Model training is het proces waarbij een kunstmatige intelligentie of machine learning model leert patronen te herkennen in data, zodat het voorspellingen kan doen of beslissingen kan nemen. Tijdens dit proces worden grote hoeveelheden historische gegevens gebruikt om het model te laten begrijpen hoe input en output met elkaar samenhangen. Door het herhaaldelijk aanpassen van interne parameters leert het model complexe verbanden te herkennen en steeds nauwkeuriger te worden in zijn voorspellingen.
In de praktijk bestaat model training uit meerdere stappen. Eerst wordt een dataset voorbereid en opgeschoond om fouten of inconsistenties te verwijderen. Vervolgens wordt het model getraind op een deel van de data, waarbij algoritmes patronen en relaties leren. Daarna wordt het model getest op een apart deel van de data om te controleren hoe goed het generaliseert naar nieuwe, onbekende situaties. Indien nodig wordt het model bijgesteld en opnieuw getraind om de prestaties te verbeteren. Dit iteratieve proces zorgt ervoor dat het model betrouwbare voorspellingen kan doen op basis van nieuwe input.
Voor bedrijven en marketeers is model training essentieel omdat het de basis vormt voor toepassingen zoals predictive targeting, aanbevelingssystemen, churnvoorspellingen en conversieoptimalisatie. Goed getrainde modellen helpen organisaties om betere beslissingen te nemen, campagnes te personaliseren en klanten relevanter te benaderen. Door regelmatig modellen bij te trainen met actuele data blijven de voorspellingen accuraat en kunnen AI systemen effectief bijdragen aan groei en betere klantbeleving.