EndtoEndModellen

Endtoendmodellen zijn een benadering in kunstmatige intelligentie waarbij de leerbare componenten een directe koppeling vormen tussen de ruwe input en de gewenste output, zonder expliciete tussenlagen of handmatig ontworpen features. In een typisch endtoendmodel wordt een enkel, vaak groot neuraal netwerk getraind met een doelgerichte verliesfunctie die het eindresultaat meet, waardoor de componenten automatisch leren welke representaties en stappen nodig zijn.

Veelvoorkomende architecturen zijn encoder-decoder modellen en transformer-gebaseerde netwerken, die geschikt zijn voor taken zoals spraakherkenning, machinevertaling, beeldbeschrijving en bepaalde vormen van robotica. Het voordeel is dat veel menselijke ontwerpfouten en foutgevoelige tussenstappen worden vermeden, en dat het mogelijk is om tijdens training optimaal te leren wat nodig is voor de uiteindelijke taak. Daarnaast vereenvoudigt het systeemontwerp door minder handmatige feature-engineering en componentintegratie.

Uitdagingen van endtoendmodellen zijn onder meer de behoefte aan grote hoeveelheden gelabelde data en rekenkracht, wat kan leiden tot hoge kosten en milieubelasting. Interpretatie en foutopsporing blijven lastig, omdat er minder zicht is op wat elke component doet. Daarnaast kunnen biases en vertekeningen in de trainingsdata leiden tot ongewenste uitkomsten, vooral bij distributieveranderingen.

Toepassingen variëren van spraak-naar-tekst systemen en realtime vertaling tot automatische beschrijving van beelden en complexe controle in robotica. In de praktijk wordt vaak een afweging gemaakt tussen end-to-end benaderingen en modulariteit, afhankelijk van eisen rondom explainability, veiligheid en onderhoud.