Artificiële intelligentie & Machine Learning

Anomaliedetectie identificeert gegevenspatronen die significant afwijken van de norm, wat ongebruikelijke gebeurtenissen zoals fraude of systeemfouten aangeeft. Het maakt gebruik van statistische, machine learning- en deep learning-technieken om uitschieters in verschillende toepassingen te spotten, van cyberbeveiliging tot gezondheidszorg en productie, en zorgt voor proactieve probleemdetectie en verbeterde systeembetrouwbaarheid.

Stable Diffusion is een open-source deep learning-model dat voor het eerst werd uitgebracht in 2022 en hoogwaardige afbeeldingen genereert uit tekst. Ontwikkeld door Stability AI, maakt het gebruik van latente diffusie om visuals te creëren uit tekstprompts, waardoor AI-afbeeldingsgeneratie toegankelijk wordt voor kunstenaars, ontwerpers en hobbyisten op consument-grade hardware.

MLOps, of Machine Learning Operations, is een revolutie in de implementatie en het onderhoud van ML-modellen door het samenvoegen van DevOps-principes met de machine learning-levenscyclus. Het omvat training, testen, implementeren en monitoren, met als doel deze processen te automatiseren om de betrouwbaarheid en efficiëntie te verbeteren.

Supercomputers zijn extreem snelle, krachtige computers die complexe problemen kunnen oplossen die gewone computers niet aankunnen. Ze worden gebruikt op verschillende gebieden, zoals wetenschap, techniek en bedrijfsleven, voor onderzoek, ontwerp en data-analyse.

AI prompt engineering combineert kunst en wetenschap en leidt taalmodellen om de beste resultaten te produceren. Het lijkt op het zorgvuldig kiezen van woorden om een briljante maar letterlijke vriend te instrueren. Prompt-engineers passen hun AI-kennis en creativiteit toe op het maken van query's voor het genereren van tekst, het vertalen van talen en meer, waardoor ze informatieve en inventieve antwoorden kunnen bieden.

Generatieve AI, een AI-tak die zich richt op het creëren van content, gebruikt neurale netwerken om nieuwe uitvoer te genereren uit omschrijvingen. Uit grote hoeveelheden data leert het tekst, afbeeldingen en nog veel meer te produceren, waardoor het menselijke creativiteit nabootst. Bedrijven gebruiken het voor marketing, klantenservice en analyses, waardoor het productiviteit en besluitvorming verbetert.

Onbewaakte leeralgoritmen ontdekken verborgen patronen in niet-gelabelde gegevens. Zonder vooraf gedefinieerde uitgangen identificeren ze inherente structuren, groeperingen of relaties. Belangrijke typen zijn clustering, dimensionaliteitsreductie en detectie van anomalieën, die worden gebruikt voor klantsegmentatie, gegevensvereenvoudiging en fraudedetectie

RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbetert grote taalmodellen (LLM's) door hun generatieve vaardigheden te combineren met externe kennisbronnen, wat resulteert in nauwkeurigere, actuelere en contextueel relevante antwoorden.

Gecontroleerd leren is een type machine learning waarbij algoritmen leren van gelabelde gegevens, net zoals een student leert bij een leraar. Het doel is de output voor nieuwe, ongeziene inputs te voorspellen door patronen in de gegeven voorbeelden te identificeren.

Versterking Learning from Human Feedback (RLHF) verfijnt AI-modellen, met name LLM's, door gebruik te maken van menselijke voorkeuren. Het traint een apart beloningsmodel op menselijke feedback en gebruikt dit model vervolgens binnen een versterkend leeralgoritme om de centrale AI te begeleiden naar nuttiger en meer uitgelijnd gedrag.

Reinforcement learning (RL) is een machine learning-techniek waarbij agenten beslissingen leren maken door met een omgeving te communiceren en beloningen ontvangen voor positieve handelingen. Deze trial-and-error aanpak stelt RL-agenten in staat hun gedrag in de loop van de tijd te optimaliseren, wat leidt tot indrukwekkende prestaties op het gebied van robotica, gameplay, gezondheidszorg en financiën.

Quantummachinelearning is een samensmelting van machinelearning en quantumcomputing. Hierbij worden quantumcomputers gebruikt om complexe gegevens te analyseren en problemen met ongekende snelheid op te lossen. Dit opent nieuwe perspectieven op gebieden als de farmaceutische industrie, finance en technologie.

Quantumcomputers kunnen alles op zijn kop zetten en de bestaande computersystemen radicaal veranderen. Hoewel quantumcomputers snel complexe problemen kunnen oplossen die conventionele computers niet effectief kunnen uitrekenen, voldoet quantumcomputing bij lange na nog niet aan de verwachtingen en blijven er veel uitdagingen over.

Predictive analytics maakt gebruik van historische gegevens, statistische algoritmen en machine learning om toekomstige gebeurtenissen, trends of gedragingen te voorspellen. Het verschuift de focus van gebeurtenissen uit het verleden naar waarschijnlijke toekomstige resultaten, en geeft antwoord op de vraag "Wat is de volgende stap?". Dit stelt organisaties in staat om proactieve, gegevensgestuurde beslissingen te nemen.

Dit artikel biedt een uitgebreid overzicht van overfitting in machine learning, waarbij wordt uitgelegd wat het is, waarom het gebeurt, de gevolgen ervan, hoe het te detecteren en strategieën om het te voorkomen.

Machine learning, oftewel automatisch leren, is een subdomein van artificiële intelligentie (AI). Het richt zich op het ontwikkelen van algoritmen en statistische modellen waarmee een computersysteem taken kan uitvoeren zonder daarvoor specifieke programmering te hebben. Met andere woorden, in plaats van elke instructie te coderen, stelt men de machine in staat om te leren van informatie en zijn prestaties in de loop der tijd te verbeteren.

Deze handleiding gaat in op de verschillende soorten machine learning-algoritmen: supervised, unsupervised en bekrachtiging learning, die elk geschikt zijn voor verschillende taken. Het verkent ook use cases als klantverloop-voorspelling, verkoopprognoses, beeldherkenning, aanbevelingssystemen en fraudedetectie, waarbij relevante algoritmen worden benadrukt.

Een groot taalmodel (LLM) is een geavanceerd kunstmatig intelligentiesysteem, gespecialiseerd in de verwerking van natuurlijke talen, dat menselijke tekst kan begrijpen, genereren en ermee kan interageren door het leren op grote sets tekstgegevens.

Deep learning of diep leren is een machinale leermethode waarmee een machine zelf kan leren en beter kan worden. Deze techniek berust bijvoorbeeld op kunstmatige neuronen, beeldherkenningstechnologieën of taalherkenningstechnologieën.

Computer vision is een AI-gebied waarmee machines visuele informatie zoals mensen kunnen interpreteren. Het heeft diverse toepassingen, van medische beeldvorming en zelfrijdende auto's tot productie en augmented reality. Leerhulpmiddelen zoals OpenCV, TensorFlow en online cursussen kunnen u helpen aan de slag te gaan.

Cognitive Search gebruikt AI om de intentie van de gebruiker te begrijpen, wat verder gaat dan trefwoorden vergelijken. Natuurlijke taalverwerking, machine learning en kennisgrafieken maken inzichtelijke resultaten mogelijk. Het verbetert de relevantie, nauwkeurigheid en gebruikerservaring in de gezondheidszorg, financiën, wetgeving en meer, en zet gegevens om in bruikbare inzichten.

Natural Language Processing (NLP) is een specialistisch gebied van artificiële intelligentie dat machines in staat stelt om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren. Met behulp van computertechnieken en linguïstische technieken maakt NLP toepassingen mogelijk zoals virtuele assistenten, tekstanalyse en machinevertaling, waarbij grote hoeveelheden ongestructureerde gegevens worden omgezet in zinvolle inzichten.

Automated Machine Learning (AutoML) vereenvoudigt en versnelt het bouwen van machine-learningmodellen door taken als voorverwerking van gegevens, functie-engineering, algoritmeselectie en optimalisatie van hyperparameters te automatiseren. Dit maakt AI toegankelijker, efficiënter en verbetert mogelijk de prestaties van het model met minimale menselijke tussenkomst.

Artificiële intelligentie (AI) is steeds meer verbonden met de digitale technologie van het dagelijkse leven. Het zal de effectiviteit hiervan nog verder verhogen. AI brengt heel veel informatie bijeen op basis van deze gegevens en analyseert het om op de best mogelijke actie te bepalen.

Artificiële algemene intelligentie (AGI) is gericht op het creëren van machines met menselijke cognitieve vaardigheden. AGI-onderzoek onderzoekt machine learning, natuurlijke taalverwerking en ethische implicaties. Hoewel AGI ongrijpbaar blijft, brengen ontwikkelingen ons dichter bij een toekomst waarin machines intelligentie op menselijk niveau bezitten.

AI-inferenties maken gebruik van getrainde modellen om voorspellingen te doen over nieuwe gegevens. Het omvat het invoeren van gegevens, het verwerken op basis van aangeleerde patronen en het genereren van een output zoals een classificatie of voorspelling. Dit proces wordt gebruikt in verschillende toepassingen, zoals beeldherkenning en fraudedetectie.

AI-agenten zorgen voor een revolutie in de technologie door autonome acties en doelgericht gedrag mogelijk te maken. Ze worden gebruikt in verschillende toepassingen, van chatbots tot zelfrijdende auto's. OVHcloud biedt oplossingen om de ontwikkeling en implementatie van AI te ondersteunen.

De infrastructuur voor artificiële intelligentie (AI) is de technologische basis voor organisaties om op AI gebaseerde oplossingen te implementeren, beheren en optimaliseren. Dit is op grote schaal. Of het nu gaat om grote hoeveelheden gegevens, complexe modellen of een behoefte aan veel rekenkracht via GPU's, elk AI-project heeft een robuuste en geschikte infrastructuur nodig.

Machinelearning, een subset van artificiële intelligentie, heeft een enorme impact op ons dagelijks leven en onze dagelijkse taken. De rol van machinelearning neemt toe naarmate het meer door bedrijven wordt toegepast. Machinelearning wordt gedefinieerd als het proces waarbij een computer problemen met behulp van algoritmes oplost.