Research skills
Onderzoeksvaardigheden zijn onmisbaar voor elke AI Engineer. Of je nu een nieuw algoritme wilt begrijpen, een technische keuze moet onderbouwen of een experiment opzet — je moet in staat zijn om betrouwbare informatie te vinden, te evalueren en toe te passen.
Probleemdefinitie
Elk onderzoek begint met een helder geformuleerd probleem. Een goede probleemdefinitie voorkomt dat je tijd verspilt aan irrelevante zaken en helpt je gericht te zoeken.
Kenmerken van een goede probleemdefinitie
| Kenmerk | Uitleg | Voorbeeld |
|---|---|---|
| Specifiek | Niet te breed, duidelijk afgebakend | ~~"AI verbeteren"~~ → "Nauwkeurigheid van sentimentanalyse verhogen op Nederlandse tweets" |
| Meetbaar | Je kunt bepalen wanneer het opgelost is | "Accuracy van 85% naar 92% brengen" |
| Relevant | Het probleem is de moeite waard om op te lossen | Gekoppeld aan een business- of gebruikersbehoefte |
| Haalbaar | Oplossing is mogelijk binnen tijd en middelen | Rekening houden met beschikbare data en compute |
Van vaag naar concreet
- Identificeer het symptoom: Wat gaat er mis of kan beter?
- Analyseer de context: Waar doet het probleem zich voor? Voor wie?
- Stel de onderzoeksvraag: Wat moet je weten om het op te lossen?
- Definieer succescriteria: Hoe weet je dat je klaar bent?
!!! tip "5x Waarom" Vraag vijf keer "waarom?" om van een oppervlakkig symptoom naar de kern van het probleem te komen.
Juiste bronnen vinden
Niet alle informatie is gelijkwaardig. Als AI Engineer moet je onderscheid kunnen maken tussen betrouwbare en onbetrouwbare bronnen.
Bronhiërarchie
| Bron | Betrouwbaarheid | Wanneer gebruiken |
|---|---|---|
| Peer-reviewed papers | Hoog | Wetenschappelijke onderbouwing, state-of-the-art methoden |
| Conference proceedings (NeurIPS, ICML, ACL) | Hoog | Recente AI-ontwikkelingen |
| Preprints (arXiv) | Middel-Hoog | Allernieuwste onderzoek (nog niet peer-reviewed) |
| Technische documentatie | Hoog | Implementatiedetails van frameworks/libraries |
| Gerenommeerde blogs (Google AI, OpenAI) | Middel | Toegankelijke uitleg van concepten |
| Stack Overflow / Forums | Laag-Middel | Praktische implementatieproblemen |
| Willekeurige blogposts | Laag | Alleen als startpunt, altijd verifiëren |
| ChatGPT / LLMs | Variabel | Brainstormen, uitleg krijgen — altijd verifiëren! |
Waar zoeken?
| Platform | Type content |
|---|---|
| Google Scholar | Academische papers en citaties |
| arXiv | Preprints (vooral cs.LG, cs.AI, stat.ML) |
| Semantic Scholar | Papers met AI-gegenereerde samenvattingen |
| Papers With Code | Papers met bijbehorende implementaties |
| Connected Papers | Visuele weergave van gerelateerde papers |
Zoekstrategieën
- Backward searching: Bekijk de referenties van een relevante paper
- Forward searching: Zoek papers die een belangrijke paper citeren
- Keyword verfijning: Begin breed, verfijn op basis van resultaten
- Snowballing: Combineer backward en forward searching
Papers lezen
Wetenschappelijke papers kunnen overweldigend zijn. Een gestructureerde aanpak helpt om efficiënt de relevante informatie eruit te halen.
De drie-pass methode
| Pass | Doel | Tijd | Focus |
|---|---|---|---|
| 1e pass | Beoordelen of de paper relevant is | 5-10 min | Titel, abstract, intro, conclusie, figuren |
| 2e pass | Hoofdlijnen begrijpen | 30-60 min | Methode, resultaten, belangrijkste claims |
| 3e pass | Diep begrip | 1-4 uur | Alles, inclusief wiskunde en experimenten |
Structuur van een ML-paper
| Sectie | Wat je eruit haalt |
|---|---|
| Abstract | Samenvatting: probleem, aanpak, resultaten |
| Introduction | Waarom is dit belangrijk? Wat is de bijdrage? |
| Related Work | Context en onderscheid met eerder werk |
| Method | Hoe werkt de voorgestelde oplossing? |
| Experiments | Hoe is het getest? Op welke data? |
| Results | Wat zijn de prestaties? Vergelijking met baselines |
| Discussion/Conclusion | Beperkingen, implicaties, toekomstig werk |
Kritische vragen bij het lezen
- Wat is het probleem dat de auteurs proberen op te lossen?
- Wat is de kern van hun oplossing?
- Hoe evalueren ze hun aanpak? Is dat eerlijk?
- Wat zijn de beperkingen die ze (niet) noemen?
- Kan ik dit reproduceren met de gegeven informatie?
!!! warning "Let op" Niet elke gepubliceerde paper is correct of relevant. Kijk kritisch naar experimentele opzet, datasets en of claims ondersteund worden door de resultaten.
Validiteit
Validiteit gaat over de vraag of je onderzoek daadwerkelijk meet wat je wilt meten, en of je conclusies gerechtvaardigd zijn.
Typen validiteit
| Type | Vraag | Voorbeeld van schending |
|---|---|---|
| Interne validiteit | Is er een causaal verband tussen interventie en resultaat? | Andere factoren (confounders) verklaren het resultaat |
| Externe validiteit | Zijn resultaten generaliseerbaar naar andere contexten? | Model getraind op één dataset werkt niet op andere data |
| Construct validiteit | Meet je wat je denkt te meten? | Accuracy meten terwijl je eigenlijk fairness wilt beoordelen |
| Statistische validiteit | Zijn de statistische conclusies correct? | Te kleine steekproef, verkeerde toets toegepast |
Bedreigingen voor validiteit in ML-onderzoek
| Bedreiging | Uitleg |
|---|---|
| Data leakage | Trainingsdata bevat informatie uit de testset |
| Overfitting | Model presteert goed op test, maar generaliseert niet |
| Cherry-picking | Alleen de beste resultaten rapporteren |
| P-hacking | Veel experimenten draaien tot significantie verschijnt |
| Verkeerde baseline | Vergelijken met zwakke of verouderde methoden |
| Dataset bias | Data is niet representatief voor de doelgroep |
Juiste conclusies trekken
Het trekken van conclusies is waar onderzoek waarde krijgt — maar ook waar het vaak misgaat.
Van resultaten naar conclusies
| Stap | Actie |
|---|---|
| 1. Resultaten samenvatten | Wat tonen de data objectief? |
| 2. Interpretatie | Wat betekenen deze resultaten in context? |
| 3. Vergelijken met hypothese | Bevestigen of weerleggen de resultaten je verwachting? |
| 4. Beperkingen erkennen | Welke factoren kunnen de resultaten beïnvloeden? |
| 5. Conclusie formuleren | Welke claim kun je onderbouwen? |
Veelvoorkomende fouten
| Fout | Beschrijving |
|---|---|
| Overclaiming | Sterkere conclusies trekken dan de data ondersteunen |
| Correlatie als causaliteit | Samenhang interpreteren als oorzaak-gevolg |
| Negeren van negatieve resultaten | Alleen focussen op wat werkt |
| Generaliseringsfouten | Conclusies uitbreiden naar contexten die niet onderzocht zijn |
| Confirmation bias | Alleen bewijs zien dat je hypothese bevestigt |
Checklist voor robuuste conclusies
- [ ] Worden alle resultaten gerapporteerd, ook de negatieve?
- [ ] Zijn alternatieve verklaringen overwogen?
- [ ] Zijn de beperkingen van het onderzoek benoemd?
- [ ] Zijn de conclusies proportioneel aan het bewijs?
- [ ] Zou iemand anders dezelfde conclusies trekken uit deze data?
!!! note "Wetenschappelijke integriteit" Eerlijk rapporteren — ook als resultaten tegenvallen — is een kernwaarde van goed onderzoek. Het verbergen van negatieve resultaten schaadt niet alleen je eigen geloofwaardigheid, maar ook het hele vakgebied.