Adviseren over AI-oplossingen

Als AI Engineer moet je in staat zijn om de juiste aanpak te adviseren voor een gegeven probleem. Dit vereist kennis van verschillende typen modellen, hun sterktes en zwaktes, en wanneer je welke aanpak inzet.

Probleem categoriseren

Voordat je een model kiest, moet je het probleem goed begrijpen. De belangrijkste indelingen:

Classificatie vs. Regressie

Type	Output	Voorbeelden
Classificatie	Discrete categorieën	Spam/niet-spam, fraudedetectie, beeldherkenning
Regressie	Continue waarden	Huizenprijs voorspellen, temperatuur, omzet

Hoe herken je het verschil?

Classificatie: "In welke categorie valt dit?" → antwoord is een label
Regressie: "Hoeveel/hoe groot/wanneer?" → antwoord is een getal

!!! note "Binair vs. Multi-class" Classificatie kan binair zijn (2 klassen) of multi-class (meerdere klassen). Sommige problemen zijn multi-label, waarbij meerdere labels tegelijk kunnen gelden.

Supervised vs. Unsupervised Learning

Type	Kenmerken	Use cases
Supervised	Je hebt gelabelde data (input + gewenste output)	Voorspellingen maken, classificatie, regressie
Unsupervised	Geen labels, alleen input-data	Clustering, anomaly detection, dimensiereductie
Semi-supervised	Weinig gelabelde data, veel ongelabelde data	Wanneer labelen duur of tijdrovend is
Reinforcement	Agent leert door trial-and-error met beloningen	Games, robotica, optimalisatie

Beslisboom:

Heb je gelabelde data?
├── Ja → Supervised Learning
│   └── Is de output een categorie of getal?
│       ├── Categorie → Classificatie
│       └── Getal → Regressie
└── Nee → Unsupervised Learning
    └── Wil je groepen vinden of structuur ontdekken?
        ├── Groepen → Clustering
        └── Structuur → Dimensiereductie

Lineaire vs. Non-lineaire problemen

Type	Kenmerken	Voorbeeld
Lineair	Relatie tussen input en output kan worden beschreven met een rechte lijn (of vlak in hogere dimensies)	Salaris op basis van jaren ervaring
Non-lineair	Complexe, kromme relaties	Beeldherkenning, taalverwerking

Waarom dit uitmaakt:

Lineaire modellen zijn simpeler, sneller en makkelijker te interpreteren
Non-lineaire modellen kunnen complexere patronen leren, maar vereisen meer data en compute
Probeer eerst een lineair model als baseline — soms is dat genoeg

Machine Learning modellen

Hieronder een overzicht van veelgebruikte ML-modellen met hun werking in begrijpelijke termen.

Linear Regression

Wat het doet: Vindt een rechte lijn die het beste past bij de data om continue waarden te voorspellen.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Regressie
Intuïtie	Trek een lijn door de data die de totale afstand tot alle punten minimaliseert
Sterkte	Simpel, snel, interpreteerbaar
Zwakte	Kan alleen lineaire relaties modelleren
Gebruik wanneer	Je verwacht een rechtlijnig verband tussen features en target

Logistic Regression

Wat het doet: Ondanks de naam is dit een classificatiemodel. Het berekent de kans dat een datapunt tot een bepaalde klasse behoort.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Classificatie
Intuïtie	Vindt een scheidingslijn (of -vlak) tussen klassen en geeft kansen
Sterkte	Snel, geeft probabiliteiten, goed interpreteerbaar
Zwakte	Werkt minder goed bij non-lineaire grenzen
Gebruik wanneer	Binaire classificatie met (ongeveer) lineair scheidbare klassen

Decision Tree

Wat het doet: Bouwt een boomstructuur van ja/nee-vragen om tot een voorspelling te komen.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Classificatie & Regressie
Intuïtie	"Is leeftijd > 30? → Ja → Is inkomen > 50k? → Nee → Klasse B"
Sterkte	Zeer interpreteerbaar, kan non-lineaire relaties vangen
Zwakte	Gevoelig voor overfitting, instabiel bij kleine datawijzigingen
Gebruik wanneer	Je wilt een uitlegbaar model of als startpunt

Random Forest

Wat het doet: Combineert meerdere decision trees en laat ze "stemmen" op de uitkomst.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Classificatie & Regressie
Intuïtie	Vraag 100 decision trees om hun mening en neem de meerderheid
Sterkte	Robuust, minder overfitting dan enkele tree, werkt goed "out of the box"
Zwakte	Minder interpreteerbaar, trager dan enkele tree
Gebruik wanneer	Je wilt goede prestaties zonder veel tuning

K-Nearest Neighbors (KNN)

Wat het doet: Classificeert een punt op basis van de k dichtstbijzijnde buren in de trainingsdata.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Classificatie & Regressie
Intuïtie	"De 5 dichtstbijzijnde huizen zijn allemaal duur, dus dit huis is ook duur"
Sterkte	Simpel concept, geen training nodig
Zwakte	Traag bij grote datasets, gevoelig voor schaal van features
Gebruik wanneer	Kleine datasets, of als quick baseline

Support Vector Machine (SVM)

Wat het doet: Vindt de scheidingslijn (of -vlak) die de klassen zo ver mogelijk uit elkaar houdt.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Classificatie (ook regressie)
Intuïtie	Zoek de "straat" tussen twee klassen die zo breed mogelijk is
Sterkte	Werkt goed in hoog-dimensionale ruimtes, effectief bij duidelijke scheiding
Zwakte	Schaalt slecht naar grote datasets, moeilijker te interpreteren
Gebruik wanneer	Middelgrote datasets met duidelijk gescheiden klassen

Naïve Bayes

Wat het doet: Past Bayes' theorema toe en neemt aan dat features onafhankelijk van elkaar zijn.

Aspect	Beschrijving
Type	Supervised, Classificatie
Intuïtie	Bereken de kans op elke klasse gegeven de features, neem de hoogste
Sterkte	Zeer snel, werkt verrassend goed bij tekst
Zwakte	Aanname van onafhankelijkheid is vaak niet realistisch
Gebruik wanneer	Tekstclassificatie (spam, sentiment), snelle baseline

Deep Learning modellen

Deep Learning modellen gebruiken neurale netwerken met meerdere lagen om complexe patronen te leren.

Neural Networks (Feedforward)

Wat het doet: Stuurt input door lagen van verbonden "neuronen" die elk een gewogen som berekenen en een activatiefunctie toepassen.

Aspect	Beschrijving
Architectuur	Input layer → Hidden layers → Output layer
Intuïtie	Elke laag leert steeds abstractere representaties van de input
Sterkte	Kan zeer complexe, non-lineaire relaties leren
Zwakte	Vereist veel data, moeilijk te interpreteren, rekenintensief
Gebruik wanneer	Grote datasets, complexe patronen, genoeg compute beschikbaar

Hoe het werkt (simpel):

Input komt binnen (bijv. features van een huis)
Elke neuron berekent: gewogen som van inputs + bias
Activatiefunctie bepaalt of neuron "vuurt"
Output van één laag wordt input voor de volgende
Laatste laag geeft de voorspelling

Convolutional Neural Networks (CNNs)

Wat het doet: Speciaal ontworpen voor data met ruimtelijke structuur (beelden, video).

Aspect	Beschrijving
Architectuur	Convolutional layers → Pooling layers → Fully connected layers
Intuïtie	Kleine "filters" schuiven over het beeld en detecteren patronen (randen, vormen, objecten)
Sterkte	Zeer effectief voor beeldherkenning, detecteert hiërarchische patronen
Zwakte	Data-intensief, rekenintensief
Gebruik wanneer	Beeldclassificatie, objectdetectie, video-analyse

Hoe het werkt (simpel):

Eerste lagen detecteren simpele patronen (randen, lijnen)
Diepere lagen combineren deze tot complexere vormen (ogen, wielen)
Laatste lagen herkennen objecten (gezicht, auto)
Pooling-lagen verkleinen de data en maken het robuuster

Andere architecturen (kort)

Architectuur	Specialiteit
RNN / LSTM / GRU	Sequentiële data (tekst, tijdreeksen)
Transformers	Tekst, maar ook beeld en audio (basis van GPT, BERT)
Autoencoders	Dimensiereductie, anomaly detection
GANs	Genereren van nieuwe data (beelden, muziek)

Foundation Models

Foundation models zijn zeer grote, voorgetrainde modellen die kunnen worden aangepast voor diverse taken.

Wat zijn foundation models?

Kenmerk	Beschrijving
Pre-trained	Getraind op enorme hoeveelheden data (internet-schaal)
General purpose	Niet voor één specifieke taak, maar breed inzetbaar
Fine-tunable	Kunnen worden aangepast voor specifieke toepassingen
Multimodal	Sommige verwerken tekst, beeld en audio tegelijk

Voorbeelden

Model	Type	Toepassingen
GPT-4, Claude	Taal (LLM)	Tekstgeneratie, vraagbeantwoording, coderen
BERT, RoBERTa	Taal (encoder)	Classificatie, NER, sentiment
CLIP	Taal + Beeld	Image search, zero-shot classificatie
Stable Diffusion, DALL-E	Beeld (generatief)	Beeldgeneratie
Whisper	Audio	Speech-to-text

Wanneer foundation models adviseren?

Situatie	Advies
Beperkte eigen data	✅ Foundation model + fine-tuning
Standaard NLP-taken	✅ LLM of BERT-variant
Beeldgerelateerde taken	✅ CLIP, vision transformers
Unieke domein-specifieke taak	⚠️ Fine-tuning nodig, check of er domein-specifieke modellen zijn
Hoge eisen aan latency/kosten	⚠️ Overweeg kleinere modellen of distillatie
Privacy-gevoelige data	⚠️ Lokale deployment of eigen training overwegen

Trade-offs bij foundation models

Voordeel	Nadeel
Snel aan de slag	Minder controle over het model
Goede prestaties met weinig data	Kan duur zijn (API-kosten, compute)
State-of-the-art performance	Black box, moeilijk te interpreteren
Breed inzetbaar	Kan biases uit trainingsdata bevatten

Adviesproces

Bij het adviseren over een AI-oplossing, doorloop je deze stappen:

1. Begrijp het probleem

Wat is het doel? Wat moet het model voorspellen/classificeren?
Welke data is beschikbaar?
Wat zijn de randvoorwaarden (latency, interpretability, privacy)?

2. Categoriseer het probleem

Classificatie of regressie?
Supervised of unsupervised?
Lineair of non-lineair?

3. Selecteer kandidaat-modellen

Probleem	Suggesties
Lineaire regressie	Linear Regression, Ridge, Lasso
Binaire classificatie (simpel)	Logistic Regression, Naïve Bayes
Classificatie (complex)	Random Forest, XGBoost, Neural Network
Beeldherkenning	CNN, Vision Transformer, foundation model
Tekstverwerking	BERT, GPT, foundation model
Clustering	K-Means, DBSCAN, Hierarchical
Weinig data beschikbaar	Foundation model + fine-tuning

4. Weeg de trade-offs

Factor	Vraag
Performance	Welk model scoort het beste op de relevante metrics?
Interpreteerbaarheid	Moet het model uitlegbaar zijn?
Snelheid	Hoe snel moet inference zijn?
Data	Hoeveel data heb je? Is het gelabeld?
Resources	Hoeveel compute en budget heb je?
Onderhoud	Hoe makkelijk is het model te onderhouden?

5. Start simpel, itereer

!!! tip "Begin met een baseline" Start altijd met een simpel model (logistic regression, decision tree) als baseline. Zo heb je een referentiepunt en ontdek je soms dat het complexe model niet zoveel beter is.