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. Что обеспечивает им гибкость и масштабируемость, необходимые для выполнения различных задач, таких как перевод с языка, генерация человекоподобных ответов и т. д. 

Вы в основном можете встретить LLM в обслуживании клиентов, так как они могут обнаруживать эмоции клиентов с помощью анализа настроений. Анализируя активность в социальных сетях или отзывы в интернете, вы можете лучше понять, как люди воспринимают ваш бренд, чтобы вы могли улучшить свои продукты и услуги. 

Нейронные сети

Думайте о нейронных сетях как о нейронах в человеческом мозге; это то, на чем основаны эти модели машинного обучения. В двух словах, это множество взаимосвязанных узлов, которые обрабатывают входные данные и делают прогнозы на основе этих данных. 

Существует несколько типов нейронных сетей, включая: 

• Прямые нейронные сети (FNNs) — самая простая форма нейронного соединения. 
• Сверточные нейронные сети (CNNs) — подходят для сеточных данных. 
• Генеративные соперничающие нейронные сети (GANs) — состоят из общих и дискриминационных нейронных сетей. 
• Сети с долговременной и краткосрочной памятью (LSTMs) — решают проблему исчезающего градиента. 
• Рекуррентные нейронные сети (RNNs) — отлично подходят для последовательных данных. 

Эти модели подходят для распознавания изображений, видео и речи, машинного перевода, видеоигр и т. д. 

Мультимодальные модели

Мультимодальные модели извлекают информацию из различных типов данных, таких как изображения, аудио, видео и даже речь. Они "видят" визуальный ввод с помощью компьютерного зрения и получают информацию от него. 

В наши дни большинство базовых моделей стали мультимодальными. Например, ChatGPT не только отвечает на текстовые подсказки, но и может распознавать информацию из изображений. 

Вы также можете рассмотреть некоторые инструменты генерации текста в изображение как мультимодальные модели ИИ.

Почему эта модель полезна? Потому что она может создавать еще лучшие результаты и помогать вам получать наилучший возможный ответ. 

Деревья решений

Деревья решений — это блок-схемы, которые разбивают данные на подмножества, основываясь на ответе на предыдущий вопрос. Думайте о них как о дереве. Каждый узел представляет собой решение на основе характеристики, тогда как ветвь представляет результат этого решения. Затем, в конце ветки, у вас есть лист с конечным результатом. 

Например, большинство детекторов спама используют деревья решений, чтобы понять, является ли электронное письмо спамом или нет. Они просматривают электронное письмо и, если они обнаруживают несколько «запретных» ключевых слов, они классифицируют его как спам. 

Кроме того, вы можете использовать деревья решений для классификации клиентов на основе их предпочтений, поведения, истории покупок и т. д. Это помогает маркетологам предлагать более персонализированный контент, что увеличивает вовлеченность и снижает отток. 

Случайные леса

Когда вы собираете вместе несколько деревьев решений, получается случайный лес. Это по сути модель обучения, которая объединяет отдельные результаты и решения из деревьев решений в одно более точное предсказание. 

Наибольшее преимущество заключается в том, что это повышает точность ваших прогнозов. Вы можете использовать это для прогнозирования поведения клиентов и использовать инсайты для создания лучших впечатлений и взаимодействий. 

Модели диффузии

Мы уже упоминали модели диффузии, но не объясняли их подробно. Давайте сделаем это сейчас. 

Модели диффузии работают, добавляя «шум» на изображения, разбивая их на маленькие кусочки, которые модель внимательно анализирует, чтобы обнаружить новые паттерны. Затем, «убирая шум» с изображения (работая в обратном направлении), модель генерирует новые комбинации паттернов. 

Например, вы хотите сгенерировать картину кошки. Модель диффузии знает, что у кошек маленькие тела, усы и лапы. Имея эту информацию, модель может воссоздать эти характеристики в совершенно новом высококачественном изображении. 

Модели линейной регрессии

Линейная регрессия — это тип модели машинного обучения, который часто используется для определения взаимосвязи между входными и выходными переменными. В двух словах, она определяет и предсказывает линейную зависимость между двумя переменными. 

Например, это отличная модель для аналитиков рисков, которые хотят определить, где они могут быть уязвимыми. 

Модели логистической регрессии

Логистическая регрессия — это широко используемая статистическая модель, которая сосредотачивается на решении проблем бинарной классификации на основе одного или нескольких предикторов. Это переводится в использование независимых переменных для измерения и оценки вероятности наступления конкретного события. 

Вы часто можете встретить модели логистической регрессии в медицинской сфере, где исследователи используют их для понимания того, какие факторы влияют на заболевание. Это приводит к разработке более точных тестов. 

***

Последнее в нашем списке — это советы о том, как разработать индивидуальную модель ИИ. Давайте рассмотрим шаги в следующем разделе. 

Как разработать индивидуальную модель ИИ

С недавними достижениями в технологии существует множество хороших инструментов, которые вы можете использовать, чтобы самостоятельно создать современную модель ИИ, таких как TensorFlow, Vertex AI или PyTorch. С помощью модели ИИ вы можете стимулировать инновации на всех уровнях и принимать более обоснованные решения на основе данных.

Чтобы начать, вот некоторые шаги, которые вы должны следовать: 

1. Определите свои цели — Что вы хотите достичь с помощью индивидуальной модели ИИ? Вы хотите улучшить обслуживание клиентов или генерировать текст быстрее? Убедитесь, что у вас есть четкие цели, которые соответствуют вашим бизнес-потребностям. 
2. Соберите данные — Модель ИИ столь же хороша, как и данные, которые вы ей предоставляете. Чем больше вы ее кормите, тем лучше она будет отвечать на вопросы. Выберите соответствующие алгоритмы и выберите наборы данных, которые отражают ваши варианты использования. 
3. Постройте структуру — Большинство инструментов имеют удобный интерфейс, который вы можете использовать для создания системы ИИ. Возможно, у них есть учебные курсы и руководства, чтобы помочь вам установить правильные конфигурации. 
4. Обучите модель — Этот шаг требует от вас обучения вашей модели и обеспечения правильности ее обучения. Тщательно следите за процессом и корректируйте его, если оно отклоняется. 
5. Проверьте и внедрите — Когда все готово, и вы протестировали модель, вы можете интегрировать ее в вашу бизнес-систему. Не забывайте следить за ее производительностью и регулярно обновлять ее, поскольку это важно для поддержания точности и актуальности модели. И настроить его до совершенства. 

Поздравляю! Вы дошли до конца статьи. Давайте скажем наши прощальные слова. 

Теперь ваша очередь

С ростом искусственного интеллекта возникает большая проблема: как решить, какой инструмент ИИ использовать, чтобы оптимизировать ваши операции и автоматизировать множество скучных, ручных задач.

Мы можем упростить это для вас, представив Guru, корпоративную платформу ИИ, которая соединяет все ваши приложения, чаты и документы в одном месте и предлагает мгновенные ответы на все запросы пользователей. 

Посмотрите, что о Guru говорят люди: 

“Выдающаяся особенность Guru заключается в его централизованной библиотеке, где все одобренные учебные материалы легко доступны в одном месте. Эта настройка улучшает удобство использования, поскольку я могу быстро добавить в избранное и следить за коллекциями, относящимися к моему отделу.” 

Зарегистрируйтесь и попробуйте это сегодня. 

‍