Je hebt nu geleerd hoe de hersenen van mensen werken en dat dit vergelijkbaar is met hoe neurale netwerken werken. En dat een neuraal netwerk getraind moet worden met heel veel betrouwbare data om goed te kunnen werken. Een taalmodel is een neuraal netwerk. En generatieve AI, dus de AI die dingen voor je kan maken zoals teksten en plaatjes, zijn gebaseerd op deze neurale netwerken.
In dit filmpje staat het nog even samengevat in één minuut.
Bij machine learning krijgt een computer heel veel voorbeelden te zien—zoals duizenden foto’s van dieren—en leert hij zelf welke kenmerken bij een dier horen. Een neuraal netwerk werkt dan als een team van denkertjes (neuronen) in verschillende lagen: elke laag bekijkt een stukje informatie en geeft het door. Door steeds opnieuw te oefenen past het netwerk zijn “samenwerking” aan, tot de computer zelf kat en hond kan herkennen zonder dat iemand het stap voor stap uitlegt!
Wist je dat?
Sommige robotstofzuigers gebruiken een slimme techniek die machine learning heet. Dit betekent dat de stofzuiger leert van wat hij elke keer doet.
Tijdens het stofzuigen maakt hij steeds een betere plattegrond van je kamer, net als een schatkaart. Hij leert nieuwe dingen, zoals waar een stoel of tafel staat. Zo kan hij de volgende keer een slimmere route kiezen en wordt je kamer sneller en beter schoon.
