Woordenlijst

Trainingsgegevens

Wat is Trainingsgegevens?

Trainingsgegevens zijn de voorbeelden waaruit een AI-model patronen leert: grote tekstverzamelingen voor taalmodellen, gelabelde afbeeldingen voor beeldmodellen. Hun kwaliteit, diversiteit en actualiteit bepalen grotendeels hoe betrouwbaar en eerlijk een model is en hoe actueel zijn kennis zal zijn. Voor organisaties is ook van belang of een aanbieder de klantgegevens die zij invoeren voor verdere training gebruikt.

Hoe KI.ordo helpt

Volgens de commerciële voorwaarden van Anthropic (stand oktober 2026) mag Anthropic geen modellen trainen op klantinhoud uit zijn diensten, en de beoordelingen met 👍/👎 in KI.ordo worden alleen gebruikt om kennis en opdrachten te verbeteren, niet om modellen te trainen.

Meer informatie

Onderwerpen

Gegevens
Training
Gegevensbescherming

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Synthetische gegevens

Synthetische gegevens worden kunstmatig gegenereerd in plaats van in de echte wereld verzameld, maar bootsen de patronen en eigenschappen van echte gegevens na. Ze helpen wanneer echte gegevens schaars, duur of uit het oogpunt van gegevensbescherming gevoelig zijn – bijvoorbeeld om software te testen, modellen te trainen of een chatbot te controleren met realistische voorbeeldvragen. Het is belangrijk dat ze de werkelijkheid dicht genoeg benaderen en geen conclusies over echte personen toelaten.

testgegevens
gegevensbescherming
+1

Sjabloon

Dataschaarste

Dataschaarste ontstaat wanneer er te weinig geschikte of gelabelde data is om een model voor een AI-taak betrouwbaar te trainen of te testen. Dit speelt bijvoorbeeld bij zeldzame defecttypen in de productie, niche-talen of nieuwe producten zonder verkoopgeschiedenis. Oplossingen zijn onder meer transfer learning, synthetische data, data-augmentatie of vooraf getrainde taalmodellen die met slechts enkele voorbeelden bruikbare resultaten leveren.

trainingsdata
datakwaliteit
+1

Garbage in, garbage out (GIGO)

‘Garbage in, garbage out’ beschrijft het principe dat een systeem alleen resultaten kan opleveren die zo goed zijn als de data die het ontvangt. Voor AI geldt dit dubbel: onjuiste, verouderde of eenzijdige trainings- of kennisdata leidt tot verkeerde of bevooroordeelde antwoorden. Een chatbot die zich baseert op een verouderde prijslijst, noemt verouderde prijzen. Zorg voor data is daarom een doorlopende taak in elk AI-project.

Datakwaliteit
Principe
+1

Bias

In AI verwijst bias naar een systematische vertekening van resultaten. Die komt vaak voort uit onevenwichtige of historisch scheve trainingsdata, maar ook uit het modelontwerp of de manier waarop een vraag wordt gesteld. Een bekend voorbeeld: een tool voor het screenen van sollicitanten die leert van eerdere aannamebeslissingen, kan bestaande achterstelling in stand houden. In de statistiek betekent bias ook de afwijking van een schatting ten opzichte van de werkelijke waarde. Tegenmaatregelen zijn onder meer diverse data, regelmatige audits en menselijke beslissingen over personeelszaken.

AI-ethiek
Fairness
+1