Künstliche Intelligenz (KI) wird schnell zu einem Grundpfeiler der heutigen Gesellschaft, wobei jede Branche sie verwendet, um Datensätze schneller zu interpretieren. Aber was genau ist ein KI-Modell und wie hilft es Ihnen bei der Entscheidungsfindung? 

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KI-Modelle sind überall – in der Tat erwarten 86% der IT-Leiter, dass generative KI beispielsweise in naher Zukunft entscheidend für ihr Unternehmen sein wird. Es ist ein sehr nützliches Werkzeug, das menschliche Intelligenz nachahmt, um Vorhersagen zu treffen und Muster in Eingabedaten zu finden. 

Aber es macht einen nachdenklich: was ist ein KI-Modell? 

Das ist eine Frage, die wir in diesem Leitfaden zu beantworten versuchen. Tauchen Sie ein, um zu entdecken, was ein KI-Modell ist, wie es funktioniert und einige der bekanntesten Modelle. 

Was ist ein KI-Modell?

Ein KI-Modell ist ein Computerprogramm, das auf spezifischen Algorithmen trainiert ist, die es ihm helfen, menschliche Intelligenz nachzuahmen, um Vorhersagen zu treffen, Muster zu finden und Entscheidungen zu treffen. 

Denken Sie an all die KI-gestützten Chatbots, die kürzlich aufgetaucht sind. Sie verwenden verschiedene KI-Modelle, um Gespräche mit Menschen zu führen und die Fragen zu beantworten, die der Benutzer in ein Textfeld eingibt. 

Kurz gesagt, obwohl Sie nicht direkt mit dem KI-Modell interagieren, treibt es tatsächlich den Chatbot an und hilft ihm, Entscheidungen autonom zu treffen, indem es die Trainingsdaten verwendet, die die Entwickler ihm zur Verfügung stellen. 

Der Zweck von auf künstlicher Intelligenz basierenden Modellen besteht darin, spezifische Aufgaben zu erledigen und Entscheidungsfindungsabläufe zu automatisieren. 

Jetzt, wo Sie wissen, was ein KI-Modell ist, lassen Sie uns besprechen, wie es sich von maschinellem Lernen und tiefem Lernen unterscheidet. 

Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und tiefem Lernen?

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, tiefes Lernen - sie klingen alle ähnlich, oder? Falsch! ❌ 

Es ist ein weit verbreiteter Irrtum, dass diese Werkzeuge austauschbar sind, aber es gibt einen kleinen Unterschied zwischen KI und einem Modell des maschinellen Lernens. 

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik, der sich auf die Entwicklung von Software oder Maschinen konzentriert, die menschliche Intelligenz simulieren. KI-gestützte Apps können normalerweise alle Arten von Aufgaben ausführen, wie das Übersetzen von Inhalten in andere Sprachen oder das Generieren von Kunst und Bildern. 

Keine Sorge – es ist noch nicht auf dem Niveau eines menschlichen Gehirns, aber es kann große Datenmengen schneller analysieren als ein Datenwissenschaftler. Deshalb übertrifft es oft Menschen im Bereich der Datenwissenschaft. 

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI, vielleicht einer der größten. Es konzentriert sich darauf, KI-Software zu helfen, die Art und Weise, wie Menschen lernen, durch Algorithmen und Datensätze zu imitieren. 

Generell können ML-Modelle selbstständig aus Daten lernen, was ihnen hilft, genaue Vorhersagen zu treffen (sogenanntes unbeaufsichtigtes Lernen). Aber Sie können den Algorithmus auch mit spezifischen Daten in einem Prozess namens überwachtes Lernen trainieren. 

Ein gutes Beispiel sind die Empfehlungen von Streaming-Diensten. Sie verwenden ML, um zu analysieren, was ein Benutzer häufig anschaut, und ähnliche Vorschläge zu unterbreiten. 

Tiefes Lernen (DL)

Tiefes Lernen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der Computer lehrt, Daten zu verarbeiten, indem menschliche neuronale Netzwerke nachgeahmt werden. Im Grunde simuliert DL die Entscheidungsfindungskraft des Gehirns, um Vorhersagen zu treffen und Datenmuster zu erkennen.

Dies wird häufig im Gesundheitswesen gesehen, insbesondere bei der Bilderkennung, da es hilft, Krankheiten in MRTs einfacher zu erkennen. Außerdem arbeitet es daran, seine Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

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Okay, wir haben festgestellt, was Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und tiefes Lernen sind. 

Lassen Sie uns zu KI-Modellen zurückkehren und sehen, wie sie funktionieren. 

Wie funktionieren KI-Modelle?

Wie bereits besprochen, verwenden KI-Modelle mehrere Algorithmen, um Vorhersagen zu treffen und Muster in Daten zu verstehen. Es kann nicht ohne diese Algorithmen arbeiten. 

Im Grunde trainieren Entwickler das KI-Modell so, dass es imitiert, wie das menschliche Gehirn Informationen durch Neuronen sendet. Aber sie heißen nicht Neuronen, sondern einfach Schichten. Und wir können zwischen verschiedenen Arten von Schichten unterscheiden: 

• Eingangsschicht – Hier gelangt die Daten hinein. 
• Verborgene Schicht – Diese verborgene Schicht verarbeitet Daten und bewegt sie zu anderen Schichten. 
• Ausgabeschicht – Die Ausgabeschicht gibt das endgültige Ergebnis aus. 

Im Allgemeinen lernen KI-Modelle aus Tausenden von Open-Source-Datensätzen, um eine Antwort zu generieren. Wenn Sie sie nicht unterrichten, wissen sie nicht die Antwort auf Ihre Frage. Deshalb können Sie KI-Modelle auch nach Intelligenz kategorisieren. Was bedeutet, dass je mehr Daten sie lernen, desto komplexer sie werden. 

Mit diesem Wissen im Hinterkopf lassen Sie uns über diskriminative und generative Modelle sprechen. 

Diskriminative vs. generative Modelle

Sie können maschinelle Lernmodelle in zwei Kategorien klassifizieren: diskriminative und generative. 

Ein generatives Modell ist ein Computer-Sehen-Modell, das Datenmuster lernt, um ähnliche Ausgaben zu generieren. Es sagt die Wahrscheinlichkeit des nächsten Wortes vor, basierend auf dem, was es zuvor gesehen hat. 

Durch das Herstellen von Korrelationen kann das generative Modell hochwahrscheinliche Ausgaben generieren. Es kann entweder Autovervollständigungsvorschläge machen oder völlig neuen Text erzeugen. Sie könnten denken, dass es falsch ist, generative KI zu verwenden, aber 78% der Führungskräfte glauben, dass die Vorteile der generativen KI die Risiken überwiegen – Sie können mehr in kürzerer Zeit mit weniger Aufwand leisten. 

Beispiele sind Transformatoren, die Sie verwenden können, um zu identifizieren, wie unterschiedliche Elemente in einem Datensatz miteinander beeinflussen. Oder Diffusionsmodelle, die Gaussian-Rauschen anwenden, um Trainingsdaten zu zerstören und sie wiederherzustellen. 

Diskriminative Modelle hingegen sind Algorithmen, die sich darauf konzentrieren, zwischen verschiedenen Kategorien oder Klassen von Daten zu unterscheiden. Sie modellieren nicht jede Klasse einzeln; stattdessen lernen sie die Grenzen, die diese Klassen trennen. 

Was ist das Ziel? Nun, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass Daten zu einer bestimmten Klasse gehören. 

Denken Sie an Apps wie Spam-Erkennung. Das diskriminative Modell klassifiziert E-Mails als Spam basierend auf deren Inhalt. 

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Nachdem wir den Unterschied zwischen diesen Modellen geklärt haben, lassen Sie uns über die verschiedenen Arten von KI-Modellen sprechen. 

Was sind die verschiedenen Arten von KI-Modellen?

Jeder verwendet heutzutage KI-Modelle, unabhängig von der Branche. 

Es gibt jedoch verschiedene Arten von KI-Modellen mit unterschiedlichen Anwendungsfällen. In den nächsten Absätzen lassen Sie uns erkunden, was jeder Typ tut und wie sie Ihre Abläufe optimieren. 

Basis-Modelle

Basis-Modelle sind vortrainierte ML-Modelle, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, einschließlich der Beantwortung von Fragen, der Textgenerierung, dem Schreiben von Code und der Zusammenfassung. 

Die Menschen verwenden diese trainierten Modelle hauptsächlich für autonomes Lernen, was bedeutet, dass jeder solche Werkzeuge verwenden kann, um etwas Neues zu lernen oder Hausaufgaben zu machen, zum Beispiel.

Denken Sie an Plattformen wie OpenAIs ChatGPT, das Basis-Modelle für verschiedene Anwendungsfälle verwendet. 

Große Sprachmodelle (LLMs)

LLMs sind Modelle des tiefen Lernens, die Sprache verstehen und interpretieren, um Text zu generieren und wie ein Mensch zu kommunizieren, indem sie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwenden. 

Durch das Training mit riesigen Datensätzen (daher das 'groß') können LLMs das nächste Wort in einem Satz oder einer Phrase vorhersagen. Dies verleiht ihnen die Flexibilität und Skalierbarkeit, die notwendig sind, um verschiedene Aufgaben auszuführen, wie z.B. die Übersetzung von Sprachen, das Generieren von menschenähnlichen Antworten usw. 

Man findet LLMs hauptsächlich im Kundenservice, da sie in der Lage sind, die Emotionen der Kunden durch Sentimentanalyse zu erkennen. Durch die Analyse von Aktivitäten in sozialen Medien oder Online-Bewertungen können Sie besser verstehen, wie Menschen Ihre Marke wahrnehmen, sodass Sie Ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern können. 

Neurale Netzwerke

Man kann sich neuronale Netzwerke wie die Neuronen im menschlichen Gehirn vorstellen; darauf basieren diese ML-Modelle. Im Grunde genommen handelt es sich um eine Vielzahl von miteinander verbundenen Knoten, die Eingabedaten verarbeiten und Vorhersagen auf Basis dieser Daten treffen. 

Es gibt mehrere Arten von neuronalen Netzwerken, darunter: 

• Feedforward-neuronale Netzwerke (FNNs) — die einfachste Form der neuronalen Verbindung. 
• Convolutional-neuronale Netzwerke (CNNs) — geeignet für Gitterdaten. 
• Generative gegnerische Netzwerke (GANs) — bestehen aus allgemeinen und diskriminierenden neuronalen Netzwerken. 
• Langzeit-Kurzzeit-Gedächtnis-Netzwerke (LSTMs) — beheben das Problem des verschwindenden Gradienten. 
• Rekurrente neuronale Netzwerke (RNNs) — ideal für sequenzielle Daten. 

Diese Modelle sind gut für die Erkennung von Bildern, Videos und Sprache, maschinelle Übersetzung, Videospiele usw. 

Multimodale Modelle

Multimodale Modelle extrahieren Informationen aus verschiedenen Datentypen, wie z. B. Bilder, Audio, Video und sogar Sprache. Sie „sehen“ die visuellen Eingaben durch Computer Vision und gewinnen Informationen daraus. 

Heutzutage sind die meisten Grundmodelle multimodal geworden. Zum Beispiel reagiert ChatGPT nicht nur auf Texteingaben, sondern kann auch Informationen aus Bildern erkennen. 

Sie können auch einige Text-zu-Bild-Generierungstools als multimodale KI-Modelle betrachten.

Warum ist dieses Modell hilfreich? Weil es sogar bessere Ergebnisse generieren kann und Ihnen hilft, die bestmögliche Antwort zu erhalten. 

Entscheidungsbäume

Entscheidungsbäume sind Flussdiagramme, die die Daten basierend auf der Antwort auf eine vorherige Frage in Teilmengen aufteilen. Betrachten Sie sie als einen Baum. Jeder Knoten repräsentiert eine Entscheidung basierend auf einem Merkmal, während ein Zweig das Ergebnis dieser Entscheidung darstellt. Am Ende des Astes haben Sie ein Blatt mit dem finalen Ergebnis. 

Zum Beispiel verwenden die meisten Spam-Detektoren Entscheidungsbäume, um herauszufinden, ob eine E-Mail Spam ist oder nicht. Sie durchforsten die E-Mail und wenn sie mehrere ‚No-Go‘-Schlüsselwörter identifizieren, klassifizieren sie sie als Spam. 

Außerdem können Sie Entscheidungsbäume verwenden, um Kunden basierend auf ihren Vorlieben, ihrem Verhalten, ihrer Kaufgeschichte usw. zu klassifizieren. Das hilft Vermarktern, personalisierte Inhalte anzubieten, was das Engagement erhöht und die Abwanderung verringert. 

Zufallswälder

Wenn Sie mehrere Entscheidungsbäume zusammenstellen, entsteht ein Zufallswald. Es ist im Grunde ein Lernmodell, das individuelle Ergebnisse und Entscheidungen von Entscheidungsbäumen in eine einzige, präzisere Vorhersage integriert. 

Der größte Vorteil ist, dass es die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen erhöht. Sie können es verwenden, um das Kundenverhalten vorherzusagen und die Erkenntnisse zu nutzen, um bessere Erfahrungen und Interaktionen zu schaffen. 

Diffusionsmodelle

Wir haben früher schon von Diffusionsmodellen gesprochen, aber wir haben sie nicht ausführlich erklärt. Lassen Sie uns das jetzt tun. 

Diffusionsmodelle funktionieren, indem sie "Rauschen" zu Bildern hinzufügen, diese in kleine Stücke zerlegen, die das Modell sorgfältig analysiert, um neue Muster zu entdecken. Dann generiert das Modell durch das „Entrauschen“ des Bildes (indem es rückwärts arbeitet) neue Mustergemischungen. 

Zum Beispiel möchten Sie ein Bild einer Katze generieren. Das Diffusionsmodell weiß, dass Katzen kleine Körper, Schnurrhaare und Pfoten haben. Mit diesen Informationen kann das Modell diese Merkmale in ein völlig neues, hochwertiges Bild rekonstruieren. 

Lineare Regressionsmodelle

Die lineare Regression ist eine Art von ML-Modell, das häufig verwendet wird, um die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen zu ermitteln. Im Grunde genommen identifiziert und prognostiziert es die lineare Beziehung zwischen zwei Variablen. 

Zum Beispiel ist es ein großartiges Modell für Risikoanalysten, die identifizieren möchten, wo sie anfällig sein könnten. 

Logistische Regressionsmodelle

Die logistische Regression ist ein weit verbreitetes statistisches Modell, das sich auf die Lösung von binären Klassifizierungsproblemen auf der Grundlage eines oder mehrerer Prädiktoren konzentriert. Dies übersetzt sich in die Verwendung unabhängiger Variablen zur Messung und Schätzung der Chancen eines bestimmten Ereignisses. 

Logistische Regressionsmodelle sind häufig im medizinischen Bereich zu finden, wo Forscher sie verwenden, um zu verstehen, welche Faktoren eine Krankheit beeinflussen. Dies führt zur Entwicklung genauerer Tests. 

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Zuletzt geben wir Tipps, wie man ein benutzerdefiniertes KI-Modell entwickelt. Lassen Sie uns die Schritte im folgenden Abschnitt durchgehen. 

So entwickeln Sie ein benutzerdefiniertes KI-Modell

Mit den jüngsten technologischen Fortschritten gibt es viele gute Werkzeuge, die Sie verwenden können, um selbst ein modernes KI-Modell zu erstellen, wie TensorFlow, Vertex AI oder PyTorch. Mit einem KI-Modell können Sie Innovationen vorantreiben und datengestützte Entscheidungen treffen.

Um zu beginnen, hier sind einige Schritte, die Sie befolgen sollten: 

1. Identifizieren Sie Ihre Ziele — Was möchten Sie mit dem benutzerdefinierten KI-Modell erreichen? Möchten Sie Ihren Kundenservice verbessern oder schneller Texte generieren? Stellen Sie sicher, dass Sie klare Ziele setzen, die Ihre geschäftlichen Anforderungen erfüllen. 
2. Daten sammeln — Ein KI-Modell ist nur so gut wie die Daten, die Sie ihm geben. Je mehr Sie ihm füttern, desto besser wird es bei der Beantwortung von Fragen sein. Wählen Sie die geeigneten Algorithmen aus und wählen Sie Datensätze aus, die Ihre Anwendungsfälle widerspiegeln. 
3. Bauen Sie die Struktur — Die meisten Werkzeuge haben eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Sie das KI-System erstellen können. Diese haben möglicherweise sogar Tutorials und Anleitungen, um Ihnen zu helfen, die richtigen Konfigurationen festzulegen. 
4. Modell trainieren — Dieser Schritt erfordert, dass Sie Ihr Modell trainieren und sicherstellen, dass das, was es lernt, korrekt ist. Behalten Sie den Fortschritt im Auge und bringen Sie es auf den richtigen Weg, wenn es vom Kurs abkommt. 
5. Validieren und bereitstellen — Wenn alles bereit ist und Sie das Modell getestet haben, können Sie es in Ihre Geschäftsstruktur integrieren. Stellen Sie sicher, dass Sie die Leistung ständig überwachen und es regelmäßig aktualisieren, da dies entscheidend ist, um das Modell genau und relevant zu halten. Und optimieren Sie es bis zur Perfektion. 

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben das Ende des Artikels erreicht. Lassen Sie uns mit unseren Abschiedsworten fortfahren. 

Über an Sie

Mit dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz kommt eine große Herausforderung: zu entscheiden, welches KI-Tool Sie verwenden sollten, um Ihre Abläufe zu optimieren und viele langweilige, manuelle Aufgaben zu automatisieren.

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