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. Co daje im elastyczność i skalowalność niezbędną do wykonywania różnych zadań, takich jak tłumaczenie języków, generowanie odpowiedzi podobnych do ludzkich itp. 

Można je głównie znaleźć w obsłudze klienta, ponieważ potrafią wykrywać emocje klientów za pomocą analizy sentymentu. Analizując aktywność w mediach społecznościowych lub recenzje online, można lepiej zrozumieć, jak ludzie postrzegają twoją markę, aby poprawić swoje produkty i usługi. 

Sieci neuronowe

Pomyśl o sieciach neuronowych jak o neuronach w ludzkim mózgu; to na czym bazują te modele ML. W skrócie, to zbiór połączonych węzłów, które przetwarzają dane wejściowe i dokonują prognoz na podstawie tych danych. 

Istnieje wiele typów sieci neuronowych, w tym: 

• Sieci neuronowe typu feedforward (FNN) — najprostsza forma połączenia neuronowego. 
• Sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) — odpowiednie do danych w siatce. 
• Generatywne sieci adwersarialne (GAN) — składają się z sieci neuronowych ogólnych i dyskryminacyjnych. 
• Sieci pamięci krótko- i długoterminowej (LSTM) — rozwiązują problem zanikania gradientu. 
• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) — świetne do danych sekwencyjnych. 

Te modele są dobre do rozpoznawania obrazów, wideo i mowy, tłumaczeń maszynowych, gier wideo itp. 

Modele multimodalne

Modele multimodalne wydobywają informacje z różnych typów danych, takich jak obrazy, dźwięk, wideo, a nawet mowa. „Widzą” dane wizualne dzięki wizji komputerowej i uzyskują informacje z nich. 

Obecnie większość modeli bazowych stała się multimodalna. Na przykład ChatGPT nie tylko odpowiada na tekstowe zapytania, ale również rozpoznaje informacje z obrazów. 

Można również uznać niektóre narzędzia do generacji tekstu na obraz za multimodalne modele AI.

Dlaczego ten model jest przydatny? Ponieważ może generować jeszcze lepsze wyniki i pomóc w uzyskaniu najlepszego możliwego odpowiedzi. 

Drzewa decyzyjne

Drzewa decyzyjne to diagramy przepływu, które dzielą dane na podzbiory w oparciu o odpowiedź na poprzednie pytanie. Pomyśl o nich jak o drzewie. Każdy węzeł reprezentuje decyzję bazującą na cechie, podczas gdy gałąź reprezentuje wynik tej decyzji. Na końcu gałęzi znajduje się liść z ostatecznym wynikiem. 

Na przykład, większość detektorów spamu używa drzew decyzyjnych, aby ustalić, czy e-mail jest spamem czy nie. Przeglądają e-mail i, jeśli zidentyfikują wiele ‚niedozwolonych’ słów kluczowych, zaklasyfikują go jako spam. 

Dodatkowo, możesz używać drzew decyzyjnych do klasyfikowania klientów na podstawie ich preferencji, zachowań, historii zakupów itp. Pomoże to marketerom w oferowaniu bardziej spersonalizowanej treści, co zwiększa zaangażowanie i zmniejsza churn. 

Losowe lasy

Kiedy połączysz wiele drzew decyzyjnych, powstaje las losowy. To w zasadzie model uczenia, który łączy indywidualne wyniki i decyzje z drzew decyzyjnych w jedną, bardziej precyzyjną prognozę. 

Największą zaletą jest to, że zwiększa dokładność twoich prognoz. Możesz go używać do przewidywania zachowań klientów i wykorzystać te spostrzeżenia do tworzenia lepszych doświadczeń i interakcji. 

Modele dyfuzji

Wspomnieliśmy wcześniej o modelach dyfuzji, ale nie wyjaśniliśmy ich w szczegółach. Zróbmy to teraz. 

Modele dyfuzji działają poprzez dodanie „szumów” do obrazów, rozkładając je na małe kawałki, które model starannie analizuje w celu odkrycia nowych wzorców. Następnie, „usuwając szumy” z obrazu (pracując w odwrotnym kierunku), model generuje nowe kombinacje wzorców. 

Na przykład chcesz wygenerować obraz kota. Model dyfuzji wie, że koty mają małe ciała, wąsy i łapy. Mając te informacje, model może odtworzyć te cechy w zupełnie nowym obrazie wysokiej jakości. 

Modele regresji liniowej

Regresja liniowa to typ modelu ML często używanego do ustalania związku między zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi. W skrócie identyfikuje i przewiduje liniowy związek między dwiema zmiennymi. 

Na przykład to świetny model dla analityków ryzyka, którzy chcą zidentyfikować, gdzie mogą być wrażliwi. 

Modele regresji logistycznej

Regresja logistyczna to szeroko stosowany model statystyczny, który koncentruje się na rozwiązywaniu problemów klasyfikacji binarnej w oparciu o jeden lub więcej predyktorów. To przekłada się na używanie zmiennych niezależnych do pomiaru i oszacowania szans na wystąpienie konkretnego zdarzenia. 

Można często znaleźć modele regresji logistycznej w dziedzinie medycyny, gdzie badacze używają ich do zrozumienia, które czynniki wpływają na chorobę. To prowadzi do opracowania dokładniejszych testów. 

***

Ostatni na naszej liście to podanie wskazówek, jak opracować własny model AI. Przejdźmy przez kroki w następnej sekcji. 

Jak opracować własny model AI

Dzięki ostatnim postępom w technologii istnieje wiele dobrych narzędzi, które możesz wykorzystać do samodzielnego zbudowania nowoczesnego modelu AI, takich jak TensorFlow, Vertex AI lub PyTorch. Dzięki modelowi AI możesz napędzać innowacje na każdym kroku i podejmować bardziej oparte na danych decyzje.

Aby rozpocząć, oto kilka kroków, które powinieneś podjąć: 

1. Zidentyfikuj swoje cele — Czego chcesz osiągnąć dzięki własnemu modelowi AI? Czy chcesz poprawić swoją obsługę klienta, czy generować tekst szybciej? Upewnij się, że ustalasz jasne cele, które spełniają twoje potrzeby biznesowe. 
2. Zgromadź dane — Model AI jest tak dobry, jak dane, które mu dostarczasz. Im więcej mu dasz, tym lepiej będzie odpowiadał na pytania. Wybierz odpowiednie algorytmy i wybierz zestawy danych, które odzwierciedlają twoje przypadki użycia. 
3. Zbuduj strukturę — Większość narzędzi ma przyjazny interfejs, którego możesz użyć do stworzenia systemu AI. Mogą mieć nawet samouczki i przewodniki, które pomogą ci ustawić odpowiednie konfiguracje. 
4. Wytrenuj model — Ten krok wymaga, abyś wytrenował swój model i upewnił się, że to, czego się nauczy, jest poprawne. Bacznie obserwuj postęp i wskaź mu właściwą drogę, jeśli zboczy. 
5. Zweryfikuj i wdroż — Kiedy wszystko jest gotowe i przetestowałeś model, możesz go zintegrować z ramami swojej firmy. Upewnij się, że zawsze monitorujesz jego wydajność i regularnie go aktualizujesz, ponieważ jest to kluczowe dla utrzymania modelu w dokładności i aktualności. I dostosuj go do perfekcji. 

Gratulacje! Dotarłeś do końca artykułu. Powiedzmy nasze pożegnalne słowa. 

Teraz Ty

Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji pojawia się wielkie wyzwanie: zdecydować, które narzędzie AI użyć do usprawnienia swoich operacji i zautomatyzowania wielu nudnych, ręcznych zadań.

Możemy to ułatwić, przedstawiając Guru, platformę AI dla przedsiębiorstw, która łączy wszystkie twoje aplikacje, czaty i dokumenty w jednym miejscu i oferuje natychmiastowe odpowiedzi na wszystkie zapytania użytkowników. 

Zobacz, co ludzie mają do powiedzenia o Guru: 

„Wyróżniającą cechą Guru jest jej centralna biblioteka, w której wszystkie zatwierdzone materiały źródłowe są łatwo dostępne w jednym miejscu. Ten układ zwiększa łatwość użycia, ponieważ mogę szybko ulubionować i śledzić kolekcje związane z moim działem.” 

Zarejestruj się i spróbuj dzisiaj. 

‍