Bekijk alle inhoud met de tag Data Science
De Neo4j MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en de Neo4j-graphdatabase, waarmee veilige, op natuurlijke taal gebaseerde graafbewerkingen, Cypher-query's en geautomatiseerd databeheer direct vanuit AI-omgevingen zoals FlowHunt mogelijk worden.
De NASA MCP Server biedt een uniforme interface voor AI-modellen en ontwikkelaars om toegang te krijgen tot meer dan 20 NASA-databronnen. Het standaardiseert het ophalen, verwerken en beheren van NASA’s wetenschappelijke en beeldgegevens, waardoor naadloze integratie mogelijk is voor onderzoek, onderwijs en verkenningsworkflows.
De Data Exploration MCP Server verbindt AI-assistenten met externe datasets voor interactieve analyse. Het stelt gebruikers in staat CSV- en Kaggle-datasets te verkennen, analytische rapporten te genereren en visualisaties te maken, waardoor datagedreven besluitvorming wordt gestroomlijnd.
De MCP Code Executor MCP Server stelt FlowHunt en andere LLM-gestuurde tools in staat om veilig Python-code uit te voeren in geïsoleerde omgevingen, afhankelijkheden te beheren en code-uitvoeringscontexten dynamisch te configureren. Ideaal voor geautomatiseerde code-evaluatie, reproduceerbare data science-workflows en dynamische omgevingsopzet binnen FlowHunt-flows.
Reexpress MCP Server brengt statistische verificatie naar LLM-workflows. Met de Similarity-Distance-Magnitude (SDM) schatter levert het robuuste betrouwbaarheidsinschattingen voor AI-uitvoer, adaptieve verificatie en veilige bestandsxadtoegang—en maakt het een krachtig hulpmiddel voor ontwikkelaars en datawetenschappers die betrouwbare, controleerbare LLM-antwoorden nodig hebben.
De Databricks Genie MCP-server stelt grote taalmodellen in staat om via de Genie API te communiceren met Databricks-omgevingen, met ondersteuning voor conversatiële data-exploratie, geautomatiseerde SQL-generatie en het ophalen van werkplekinformatie via gestandaardiseerde Model Context Protocol (MCP)-tools.
JupyterMCP maakt naadloze integratie van Jupyter Notebook (6.x) met AI-assistenten mogelijk via het Model Context Protocol. Automatiseer code-uitvoering, beheer cellen en haal outputs op met LLM’s, waardoor data science-workflows worden gestroomlijnd en de productiviteit wordt verhoogd.
Aangepaste R-kwadraat is een statistische maatstaf die wordt gebruikt om de geschiktheid van een regressiemodel te beoordelen, waarbij rekening wordt gehouden met het aantal voorspellers om overfitting te voorkomen en zo een nauwkeuriger beeld van de modelprestatie te krijgen.
Een AI Data-analist combineert traditionele data-analysevaardigheden met kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) om inzichten te verkrijgen, trends te voorspellen en besluitvorming te verbeteren in verschillende sectoren.
Anaconda is een uitgebreide, open-source distributie van Python en R, ontworpen om pakketbeheer en implementatie voor wetenschappelijk rekenen, data science en machine learning te vereenvoudigen. Ontwikkeld door Anaconda, Inc., biedt het een robuust platform met tools voor data scientists, ontwikkelaars en IT-teams.
Een beslissingsboom is een krachtig en intuïtief hulpmiddel voor besluitvorming en voorspellende analyse, gebruikt voor zowel classificatie- als regressietaken. Door de boomstructuur is het eenvoudig te interpreteren en het wordt veel toegepast in machine learning, financiën, gezondheidszorg en meer.
BigML is een machine learning-platform dat is ontworpen om het maken en uitrollen van voorspellende modellen te vereenvoudigen. Opgericht in 2011, is het hun missie om machine learning toegankelijk, begrijpelijk en betaalbaar te maken voor iedereen, met een gebruiksvriendelijke interface en robuuste tools voor het automatiseren van machine learning-workflows.
Causale inferentie is een methodologische benadering die wordt gebruikt om oorzaak-gevolgrelaties tussen variabelen te bepalen. Het is cruciaal in de wetenschappen voor het begrijpen van causale mechanismen die verder gaan dan correlaties en om uitdagingen zoals confounders aan te pakken.
Een AI-classificator is een machine learning-algoritme dat klassenlabels toekent aan invoergegevens, waarbij informatie wordt gecategoriseerd in vooraf gedefinieerde klassen op basis van geleerde patronen uit historische data. Classificators zijn fundamentele hulpmiddelen in AI en datawetenschap, en ondersteunen besluitvorming in diverse sectoren.
Data mining is een geavanceerd proces waarbij enorme hoeveelheden ruwe data worden geanalyseerd om patronen, verbanden en inzichten te ontdekken die bedrijfsstrategieën en beslissingen kunnen ondersteunen. Door gebruik te maken van geavanceerde analytics helpt het organisaties om trends te voorspellen, klantervaringen te verbeteren en operationele efficiëntie te verhogen.
Dimensiereductie is een cruciale techniek in gegevensverwerking en machine learning, waarbij het aantal invoervariabelen in een dataset wordt verminderd terwijl essentiële informatie behouden blijft om modellen te vereenvoudigen en de prestaties te verbeteren.
Ontdek hoe Feature Engineering en Extractie de prestaties van AI-modellen verbeteren door ruwe data om te zetten in waardevolle inzichten. Ontdek belangrijke technieken zoals feature creatie, transformatie, PCA en auto-encoders om de nauwkeurigheid en efficiëntie van ML-modellen te verbeteren.
Gegevensopschoning is het cruciale proces van het detecteren en corrigeren van fouten of inconsistenties in data om de kwaliteit te verbeteren, wat zorgt voor nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid voor analyses en besluitvorming. Ontdek belangrijke processen, uitdagingen, tools en de rol van AI en automatisering in efficiënte gegevensopschoning.
Google Colaboratory (Google Colab) is een cloudgebaseerd Jupyter-notebookplatform van Google waarmee gebruikers Python-code kunnen schrijven en uitvoeren in de browser met gratis toegang tot GPU's/TPU's, ideaal voor machine learning en data science.
Gradient Boosting is een krachtige machine learning-ensembletechniek voor regressie en classificatie. Het bouwt modellen sequentieel, doorgaans met beslissingsbomen, om voorspellingen te optimaliseren, de nauwkeurigheid te verbeteren en overfitting te voorkomen. Veelgebruikt in data science-wedstrijden en zakelijke oplossingen.
Jupyter Notebook is een open-source webapplicatie waarmee gebruikers documenten kunnen maken en delen met live code, vergelijkingen, visualisaties en verhalende tekst. Veel gebruikt in data science, machine learning, onderwijs en onderzoek, ondersteunt het meer dan 40 programmeertalen en naadloze integratie met AI-tools.
K-Means Clustering is een populair unsupervised machine learning algoritme voor het verdelen van datasets in een vooraf bepaald aantal verschillende, niet-overlappende clusters door het minimaliseren van de som van de kwadratische afstanden tussen datapunten en hun clustercentra.
Het k-nearest neighbors (KNN) algoritme is een niet-parametrisch, supervised leeralgoritme dat wordt gebruikt voor classificatie- en regressietaken in machine learning. Het voorspelt uitkomsten door de 'k' dichtstbijzijnde datapunten te zoeken, gebruikmakend van afstandsmetingen en meerderheidstemming, en staat bekend om zijn eenvoud en veelzijdigheid.
Kaggle is een online gemeenschap en platform voor datawetenschappers en machine learning engineers om samen te werken, te leren, te concurreren en inzichten te delen. Overgenomen door Google in 2017, fungeert Kaggle als een knooppunt voor wedstrijden, datasets, notitieboeken en educatieve bronnen, waarmee innovatie en vaardigheidsontwikkeling in AI worden gestimuleerd.
Lineaire regressie is een fundamentele analysetechniek in de statistiek en machine learning, waarbij de relatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen wordt gemodelleerd. Bekend om zijn eenvoud en interpretatie, vormt het de basis voor voorspellende analyses en datamodellering.
Een machine learning-pijplijn is een geautomatiseerde workflow die het ontwikkelen, trainen, evalueren en uitrollen van machine learning-modellen stroomlijnt en standaardiseert, waardoor ruwe data efficiënt en op schaal wordt omgezet in bruikbare inzichten.
Model Chaining is een machine learning-techniek waarbij meerdere modellen sequentieel aan elkaar worden gekoppeld, waarbij de output van elk model dient als input voor het volgende model. Deze aanpak verbetert modulariteit, flexibiliteit en schaalbaarheid voor complexe taken in AI, LLM's en bedrijfsapplicaties.
Modeldrift, ook wel modelverval genoemd, verwijst naar de afname van de voorspellende prestaties van een machine learning model in de loop van de tijd door veranderingen in de echte wereld. Lees meer over de typen, oorzaken, detectiemethoden en oplossingen voor modeldrift in AI en machine learning.
NumPy is een open-source Python-bibliotheek die essentieel is voor numerieke berekeningen en efficiënte array-bewerkingen en wiskundige functies biedt. Het vormt de basis voor wetenschappelijke computing, data science en machine learning workflows door snelle, grootschalige gegevensverwerking mogelijk te maken.
De Oppervlakte Onder de Curve (AUC) is een fundamentele maatstaf in machine learning die wordt gebruikt om de prestaties van binaire classificatiemodellen te evalueren. Het kwantificeert het algehele vermogen van een model om positieve en negatieve klassen van elkaar te onderscheiden door het oppervlak onder de Receiver Operating Characteristic (ROC) curve te berekenen.
Pandas is een open-source bibliotheek voor datamanipulatie en analyse in Python, bekend om zijn veelzijdigheid, robuuste datastructuren en gebruiksgemak bij het verwerken van complexe datasets. Het is een hoeksteen voor data-analisten en datawetenschappers, en ondersteunt efficiënte datacleaning, transformatie en analyse.
Scikit-learn is een krachtige open-source machine learning bibliotheek voor Python, die eenvoudige en efficiënte tools biedt voor voorspellende data-analyse. Veel gebruikt door datawetenschappers en machine learning specialisten, biedt het een breed scala aan algoritmen voor classificatie, regressie, clustering en meer, met naadloze integratie in het Python-ecosysteem.
Semi-gesuperviseerd leren (SSL) is een machine learning-techniek die zowel gelabelde als ongelabelde data gebruikt om modellen te trainen. Dit is ideaal wanneer het labelen van alle data onpraktisch of kostbaar is. Het combineert de voordelen van gesuperviseerd en niet-gesuperviseerd leren om de nauwkeurigheid en generalisatie te verbeteren.
Ontdek vertekening in AI: begrijp de oorzaken, impact op machine learning, praktijkvoorbeelden en strategieën voor beperking om eerlijke en betrouwbare AI-systemen te bouwen.
Voorspellende modellering is een geavanceerd proces in datawetenschap en statistiek dat toekomstige uitkomsten voorspelt door historische datapatronen te analyseren. Het maakt gebruik van statistische technieken en machine learning-algoritmen om modellen te creëren voor het voorspellen van trends en gedragingen in sectoren zoals financiën, gezondheidszorg en marketing.
