Kunstig intelligens (AI) blir raskt en nødvendighet i dagens samfunn, med hver bransje som bruker det for å tolke datasett raskere. Men hva er egentlig en AI-modell og hvordan hjelper den deg med beslutningstaking? 

‍

AI-modeller er overalt — faktisk,86% av IT-ledere forventer at generativ AI, for eksempel, vil være avgjørende for deres selskap i nær fremtid. Det er et svært nyttig verktøy, et som etterligner menneskelig intelligens for å gjøre spådommer og finne mønstre i inndata. 

Men det får deg til å lure: hva er en AI-modell? 

Dette er et spørsmål vi vil prøve å svare på i denne guiden. Dykk ned for å oppdage hva en AI-modell er, hvordan den fungerer, og noen av de mest populære typene modeller. 

Hva er en AI-modell?

En AI-modell er et dataprogram trent på spesifikke algoritmer som hjelper det med å replikere menneskelig intelligens for å gjøre spådommer, finne mønstre og ta beslutninger. 

Tenk på alle AI-drevne chatboter som nylig har dukket opp. De bruker ulike AI-modeller for å ha samtaler med mennesker og svare på spørsmål brukeren skriver inn i en tekstboks. 

For å oppsummere, selv om du ikke interagerer med AI-modellen direkte, driver den faktisk chatboten og hjelper den med å ta beslutninger autonomt ved å bruke treningsdataene utviklerne legger inn. 

Formålet med kunstige intelligensmodeller er å gjøre spesifikke oppgaver og automatisere beslutningsprosesser. 

Nå som du vet hva en AI-modell er, la oss diskutere hvordan den skiller seg fra maskinlæring og dyp læring. 

Hva er forskjellen mellom AI, maskinlæring og dyp læring?

Kunstig intelligens, maskinlæring, dyp læring — de høres alle lignende ut, ikke sant? Feil! ❌ 

Det er en vanlig misforståelse at disse verktøyene er utbyttbare, men det er en liten forskjell mellom AI og en maskinlæringsmodell. 

Kunstig intelligens (AI)

Kunstig intelligens er et datavitenskapsfelt som fokuserer på å utvikle programvare eller maskiner som simulerer menneskelig intelligens. AI-drevne apper kan vanligvis utføre alle slags oppgaver, som å oversette innhold til andre språk eller generere kunst og bilder. 

Ikke bekymre deg — det er ikke ennå på nivået til menneskehjernen, men det kan analysere enorme mengder data raskere enn en datavitenskapsmann kan. Derfor overgår det ofte mennesker i datavitenskapsfeltet. 

Maskinlæring (ML)

Maskinlæring er en gren av AI, muligens en av de største. Det fokuserer på å hjelpe AI-programvare med å etterligne måten mennesker lærer på, gjennom algoritmer og datasett. 

Generelt kan ML-modeller lære av data på egenhånd, noe som hjelper dem med å gjøre nøyaktige spådommer (kalt ikke-overvåket læring). Men du kan også trene algoritmen med spesifikke data i en prosess kalt overvåket læring. 

Et godt eksempel er anbefalingene fra enhver strømmetjeneste. De bruker ML for å analysere hva en bruker ofte ser på og tilbyr lignende forslag. 

Dyp læring (DL)

Dyp læring er en undergruppe av maskinlæring som lærer datamaskiner å prosessere data ved å etterligne menneskelige nevrale nettverk. I utgangspunktet simulerer DL hjernens beslutningskraft for å gjøre spådommer og gjenkjenne datamønstre.

Dette sees vanligvis i helsevesenet, spesielt innen bildeinnsikt, da det hjelper med å oppdage sykdommer i MR-bilder lettere. I tillegg jobber det for å forbedre sin nøyaktighet over tid.

***

Greit, vi har fastslått hva kunstig intelligens, maskinlæring, og dyp læring er. 

La oss gå tilbake til AI-modeller og se hvordan de fungerer. 

Hvordan fungerer AI-modeller?

Som vi allerede har diskutert, bruker AI-modeller flere algoritmer for å gjøre spådommer og forstå mønstre i data. Det kan ikke fungere uten disse algoritmene. 

I utgangspunktet trener utviklerne AI-modellen til å etterligne hvordan en menneskelig hjerne sender informasjon gjennom nevroner. Men de kalles ikke nevroner, bare lag. Og vi kan skille mellom ulike typer lag: 

• Inngangslag — Her er hvor data kommer inn. 
• Skjult lag — Dette skjulte laget prosesserer data og flytter det til andre lag. 
• Utgangslag — Utgangslaget spytter ut det endelige resultatet. 

Generelt lærer AI-modeller fra tusenvis av åpne datakilder for å generere et svar. Med mindre du lærer dem, vil de ikke vite svaret på spørsmålet ditt. Derfor kan du også kategorisere AI-modeller etter intelligens. Det betyr at jo mer data de lærer av, jo mer komplekse vil de bli. 

Med denne informasjonen i tankene, la oss snakke om diskriminerende og generative modeller. 

Diskriminerende vs. generative modeller

Du kan klassifisere maskinlæringsmodeller i to kategorier: diskriminerende og generative. 

En generativ modell er en datamodell for datavisjon som lærer data-mønstre i et forsøk på å generere lignende output. Den forutsier sannsynligheten for hva neste ord vil være basert på hva den har sett tidligere. 

Ved å lage korrelasjoner kan den generative modellen generere svært sannsynlige outputs. Den kan enten tilby autocompletesuggestjoner eller generere helt ny tekst. Du kan tenke at det er feil å bruke generativ AI, men 78% av ledende ledere mener at fordelene med generativ AI oppveier risikoene — du kan gjøre mer på kortere tid, med mindre innsats. 

Eksempler inkluderer transformatorer, som du kan bruke til å identifisere hvordan ulike elementer i et datasett påvirker hverandre. Eller diffusjonsmodeller som påfører Gaussisk støy for å ødelegge treningsdataene og gjennopprette dem. 

Diskriminerende modeller, derimot, er algoritmer som fokuserer på å skille mellom ulike kategorier eller klasser av data. De modellerer ikke hver klasse individuelt; i stedet lærer de grensene som skiller disse klassene. 

Hva er formålet? Vel, å forutsi sannsynligheten for at data tilhører en bestemt klasse. 

Tenk på apper som spamdeteksjon. Den diskriminerende modellen klassifiserer e-poster som spam basert på innholdet deres. 

***

Etter å ha gjort forskjellen mellom disse modellene, la oss snakke om de forskjellige typene AI-modeller. 

Hvilke forskjellige typer AI-modeller finnes?

Alle bruker AI-modeller i dag, uansett bransje. 

Det finnes imidlertid ulike typer AI-modeller med forskjellige bruksområder. I de neste avsnittene, la oss utforske hva hver type gjør og hvordan de optimaliserer flyten din. 

Grunnmodeller

Grunnmodeller er forhåndstrente ML-modeller som utfører et bredt spekter av oppgaver, inkludert å svare på spørsmål, generere tekst, skrive kode, og oppsummere. 

Folk bruker mest disse trente modellene for selvstyrt læring, noe som betyr at hvem som helst kan bruke slike verktøy for å lære noe nytt eller gjøre lekser, for eksempel.

Tenk på plattformer som OpenAI’s ChatGPT, som bruker grunnmodeller for forskjellige bruksområder. 

Store språkmodeller (LLM)

LLM er dyp læringsmodeller som forstår og tolker språk for å generere tekst og konversere som et menneske ved å bruke naturlig språkprosessering (NLP). 

Ved å bli trent på enorme datasett (derav ‘store’) kan LLM forutsi neste ord i en setning eller frasering. Som gir dem fleksibilitet og skalerbarhet nødvendig for å utføre forskjellige oppgaver, som språkoversettelse, generering av menneskelignende svar, osv. 

Du finner for det meste LLM-er i kundeservice, da de kan oppdage klientfølelser gjennom sentimentanalyse. Ved å analysere sosiale medier aktivitet eller online anmeldelser, kan du bedre forstå hvordan folk oppfatter merket ditt, slik at du kan forbedre produktene og tjenestene dine. 

Nevrale nettverk

Tenk på nevrale nettverk som neuronene i den menneskelige hjernen; det er hva disse ML-modellene er basert på. I korte trekk er de en mengde sammenkoblede noder som behandler inngangsdata og lager prediksjoner basert på disse dataene. 

Det finnes flere typer nevrale nettverk, inkludert: 

• Fremover nevrale nettverk (FNNs) — den enkleste formen for nevral tilkobling. 
• Konvolusjonelle nevrale nettverk (CNNs) — egnet for rutenettdata. 
• Generative motstridende nettverk (GANs) — består av generelle og diskriminatoriske nevrale nettverk. 
• Lang korttidsminne nettverk (LSTMs) — løser problemet med forsvinnende gradient. 
• Rekurrerende nevrale nettverk (RNNs) — flott for sekvensielle data. 

Disse modellene er gode for bilde-, video- og talegjenkjennelse, maskinoversettelse, videospill, osv. 

Multimodale modeller

Multimodale modeller trekker informasjon fra forskjellige typer data, som bilder, lyd, video og til og med tale. De «ser» visuell inngang gjennom datamaskinsyn og henter informasjon fra det. 

I dag har de fleste grunnmodeller blitt multimodale. For eksempel, ChatGPT responderer ikke bare på tekstprompter, men kan også gjenkjenne informasjon fra bilder. 

Du kan også vurdere noen verktøy for tekst-til-bilde-generering som multimodale AI-modeller.

Hvorfor er denne modellen nyttig? Fordi den kan generere enda bedre resultater og hjelpe deg med å få det best mulige svaret. 

Beslutningstrær

Beslutningstrær er flytdiagrammer som deler dataene i undergrupper basert på svaret på et tidligere spørsmål. Tenk på dem som et tre. Hver node representerer en beslutning basert på en funksjon, mens en gren representerer utfallet av den beslutningen. Så, på slutten av grenen, har du et blad med det endelige resultatet. 

For eksempel bruker de fleste spamfiltre beslutningstrær for å finne ut om en e-post er spam eller ikke. De går gjennom e-posten, og hvis de identifiserer flere «nei-nei» nøkkelord, klassifiserer de den som spam. 

I tillegg kan du bruke beslutningstrær for å klassifisere kunder basert på deres preferanser, oppførsel, kjøpshistorikk, osv. Dette hjelper markedsførere med å tilby mer personlig innhold, noe som øker engasjementet og reduserer frafall. 

Tilfeldige skoger

Når du setter sammen flere beslutningstrær, skaper det en tilfeldig skog. Det er i bunn og grunn en læringsmodell som samler individuelle resultater og beslutninger fra beslutningstrær til en enkelt, mer presis prediksjon. 

Den største fordelen er at den øker nøyaktigheten av prediksjonene dine. Du kan bruke den til å forutsi kundenes oppførsel og bruke innsikten til å lage bedre opplevelser og interaksjoner. 

Diffusjonsmodeller

Vi har nevnt diffusjonsmodeller før, men vi har ikke forklart dem i dybden. La oss gjøre det nå. 

Diffusjonsmodeller fungerer ved å legge til «støy» til bilder, bryte dem opp i små biter som modellen nøye analyserer for å oppdage nye mønstre. Så, ved å «de-støy» bildet (jobbe i revers), genererer modellen nye mønsterkombinasjoner. 

For eksempel, ønsker du å generere et bilde av en katt. Diffusjonsmodellen vet at katter har små kropper, skjegg og poter. Med denne informasjonen kan modellen gjenskape disse egenskapene i et helt nytt høy-kvalitets bilde. 

Lineær regresjonsmodeller

Lineær regresjon er en type ML-modell som ofte brukes for å finne ut forholdet mellom inngangs- og utgangsvariabler. I korte trekk identifiserer og forutsier den det lineære forholdet mellom to variabler. 

For eksempel er det en flott modell for risikaanalytikere som ønsker å identifisere hvor de kan være sårbare. 

Logistisk regresjonsmodeller

Logistisk regresjon er en mye brukt statistisk modell som fokuserer på å løse binære klassifiseringsproblemer basert på en eller flere prediktorer. Dette oversetter til å bruke uavhengige variabler for å måle og estimere sjansene for at en spesifikk hendelse skjer. 

Du finner ofte logistiske regresjonsmodeller innen medisin, hvor forskere bruker dem for å forstå hvilke faktorer som påvirker en sykdom. Dette fører til utvikling av mer nøyaktige tester. 

***

Sist på vår liste er å gi tips om hvordan utvikle en tilpasset AI-modell. La oss gå gjennom trinnene i neste seksjon. 

Hvordan utvikle en tilpasset AI-modell

Med de nyeste fremskrittene innen teknologi, finnes det mange gode verktøy du kan bruke for å bygge en banebrytende AI-modell selv, som TensorFlow, Vertex AI eller PyTorch. Med en AI-modell kan du drive innovasjon i alle ledd og ta mer datadrevne beslutninger.

For å komme i gang, her er noen av trinnene du bør følge: 

1. Identifiser målene dine — Hva prøver du å oppnå med den tilpassede AI-modellen? Vil du forbedre kundeservicen din eller generere tekst raskere? Sørg for å sette tydelige mål som opplever forretningsbehovene dine. 
2. Samle data — En AI-modell er bare så god som dataene du gir den. Jo mer du mater den, jo bedre blir den til å svare på spørsmål. Velg de passende algoritmene og velg datasett som gjenspeiler bruksområdene dine. 
3. Bygg strukturen — De fleste verktøy har en brukervennlig grensesnitt som du kan bruke til å lage AI-systemet. De kan til og med ha opplæringsprogrammer og veiledninger for å hjelpe deg med å sette de riktige konfigurasjonene. 
4. Tren modellen — Dette trinnet krever at du trener modellen din og sikrer at det den lærer er korrekt. Hold et tett øye med fremdriften og sett den på riktig vei hvis den avviker. 
5. Valider og distribuer — Når alt er klart og du har testet modellen, kan du integrere den i forretningsrammeverket ditt. Sørg for å alltid overvåke ytelsen og oppdatere den regelmessig, ettersom det er viktig for å holde modellen nøyaktig og relevant. Og finjuster den til perfeksjon. 

Gratulerer! Du har nådd slutten av artikkelen. La oss si våre avskjedsord. 

Over til deg

Med fremveksten av kunstig intelligens kommer en stor utfordring: å bestemme hvilket AI-verktøy som skal brukes for å effektivisere driften din og automatisere mange kjedelige, manuelle oppgaver.

Vi kan gjøre det lettere for deg ved å presentere Guru, en plattform for bedrifts-AI som kobler sammen alle appene, chattene og dokumentene dine på ett sted og gir øyeblikkelige svar på alle brukerforespørslene. 

Se hva folk har å si om Guru: 

«Gurus fremragende funksjon er dens sentraliserte bibliotek hvor alle godkjente ressursmaterialer er lett tilgjengelige på ett sted. Denne oppsetningen forbedrer brukervennligheten, da jeg raskt kan favorisere og følge samlinger som er relevante for min avdeling.” 

Registrer deg og prøv det i dag. 

‍