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 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.
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:
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.