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. 

Men det får en att undra: vad är en AI-modell? 

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. Vilket ger dem flexibilitet och skalbarhet nödvändig för att utföra olika uppgifter, såsom språköversättning, generera mänskliga svar, etc. 

Du kan mestadels hitta LLM:er inom kundservice, eftersom de kan upptäcka kunders känslor genom sentimentanalys. Genom att analysera social media-aktiviteter eller online-recensioner kan du bättre förstå hur folk uppfattar ditt varumärke, så att du kan förbättra dina produkter och tjänster. 

Neurala nätverk

Tänk på neurala nätverk som neuroner i den mänskliga hjärnan; det är vad dessa ML-modeller är baserade på. Kort sagt, de är en mängd sammanlänkade noder som bearbetar indata och gör förutsägelser baserat på dessa data. 

Det finns flera typer av neurala nätverk, inklusive: 

• Framåtriktade neurala nätverk (FNNs) — den enklaste formen av neural koppling. 
• Konvolutionella neurala nätverk (CNNs) — lämpliga för rutnätsdata. 
• Generativa motstridiga nätverk (GANs) — består av generala och diskriminatoriska neurala nätverk. 
• Lång korttidsminnesnätverk (LSTMs) — hanterar problemet med försvinnande gradienter. 
• Återkommande neurala nätverk (RNNs) — bra för sekventiella data. 

Dessa modeller är bra för bild-, video- och taligenkänning, maskinöversättning, videospel, etc. 

Multimodala modeller

Multimodala modeller extraherar information från olika typer av data, såsom bilder, ljud, video och till och med tal. De "ser" den visuella ingången genom datorseende och får information från den. 

Numera har de flesta grundmodeller blivit multimodala. Till exempel svarar inte ChatGPT bara på textuppmaningar, utan kan också känna igen information från bilder. 

Du kan också betrakta vissa verktyg för text-till-bild-generering som multimodala AI-modeller.

Varför är denna modell hjälpsam? För att den kan generera ännu bättre resultat och hjälpa dig att få det bästa möjliga svaret. 

Beslutsträd

Beslutsträd är flödesscheman som delar upp datan i undergrupper baserat på svaret på en tidigare fråga. Tänk på dem som ett träd. Varje nod representerar ett beslut baserat på en egenskap, medan en gren representerar resultatet av det beslutet. Sedan, vid slutet av grenen, har du ett blad med det slutgiltiga resultatet. 

Till exempel använder de flesta skräppostdetektorer beslutsträd för att ta reda på om ett e-postmeddelande är skräppost eller inte. De granskar e-postmeddelandet och, om de identifierar flera "nej-nej" nyckelord, klassificerar de det som skräppost. 

Dessutom kan du använda beslutsträd för att klassificera kunder baserat på deras preferenser, beteende, köphistorik, etc. Detta hjälper marknadsförare att erbjuda mer personlig innehåll, vilket ökar engagemang och minskar avhopp. 

Slumputskogsmodeller

När du sätter ihop flera beslutsträd skapas en slumputskog. Det är i grunden en lärmodeller som sammanför individuella resultat och beslut från beslutsträd i en enda, mer precis förutsägelse. 

Den största fördelen är att den ökar noggrannheten i dina förutsägelser. Du kan använda den för att förutsäga kundbeteende och använda insikterna för att skapa bättre upplevelser och interaktioner. 

Diffusionsmodeller

Vi har nämnt diffusionsmodeller tidigare, men vi förklarade dem inte i detalj. Låt oss göra det nu. 

Diffusionsmodeller fungerar genom att lägga till "brus" till bilder, vilket bryter ner dem i små bitar som modellen noggrant analyserar för att upptäcka nya mönster. Sedan, genom att "avbrusa" bilden (arbeta bakåt) genererar modellen nya mönsterkombinationer. 

Till exempel vill du generera en bild av en katt. Diffusionsmodellen vet att katter har små kroppar, morrhår och tassar. Med denna information kan modellen återskapa dessa egenskaper till en helt ny högkvalitativ bild. 

Linjära regressionsmodeller

Linjär regression är en typ av ML-modell som ofta används för att ta reda på sambandet mellan indata och utdatattribut. Kort sagt identifierar och förutsäger den det linjära sambandet mellan två variabler. 

Till exempel är det en bra modell för riskanalytiker som vill identifiera var de kan vara sårbara. 

Logistiska regressionsmodeller

Logistisk regression är en vanligt använd statistisk modell som fokuserar på att lösa binära klassificeringsproblem baserat på en eller flera prediktorer. Detta översätts till att använda oberoende variabler för att mäta och uppskatta chansen för att en specifik händelse inträffar. 

Du kan ofta hitta logistiska regressionsmodeller inom den medicinska sfären, där forskare använder dem för att förstå vilka faktorer som påverkar en sjukdom. Detta leder till utvecklingen av mer exakta tester. 

***

Sist på vår lista är att erbjuda tips om hur man utvecklar en anpassad AI-modell. Låt oss gå igenom stegen i följande avsnitt. 

Hur man utvecklar en anpassad AI-modell

Med de senaste framstegen inom tekniken finns det gott om bra verktyg du kan använda för att bygga en toppmodern AI-modell själv, som TensorFlow, Vertex AI eller PyTorch. Med en AI-modell kan du driva innovation över hela linjen och fatta mer datadrivna beslut.

För att komma igång, här är några av de steg du bör följa: 

1. Identifiera dina mål — Vad försöker du uppnå med den anpassade AI-modellen? Vill du förbättra din kundservice eller generera text snabbare? Se till att sätta tydliga mål som möter dina affärsbehov. 
2. Samla data — En AI-modell är bara så bra som den data du ger den. Ju mer du matar den, desto bättre blir den på att svara på frågor. Välj de lämpliga algoritmerna och välj dataset som återspeglar dina användningsfall. 
3. Bygg strukturen — De flesta verktyg har ett användarvänligt gränssnitt som du kan använda för att skapa AI-systemet. De har kanske till och med handledningar och guider för att hjälpa dig ställa in rätt konfigurationer. 
4. Träna modellen — Detta steg kräver att du tränar din modell och säkerställer att det den lär sig är korrekt. Håll noga koll på framstegen och sätt den på rätt väg om den avviker. 
5. Validera och distribuera — När allt är klart och du har testat modellen kan du integrera den i din affärsstruktur. Se till att alltid övervaka dess prestanda och uppdatera den regelbundet, eftersom det är avgörande för att hålla modellen exakt och relevant. Och justera den till perfektion. 

Grattis! Du har nått slutet av artikeln. Låt oss säga våra avskedsord. 

Över till dig

Med framväxten av artificiell intelligens kommer en stor utmaning: att avgöra vilket AI-verktyg som ska användas för att strömlinjeforma dina operationer och automatisera många tråkiga, manuella uppgifter.

Vi kan göra det enklare för dig genom att presentera Guru, en företags-AI-plattform som ansluter alla dina appar, chattar och dokument på ett ställe och erbjuder omedelbara svar på alla användarfrågor. 

Se vad folk har att säga om Guru: 

“Gurus utmärkande funktion är dess centraliserade bibliotek där allt godkänt resurser är lätt tillgängligt på ett ställe. Detta upplägg förbättrar användarvänligheten, eftersom jag snabbt kan favoritisera och följa samlingar som är relevanta för min avdelning.” 

Registrera dig och prova det idag. 

‍