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. 

Mas isso faz você se perguntar: o que é um modelo de IA? 

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. O que lhes dá a flexibilidade e escalabilidade necessárias para realizar várias tarefas, como tradução de idiomas, gerar respostas semelhantes a humanas, etc. 

Você pode encontrar principalmente LLMs no atendimento ao cliente, pois eles conseguem detectar emoções dos clientes através da análise de sentimentos. Ao analisar a atividade nas redes sociais ou as avaliações online, você pode entender melhor como as pessoas percebem sua marca, para que possa melhorar seus produtos e serviços. 

Redes neurais

Pense nas redes neurais como os neurônios no cérebro humano; é sobre isso que esses modelos de ML se baseiam. Em resumo, são um conjunto de nós interconectados que processam dados de entrada e fazem previsões com base nesses dados. 

Existem vários tipos de redes neurais, incluindo: 

• Redes neurais feedforward (FNNs) — a forma mais simples de conexão neural. 
• Redes neurais convolucionais (CNNs) — adequadas para dados em grade. 
• Redes neurais adversariais gerativas (GANs) — compostas por redes neurais gerais e discriminativas. 
• Redes de memória de longo e curto prazo (LSTMs) — abordam o problema do gradiente desaparecendo. 
• Redes neurais recorrentes (RNNs) — excelentes para dados sequenciais. 

Esses modelos são bons para reconhecimento de imagem, vídeo e fala, tradução de máquinas, videogames, etc. 

Modelos multimodais

Modelos multimodais extraem informações de diferentes tipos de dados, como imagens, áudio, vídeo e até fala. Eles "veem" a entrada visual através da visão computacional e extraem informações dela. 

Hoje em dia, a maioria dos modelos fundamentais se tornou multimodal. Por exemplo, o ChatGPT não apenas responde a prompts de texto, mas também pode reconhecer informações de imagens. 

Você também pode considerar algumas ferramentas de geração de texto para imagem como modelos de IA multimodal.

Por que esse modelo é útil? Porque ele pode gerar resultados ainda melhores e ajudar você a obter a melhor resposta possível. 

Árvores de decisão

As árvores de decisão são fluxogramas que dividem os dados em subconjuntos com base na resposta a uma pergunta anterior. Pense nelas como uma árvore. Cada nó representa uma decisão com base em uma característica, enquanto um ramo representa o resultado dessa decisão. Então, no final do ramo, você tem uma folha com o resultado final. 

Por exemplo, a maioria dos detectores de spam usa árvores de decisão para descobrir se um e-mail é spam ou não. Eles analisam o e-mail e, se identificarem várias palavras-chave ‘proibidas’, classificam-no como spam. 

Além disso, você pode usar árvores de decisão para classificar clientes com base em suas preferências, comportamento, histórico de compras, etc. Isso ajuda os profissionais de marketing a oferecer conteúdo mais personalizado, o que aumenta o engajamento e reduz a evasão. 

Florestas aleatórias

Quando você junta várias árvores de decisão, cria uma floresta aleatória. É basicamente um modelo de aprendizado que traz resultados e decisões individuais das árvores de decisão em uma única previsão mais precisa. 

A maior vantagem é que aumenta a precisão das suas previsões. Você pode usá-lo para prever o comportamento do cliente e usar as informações para criar melhores experiências e interações. 

Modelos de difusão

Já mencionamos os modelos de difusão antes, mas não os explicamos em profundidade. Vamos fazer isso agora. 

Os modelos de difusão funcionam adicionando "ruído" às imagens, quebrando-as em pedaços minúsculos que o modelo analisa cuidadosamente para descobrir novos padrões. Então, ao "desruidar" a imagem (trabalhando ao contrário), o modelo gera novas combinações de padrões. 

Por exemplo, você quer gerar uma imagem de um gato. O modelo de difusão sabe que os gatos têm corpos pequenos, bigodes e patas. Com essas informações, o modelo pode recriar essas características em uma imagem de alta qualidade completamente nova. 

Modelos de regressão linear

A regressão linear é um tipo de modelo de ML frequentemente usado para descobrir a relação entre variáveis de entrada e saída. Em resumo, identifica e prevê a relação linear entre duas variáveis. 

Por exemplo, é um ótimo modelo para analistas de risco que querem identificar onde podem estar vulneráveis. 

Modelos de regressão logística

A regressão logística é um modelo estatístico amplamente utilizado que se concentra em resolver problemas de classificação binária com base em um ou mais preditores. Isso se traduz em usar variáveis independentes para medir e estimar as chances de um evento específico ocorrer. 

Você pode frequentemente encontrar modelos de regressão logística na área médica, onde os pesquisadores os usam para entender quais fatores influenciam uma doença. Isso leva ao desenvolvimento de testes mais precisos. 

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Por último, nossa lista oferece dicas sobre como desenvolver um modelo de IA personalizado. Vamos passar pelos passos na seção a seguir. 

Como Desenvolver um Modelo de IA Personalizado

Com os recentes avanços na tecnologia, existem muitas boas ferramentas que você pode usar para construir um modelo de IA de ponta você mesmo, como TensorFlow, Vertex AI ou PyTorch. Com um modelo de IA, você pode impulsionar a inovação em toda a organização e tomar decisões mais baseadas em dados.

Para começar, aqui estão algumas das etapas que você deve seguir: 

1. Identifique seus objetivos — O que você está tentando alcançar com o modelo de IA personalizado? Você deseja melhorar seu atendimento ao cliente ou gerar texto mais rápido? Certifique-se de definir objetivos claros que atendam às suas necessidades comerciais. 
2. Reúna dados — Um modelo de IA é tão bom quanto os dados que você fornece. Quanto mais você alimentar, melhor ele será em responder perguntas. Selecione os algoritmos apropriados e escolha conjuntos de dados que reflitam seus casos de uso. 
3. Construa a estrutura — A maioria das ferramentas possui uma interface amigável que você pode usar para criar o sistema de IA. Elas podem até ter tutoriais e guias para ajudá-lo a definir as configurações corretas. 
4. Treine o modelo — Este passo exige que você treine seu modelo e assegure que o que ele aprende está correto. Fique atento ao progresso e ajuste-o se sair do caminho certo. 
5. Valide e implemente — Quando tudo estiver pronto e você tiver testado o modelo, poderá integrá-lo à sua estrutura de negócios. Certifique-se de sempre monitorar seu desempenho e atualizá-lo regularmente, pois isso é vital para manter o modelo preciso e relevante. E ajuste-o para a perfeição. 

Parabéns! Você chegou ao final do artigo. Vamos às nossas palavras finais. 

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