Na het stroomlijnen van een bestelproces met AI ben ik dieper gedoken: kan ik zélf een model bouwen dat voorspellingen doet — gewoon lokaal op mijn laptop? Het antwoord: ja. En sneller dan ik dacht.
Van spelen naar serieus leren
Met hulp van ChatGPT zette ik mijn eerste stappen richting Machine Learning: heldere uitleg, relevante bronnen en concrete acties. Geen dure cloud, gewoon lokaal aan de slag.
Het proces: van ruwe data naar slim model
- Datavoorbereiding: kolommen hernoemen, combineren en opschonen.
- Eerste model: Naive Bayes om snel te starten en te begrijpen.
- Verbetering: overstap naar TF‑IDF + Logistic Regression voor betere prestaties.
- Feature‑enrichment: betekenis van codes uit een extra dataset toegevoegd — een echte gamechanger.
- Inzicht: classificatierapporten en foutanalyses gaven richting aan elke volgende stap.
Automatisering: van model naar batchverwerker
Vervolgens bouwde ik met ChatGPT een batchscript dat nieuwe CSV’s automatisch verwerkt, voorspellingen toevoegt en resultaten opslaat. Een test met >400 regels live‑data werkte in één keer — precies zoals bedoeld.
De ervaring
Binnen twee uur draaide er lokaal een werkend AI‑model. De grens tussen “techniek” en “toepassing” vervaagde: een complex probleem opgelost, met hulp van AI zelf.
De blik vooruit
Ik zie talloze praktische toepassingen: integratie met dashboards, automatische categorisatie, en feedbackloops die modellen blijven verbeteren. AI is geen toverdoos — het is een gereedschapskist die binnen handbereik ligt.
Samen ontdekken wat AI voor jou kan doen?
Van proof‑of‑concept tot dagelijkse workflow: ik help je op weg.