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? 

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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. 

ですが、それはあなたに考えさせます: AIモデルとは何か?  

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.

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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. 

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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. これにより、言語翻訳、人間のような応答の生成など、さまざまなタスクを実行するために必要な柔軟性とスケーラビリティが提供されます。 

主にカスタマーサービスでLLMを見つけることができ、クライアントの感情を感情分析を通じて検出することができます。 ソーシャルメディアの活動やオンラインレビューを分析することで、人々があなたのブランドをどのように認識しているかをよりよく理解し、製品やサービスを改善することができます。 

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークを人間の脳のニューロンと考えてください。これがこれらのMLモデルの基礎です。 要するに、彼らは入力データを処理し、そのデータに基づいて予測を行う相互接続されたノードの束です。 

ニューラルネットワークには複数のタイプがあります。これには次のものが含まれます： 

• フィードフォワードニューラルネットワーク (FNN) — 最も単純な形のニューラル接続です。 
• 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) — グリッドデータに適しています。 
• 生成 adversarial networks (GAN) — 一般的なニューラルネットワークと識別器ニューラルネットワークで構成されています。 
• 長短期記憶ネットワーク (LSTM) — 消失勾配問題に対処します。 
• 再帰型ニューラルネットワーク (RNN) — シーケンシャルデータに最適です。 

これらのモデルは、画像、ビデオ、音声認識、機械翻訳、ビデオゲームなどに適しています。 

マルチモーダルモデル

マルチモーダルモデルは、画像、音声、ビデオ、およびスピーチなどの異なるタイプのデータから情報を抽出します。 彼らはコンピュータビジョンを通じて視覚入力を「見る」ことができ、そこから情報を得ます。 

最近では、ほとんどの基盤モデルがマルチモーダルになっています。 たとえば、ChatGPTは単にテキストプロンプトに応答するだけでなく、画像から情報を認識することもできます。 

一部のテキストから画像生成ツールをマルチモーダルAIモデルと見なすこともできます。

このモデルはなぜ役立つのでしょうか？ より良い結果を生み出し、最良の回答を得るのに役立つからです。 

決定木

決定木は、前の質問への答えに基づいてデータをサブセットに分割するフローチャートです。 それらを木のように考えてください。 各ノードは特徴に基づいた決定を表し、枝はその決定の結果を表します。 次に、枝の先端には最終結果のリーフがあります。 

たとえば、ほとんどのスパム検出器は、メールがスパムであるかどうかを判断するために決定木を使用します。 メールを精査し、複数の『禁止』キーワードを特定すると、スパムとして分類します。 

さらに、顧客の好み、行動、購買履歴などに基づいて顧客を分類するために決定木を使用できます。 これにより、マーケティング担当者はよりパーソナライズされたコンテンツを提供でき、エンゲージメントを増やし、離脱を減らすことができます。 

ランダムフォレスト

複数の決定木をまとめるとランダムフォレストができます。 基本的には、個々の結果と決定を1つのより正確な予測にまとめる学習モデルです。 

最大の利点は、予測の精度を向上させることです。 顧客行動を予測するために使用し、その洞察を利用してより良い体験とインタラクションを作り出すことができます。 

拡散モデル

以前に拡散モデルについて言及しましたが、詳しく説明しませんでした。 今、そうしましょう。 

拡散モデルは、画像に「ノイズ」を追加し、それらを細かい部分に分解してモデルが新しいパターンを発見するために慎重に分析します。 次に、画像を「デノイズ」することで（逆に作業する）、モデルは新しいパターンの組み合わせを生成します。 

たとえば、猫の画像を生成したいとします。 拡散モデルは、猫には小さな体、ひげ、足があることを知っています。 この情報を基に、モデルはこれらの特徴を完全に新しい高品質の画像に再現できます。 

線形回帰モデル

線形回帰は、入力と出力変数間の関係を解明するためによく使用されるMLモデルの一種です。 要するに、これは2つの変数間の線形関係を特定し、予測します。 

たとえば、リスクアナリストが脆弱性を特定したい場合は、最適なモデルです。 

ロジスティック回帰モデル

ロジスティック回帰は、1つまたは複数の予測因子に基づいて二項分類問題を解決することに焦点を当てた広く使用される統計モデルです。 これは、特定のイベントが発生する確率を測定し推定するために独立変数を使用することを意味します。 

しばしば医療分野でロジスティック回帰モデルを見つけることができ、研究者は病気に影響を与える要因を理解するために使用します。 これはより正確なテストの開発につながります。 

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最後に、カスタムAIモデルの開発に関するヒントを提供します。 次のセクションで手順を見ていきましょう。 

カスタムAIモデルの開発方法

最近の技術の進歩により、TensorFlow、Vertex AI、またはPyTorchなど、最先端のAIモデルを自分で構築するために使用できる良いツールがたくさんあります。 AIモデルを使用すると、すべての分野でイノベーションを促進し、データ駆動型の意思決定を行うことができます。

始めるには、従うべきいくつかの手順を以下に示します： 

1. 目標を特定する — カスタムAIモデルで達成しようとすることは何ですか？ カスタマーサービスを改善したいのか、それともテキストをより早く生成したいのか？ 明確な目標を設定して、ビジネスニーズに合致させてください。 
2. データを集める — AIモデルは、与えられたデータの質に比例します。 与えれば与えるほど、質問に対してより適切な回答が得られるようになります。 適切なアルゴリズムを選択し、使用例に基づいてデータセットを選択してください。 
3. 構造を構築する — ほとんどのツールにはユーザーフレンドリーなインターフェースがあり、それを使用してAIシステムを作成できます。 適切な設定を行うためのチュートリアルやガイドを提供している場合もあります。 
4. モデルをトレーニングする — このステップでは、モデルをトレーニングし、学習内容が正しいことを確認する必要があります。 進捗を注意深く監視し、軌道を外れた場合は適切な方向に誘導してください。 
5. 検証と展開 — すべてが整い、モデルをテストしたら、ビジネスフレームワークに統合できます。 パフォーマンスを常に監視し、定期的に更新することが重要です。これはモデルを正確かつ関連性のあるものに保つために必要です。 そして、完璧に調整しましょう。 

おめでとうございます！ 記事の最後に達しました。 最後の言葉を伝えましょう。 

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