Deze basiskennis over statistiek heb je nodig om AI toe te kunnen passen

Veel bedrijven beschouwen AI als een tool die allerlei problemen kan oplossen. Wat vaak wordt vergeten, is dat AI in de kern gebaseerd is op wiskunde en statistiek. Omdat er steeds meer kant-en-klare AI-modellen beschikbaar zijn, raakt het besef dat statistiek hierachter zit vaak op de achtergrond. Toch is het belangrijk om te begrijpen dat kennis van statistiek essentieel is om AI op een zinvolle manier in te zetten.

AI begrijpen? Start bij statistiek

AI is geen magie. Het werkt op basis van modellen die afhankelijk zijn van data-analyse en statistische methoden. Zonder een goed begrip van die basisprincipes is het moeilijk om te weten wat de uitkomsten van een AI-systeem precies betekenen. Het is vergelijkbaar met het gebruik van een vertaalmachine zonder enige kennis van de taal: je krijgt een resultaat, maar je kunt niet goed inschatten of het klopt.

Statistiek toepassen in de praktijk

Om AI goed te gebruiken, is het belangrijk om basisbegrippen zoals significantie en de normale verdeling te kennen. Deze begrippen zorgen ervoor dat je de resultaten van een AI-model kunt interpreteren zonder onrealistische verwachtingen te hebben. Hieronder volgen vijf statistische concepten die essentieel zijn voor professionals die met AI werken:

• Significantie: Dit helpt je om te bepalen of er voldoende statistisch bewijs is om een conclusie te trekken. Het is cruciaal om te begrijpen wanneer een resultaat betrouwbaar genoeg is om beslissingen op te baseren.
• Normale verdeling: Dit concept legt uit hoe data zich vaak verspreidt in een klokvormige curve. Het helpt om te begrijpen hoe individuele waarden zich tot het gemiddelde verhouden en hoe uitschieters geïnterpreteerd kunnen worden.
• Regressieanalyse: Met regressieanalyse kun je relaties tussen variabelen in data begrijpen en voorspellingen doen. Dit is essentieel voor het ontdekken van patronen in grote datasets, wat AI-modellen vaak doen.
• Correlatie: Dit geeft inzicht in hoe twee variabelen zich tot elkaar verhouden. Het is belangrijk om te weten dat correlatie niet altijd causaliteit impliceert, een veelgemaakte fout bij het interpreteren van AI-resultaten.
• Hallucinaties: Dit fenomeen doet zich voor wanneer een AI-model onjuiste verbanden legt en feiten en fictie door elkaar haalt. Dit gebeurt omdat het model in grote datasets zoekt naar bevestiging, wat soms leidt tot foutieve uitkomsten. Begrijpen hoe hallucinaties ontstaan helpt om betere beslissingen te nemen en verkeerde conclusies te vermijden.

Het belang van statistische kennis

Zonder voldoende kennis van statistiek loop je het risico AI verkeerd toe te passen en onjuiste conclusies te trekken. Het is daarom belangrijk dat professionals deze basisbegrippen beheersen om AI op de juiste manier in te zetten en fouten te vermijden.

‍