Categorie
L
Loss Function
Een loss function meet hoe ver de voorspellingen van een AI-model naast de werkelijkheid zitten. Het trainen draait om dat verlies minimaliseren.
Lees verder →LSTM (Long Short-Term Memory)
LSTM (Long Short-Term Memory) is een neuraal netwerk dat informatie lang vasthoudt. Lees hoe het werkt en waar het nog wordt gebruikt.
Lees verder →Linked Data
Linked data koppelt gestructureerde gegevens op het web zodat ook computers ze begrijpen en combineren. De basis van het semantische web, helder uitgelegd.
Lees verder →Logistic Regression
Logistische regressie voorspelt de kans op een uitkomst met twee opties, zoals wel of geen wanbetaler. Transparant en uitlegbaar, helder uitgelegd.
Lees verder →Lexicon
Een lexicon is een gestructureerde woordverzameling met betekenis en grammatica: een woordenboek voor computers. Lees hoe taaltechnologie het gebruikt.
Lees verder →Linear Regression
Lineaire regressie voorspelt een uitkomst met een rechte lijn door je data, zoals omzet op basis van advertentiebudget. Eenvoudig en uitlegbaar.
Lees verder →Latent Variable Models
Latent variable models leiden verborgen factoren af uit zichtbare data, zoals klanttevredenheid uit reviews. Begrijpelijke uitleg in het AI-woordenboek.
Lees verder →Lemma
Een lemma is de woordenboekvorm van een woord. Lemmatisering brengt vervoegingen terug naar die basisvorm, handig voor zoekfuncties en tekstanalyse.
Lees verder →Latent Dirichlet Allocation (LDA)
LDA ontdekt verborgen onderwerpen in grote tekstverzamelingen, de bekendste vorm van topic modeling. Begrijpelijke uitleg in het DIDEV AI-woordenboek.
Lees verder →Latent Semantic Analysis (LSA)
LSA legt verborgen betekenisverbanden tussen woorden en documenten bloot, de voorloper van moderne embeddings. Heldere uitleg voor niet-techneuten.
Lees verder →