Shaip-blog
Ken de nieuwste inzichten en oplossingen die kunstmatige intelligentie en machine learning-technologieën stimuleren.
Hoeveel trainingsdata heeft u in 2026 echt nodig voor machine learning?
A successful machine learning model starts with high-quality training data. But one of the most common questions teams ask at the start of an AI
Een mensgerichte aanpak voor de kwaliteit van AI-data: een praktische handleiding
Als je ooit hebt gezien dat de prestaties van een model achteruitgingen na een 'simpele' datasetverversing, dan ken je de ongemakkelijke waarheid al: de datakwaliteit verslechtert niet plotseling, maar geleidelijk.
Door experts gevalideerde redeneerdatasets voor reinforcement learning: waarom ze de modelprestaties verbeteren
Reinforcement learning (RL) is uitstekend in het leren wat te doen wanneer het beloningssignaal duidelijk is en de omgeving vergevingsgezind. Maar veel situaties in de praktijk laten dit niet zien.
Interne, crowdsourced en uitbestede data-labeling: voordelen, nadelen en het "juiste" raamwerk.
Het kiezen van een datalabelingsmodel lijkt op papier eenvoudig: huur een team in, maak gebruik van crowdsourcing of besteed het uit aan een externe dienstverlener. In de praktijk is het echter een van de volgende:
Generatie van antagonistische prompts: veiligere LLM's met HITL
Wat betekent het genereren van vijandige prompts? Het genereren van vijandige prompts is de praktijk van het ontwerpen van invoer die opzettelijk probeert een AI-systeem te laten afwijken van de norm, bijvoorbeeld door een bepaalde functie te omzeilen.
Kopersgids voor AI-gegevensverzameling
AI-gegevensverzameling: wat het is en hoe het werkt. Leer meer over het proces, de methoden, de beste werkwijzen, de voordelen, de uitdagingen, de kosten, een praktijkvoorbeeld en hoe je dit kunt doen.
Beeldannotatie – Belangrijkste toepassingen, technieken en typen [Bijgewerkt 2026]
Wat is beeldannotatie: typen, workflows, kwaliteitscontrole en checklist voor leveranciers [bijgewerkt 2026] Deze gids helpt u bij het kiezen van de juiste annotatiemethode voor uw computervisie
Waarom dataneutraliteit belangrijker is dan ooit bij het trainen van AI-data
Als AI de motor van je bedrijf is, dan zijn de trainingsgegevens de brandstof. Maar hier is de ongemakkelijke waarheid: wie beheert die brandstof – en hoe?
De A tot Z van gegevensannotatie
Wat is data-annotatie [2026 bijgewerkt] – Best practices, tools, voordelen, uitdagingen, typen en meer Wilt u de basisprincipes van data-annotatie kennen? Lees dit volledig
HIPAA-expertbepaling voor de-identificatie
De Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) zet de norm voor de bescherming van patiëntgegevens in de gezondheidszorg. Een cruciaal aspect hiervan is het de-identificeren van Protected
Meertalige sentimentanalyse - belang, methodologie en uitdagingen
Het internet is uitgegroeid tot een enorme, altijd actieve focusgroep. Klanten delen hun mening in productrecensies, reacties in app stores, supportchats, berichten op sociale media en community's.
De juiste spraakherkenningsdataset kiezen voor uw AI-model
Stel je voor dat je een spraakassistent vraagt om een lange vergadering samen te vatten, deze naar het Spaans te vertalen en de actiepunten in je CRM te zetten – allemaal vanuit één apparaat.
Videogegevensverzameling: beste werkwijzen, toepassingen en praktijkvoorbeelden van AI-gebruik.
Als je tegenwoordig computervisiemodellen bouwt, vraag je je niet langer af óf je videogegevens nodig hebt, maar hoe je de juiste videogegevens kunt verzamelen zonder ze nodig te hebben.
Wat is sociofonetiek en waarom is het belangrijk voor AI?
Je hebt deze ervaring vast wel eens gehad: een spraakassistent begrijpt je vriend perfect, maar heeft moeite met jouw accent of met de manier van praten van je ouders.
Agentische AI versus generatieve AI: hoe kiest u de juiste intelligentie voor uw onderneming?
Als 2023 het jaar van generatieve AI was, wordt 2025 snel het jaar van agentische AI. Generatieve modellen kunnen e-mails schrijven, code opstellen of
LLM Benchmarking, opnieuw vormgegeven: breng het menselijk oordeel terug
Als je alleen naar geautomatiseerde scores kijkt, lijken de meeste LLM's geweldig – totdat ze iets subtiel fout, riskant of vals opschrijven. Dat is de kloof tussen wat statische
Multimodale AI: praktijkvoorbeelden, beperkingen en wat u nodig hebt
Als je ooit een vakantie hebt uitgelegd met behulp van foto's, een spraakbericht en een snelle schets, dan heb je al een idee van multimodale AI: systemen die leren van en
De rol van grote taalmodellen bij het aandrijven van meertalige AI-virtuele assistenten
Virtuele assistenten gaan verder dan eenvoudige vraag-en-antwoord-formaten en gaan complexe vragen oplossen. Tegenwoordig communiceren AI-gestuurde virtuele assistenten gemakkelijk in meerdere talen, en grote taalmodellen,
Slechte data in AI: de stille ROI-killer (en hoe je dit in 2026 kunt oplossen)
Het probleem van 'slechte data' – nog scherper in 2026. AI blijft sectoren transformeren, maar slechte datakwaliteit blijft de grootste belemmering voor een reëel rendement op investering (ROI). De belofte
Wat is een spraakassistent? Hoe Siri en Alexa je begrijpen
Wat is een spraakassistent? Een spraakassistent is software waarmee mensen met technologie kunnen praten en dingen gedaan kunnen krijgen: timers instellen, lampen bedienen, agenda's raadplegen,
Wat is liveness detection en biometrische spoofing?
Als u voor onboarding of authenticatie afhankelijk bent van biometrie, is detectie van liveness (ook wel presentatie-aanvaldetectie, PAD genoemd) van cruciaal belang om biometrische spoofing te stoppen, bijvoorbeeld van afgedrukte foto's
Wat is een 'uiting' in AI?: Voorbeelden, datasets en best practices
Heb je je ooit afgevraagd hoe chatbots en virtuele assistenten wakker worden als je 'Hey Siri' of 'Alexa' zegt? Het is vanwege de tekstuiting
Trainingsgegevens voor spraakherkenning: een praktische gids voor B2B AI-teams
Als u spraakinterfaces, transcriptie of multimodale agents bouwt, wordt de limiet van uw model bepaald door uw data. Bij spraakherkenning (ASR) betekent dit dat er diverse,
Het extraheren van belangrijke klinische informatie uit elektronische patiëntendossiers (EPD's) met behulp van NLP
Dit is geen nieuwe informatie of statistiek: meer dan 80% van de voor belanghebbenden beschikbare zorggegevens is ongestructureerd. De opkomst van EPD's is exponentieel toegenomen.