Uw prompt is duidelijk en specifiek gericht op het verkrijgen van een overzicht van machine learning technieken. Echter, voor een betere robuustheid en fouttolerantie zou het nuttig zijn om rekening te houden met onduidelijke of onverwachte input. Hier zijn enkele punten en aanbevelingen: Sterke punten: - Duidelijke vraagstelling over machine learning technieken. - Vraag naar evaluatie en verbeteringen, wat de stabiliteit kan bevorderen. Verbeterpunten: - De prompt gaat ervan uit dat de input altijd relevant en duidelijk is; bij onduidelijkheid of afwijkingen kan de output minder accuraat of niet relevant zijn. - Er wordt geen instructie gegeven over hoe te handelen bij onduidelijke of onverwachte input, wat de fouttolerantie beperkt. Aanbevelingen voor meer robuustheid: 1. Voeg een instructie toe voor het geval de input onduidelijk is: Bijvoorbeeld: "Indien de vraag niet volledig of onduidelijk is, vraag om verduidelijking of geef een algemeen overzicht." 2. Gebruik formuleringen die de AI aanmoedigen om met onzekerheid om te gaan: Bijvoorbeeld: "Geef indien mogelijk een overzicht, en vermeld wanneer bepaalde technieken niet volledig kunnen worden toegelicht." 3. Overweeg om de prompt te uitbreiden met voorbeelden of specifieke vragen, zodat de AI beter kan inschatten wat verwacht wordt bij variaties in input. Voorbeeld verbeterde prompt: "Geef een overzicht van machine learning technieken. Als de vraag onduidelijk of algemeen is, vraag dan om verduidelijking of geef een breed overzicht. Beschrijf ook hoe goed je prompt bestand is tegen onduidelijke of onverwachte input en stel verbeteringen voor om de stabiliteit en betrouwbaarheid van de gegenereerde output te verhogen." Samenvatting: Uw oorspronkelijke prompt is helder, maar kan worden versterkt door expliciete instructies over het omgaan met onduidelijke of onverwachte input. Dit verhoogt de robuustheid en fouttolerantie van de gegenereerde antwoorden.

Je prompt: "Geef een overzicht van machine learning technieken." ## Evaluatie van robuustheid en fouttolerantie: **Sterke punten:** - Duidelijke, directe instructie - Specifiek onderwerp (machine learning technieken) - Eenduidige taakomschrijving **Zwakke punten m.b.t. robuustheid:** - Geen context of kader gespecificeerd (bijv. doelgroep, detailniveau) - Geen instructies voor onverwachte input - Geen fallback-mechanisme bij ambiguïteit - Geen formatvereisten voor de output ## Verbeteringsvoorstellen: 1. **Specificatie van context:** "Geef een overzicht van machine learning technieken geschikt voor [beginners/experts] met focus op [praktische toepassingen/theoretische principes]" 2. **Foutafhandeling toevoegen:** "Als de vraag onduidelijk is, vraag dan om verduideliging over [specifieke aspecten]" 3. **Output-richtlijnen:** "Presenteer de informatie gestructureerd met [categorieën, toepassingen, voor- en nadelen]" 4. **Scope-beperking:** "Beperk het overzicht tot [maximaal 5 hoofdcategorieën] met korte beschrijvingen" 5. **Fallback-instructie:** "Bij onzekerheid, geef een algemeen overzicht en vermeld dat meer specifieke informatie beschikbaar is" Verbeterde prompt zou kunnen zijn: "Geef een gestructureerd overzicht van de belangrijkste machine learning technieken, onderverdeeld in supervised, unsupervised en reinforcement learning. Licht per categorie 2-3 kernmethoden toe met hun primaire toepassingen. Richt je op een technisch geïnteresseerd publiek zonder expertkennis. Als aspecten onduidelijk zijn, vraag dan om specificatie van het gewenste detailniveau of toepassingsgebied." Deze aanpassingen verhogen de betrouwbaarheid door duidelijke kaders te stellen en anticipatie op onverwachte input in te bouwen.