Basisprincipes van machine learning

Hoe machine learning in grote lijnen werkt: je laat de computer veel voorbeelden zien, het systeem ontdekt patronen en doet dan voorspellingen over nieuwe dingen; praktische ervaring met Teachable Machine of een vergelijkbare tool

Je kind beheerst dit als het...

Kan in eigen woorden de drie stappen van machine learning uitleggen (voorbeelden geven, patronen ontdekken, voorspellingen doen)
Kan een eenvoudig model trainen met een tool zoals Teachable Machine en vertellen wat er gebeurde
Kan uitleggen waarom meer en betere voorbeelden het model nauwkeuriger maken

Vraag eens aan je kind

Kan je kind beschrijven hoe je een computer leert om iets te herkennen, door het steeds veel voorbeelden te laten zien totdat het de patronen herkent?

Eerst dit

Data en informatie voor computers Je kind moet eerst begrijpen wat data is voordat het een machine kan trainen met data
Patronen herkennen en indelen Je kind moet patronen en sorteren begrijpen voordat het doorheeft hoe het trainingsproces werkt.

Gevulde stip: nodig. Open stip: handig, maar niet verplicht.

Daarna verder met

AI en het milieu Je kind moet eerst begrijpen dat het trainen van AI rekenkracht kost, voordat het de milieukosten daarvan kan begrijpen.
Fouten en beperkingen van AI Je kind moet eerst begrijpen hoe training werkt, voordat het kan begrijpen waarom het mis kan gaan.
Mens versus machine Je kind moet eerst begrijpen hoe machines leren, voordat het mens en machine zinvol met elkaar kan vergelijken.
Vooroordelen in AI-systemen Je kind moet eerst begrijpen hoe AI wordt getraind voordat het snapt hoe scheve data tot bevooroordeelde AI leidt.
Deepfakes en AI-gegenereerde content Inzicht in hoe AI getraind wordt, helpt je kind begrijpen hoe AI realistische content maakt.