modelleertechnieken

Modelleertechnieken verwijst naar een verzameling methoden om systemen en processen te beschrijven met abstracte modellen. Het doel is inzicht te verwerven, toekomstige gedragingen te voorspellen en beslissingsondersteuning te bieden. Modelleringstechnieken verschillen in doel, aannames en data-eisen, en kunnen mechanistische, probabilistische en data-gedreven benaderingen omvatten. Mechanistische modellen geven onderliggende processen expliciet weer, bijvoorbeeld via differentiale-quaties of agent-based simulaties; statistische en probabilistische modellen omvatten lineaire en generalized linear models, Bayesian modellen en Markov-ketens. Data-gedreven methoden vallen onder machinaal leren, waaronder superviseerd leren, unsupervised leren en reinforcement learning, met voorbeelden zoals beslissingsbomen, random forests en neurale netwerken. Hybride modellen combineren data met domeinspecifieke kennis.

Het modelleringproces omvat probleemdefinitie, dataverzameling en preprocessing, modelselectie en afstemming, validatie en interpretatie tot implementatie en monitoring. Validatie gebruikt evaluatiemetrieken zoals RMSE, MAE, R^2, ROC-AUC en cross-validatie om overfitting en bias te beheersen. Toepassingen bevinden zich in engineering, operations research, epidemiologie, economie, milieuwetenschappen en de sociale wetenschappen.

Uitdagingen zijn datakwaliteit, ontbrekende waarden, identificeerbaarheid en ethische overwegingen zoals transparantie en reproduceerbaarheid. Veelgebruikte hulpmiddelen zijn programmeertalen zoals R en Python (scikit-learn, statsmodels), MATLAB en gespecialiseerde simulatie- of inferentiesoftware.