Natuurlijk, hier is een overzicht van hoe je een AI-model kunt ontwerpen voor jouw situatie: **Aard van je data:** - Ongefilterde klantrecensies in vrije tekstvorm. - Deze data bevat ongestructureerde tekstuele informatie, mogelijk met informele taal, spelfouten en variatie in inhoud. **Specifieke voorspellingen:** - Voorspellen van maandelijkse verkoopvolumes per categorie, gebaseerd op de tekstgegevens en mogelijk andere relevante data. **Uitdagingen bij het modelleren:** - Ongefilterde tekstdata vereisen natuurlijke taalverwerking (NLP) voor het extraheren van bruikbare features. - Ontbrekende waarden (30%) in datasets kunnen de voorspellingsnauwkeurigheid beïnvloeden en vereisen imputatiemethoden of robuuste modellen. - Mogelijke correlatie tussen klantrecensies en verkoopcijfers, maar deze relatie is niet direct en moet worden geleerd. - Het integreren van onconventionele datatypen (tekst) met gestructureerde verkoopgegevens. **Aanbevolen aanpak:** 1. **Data Voorverwerking:** - NLP-technieken toepassen: tokenisatie, stopwoordverwijdering, lemmatizatie. - Sentimentanalyse of topicmodellering (bijvoorbeeld LDA) uitvoeren om relevante thema's en sentimenten te identificeren. - Features extraheren uit tekst (bijvoorbeeld via TF-IDF, word embeddings zoals Word2Vec, GloVe of BERT-embeddings). 2. **Data Integratie:** - Combineer de tekstuele features met gestructureerde data (zoals historische verkoopgegevens, tijdstempels, categorieën). 3. **Omgaan met ontbrekende waarden:** - Imputatiemethoden toepassen (bijvoorbeeld mean/mode imputation, KNN-imputatie, of modelgebaseerde imputatie). - Robuuste modellen kiezen die niet volledig afhankelijk zijn van alle features. 4. **Modelselectie:** - Gebruik tijdreeksmodellen (bijvoorbeeld ARIMA, LSTM) voor verkoopvoorspellingen. - Overweeg hybride modellen die tekstuele en gestructureerde data combineren, zoals deep learning-modellen met gecombineerde inputs. 5. **Training en evaluatie:** - Gebruik cross-validatie en hold-out-testsets. - Meet prestaties met relevante metrics (bijvoorbeeld MAE, RMSE). 6. **Implementatie en Monitoring:** - Zet het model in productie en monitor prestaties, vooral bij nieuwe, onconventionele data. Door deze aanpak te volgen, kun je een AI-model ontwikkelen dat effectief gebruikmaakt van onconventionele tekstdata en omgaat met de uitdagingen van ontbrekende gegevens, waardoor je betrouwbare voorspellingen krijgt van je maandelijkse verkoopvolumes per categorie.

Op basis van uw beschrijving ontwerp ik een AI-model voor uw specifieke use case. Hieronder vindt u een gestructureerd voorstel in het Nederlands: ## Modelarchitectuur: Hybrid Transformer-RNN met Geavanceerde Imputatie **Primaire databron:** Ongefilterde klantrecensies (vrije tekst) **Doelvoorspelling:** Maandelijkse verkoopvolumes per productcategorie ### Kerncomponenten: 1. **Tekstverwerkingspijplijn:** - Multitaal BERT-model voor Nederlandstalige sentimentanalyse - Aspect-gebaseerde sentimentextractie (producteigenschappen specifiek per categorie) - TF-IDF + Word2Vec voor themadetectie 2. **Ontbrekende data-imputatie:** - MICE (Multiple Imputation by Chained Equations) voor numerieke gaps - Transformer-gebaseerde tekstimputatie voor ontbrekende recensies - Time-series interpolation voor temporale consistentie 3. **Fusielaag:** - Attention-mechanisme om tekstfeatures te wegen tegen verkoophistorische data - Cross-modal learning tussen tekstuele signalen en numerieke trends ### Specifieke uitdagingen & oplossingen: **Uitdaging 1: 30% ontbrekende waarden** - Oplossing: Implementatie van een dual-track imputatiestrategie - KNN-imputatie voor numerieke features - GPT-achtige tekstgeneratie voor ontbrekende recensiegedeeltes - Uncertainty quantification om betrouwbaarheid per voorspelling te meten **Uitdaging 2: Vrije tekst als primaire predictor** - Oplossing: Hiërarchische aandachtnetwerken - Word-level → sentence-level → document-level aandacht - Categorie-specifieke woordembeddings **Uitdaging 3: Van tekst naar kwantitatieve voorspelling** - Oplossing: Multi-output regression framework - Separate output heads per productcategorie - Custom loss function die categorie-interdependenties meeneemt ### Benodigde infrastructuur: - GPU-gecluster voor transformer-training - Distributed computing framework (bijv. Spark) voor data-imputatie - Real-time monitoring van concept drift in recensiepatronen ### Validatiestrategie: - Time-series cross-validation met rolling window - A/B-testing framework voor modelperformance - Human-in-the-loop validatie voor kritieke beslissingen Dit model zou specifiek moeten worden getraind op uw domeindata met continue feedback loops voor verbetering. Wilt u dat ik specifieke onderdelen verder uitwerk?