevoed met veel voorbeelden van data, bijvoorbeeld foto’s met labels zoals ‘hond’ of ‘kat’, zodat het kan leren deze te herkennen.
Modelarchitectuur: Interpretatieve AI maakt gebruik van verschillende soorten algoritmen, zoals decision trees (beslissingsbomen) en support vector machines (SVM), die helpen bij het maken van voorspellingen op basis van de data.
Feature engineering: Dit is het proces waarbij belangrijke kenmerken uit de data worden geselecteerd die het model helpen om betere voorspellingen te doen.
Modeltraining en validatie: Het model wordt getraind op een deel van de data en vervolgens getest op een ander deel om te controleren hoe nauwkeurig het is.
Voorbeelden en toepassingen:
Spraakherkenning: AI-systemen kunnen gesproken taal omzetten in tekst, zoals gebruikt in virtuele assistenten zoals Siri of Google Assistant.
Beeldherkenning: Modellen kunnen objecten en gezichten in afbeeldingen identificeren, wat wordt toegepast in beveiligingssystemen en sociale media.
Voorspellende analyse: Gebruikt in de gezondheidszorg voor het voorspellen van ziekte-uitbraken of in de financiën voor het detecteren van fraude.
Belangrijke verschillen
| Kenmerk | Generatieve AI | Interpretatieve AI |
|---|---|---|
| Doel | Genereren van nieuwe data | Analyseren en interpreteren van data |
| Technologie | Neurale netwerken, deep learning | Machine learning, statistische modellen |
| Training | Grote datasets, leren van patronen | Gelabelde datasets, feature selectie |
| Output | Nieuwe teksten, afbeeldingen, muziek, stemmen, etc. | Voorspellingen, classificaties, patronen |
| Voorbeelden | ChatGPT, Midjourney | Spraakherkenning, beeldherkenning, voorspellingsmodellen |
