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. ซึ่งให้ความยืดหยุ่นและขยายตัวที่จำเป็นในการทำงานหลายอย่าง เช่น การแปลภาษา การสร้างการตอบกลับที่เหมือนมนุษย์ เป็นต้น. 

คุณสามารถพบ LLMs ได้ในบริการลูกค้า เนื่องจากพวกมันสามารถตรวจจับอารมณ์ของลูกค้าผ่านการวิเคราะห์ความคิดเห็น. โดยการวิเคราะห์กิจกรรมในโซเชียลมีเดียหรือการรีวิวออนไลน์ คุณสามารถเข้าใจได้ดียิ่งขึ้นว่าผู้คนมองแบรนด์ของคุณอย่างไร ดังนั้นคุณจึงสามารถปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ. 

เครือข่ายประสาท

คิดว่าเครือข่ายประสาทเป็นเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ นี่คือสิ่งที่โมเดล ML เหล่านี้สร้างขึ้นมา. สรุปง่าย ๆ คือพวกเขาคือกลุ่มของโหนดที่เชื่อมต่อกันซึ่งประมวลผลข้อมูลนำเข้าและสร้างการทำนายจากข้อมูลนั้น. 

มีหลายประเภทของเครือข่ายประสาท รวมถึง: 

• เครือข่ายประสาทฟีดฟอร์เวิร์ด (FNNs) — รูปแบบที่ง่ายที่สุดของการเชื่อมต่อประสาท. 
• เครือข่ายประสาทแบบคอนโวลูชันนัล (CNNs) — เหมาะสำหรับข้อมูลกริด. 
• เครือข่ายประสาทแบบสร้างสรรค์ (GANs) — ประกอบด้วยเครือข่ายประสาททั่วไปและเครือข่ายตัวจำแนก. 
• เครือข่ายหน่วยความจำระยะยาว-สั้น (LSTMs) — แก้ปัญหาความเป็นกรดที่ลดลง. 
• เครือข่ายประสาทแบบวนซ้ำ (RNNs) — ดีเยี่ยมสำหรับข้อมูลที่เป็นลำดับ. 

โมเดลเหล่านี้ดีสำหรับการรับรู้ภาพ วิดีโอ และเสียง การแปลภาษา เกมคอมพิวเตอร์ เป็นต้น. 

โมเดลมัลติโมดัล

โมเดลมัลติโมดัลดึงข้อมูลจากประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน เช่น รูปภาพ เสียง วิดีโอ และแม้กระทั่งคำพูด. พวกเขา "เห็น" ข้อมูลภาพผ่านการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และได้รับข้อมูลจากมัน. 

ในปัจจุบัน โมเดลพื้นฐานส่วนใหญ่กลายเป็นมัลติโมดัลแล้ว. ตัวอย่างเช่น ChatGPT ไม่เพียงแต่ตอบกลับคำถามจากข้อความเท่านั้น แต่ยังสามารถจดจำข้อมูลจากรูปภาพได้ด้วย. 

คุณยังสามารถพิจารณาบาง เครื่องมือสร้างภาพจากข้อความ เป็นโมเดล AI แบบมัลติโมดัล.

ทำไมโมเดลนี้ถึงมีประโยชน์? เพราะมันสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นและช่วยให้คุณได้รับคำตอบที่ดีที่สุด. 

ต้นไม้ตัดสินใจ

ต้นไม้ตัดสินใจคือแผนภูมิการไหลที่แบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยตามคำตอบของคำถามก่อนหน้า. คิดว่าเป็นต้นไม้. แต่ละโหนดแสดงถึงการตัดสินใจตามคุณลักษณะ ขณะที่กิ่งก้านแสดงถึงผลลัพธ์จากการตัดสินใจนั้น. จากนั้น ที่ปลายของกิ่งคุณจะมีใบไม้ที่มีผลลัพธ์สุดท้าย. 

ตัวอย่างเช่น โปรแกรมตรวจจับสแปมส่วนใหญ่ใช้ต้นไม้ตัดสินใจเพื่อตัดสินใจว่าอีเมลเป็นสแปมหรือไม่. พวกเขาจะศึกษาข้อความในอีเมล และถ้าพวกเขาระบุคำสำคัญที่ไม่ดีหลายคำ พวกเขาจะแยกประเภทว่าเป็นสแปม. 

นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการจัดประเภทลูกค้าตามความชอบ พฤติกรรม ประวัติการซื้อ เป็นต้น. นี่ช่วยให้นักการตลาดสามารถนำเสนอเนื้อหาที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น ซึ่งเพิ่มการมีส่วนร่วมและลดการเลิกใช้. 

ป่าแบบสุ่ม

เมื่อคุณรวมต้นไม้ตัดสินใจหลาย ๆ ต้น จะสร้างเป็นป่าแบบสุ่ม. มันเป็นโมเดลการเรียนรู้ที่นำผลลัพธ์และการตัดสินใจจากต้นไม้ตัดสินใจไปสู่การคาดการณ์ที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น. 

ข้อได้เปรียบที่ยิ่งใหญ่ที่สุดคือมันเพิ่มความแม่นยำของการคาดการณ์ของคุณ. คุณสามารถใช้มันในการทำนายพฤติกรรมของลูกค้าและใช้ข้อมูลเชิงลึกในการสร้างประสบการณ์และปฏิสัมพันธ์ที่ดีขึ้น. 

โมเดลการกระจาย

เราได้กล่าวถึงโมเดลการกระจายไปแล้ว แต่เราไม่ได้อธิบายในเชิงลึก. มาทำเช่นนั้นกันเถอะ. 

โมเดลการกระจายทำงานโดยการเพิ่ม "เสียง" ให้กับรูปภาพ ทำให้รูปภาพแตกออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ ซึ่งโมเดลจะวิเคราะห์อย่างละเอียดเพื่อค้นหารูปแบบใหม่. จากนั้น โดยการ "ลดเสียง" ของรูปภาพ (ทำงานย้อนกลับ) โมเดลจะสร้างการรวมกันของรูปแบบใหม่. 

ตัวอย่างเช่น คุณต้องการสร้างภาพของแมว. โมเดลการกระจายรู้ว่าแมวมีร่างกายเล็ก เครา และอุ้งเท้า. ด้วยข้อมูลนี้ โมเดลสามารถสร้างคุณสมบัติเหล่านี้ให้เป็นภาพใหม่ที่มีคุณภาพสูงโดยตรง. 

โมเดลการถดถอยเชิงเส้น

การถดถอยเชิงเส้นเป็นประเภทของโมเดล ML ที่ใช้บ่อยในการระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรนำเข้าและผลลัพธ์. สรุปง่าย ๆ คือมันช่วยในการระบุและคาดการณ์ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสองตัวแปร. 

ตัวอย่างเช่น มันเป็นโมเดลที่ดีสำหรับนักวิเคราะห์ความเสี่ยงที่ต้องการระบุจุดที่พวกเขาอาจเปราะบาง. 

โมเดลการถดถอยโลจิสติก

การถดถอยโลจิสติกเป็นโมเดลทางสถิติที่ใช้บ่อย ซึ่งมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาการจำแนกประเภทแบบไบนารีตามตัวแปรเฉพาะหนึ่งตัวหรือมากกว่า. นี่หมายถึงการใช้ตัวแปรที่เป็นอิสระเพื่อวัดและประมาณความเป็นไปได้ของเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้น. 

คุณมักจะพบโมเดลการถดถอยโลจิสติกในสาขาแพทย์ ที่นักวิจัยใช้เพื่อเข้าใจว่าปัจจัยใดมีอิทธิพลต่อโรค. นี่นำไปสู่การพัฒนาการทดสอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น. 

***

สุดท้ายในรายชื่อของเราคือการให้คำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการพัฒนาโมเดล AI ที่กำหนดเอง. มาดูขั้นตอนต่าง ๆ ในส่วนถัดไป. 

วิธีพัฒนาโมเดล AI ที่กำหนดเอง

ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยี มีเครื่องมือดี ๆ มากมายที่คุณสามารถใช้ในการสร้างโมเดล AI ที่ทันสมัยด้วยตัวเอง เช่น TensorFlow, Vertex AI, หรือ PyTorch. ด้วยโมเดล AI คุณสามารถขับเคลื่อนนวัตกรรมทั่วทั้งกระดานและตัดสินใจอย่างขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น.

เพื่อเริ่มต้น นี่คือขั้นตอนบางอย่างที่คุณควรปฏิบัติตาม: 

1. ระบุเป้าหมายของคุณ — คุณตั้งใจจะบรรลุอะไรด้วยโมเดล AI ที่กำหนดเอง? ต้องการปรับปรุงบริการลูกค้าหรือสร้างเนื้อหาได้เร็วขึ้นหรือไม่? คุณต้องการปรับปรุงบริการลูกค้าหรือสร้างข้อความได้เร็วขึ้นหรือไม่? ทำให้แน่ใจว่าคุณตั้งวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนที่ ตอบสนองความต้องการทางธุรกิจของคุณ. 
2. รวบรวมข้อมูล — โมเดล AI จะดีเพียงใดอยู่ที่ข้อมูลที่คุณให้. ยิ่งคุณส่งข้อมูลให้มันมากเท่าใด มันจะยิ่งดีกว่าในการตอบคำถาม. เลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมและเลือกชุดข้อมูลที่สะท้อนถึงกรณีการใช้งานของคุณ. 
3. สร้างโครงสร้าง — เครื่องมือส่วนใหญ่มีส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เป็นมิตรที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างระบบ AI. พวกเขาอาจมีบทช่วยสอนและคู่มือเพื่อช่วยให้คุณตั้งค่าการกำหนดค่าได้อย่างถูกต้อง. 
4. ฝึกอบรมโมเดล — ขั้นตอนนี้ต้องให้คุณฝึกอบรมโมเดลของคุณและตรวจสอบว่าสิ่งที่มันเรียนรู้เป็นการเรียนรู้ที่ถูกต้อง. เฝ้าติดตามความก้าวหน้าอย่างใกล้ชิดและกำหนดทิศทางให้ถูกต้องหากมันหลงทาง. 
5. ตรวจสอบและนำไปใช้ — เมื่อทุกอย่างพร้อมและคุณได้ทดสอบโมเดลแล้ว คุณสามารถบูรณาการมันเข้ากับกรอบธุรกิจของคุณ. ทำให้แน่ใจว่าคุณเฝ้าติดตามประสิทธิภาพของมันตลอดเวลาและอัปเดตอย่างสม่ำเสมอ เนื่องจากเป็นสิ่งสำคัญในการรักษาความถูกต้องและความเกี่ยวข้องของโมเดล. และปรับตั้งมันให้มีความสมบูรณ์แบบ. 

ยินดีด้วย! คุณได้ถึงจุดสิ้นสุดของบทความ. ให้เรากล่าวคำอำลา. 

ขึ้นอยู่กับคุณ

พร้อมกับการเพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ มาพร้อมความท้าทายครั้งใหญ่: การตัดสินใจเลือกเครื่องมือ AI ที่จะใช้ในการปรับปรุงการดำเนินงานของคุณและทำให้หลาย ๆ งานที่น่าเบื่อและ Manual เป็นอัตโนมัติ.

เราสามารถทำให้มันง่ายขึ้นสำหรับคุณโดยการนำเสนอ Guru แพลตฟอร์ม AI สำหรับองค์กรซึ่งเชื่อมต่อแอปทั้งหมดของคุณ แชท และเอกสารไว้ในที่เดียวและให้คำตอบทันทีสำหรับคำถามของผู้ใช้ทั้งหมด. 

ดูว่าผู้คนพูดถึง Guru ว่าอย่างไร: 

“ฟีเจอร์เด่นของ Guru คือ ห้องสมุดส่วนกลาง ที่วัสดุทรัพยากรทั้งหมดที่ได้รับการอนุมัตินั้นเข้าถึงได้ง่ายในที่เดียว. การตั้งค่านี้ช่วยเพิ่มความสะดวกในการใช้งาน เนื่องจากฉันสามารถคั่นใจและติดตามคอลเลกชันที่เกี่ยวข้องกับแผนกของฉันได้อย่างรวดเร็ว.” 

สมัครใช้งาน และลองใช้วันนี้. 

‍