Artificial intelligence (AI) is rapidly becoming a staple in today’s society, with every industry using it to interpret datasets more quickly. But what exactly is an AI model and how does it help you with decision-making? 

‍

AI models are everywhere — in fact, 86% of IT leaders expect generative AI, for example, to be vital to their company in the near future. It’s a very useful tool, one that mimics human intelligence to make predictions and find patterns in input data. 

But it makes you wonder: what is an AI model? 

This is a question we’ll try to answer in this guide. Dive in to discover what an AI model is, how it works, and some of the most popular types of models. 

What is an AI Model?

An AI model is a computer program trained on specific algorithms that help it replicate human intelligence to make predictions, find patterns, and make decisions. 

Think of all the AI-powered chatbots that have recently appeared. They use various AI models to have conversations with humans and answer questions the user types into a text box. 

In a nutshell, while you don’t interact with the AI model directly, it’s actually powering the chatbot and helping it make decisions autonomously using the training data the developers feed into it. 

The purpose of artificial intelligence models is to do specific tasks and automate decision-making workflows. 

Now that you know what an AI model is, let’s discuss how it differs from machine learning and deep learning. 

What’s the Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning?

Artificial intelligence, machine learning, deep learning — they all sound similar, right? Wrong! ❌ 

It’s a common misconception that these tools are interchangeable but there’s a slight difference between AI and a machine learning model. 

Artificial Intelligence (AI)

Artificial intelligence is a computer science field that focuses on developing software or machines that simulate human intelligence. AI-powered apps can usually do all kinds of tasks, such as translating content into other languages or generating art and images. 

Don’t worry — it’s not yet at the human brain’s level but it can analyze huge volumes of data faster than a data scientist can. That’s why it often outclasses humans in the data science field. 

Machine Learning (ML)

Machine learning is a branch of AI, possibly one of the biggest. It focuses on helping AI software imitate the way humans learn, through algorithms and datasets. 

Generally, ML models can learn from data on their own which helps them make accurate predictions (called unsupervised learning). But you can also train the algorithm with specific data in a process named supervised learning. 

A good example is any streaming service’s recommendations. They use ML to analyze what a user often watches and offer similar suggestions. 

Deep Learning (DL)

Deep learning is a subset of machine learning that teaches computers to process data by mimicking human neural networks. Basically, DL simulates the brain’s decision-making power to make predictions and recognize data patterns.

This is commonly seen in healthcare, especially in image recognition, as it helps detect diseases in MRIs more easily. Besides, it works to improve its accuracy over time.

***

Okay, we’ve established what artificial intelligence, machine learning, and deep learning are. 

Let’s return to AI models and see how they work. 

How Do AI Models Work?

As we’ve already discussed, AI models use multiple algorithms to make predictions and understand patterns in data. It cannot work without these algorithms. 

Basically, developers train the AI model to mimic how a human brain sends information through neurons. But they’re not called neurons, just layers. And we can distinguish between different types of layers: 

• Input layer — Here’s where data enters. 
• Hidden layer — This hidden layer processes data and moves it to other layers. 
• Output layer — The output layer spits out the final result. 

In general, AI models learn from thousands of open-source data items to generate an answer. Unless you teach them, they won’t know the answer to your question. That’s why you can also categorize AI models by intelligence. Which means that the more data they learn from, the more complex they’ll be. 

With this information in mind, let’s talk about discriminative and generative models. 

Discriminative vs. generative models

You can classify machine learning models into two categories: discriminative and generative. 

A generative model is a computer vision model that learns data patterns in an attempt to generate similar output. It forecasts the probability of what the next word will be based on what it has seen before. 

By making correlations, the generative model can generate highly probable outputs. It can either offer autocomplete suggestions or generate entirely new text. You might think that using generative AI is wrong, but 78% of executive leaders believe that the benefits of generative AI outweigh the risks — you can do more in less time, with less effort. 

Examples include transformers, which you can use to identify how different elements in a dataset influence one another. Or diffusion models that apply Gaussian noise to destroy training data and recover it. 

Discriminative models, on the other hand, are algorithms that focus on distinguishing between different categories or classes of data. They don’t model each class individually; instead, they learn the boundaries that separate those classes. 

What’s the purpose? Well, to predict the probability of data belonging to a certain class. 

Think of apps like spam detection. The discriminative model classifies emails as spam based on their content. 

***

After making the distinction between these models, let’s talk about the different types of AI models. 

What are the Different Types of AI Models?

Everyone uses AI models nowadays, no matter the industry. 

However, there are various types of AI models with different use cases. In the next paragraphs, let’s explore what each type does and how they optimize your flows. 

Foundation models

Foundation models are pre-trained ML models that perform a wide range of tasks, including answering questions, text generation, writing code, and summarization. 

People mostly use these trained models for self-driving learning, meaning that anyone can use such tools to learn something new or do homework, for example.

Think of platforms such as OpenAI’s ChatGPT, which uses foundation models for different use cases. 

Large language models (LLMs)

LLMs are deep learning models that understand and interpret language to generate text and converse like a human using natural language processing (NLP). 

Being trained on huge datasets (hence the ‘large’) LLMs can predict the next word in a sentence or phrase. Mikä antaa heille joustavuuden ja skaalautuvuuden, joita tarvitaan erilaisten tehtävien suorittamiseen, kuten käännöksiin, inhimillisten vastausten tuottamiseen jne. 

Voit yleensä löytää LLM:ia asiakaspalvelusta, sillä ne pystyvät havaitsemaan asiakkaiden tunteet tunteiden analyysin avulla. Analysoimalla sosiaalisen median toimintaa tai verkkokatsauksia voit paremmin ymmärtää, miten ihmiset kokevat brändisi, jotta voit parantaa tuotteitasi ja palvelujasi. 

Neuronal networks

Ajattele neuroverkkoja kuten ihmisen aivojen neuroneita; näiden ML-mallien perusta on siinä. Yhteenvetona voidaan todeta, että ne ovat joukko keskenään yhteydessä olevia solmuja, jotka käsittelevät syöttötietoja ja tekevät ennusteita kyseisten tietojen perusteella. 

Neuroverkkoja on useita erilaisia tyyppejä, mukaan lukien: 

• Syöttöverkot (FNN) — neuroyhteyksien yksinkertaisin muoto. 
• Konvoluutionaaliset neuroverkot (CNN) — soveltuvat ruudukkomuotoisiin tietoihin. 
• Generatiiviset vastakkaiset verkot (GAN) — koostuvat yleisistä ja diskriminaattoreista neuroverkoista. 
• Pitkä lyhytaikaisten muistiverkko (LSTM) — ratkaisee häipyvän gradientin ongelman. 
• Toistuvat neuroverkot (RNN) — erinomainen sekventiaaliselle datalle. 

Nämä mallit ovat hyviä kuvantunnistuksessa, videossa ja puheessa, konekäännöksessä, videopeleissä jne. 

Monimuotoiset mallit

Monimuotoiset mallit keräävät tietoja eri tietotyypeistä, kuten kuvista, äänestä, videosta ja jopa puheesta. Ne ”näkevät” visuaalisen syötteen tietokonenäön avulla ja saavat siitä tietoa. 

Nykyään useimmat perustamallit ovat monimuotoisia. Esimerkiksi, ChatGPT ei vain reagoi tekstipromptteihin, vaan voi myös tunnistaa tietoa kuvista. 

Voit myös pitää joitakin teksti-kuvageneraattorityökaluja monimuotoisina AI-malleina.

Miksi tämä malli on hyödyllinen? Koska se voi tuottaa jopa parempia tuloksia ja auttaa sinua saamaan parhaan mahdollisen vastauksen. 

Päätöspuudet

Päätöspuudet ovat virta- kaavioita, jotka jakavat tiedot osajoukkoihin perustuen aikaisempaan kysymykseen saatuun vastaukseen. Ajattele niitä puuna. Jokainen solmu edustaa päätöstä perustuen ominaisuuteen, kun taas haara edustaa kyseisen päätöksen tulosta. Sitten, haaran lopussa, sinulla on lehti, joka sisältää lopullisen tuloksen. 

Esimerkiksi useimmat roskapostin tunnistimet käyttävät päätöspuuksia selvittääkseen, onko sähköposti roskapostia vai ei. Ne tutkivat sähköpostia ja jos ne tunnistavat useita ‘ei niin’ avainsanoja, ne luokittelevat sen roskapostiksi. 

Lisäksi voit käyttää päätöspuuksia luokitellaksesi asiakkaita heidän mieltymyksiensä, käyttäytymisensä, ostohistoriansa jne. mukaan. Tämä auttaa markkinoijia tarjoamaan henkilökohtaisempaa sisältöä, mikä lisää sitoutumista ja vähentää asiakaspoistumaa. 

Satunnaiset metsät

Kun yhdistät useita päätöspuuksia, se luo satunnaisen metsän. Se on periaatteessa oppimismalli, joka yhdistää yksittäiset päätökset päätöspuista yhdeksi tarkemmaksi ennusteeksi. 

Suurin etu on se, että se parantaa ennusteiden tarkkuutta. Voit käyttää sitä ennustamaan asiakaskäyttäytymistä ja hyödyntämään tietoja parantaaksesi asiakaskokemuksia. 

Diffuusimallit

Olemme maininneet diffuusiomalleista ennen, mutta emme ole käsitelleet niitä syvällisesti. Tehdään se nyt. 

Diffuusiomallit toimivat lisäämällä "melua" kuviin, rikkomalla ne pieniksi paloiksi, joita malli analysoi tarkasti löytääkseen uusia kuvioita. Sitten, "de-melun avulla" kuvaa (työskentelemällä päinvastaiseen suuntaan) malli generoi uusia kuvioyhdistelmiä. 

Esimerkiksi haluat luoda kuvan kissasta. Diffuusiomalli tietää, että kissoilla on pieni ruumis, viikset ja tassut. Tämän tiedon avulla malli voi toistaa nämä ominaisuudet kokonaan uudessa korkealaatuisessa kuvassa. 

Lineaariset regressiomallit

Lineaarinen regressio on eräs ML-malli, jota käytetään usein selvittämään syöttö- ja tulosmuuttujien välistä suhdetta. Yhteenvetona se tunnistaa ja ennustaa kahden muuttujan välistä lineaarista suhdetta. 

Esimerkiksi se on erinomainen malli riskianalyytikoille, jotka haluavat tunnistaa, missä he saattavat olla haavoittuvaisia. 

Logistiset regressiomallit

Logistinen regressio on laajalti käytetty tilastollinen malli, joka keskittyy binaaristen luokittelupulmien ratkaisemiseen yhden tai useamman ennustajan perusteella. Tämä tarkoittaa, että käytetään riippumattomia muuttujia arvioimaan ja arvioimaan tietyn tapahtuman todennäköisyyksiä. 

Löydät usein logistisia regressiomalleja lääketieteen alalta, missä tutkijat käyttävät niitä ymmärtääkseen, mitkä tekijät vaikuttavat sairauteen. Tämä johtaa tarkempien testien kehittämiseen. 

***

Viimeisenä listallamme on vinkkien antaminen siitä, miten kehittää mukautettu AI-malli. Käydään läpi vaiheet seuraavassa osiossa. 

Miten kehittää mukautettu AI-malli

Viime aikojen teknologisten edistysaskelien myötä on olemassa runsaasti hyviä työkaluja, joita voit käyttää rakentaaksesi huipputason AI-malliasi, kuten TensorFlow, Vertex AI tai PyTorch. AI-mallilla voit ajaa innovaatiota kaikilla aloilla ja tehdä enemmän datalähtöisiä päätöksiä.

Aloittaaksesi, tässä ovat muutamia vaiheita, joita sinun tulisi seurata: 

1. Määritä tavoitteesi — Mitä yrität saavuttaa mukautetuilla AI-mallilla? Haluatko parantaa asiakaspalvelua tai tuottaa tekstiä nopeammin? Varmista, että asetat selkeät tavoitteet, jotka täyttävät liiketoimintatarpeesi. 
2. Kerää tietoja — AI-malli on vain niin hyvä kuin antamasi tiedot. Mitä enemmän syötät tietoa, sitä paremmin se kykenee vastaamaan kysymyksiin. Valitse asiaankuuluvat algoritmit ja valitse datasetit, jotka heijastavat käyttötapojasi. 
3. Rakenna rakenne — Useimmissa työkaluissa on käyttäjäystävällinen käyttöliittymä, jota voit käyttää AI-järjestelmän luomiseen. Ne saattavat jopa sisältää oppaita ja tutoriaaleja auttaakseen sinua asettamaan oikeat asetukset. 
4. Kouluta malli — Tämä vaihe vaatii sinua kouluttamaan malliasi ja varmistamaan, että se oppii oikein. Pidä tarkka silmä kehityksessä ja ohjaa sitä oikealle tielle, jos se harhautuu. 
5. Vahvista ja ota käyttöön — Kun kaikki on valmista ja olet testannut mallia, voit integroida sen liiketoimintakehykseesi. Varmista aina, että seuraat sen suorituskykyä ja päivität sitä säännöllisesti, sillä se on elintärkeää mallin tarkkuuden ja ajankohtaisuuden säilyttämiseksi. Ja hienosäädä se täydelliseksi. 

Onneksi! Olet saavuttanut artikkelin lopun. Sanoo hyvästit. 

Sinun vuorosi

Kehittyvän tekoälyn myötä tulee suuri haaste: päättää, mikä tekoälytyökalu valita toimintojesi virtaviivaistamiseksi ja automatisoidaksesi monia tylsiä, manuaalisia tehtäviä.

Teemme sen helpoksi esittelemällä Guru, yritysten AI-alustan, joka yhdistää kaikki sovelluksesi, keskustelusi ja asiakirjasi yhteen paikkaan ja tarjoaa välittömiä vastauksia kaikkiin käyttäjien kysymyksiin. 

Näe, mitä ihmiset sanovat Gurusta: 

“Gurun huipputason ominaisuus on sen keskitetty kirjasto, josta kaikki hyväksytyt resurssimateriaalit ovat helposti hankittavissa yhdessä paikassa. Tämä asettelu parantaa käyttöä, sillä voin nopeasti merkitä ja seurata kokoelmia, jotka liittyvät osastooni.” 

Rekisteröidy ja kokeile sitä tänään. 

‍