modeluitvoer

Modeluitvoer is de resultaten die een model oplevert na verwerking van inputgegevens. De aard van de uitvoer hangt af van het typen model: een voorspellend machine learning-model kan klasselabels of continue waarden uitgeven, probabiliteiten of kansschattingen, en soms een numerieke score. Generatieve modellen kunnen daarbovenop teksten, afbeeldingen of audio produceren. Daarnaast kan de uitvoer bestaan uit verklaringen of attributies die aangeven welke kenmerken doorslaggevend zijn.

De uitvoer is afhankelijk van meerdere factoren: de invoer zelf, de gekozen modelarchitectuur en parameters, en bij sommige modellen ook van willekeur of een random seed. Bij herhaalde inferentie kunnen outputs dus variëren, zeker bij probabilistische of stochastische methoden. Uitvoer kan in verschillende formaten voorkomen, zoals numerieke vectoren, discrete labels, probabiliteitsdistributies, tekststrings of geactiveerde acties in automatiserings- of controlesystemen. Voor opslag en uitwisseling worden vaak JSON- of CSV-formats gebruikt, terwijl modellen en hun parameters in speciale binaire of serialized vormen worden bewaard.

Evaluatie van modeluitvoer is taakafhankelijk: classificatietaken meten vaak nauwkeurigheid, precisie, recall en F1; regressietaken RMSE of MAE; probabiliteitsuitvoer kan worden gecalibreerd. Tekst- of beeldgeneratie gebruikt metrics als BLEU of ROUGE. Daarnaast spelen robuustheid, betrouwbaarheids- en interpretability-overwegingen een rol, zoals kanskaarten, feature-verklaringen en bias-analyses.

Toepassingen omvatten beslissingsondersteuning, automatisering en monitoring. Goed beheer vereist traceerbaarheid, reproductie, versiebeheer van modellen, logging van outputs en aandacht voor ethische aspecten zoals bias, privacy en veiligheid. Uitvoer is slechts zo betrouwbaar als de data en het model toelaten; concept- of data-drift kan de prestaties beïnvloeden.