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. 

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.

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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. 이로 인해 다양한 작업을 수행하는 데 필요한 유연성과 확장성을 제공합니다. 예를 들어, 언어 번역, 인간과 유사한 응답 생성 등이 있습니다. 

고객 서비스를 통해 LLM을 대부분 찾을 수 있습니다. LLM은 감정 분석을 통해 고객의 감정을 감지할 수 있습니다. 소셜 미디어 활동이나 온라인 리뷰를 분석함으로써 사람들이 귀하의 브랜드를 어떻게 인식하는지 더 잘 이해할 수 있어, 제품과 서비스를 개선할 수 있습니다. 

신경망

신경망을 인간의 뇌의 뉴런으로 생각해보세요; 이러한 ML 모델의 기초가 됩니다. 간단히 말해서, 그들은 입력 데이터를 처리하고 해당 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 여러 연결된 노드들입니다. 

여러 유형의 신경망이 있으며, 그 중 포함되어 있습니다: 

• 피드포워드 신경망(FNNs) — 가장 간단한 형태의 신경 연결입니다. 
• 합성곱 신경망(CNNs) — 격자 데이터에 적합합니다. 
• 생성적 적대 신경망(GANs) — 일반 신경망과 차별화 신경망으로 구성됩니다. 
• 장기 단기 기억 네트워크(LSTMs) — 소실 기울기 문제를 해결합니다. 
• 순환 신경망(RNNs) — 순차 데이터에 적합합니다. 

이 모델들은 이미지, 비디오 및 음성 인식, 기계 번역, 비디오 게임 등에 유용합니다. 

다양한 모드 모델들

다양한 모드 모델들은 이미지, 오디오, 비디오 및 음성과 같은 다양한 데이터 유형에서 정보를 추출합니다. 그들은 컴퓨터 비전을 통해 시각적 입력을 '보고' 그로부터 정보를 얻습니다. 

요즘 대부분의 기초 모델들은 다양한 모드로 발전하였습니다. 예를 들어, ChatGPT는 텍스트 프롬프트에만 응답하는 것이 아니라, 이미지로부터도 정보를 인식할 수 있습니다. 

일부 텍스트-이미지 생성 도구를 다양한 모드 AI 모델로 간주할 수 있습니다.

왜 이 모델이 도움이 될까요? 더 나은 결과를 생성하고 가능한 최고의 답을 얻도록 도움을 줄 수 있기 때문입니다. 

의사결정 트리

의사결정 트리는 이전 질문에 대한 답변에 따라 데이터를 하위 그룹으로 나누는 흐름도입니다. 그들을 나무로 생각해보세요. 각 노드는 특성에 따라 결정된 결과를 나타내며, 가지는 그 결정의 결과를 나타냅니다. 그렇다면, 가지의 끝에 최종 결과를 가진 잎이 있습니다. 

예를 들어, 대부분의 스팸 탐지기는 이메일이 스팸인지 아닌지를 판단하기 위해 의사결정 트리를 사용합니다. 그들은 이메일을 살펴보고, 여러 개의 '안 돼' 키워드를 식별하면 스팸으로 분류합니다. 

또한 고객의 선호도, 행동, 구매 이력 등을 기반으로 고객을 분류하는 데 의사결정 트리를 사용할 수 있습니다. 이것은 마케터가 보다 개인화된 콘텐츠를 제공하게 하여 참여도를 높이고 이탈률을 줄이는 것을 돕습니다. 

랜덤 포레스트

여러 의사결정 트리를 결합하면 랜덤 포레스트가 생성됩니다. 기본적으로 이는 의사결정 트리에서 개별 결과와 결정을 결합하여 더 정확한 예측을 도출하는 학습 모델입니다. 

가장 큰 장점은 예측의 정확성을 높일 수 있다는 것입니다. 이를 통해 고객 행동을 예측하고 인사이트를 사용하여 더 나은 경험과 상호작용을 창출할 수 있습니다. 

확산 모델

우리는 이전에 확산 모델에 대해 언급했지만, 깊이 있게 설명하지 않았습니다. 이제 그렇게 해봅시다. 

확산 모델은 이미지에 '소음'을 추가하고 그것을 작은 조각으로 나누어, 모델이 새로운 패턴을 발견하도록 세심하게 분석합니다. 그런 다음, 이미지를 '소음 제거'하여(역방향으로 작업) 모델이 새로운 패턴 조합을 생성합니다. 

예를 들어, 고양이의 그림을 생성하고 싶습니다. 확산 모델은 고양이가 작은 몸, 수염, 발을 가지고 있다는 것을 알고 있습니다. 이 정보를 바탕으로 모델은 이러한 특성을 새로운 고화질 이미지로 재현할 수 있습니다. 

선형 회귀 모델

선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 관계를 파악하는 데 자주 사용되는 ML 모델 유형입니다. 간단히 말해서, 이는 두 변수 간의 선형 관계를 식별하고 예측합니다. 

예를 들어, 어떤 위험 분석가가 자신이 취약할 수 있는 부분을 식별하고자 할 때 좋은 모델입니다. 

로지스틱 회귀 모델

로지스틱 회귀는 하나 이상의 예측 변수를 기반으로 이진 분류 문제를 해결하는 데 중점을 둔 널리 사용되는 통계 모델입니다. 이는 특정 이벤트가 발생할 가능성을 측정하고 추정하기 위해 독립 변수를 사용하는 것으로 변환됩니다. 

로지스틱 회귀 모델은 의료 분야에서 자주 발견되며, 연구자들은 이 모델을 사용하여 질병에 영향을 미치는 요인을 이해합니다. 이는 더 정확한 테스트 개발로 이어집니다. 

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우리 목록의 마지막은 맞춤형 AI 모델을 개발하는 방법에 대한 팁을 제공합니다. 다음 섹션에서 따를 단계들을 살펴보겠습니다. 

맞춤형 AI 모델 개발 방법

최근 기술의 발전 덕분에 TensorFlow, Vertex AI 또는 PyTorch와 같은 최첨단 AI 모델을 직접 구축하는 데 사용할 수 있는 훌륭한 도구들이 많이 있습니다. AI 모델을 통해 혁신을 주도하고, 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

시작하기 위해 따라야 할 몇 가지 단계는 다음과 같습니다: 

1. 목표 식별 — 맞춤형 AI 모델로 무엇을 이루려고 하고 있습니까? 고객 서비스를 개선하거나 텍스트를 더 빨리 생성하고 싶습니까? 명확한 목표를 설정하여 비즈니스 요구 사항을 충족해야 합니다. 
2. 데이터 수집 — AI 모델은 제공하는 데이터만큼만 의미가 있습니다. 더 많이 제공할수록 질문에 더 잘 대답할 수 있습니다. 적절한 알고리즘을 선택하고 사용 사례를 반영하는 데이터 세트를 선택합니다. 
3. 구조 구축 — 대부분의 도구는 AI 시스템을 생성하는 데 사용할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 가지고 있습니다. 그들은 교육과 가이드를 제공하여 올바른 구성을 설정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 
4. 모델 훈련 — 이 단계에서는 모델을 훈련시키고 학습한 내용을 정확한지 확인해야 합니다. 진행 상황을 면밀히 살펴보고 이탈할 경우 올바른 방향으로 설정하세요. 
5. 검증 및 배포 — 모든 것이 준비되고 모델을 테스트한 후 비즈니스 프레임워크에 통합할 수 있습니다. 모델의 성능을 항상 모니터링하고 정기적으로 업데이트해야 합니다. 이는 모델의 정확성과 관련성을 유지하는 데 중요합니다. 그리고 완벽하게 조정하세요. 

축하합니다! 귀하는 이 기사의 끝에 도달했습니다. 작별 인사를 해봅시다. 

너에게 넘긴다

인공지능의 출현과 함께 큰 도전이 있습니다: 귀하의 운영을 간소화하고 지루하고 수동적인 작업을 자동화하기 위해 사용할 AI 도구를 선택하는 것입니다.

모든 앱, 채팅 및 문서를 한 곳에 연결하고 사용자 쿼리에 대한 즉각적인 답변을 제공하는 엔터프라이즈 AI 플랫폼 Guru를 제시하여 더 쉽게 만들어줄 수 있습니다. 

사람들이 Guru에 대해 어떻게 생각하는지 확인해보세요: 

“Guru의 가장 두드러진 기능은 중앙 집중식 라이브러리로, 모든 승인된 자료가 한 곳에서 쉽게 접근 가능합니다. 이는 사용 편의성을 높이며, 부서와 관련된 컬렉션을 빠르게 즐겨찾기 하고 팔로우할 수 있습니다.” 

지금 가입하세요와 오늘 시도해보세요. 

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