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. Wat geeft hen de flexibiliteit en schaalbaarheid die nodig is om verschillende taken uit te voeren, zoals taalvertaling, het genereren van menselijke reacties, enz. 

Je kunt LLM's meestal vinden in de klantenservice, omdat ze in staat zijn om de emoties van klanten te detecteren via sentimentanalyse. Door sociale media-activiteit of online beoordelingen te analyseren, kun je beter begrijpen hoe mensen jouw merk waarnemen, zodat je je producten en diensten kunt verbeteren. 

Neurale netwerken

Denk aan neurale netwerken als de neuronen in de menselijke hersenen; het is waar deze ML-modellen op zijn gebaseerd. Kortom, het zijn een hoop onderling verbonden knooppunten die invoergegevens verwerken en voorspellingen doen op basis van die gegevens. 

Er zijn verschillende soorten neurale netwerken, waaronder: 

• Feedforward neurale netwerken (FNN's) — de eenvoudigste vorm van neurale verbinding. 
• Convolutionele neurale netwerken (CNN's) — geschikt voor rastergegevens. 
• Generatieve tegenstrijdige netwerken (GAN's) — bestaan uit algemene en discriminatorneuronale netwerken. 
• Long short-term memory netwerken (LSTMs) — aanpakken van het verdampingsgradatieprobleem. 
• Recurrent neurale netwerken (RNN's) — geweldig voor sequentiële gegevens. 

Deze modellen zijn goed voor beeld-, video- en spraakherkenning, machinevertaling, videospellen, enz. 

Multimodale modellen

Multimodale modellen extraheren informatie uit verschillende soorten gegevens, zoals afbeeldingen, audio, video en zelfs spraak. Ze “zien” de visuele invoer via computer vision en halen er informatie uit. 

Tegenwoordig zijn de meeste foundationmodellen multimodaal geworden. Bijvoorbeeld, ChatGPT reageert niet alleen op tekstprompts, maar kan ook informatie uit afbeeldingen herkennen. 

Je kunt ook enkele tools voor tekst-naar-afbeelding generatie beschouwen als multimodale AI-modellen.

Waarom is dit model nuttig? Omdat het zelfs nog betere resultaten kan genereren en je kan helpen om het best mogelijke antwoord te krijgen. 

Beslissingsbomen

Beslissingsbomen zijn stroomdiagrammen die de gegevens splitsen in subsets op basis van het antwoord op een vorige vraag. Denk aan hen als een boom. Elk knooppunt vertegenwoordigt een beslissing op basis van een kenmerk, terwijl een tak het resultaat van die beslissing vertegenwoordigt. Aan het einde van de tak heb je een blad met het uiteindelijke resultaat. 

Bijvoorbeeld, de meeste spamdetectoren gebruiken beslissingsbomen om te achterhalen of een e-mail spam is of niet. Ze doorzien de e-mail en als ze meerdere ‘nee-nee’ woorden identificeren, classificeren ze deze als spam. 

Bovendien kun je beslissingsbomen gebruiken om klanten te classificeren op basis van hun voorkeuren, gedrag, aankoopgeschiedenis, enz. Dit helpt marketeers om persoonlijkere inhoud aan te bieden, wat de betrokkenheid verhoogt en het verloop vermindert. 

Willekeurige bossen

Wanneer je meerdere beslissingsbomen samenvoegt, creëert het een willekeurig bos. Het is in wezen een leermodel dat individuele resultaten en beslissingen van beslissingsbomen in één, nauwkeurigere voorspelling samenbrengt. 

Het grootste voordeel is dat het de nauwkeurigheid van je voorspellingen verhoogt. Je kunt het gebruiken om klantgedrag te voorspellen en de inzichten gebruiken om betere ervaringen en interacties te creëren. 

Diffusiemodellen

We hebben eerder diffusiemodellen genoemd, maar we hebben ze niet in detail uitgelegd. Laten we dat nu doen. 

Diffusiemodellen werken door “ruis” aan afbeeldingen toe te voegen, ze in kleine stukjes te breken die het model zorgvuldig analyseert om nieuwe patronen te ontdekken. Vervolgens genereert het model door de afbeelding "de-noising" (terugwerkend) nieuwe patrooncombinaties. 

Bijvoorbeeld, je wilt een afbeelding van een kat genereren. Het diffusiemodel weet dat katten kleine lichamen, snorharen en poten hebben. Met deze informatie kan het model deze kenmerken recreëren in een geheel nieuwe, hoogwaardige afbeelding. 

Lineaire regressiemodellen

Lineaire regressie is een type ML-model dat vaak wordt gebruikt om de relatie tussen invoer- en outputvariabelen vast te stellen. In een notendop identificeert en voorspelt het de lineaire relatie tussen twee variabelen. 

Bijvoorbeeld, het is een geweldig model voor risicoanalisten die willen vaststellen waar ze kwetsbaar kunnen zijn. 

Logistische regressiemodellen

Logistische regressie is een veelgebruikt statistisch model dat zich richt op het oplossen van binaire classificatieproblemen op basis van een of meer voorspellers. Dit vertaalt naar het gebruik van onafhankelijke variabelen om de kansen van een specifieke gebeurtenis te meten en te schatten. 

Logistische regressiemodellen kom je vaak tegen in de medische sector, waar onderzoekers ze gebruiken om te begrijpen welke factoren een ziekte beïnvloeden. Dit leidt tot de ontwikkeling van nauwkeurigere testen. 

***

Laatste op onze lijst is het geven van tips over hoe je een aangepast AI-model kunt ontwikkelen. Laten we de stappen in de volgende sectie doornemen. 

Hoe een aangepast AI-model te ontwikkelen

Met de recente ontwikkelingen in de technologie zijn er genoeg goede tools die je kunt gebruiken om zelf een geavanceerd AI-model te bouwen, zoals TensorFlow, Vertex AI of PyTorch. Met een AI-model kun je innovatie stimuleren en meer datagestuurde beslissingen nemen.

Om te beginnen, hier zijn enkele stappen die je moet volgen: 

1. Identificeer je doelen — Wat probeer je te bereiken met het aangepaste AI-model? Wil je je klantenservice verbeteren of sneller tekst genereren? Zorg ervoor dat je duidelijke doelstellingen stelt die voldoen aan je zakelijke behoeften. 
2. Verzamel gegevens — Een AI-model is slechts zo goed als de gegevens die je het geeft. Hoe meer je het voedt, hoe beter het zal zijn in het beantwoorden van vragen. Selecteer de juiste algoritmen en kies datasets die je gebruikscenario's weerspiegelen. 
3. Bouw de structuur — De meeste tools hebben een gebruiksvriendelijke interface die je kunt gebruiken om het AI-systeem te creëren. Ze hebben misschien zelfs tutorials en gidsen om je te helpen de juiste configuraties in te stellen. 
4. Train het model — Deze stap vereist dat je je model traint en ervoor zorgt dat wat het leert correct is. Houd de voortgang goed in de gaten en zet het op het juiste pad als het afdwaalt. 
5. Valideer en implementeer — Wanneer alles klaar is en je het model hebt getest, kun je het integreren in je bedrijfsframework. Zorg ervoor dat je altijd de prestaties in de gaten houdt en deze regelmatig bijwerkt, aangezien dit essentieel is om het model nauwkeurig en relevant te houden. En verfijn het tot in de perfectie. 

Gefeliciteerd! Je hebt het einde van het artikel bereikt. Laten we onze afscheidswoorden zeggen. 

Aan jou

Met de opkomst van kunstmatige intelligentie komt een grote uitdaging: beslissen welke AI-tool je moet gebruiken om je operaties te stroomlijnen en veel saaie, handmatige taken te automatiseren.

We kunnen het je gemakkelijker maken door Guru voor te stellen, een enterprise AI-platform dat al je apps, chats en documentaties op één plek verbindt en directe antwoorden biedt op alle gebruikersvragen. 

Bekijk wat mensen te zeggen hebben over Guru: 

“De opvallende functie van Guru is zijn gecentraliseerde bibliotheek waar al het goedgekeurde materiaal gemakkelijk op één plek toegankelijk is. Deze opstelling verbeterd het gebruiksgemak, omdat ik snel collecties kan favoriseren en volgen die relevant zijn voor mijn afdeling.” 

Meld je aan en probeer het vandaag nog. 

‍