hergebruikmodellen

Hergebruikmodellen verwijzen naar het proces waarbij reeds getrainde modellen of modelonderdelen opnieuw worden toegepast op nieuwe taken of datasets in plaats van een model vanaf nul te bouwen. Dit gebeurt veel in kunstmatige intelligentie en datawetenschap, bijvoorbeeld via transfer learning, fine-tuning van bestaande modellen en het hergebruiken van getrainde feature extractors. Het doel is tijd- en kostenbesparing, plus betere prestaties door overdracht van kennis en representaties.

Typische vormen van hergebruik zijn het selecteren van een geschikt voorgetraind model uit een modelbibliotheek, het verifiëren van licenties en provenance, en het aanpassen aan de specifieke taak door fine-tuning of feature extraction. Belangrijke aandachtspunten daarbij zijn domain shift, biases uit de basisdata, licentievoorwaarden en privacy- of veiligheidsrisico’s zoals data leakage. Het gebruik van modelkaarten en uitgebreide metadata helpt bij transparantie, verantwoording en auditing.

Voordelen zijn onder meer snellere ontwikkeling, schaalbaarheid, consistente prestaties over projecten en de mogelijkheid om complexe taken met beperkte data te ondersteunen. Uitdagingen omvatten het waarborgen van compatibiliteit met bestaande systemen, het managen van afhankelijkheden en het continu monitoren en bijwerken van modellen naarmate data evolueert. Governance-onderdelen zoals versiebeheer, evaluatierapporten en duidelijke documentatie zijn essentieel voor verantwoorde inzet.

Toepassingsgebieden bevinden zich onder meer in natural language processing, computer vision, tijdreeksen en wetenschappelijke modellering. Historisch gezien won het concept aan terrein met de opkomst van transfer learning en de ontwikkeling van foundation models in de afgelopen decennia.