AI Sprouts

Begrijp de trainingslus, verliesfuncties, overfitting en hoe je weet wanneer je AI-model klaar is.

Ontdek hoe bias AI-systemen binnendringt, welke ethische uitdagingen AI met zich meebrengt, en hoe we eerlijkere technologie kunnen bouwen.

Begrijp hoe neurale netwerken leren door fouten terug te propageren door de lagen, met behulp van de kettingregel om elk gewicht bij te werken.

Ontdek hoe verliesfuncties de fouten van een model meten en hoe optimalisatoren gradiënten gebruiken om deze systematisch te verminderen.

Leer hoe taalmodellen tekst opdelen in tokens met BPE en andere algoritmen, en waarom tokenisatie alles beïnvloedt, van kosten tot mogelijkheden.

Ontdek hoe AI woorden en zinnen representeert als vectoren in een hoogdimensionale ruimte, waardoor semantisch zoeken, aanbevelingen en RAG mogelijk worden.

Leer waarom nauwkeurigheid alleen misleidend is, en beheers de metrieken - precisie, recall, F1, ROC-AUC, BLEU en perplexiteit - die AI-prestaties écht meten.

Hoe GPT, Claude en andere LLM's onder de motorkap werken

Begrijp de twee meest voorkomende faalmodi van machine learning – overfitting en underfitting – met duidelijke voorbeelden en hoe u deze kunt oplossen.

Ontdek hoe feature-engineering ruwe data omzet in krachtige machine learning-inputs: de vaardigheid die goede modellen van geweldige modellen onderscheidt.

Een duidelijke vergelijking van machinaal leren onder toezicht en zonder toezicht – wanneer elke aanpak moet worden gebruikt, met praktijkvoorbeelden en algoritmen.

Ontdek hoe beslissingsbomen werken, waarom ze een van de meest intuïtieve ML-algoritmen zijn en wanneer u ze kunt gebruiken.

Begrijp clustering – een belangrijke leertechniek zonder toezicht – via K-Means, hiërarchische clustering en toepassingen uit de echte wereld.