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. 

Ma ti fa riflettere: cos'è un modello di intelligenza artificiale? 

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. Il che conferisce loro la flessibilità e la scalabilità necessarie per eseguire vari compiti, come la traduzione di lingue, generando risposte simili a quelle umane, ecc. 

Puoi trovare principalmente LLM nei servizi clienti, in quanto sono in grado di rilevare le emozioni dei clienti attraverso l'analisi del sentiment. Analizzando l'attività sui social media o le recensioni online, puoi comprendere meglio come le persone percepiscono il tuo marchio, così puoi migliorare i tuoi prodotti e servizi. 

Reti neurali

Pensa alle reti neurali come ai neuroni nel cervello umano; è su questo che si basano questi modelli di ML. In poche parole, sono un insieme di nodi interconnessi che elaborano i dati in ingresso e fanno previsioni basate su tali dati. 

Ci sono più tipi di reti neurali, tra cui: 

• Reti neurali feedforward (FNN) — la forma più semplice di connessione neurale. 
• Reti neurali convoluzionali (CNN) — adatte per dati a griglia. 
• Reti neurali generative avversariali (GAN) — composte da reti neurali generali e discriminatorie. 
• Reti di memoria a lungo termine (LSTM) — affrontano il problema del gradiente che svanisce. 
• Reti neurali ricorrenti (RNN) — ottime per dati sequenziali. 

Questi modelli sono buoni per il riconoscimento di immagini, video e audio, traduzioni automatiche, videogiochi, ecc. 

Modelli multimodali

I modelli multimodali estraggono informazioni da diversi tipi di dati, come immagini, audio, video e persino discorsi. Essi “vedono” l'input visivo attraverso la visione artificiale e ottengono informazioni da esso. 

Oggi, la maggior parte dei modelli di base è diventata multimodale. Ad esempio, ChatGPT non risponde solo a richieste testuali, ma può anche riconoscere informazioni dalle immagini. 

Puoi anche considerare alcuni strumenti di generazione testo-immagine come modelli AI multimodali.

Perché questo modello è utile? Perché può generare risultati ancora migliori e aiutarti a ottenere la migliore risposta possibile. 

Alberi decisionali

Gli alberi decisionali sono diagrammi di flusso che dividono i dati in sottoinsiemi in base alla risposta a una domanda precedente. Pensa a loro come a un albero. Ogni nodo rappresenta una decisione basata su una caratteristica, mentre un ramo rappresenta il risultato di tale decisione. Poi, alla fine del ramo, hai una foglia con il risultato finale. 

Ad esempio, la maggior parte dei rilevatori di spam utilizza alberi decisionali per capire se un'email è spam o meno. Esaminano l'email e, se identificano più parole chiave ‘no-no’, la classificheranno come spam. 

Inoltre, puoi utilizzare alberi decisionali per classificare i clienti in base alle loro preferenze, comportamenti, cronologia degli acquisti, ecc. Questo aiuta i marketer a offrire contenuti più personalizzati, aumentando il coinvolgimento e riducendo l'abbandono. 

Foreste casuali

Quando metti insieme più alberi decisionali, crea una foresta casuale. È fondamentalmente un modello di apprendimento che riunisce i risultati e le decisioni individuali degli alberi decisionali in una singola previsione più precisa. 

Il maggiore vantaggio è che aumenta l'accuratezza delle tue previsioni. Puoi usarlo per prevedere il comportamento dei clienti e utilizzare le intuizioni per creare esperienze e interazioni migliori. 

Modelli di diffusione

Abbiamo già menzionato i modelli di diffusione, ma non li abbiamo spiegati in dettaglio. Facciamo così ora. 

I modelli di diffusione funzionano aggiungendo “rumore” alle immagini, spezzandole in pezzi piccoli che il modello analizza attentamente per scoprire nuovi schemi. Poi, “de-rumorizzando” l'immagine (lavorando al contrario) il modello genera nuove combinazioni di schemi. 

Ad esempio, vuoi generare un'immagine di un gatto. Il modello di diffusione sa che i gatti hanno corpi piccoli, baffi e zampe. Con queste informazioni, il modello può ricreare queste caratteristiche in un'immagine di alta qualità completamente nuova. 

Modelli di regressione lineare

La regressione lineare è un tipo di modello di ML spesso utilizzato per determinare la relazione tra variabili di input e output. In poche parole, identifica e prevede la relazione lineare tra due variabili. 

Ad esempio, è un ottimo modello per gli analisti di rischio che vogliono identificare dove potrebbero essere vulnerabili. 

Modelli di regressione logistica

La regressione logistica è un modello statistico ampiamente utilizzato che si concentra sulla risoluzione di problemi di classificazione binaria basati su uno o più predittori. Questo si traduce nell'utilizzare variabili indipendenti per misurare e stimare le possibilità che si verifichi un determinato evento. 

Puoi spesso trovare modelli di regressione logistica nel campo medico, dove i ricercatori li utilizzano per capire quali fattori influenzano una malattia. Questo porta allo sviluppo di test più accurati. 

***

Ultimo nella nostra lista è offrire suggerimenti su come sviluppare un modello AI personalizzato. Analizziamo i passaggi nella sezione successiva. 

Come sviluppare un modello AI personalizzato

Con i recenti progressi nella tecnologia, ci sono molti buoni strumenti che puoi utilizzare per costruire un modello AI all'avanguardia da solo, come TensorFlow, Vertex AI o PyTorch. Con un modello AI, puoi guidare l'innovazione su tutta la linea e prendere decisioni più basate sui dati.

Per iniziare, ecco alcuni dei passaggi che dovresti seguire: 

1. Identifica i tuoi obiettivi — Cosa stai cercando di raggiungere con il modello AI personalizzato? Vuoi migliorare il tuo servizio clienti o generare testo più rapidamente? Assicurati di impostare obiettivi chiari che soddisfino le tue esigenze aziendali. 
2. Raccogli dati — Un modello AI è valido solo quanto i dati che gli fornisci. Più gli fornisci, migliore sarà nel rispondere alle domande. Seleziona gli algoritmi appropriati e scegli i dataset che riflettono i tuoi casi d'uso. 
3. Costruisci la struttura — La maggior parte degli strumenti ha un'interfaccia utente intuitiva che puoi utilizzare per creare il sistema AI. Potrebbero anche avere tutorial e guide per aiutarti a impostare le configurazioni corrette. 
4. Allena il modello — Questo passaggio richiede che tu alleni il tuo modello e assicuri che ciò che apprende sia corretto. Tieni d'occhio i progressi e impostalo sulla strada giusta se devia. 
5. Valida e distribuisci — Quando è tutto pronto e hai testato il modello, puoi integrarlo nel tuo framework aziendale. Assicurati di monitorarne sempre le prestazioni e aggiornalo regolarmente, poiché è fondamentale per mantenere il modello accurato e pertinente. E perfezionalo. 

Congratulazioni! Hai raggiunto la fine dell'articolo. Diciamo le nostre parole di congedo. 

A te

Con l'aumento dell'intelligenza artificiale arriva una grande sfida: decidere quale strumento AI utilizzare per semplificare le tue operazioni e automatizzare molti noiosi compiti manuali.

Possiamo semplificarti il lavoro presentandoti Guru, una piattaforma AI per le aziende che collega tutte le tue app, chat e documenti in un unico posto e offre risposte immediate a tutte le domande degli utenti. 

Guarda cosa dicono le persone su Guru: 

“La caratteristica distintiva di Guru è la biblioteca centralizzata in cui tutti i materiali di risorsa approvati sono facilmente accessibili in un unico posto. Questo setup migliora la facilità d'uso, poiché posso rapidamente aggiungere ai preferiti e seguire collezioni rilevanti per il mio dipartimento.” 

Registrati e provalo oggi stesso. 

‍