Dagelijks hoor en lees je over artificiële intelligentie (AI). Daarbij worden vaak termen als neuraal netwerk en deep learning gebruikt. In dit artikel vertellen je hier meer over en gaan we ook zelf met AI aan de slag. We doen dit via TensorFlow Playground en Google Teachable Machine.

Het begrip artificiële intelligentie verwijst naar de mogelijkheid om zelfstandig kennis op te nemen, problemen op te lossen en beslissingen te nemen, net zoals een mens. Het woord ‘artificieel’ duidt erop dat deze vorm van intelligentie door mensen is ontworpen en door computers of machines wordt uitgevoerd en dus niet door een biologisch brein.

Veel AI-toepassingen, zoals beeld- en spraakherkenning en taalverwerking, maken hierbij gebruik van zogenoemde neurale netwerken. Deze zijn namelijk uitstekend geschikt voor het herkennen van complexe patronen in grote hoeveelheden ongestructureerde data.

Zo’n digitaal neuraal netwerk (DNN) is gebaseerd op de werking en structuur van het menselijke brein, maar het blijft niet meer dan een abstracte vereenvoudiging. Het menselijke brein is tenslotte (vooralsnog) aanzienlijk complexer, flexibeler en vooral ook energiezuiniger met een maximaal verbruik van circa 20 watt. Ons brein is bovendien superieur in creativiteit, contextueel begrip en emotionele verwerking. 

Digitaal neuraal netwerk

Een digitaal neuraal netwerk (DNN) werkt net als het biologisch brein met neuronen (zie bovenstaand tekstkader). Alleen in een DNN gaat het hierbij om wiskundige rekeneenheden die informatie verwerken. Elk neuron ontvangt invoer, vermenigvuldigt deze met een gewicht om de relevantie te bepalen en telt daar een compensatiewaarde, de zogeheten bias, bij op. Samen vormen deze gewichten en biases de ‘parameters’. GPT-4 bevat er naar schatting 1,7 biljoen.

De informatie stroomt door een of meer verborgen lagen tussen de invoer- en uitvoerlaag. Elke verborgen laag verwerkt de gegevens verder, waardoor complexere patronen worden herkend. Hiervoor gebruikt elk neuron een zogeheten activatiefunctie, die bepaalt of en in welke mate de uitvoer wordt doorgegeven. Zonder activatiefuncties zou het netwerk alleen eenvoudige wiskundige verbanden leren, zoals rechte lijnen, terwijl het nu ook met complexe, gebogen of gelaagde patronen overweg kan.

Een eenvoudig digitaal neuraal netwerk, met één verborgen laag.

Sturing en zelflering

Mensen sturen het DNN indirect aan door het bepalen van het aantal lagen, het aantal neuronen per laag en het type activatiefunctie. Verder kiezen ze hoe het netwerk moet leren, bijvoorbeeld door te bepalen hoeveel data het ziet en hoe complex de gegevens zijn, hoe vaak het leert en hoe groot de aanpassingen mogen zijn. Tijdens deze training worden de parameters automatisch aangepast door het netwerk om optimaal patronen te herkennen en voorspellingen te doen.

Vereenvoudigd komt het hierop neer: nadat het netwerk een voorspelling heeft gedaan, wordt berekend hoe ver deze afwijkt van de juiste waarde, waartoe het netwerk tijdens de training toegang heeft. Deze afwijking wordt vervolgens teruggestuurd door het netwerk, van de uitvoer- naar de invoerlaag. Onderweg berekent het netwerk hoeveel elke verbinding (gewicht) en extra waarde (bias) heeft bijgedragen aan de fout. Daarop past het netwerk de parameters aan om de fout kleiner te maken. Dit proces herhaalt zich vele malen, zodat het netwerk steeds accurater wordt. Dit principe wordt ‘backpropagation’ genoemd (letterlijk: achterwaartse terugkoppeling) en maakt dat het netwerk grotendeels zelflerend is.

©Vallabh soni - stock.adobe.com

Backpropagation: het netwerk stuurt zelf bij op basis van de vastgestelde afwijking.

TensorFlow Playground

Spelen met werking DNN

Het wordt interessanter wanneer je zelf experimenteert met de principes en werking van een DNN. Ga naar https://playground.tensorflow.org. Hier herken je de lagen met neuronen: een invoerlaag, twee verborgen lagen en een uitvoerlaag. Bij DATA is al een specifieke dataset geselecteerd. Zodra je op Run (het pijltje) klikt, probeert het netwerk het patroon in de gekozen dataset te herkennen. Het resultaat verschijnt onder Output.

Hoe langer je het proces laat lopen, hoe hoger het aantal trainingscycli (hier epochs genoemd) en hoe accurater de ruimte-indeling of dataclassificatie in de output: blauwe achtergrond voor blauwe punten en oranje achtergrond voor oranje punten. Omdat het standaard om een eenvoudig datapatroon gaat, zal de Training loss waarschijnlijk 0.000 zijn. Dit betekent dat het netwerk het patroon vrijwel meteen correct herkent op basis van de ingestelde parameters, zodat er nauwelijks of geen backpropagation nodig is.

Met de standaardinstellingen kan dit neurale netwerk moeiteloos overweg.

Verdere aansturing

Je kunt het netwerk flink uitdagen door enkele instellingen aan te passen. We geven je enkele mogelijkheden die zeker leerzaam kunnen zijn. Activeer in de invoerlaag bijvoorbeeld alleen de bovenste eigenschap X1. Het netwerk classificeert dan uitsluitend op basis van de horizontale posities van de punten. Voor de derde dataset (linksonder) kan dit voldoende zijn, maar voor andere niet. Probeer het gerust zelf uit. Je zult ook merken dat hoe meer features je inschakelt, hoe meer informatie het netwerk gebruikt en hoe beter het complexe patronen kan herkennen.

Verhoog eens Noise (ruis) met de schuifknop om het leerproces te bemoeilijken. De datapunten worden hierdoor minder gestructureerd, wat je meteen terugziet in de Output. Verminder nu eens het aantal neuronen (via de minknop boven elke laag) om het netwerk minder complexe beslissingen te laten nemen. Minder verborgen lagen verlaagt eveneens de capaciteit om diepere datapatronen te leren.

Nog steeds te makkelijk? Verlaag dan de Learning rate naar bijvoorbeeld 0.0001. Een lagere leerratio betekent tenslotte kleinere stappen bij het aanpassen van de gewichten (wat zich hier visueel vertaalt als minder snel aangepaste lijndiktes tussen de neuronen), waardoor het netwerk langzamer leert.

Experimenteer gerust verder met andere, ook meer geavanceerde instellingen om het netwerk – en jezelf – uit te dagen.

Met deze instellingen wordt de training van het neurale netwerk nagenoeg onmogelijk.

Deep learning

Een DNN is een van de meest effectieve methoden of algoritmen binnen machine learning (ML), waarbij computers leren van data zonder ze expliciet te moeten programmeren. Het is vooral geschikt voor complexe taken zoals beeldherkenning, spraakherkenning en taalverwerking.

Eenvoudige ML-modellen hebben meestal een of enkele verborgen lagen. Bij een complexere architectuur met meerdere verborgen lagen, die in staat is complexere patronen en relaties te herkennen, spreekt men van deep learning (DL). Deep learning is daarmee een subonderdeel van machine learning, al is het onderscheid niet altijd scherp te maken.

Bij DL gebruikt het neurale netwerk logischerwijze meer parameters, wat meteen ook een grotere hoeveelheid data vereist om het effectief te kunnen trainen. Meer data en parameters vereisen uiteraard ook meer rekenkracht, waarvoor vaak talrijke gpu’s (Graphics Processing Units) of gespecialiseerde processors als Googles TPU’s (Tensor Processing Units) nodig zijn.

Een Google TPU op een PCIe-kaart.

Google Teachable Machine

Experimenten met AI

Het zal je nauwelijks verbazen dat je, behalve geavanceerde kennis, frameworks als TensorFlow of PyTorch nodig hebt om een DL-model te ontwikkelen. Wil je hier desondanks toch mee experimenteren, dan biedt Googles Teachable Machine een uitstekende omgeving. Dit project heeft namelijk een interface waarmee je zonder technische expertise toch een AI-model kunt trainen.

Het platform is gebaseerd op DL-technieken en gebruikt neurale netwerken om patronen en kenmerken in diverse datasets te herkennen. Het werkt met voorgetrainde modellen, maar je kunt ook eigen gegevens toevoegen om een aangepast model te trainen. Na training kun je het model exporteren in verschillende formaten en inzetten in een web-app, mobiele app of op toestellen als Raspberry Pi, Arduino of IoT-apparaten.

Via deze GitHub-pagina vind je talrijke leuke projecten met Teachable Machine (van Bananameter tot Snake Game), evenals tutorials. Maar laten we nu vooral zelf aan de slag gaan met een bescheiden project.

Dit model heeft meteen door dat deze banaan overrijp is.

Starten met project

Surf naar https://teachablemachine.withgoogle.com. Hier leer je een computer trainen om je eigen afbeeldingen, geluiden en houdingen te herkennen. Klik op Aan de slag om een nieuw project te starten en kies uit drie modelopties: Projectafbeelding, Audioproject of Project met houdingen.

Wij nemen het eerste model als voorbeeld. Dit opent een venster waarin je kunt kiezen tussen een Model voor standaard afbeelding (kleur, 224 × 224 pixels) of een Model voor ingesloten afbeelding (grijswaarden, 96 × 96 pixels). Dit laatste, een embedded model, is geschikt voor microcontrollers. Wij kiezen hier voor het wat grotere standaardmodel.

Teachable Machine laat je uit drie grote trainingsmodellen kiezen.

Dataset en klassen aanmaken

Je komt nu terecht op een webpagina waar je eerst je dataset moet aanmaken. In dit geval bestaat deze uit afbeeldingen. Je deelt deze op in twee of meer categorieën, die je ook labelt. Teachable Machine heeft standaard twee categorieën (klassen), maar via +Een klasse toevoegen kun je eenvoudig meer klassen toevoegen.

Het aantal klassen dat je nodig hebt, hangt af van je project. Voor het onderscheiden van bijvoorbeeld QR-codes en zebrapatronen volstaan twee klassen (QR en Zebra). Wil je echter overrijpe, rijpe en rauwe bananen classificeren, dan heb je er minstens drie nodig. Zorg eerst dat het juiste aantal klassen beschikbaar is. Via de knop met drie stippen verwijder je desnoods overtollige klassen. Klik bij elke klasse op het potloodicoon en geef de categorie een zinvolle naam.

Daarna voeg je data toe aan elke klasse via de knop Uploaden of Webcam. Bij gebruik van de webcam moet je de pagina toegang geven tot de aangekoppelde camera. Door op Ingedrukt houden om op te nemen te klikken, stuur je continu snapshots naar Teachable Machine. De afbeeldingen verschijnen vervolgens in de betreffende klasse.

Vul je dataset met voldoende en gevarieerde afbeeldingen, via webcam en/of uploads.

Trainen en testen

Zodra je voldoende en gevarieerde data hebt toegevoegd, kun je het AI-model trainen. Klik op Model trainen om direct te starten of pas eerst enkele instellingen aan via het pijlknopje bij Geavanceerd. Hier kun je Tijdvakken, Batchgrootte en Leersnelheid aanpassen, vergelijkbaar met Epochs, Batch size en Learning rate in TensorFlow Playground. Klik op het vraagteken voor meer uitleg. Bij Geavanceerde opties kun je in een apart venster interessante statistieken over het trainingsproces bekijken. Na afloop verschijnt de melding Model getraind.

Klik rechts op Voorbeeld bekijken, zet Invoer op AAN en kies of je via Webcam of Bestand data wilt aanleveren. Wij kozen voor Webcam en testten met verschillende afbeeldingen van QR-codes en zebra’s. Bij Uitvoer toont Teachable Machine een percentage dat de zekerheid van de classificatie weergeeft.

Een QR-code op de rug van een zebra: daar heeft Teachable Machine niet van terug.

Export

Als alles goed werkt en je het model buiten de Teachable Machine-omgeving wilt gebruiken, klik je op Model exporteren. Kies voor Tensorflow.js, selecteer Downloaden en klik op Mijn model downloaden. Pak het gedownloade zip-bestand uit in een lege submap \my_model. Deze bevat een drietal bestanden, maar niet je trainingsdata. Dit komt doordat de neurale netwerkarchitectuur, geoptimaliseerde gewichten en modelconfiguratie kunnen volstaan voor nieuwe voorspellingen.

Ga vervolgens naar het tabblad Javascript, klik op Kopiëren en plak de code in een teksteditor, zoals Kladblok of Notepad++. Sla dit op als een html-bestand in de map net boven de submap \my_model.

Om lokaal te kunnen testen zonder browserfoutmeldingen zet je eerst een eenvoudige webserver op. Wij gebruikten de gratis Abyss Web Server (voor Windows, macOS en Linux). Plaats het html-bestand samen met de submap \my_model in de standaardmap C:\Abyss Web Server\htdocs. Dubbelklik erop om het in je browser te starten. Als het goed is, kun je nu meteen je AI-model testen. Succes.

Je kunt het model bijvoorbeeld testen via een lokale webserver.

Op vakantie met de camper of caravan? Dan wil je vooral genieten van de vrijheid en zo min mogelijk tijd kwijt zijn aan huishoudklusjes. Hoeft ook niet: met een beetje voorbereiding, wat slimme hulpmiddelen en een paar kleine dagelijkse routines blijft alles fris. En dat betekent ook: geen monsterschoonmaakklus bij thuiskomst dus. Als dat geen ontspannen vooruitzicht is!

Lees ook: Brug te laag? Bocht te krap? Met campernavigatie verloopt je reis wél probleemloos

🧳Dit doe je voor vertrek

Een goede start begint met een schone basis én de juiste spullen aan boord. Door je camper of caravan voor vertrek al goed schoon te maken, bespaar je jezelf tijdens je reis een hoop werk. Maak het aanrecht, de koelkast en het kookgedeelte schoon, stofzuig de vloer en neem kastjes en oppervlakken af met een vochtige doek. Ook ramen en spiegels kun je beter alvast schoonmaken: onderweg kan stof er zich dan minder makkelijk aan hechten.

Check daarnaast het toiletgedeelte. Spoel het chemisch toilet door, vul het reservoir met toiletvloeistof en neem een extra navulling mee. Reinig toiletpot en deksel grondig. Nu blijft het onderweg alleen nog maar een kwestie van bijhouden.

Pak vervolgens de juiste schoonmaakspullen in voor onderweg:

☐ Compacte handstofzuiger of kruimeldief (liefst op accu)
☐ Microvezeldoeken en een droge trekker
☐ Setje (liefst biologisch afbreekbare) schoonmaakmiddelen (voor keuken, sanitair en vloeren)
☐ Mobiele lagedrukreiniger met watertank
☐ Vuilniszakken
☐ Bezem of stoffer en blik

🏖️ Dit doe je onderweg

Ook op vakantie is het prettig als je je huis op wielen fris houdt. Regelmatig even schoonmaken voorkomt dat vuil zich ophoopt en maakt de eindschoonmaak makkelijker.

Vloeren en oppervlakken

Gebruik een handstofzuiger om zand en kruimels dagelijks weg te halen. Houd een doekje en wat allesreiniger bij de hand voor gemorste drankjes of vlekken. Leg een matje bij de ingang en neem vieze schoenen buiten al af, zodat je geen modder of zand naar binnen loopt.

Keuken en badkamer

Werkbladen maak je schoon na elk gebruik. De gootsteen en kraan kun je afnemen met een vochtige doek. In de badkamer is het belangrijk om na elke douchebeurt overtollig water weg te trekken en oppervlakken droog te maken met een microvezeldoek. Zo voorkom je kalkaanslag en schimmel.

Ventileren en luchten

Zorg dagelijks voor frisse lucht in het voertuig, vooral in de natte ruimte. Laat ramen of dakluiken even open staan om condens en vocht af te voeren.

Toilet bijhouden

Leeg de toiletcassette op tijd en maak hem ook af en toe schoon vanbinnen met water en een beetje azijn of toiletvloeistof. Zo blijft het fris én voorkom je verstoppingen.

©Kärcher

🏡 Dit doe je als je weer thuis bent

Ben je weer thuis, maak dan zo snel mogelijk schoon – zodat je caravan of camper meteen weer 'vertrekklaar' is. Haal eerst alle losse spullen uit het voertuig. Zo kun je meteen uitzoeken wat weg kan. Gooi afval weg en haal de koelkast leeg en maak hem schoon. Laat de deur van de koelkast openstaan om geurvorming te voorkomen.

Bekleding en textiel

Banken en stoelen zijn vaak intensief gebruikt. Met een vlekverwijderaar kun je – de naam zegt het al – vlekken verwijderen; is dat niet nodig, gebruik dan een textielverfrisser in sprayvorm om alles weer lekker fris te laten ruiken. Laat alles goed drogen, het liefst buiten bij warm weer, om schimmel te voorkomen.

Kasten, keuken, douche en wastafel

Kasten, plankjes en tafelbladen neem je af met een vochtige doek en mild schoonmaakmiddel. De keuken, inclusief fornuis en randen, maak je eenvoudig vetvrij met een stoomreiniger. Die werkt ook goed op kalkaanslag in de douche en op kranen.

Toilet reinigen na de reis

Spoel het toilet grondig door en maak het volledig leeg. Reinig ook het afsluitrubber en laat de cassette goed drogen voordat je die weer opbergt.

Vloeren en hoekjes

Gebruik een stofzuiger met kierenmondstuk om kruimels, zand en stof uit de vloer en hoekjes te halen. Controleer ook de ruimte onder banken en bedden.

Buitenkant van camper of caravan

Gebruik een hogedrukreiniger om vuil van de buitenkant te verwijderen. Werk eventueel met een zachte wasborstel op een telescoopsteel om makkelijk bij het dak te kunnen. Insectenresten, straatvuil en vogelpoep verwijder je het best zo snel mogelijk om vlekken te voorkomen.

©maho

Heb je een Chromebook die niet meer opstart? Geen paniek. Er zijn verschillende stappen die je kunt nemen om het apparaat weer tot leven te wekken. In veel gevallen is het probleem namelijk eenvoudiger op te lossen dan je denkt.

Chromebooks staan bekend om hun gebruiksgemak en scherpe prijs, en inmiddels kunnen ze ook prima offline functioneren. Maar daar heb je weinig aan als het apparaat niet opstart. Reageert je Chromebook nergens meer op? Met deze tips vergroot je de kans dat hij toch weer meewerkt.

Koppel accessoires en dongels los

Begin bij het begin: haal alle randapparatuur uit de poorten. Denk aan usb-sticks, externe muizen of dongels. Soms zorgt een aangesloten apparaat voor een stroomprobleem of een storing, waardoor de Chromebook niet goed opstart. Doet hij het na het loskoppelen weer? Sluit de accessoires dan stuk voor stuk opnieuw aan om te ontdekken welk onderdeel de boosdoener is.

Reinig de oplaadpoort

Een verstopte usb-poort kan ook roet in het eten gooien. Stof of vuil belemmert soms het contact tussen kabel en apparaat. Een spuitbus met perslucht is ideaal om de poort schoon te blazen. Heb je die niet bij de hand, dan kun je ook voorzichtig een plastic tandenstoker of een wattenstaafje met een beetje isopropylalcohol gebruiken. Vermijd houten stokjes, die kunnen splinters achterlaten.

Controleer of het scherm werkt

Lijkt het alsof de Chromebook niets doet? Check dan eerst of het scherm überhaupt aanstaat. Het kan gebeuren dat iemand voor de grap de helderheid op het minimum heeft gezet. Druk een paar keer op de helderheidstoets om te zien of het beeld terugkomt. Nog steeds niets? Sluit het apparaat dan eens aan op een extern scherm om te testen of de Chromebook wel signalen afgeeft.

©Google

Gebruik een andere kabel

Geen resultaat? Probeer dan een andere usb-c-kabel. Misschien ligt het simpelweg aan een defecte oplader. Als het ledlampje aangaat bij het aansluiten van een andere kabel, weet je dat het apparaat stroom krijgt. Voor de zekerheid kun je ook een ander stopcontact proberen, al is dat zelden de oorzaak.

Check de accu

Brandt het lampje, maar weigert de Chromebook alsnog dienst, dan zou de accu weleens defect kunnen zijn. In sommige gevallen kun je die zelf vervangen, maar let op: je garantie vervalt dan meestal. Het is verstandiger om contact op te nemen met de verkoper of fabrikant. Als dat niets oplevert, kun je overwegen om een reparatiespecialist in te schakelen.

©Tada Images - stock.adobe.com

Voer een Powerwash uit

Als je Chromebook nog wel opstart maar niet goed functioneert, kan een zogenoemde Powerwash uitkomst bieden. Dit is een fabrieksreset die alle gegevens wist en het systeem schoon herstart. Zorg dus dat je belangrijke bestanden vooraf veiligstelt, bijvoorbeeld in de cloud. Zo geef je je Chromebook mogelijk een tweede leven, zonder nieuwe aan te hoeven schaffen.

Alles geprobeerd?

Hopelijk helpt dit en kun je na het uitvoeren van één van deze stappen weer gebruikmaken van je Chromebook. Zo niet en ben je van plan een nieuwe Chromebook te kopen, dan is het handig om te weten wat bijvoorbeeld de verschillen zijn tussen een normale en Plus-variant. Daarnaast gaven we eerder al wat tips over het kopen van zo'n laptopvervanger en kun je hier lezen wat vijf goede opties voor een redelijk betaalbare prijs zijn.