AI-modellen kunnen worden gebruikt om veel taken uit te voeren en complexe problemen op te lossen. Kunstmatige intelligentiemodellen zijn ontworpen om menselijk gedrag na te bootsen.
AI-modellen, waaronder grote taalmodellen die menselijke taal kunnen begrijpen en genereren, vertrouwen op algoritmen voor machinaal leren en kunstmatige neurale netwerken om een logisch besluitvormingsproces na te bootsen met behulp van beschikbare informatie en invoergegevenssets.
Deze modellen vormen de ruggengraat van moderne intelligentietools en zijn bedreven in het analyseren van informatie, het nemen van beslissingen en voorspellingen en het bieden van waardevolle inzichten.
Kunstmatige intelligentie is een van de meest fascinerende vakgebieden van de computerwetenschap. AI-studies zijn gericht op het creëren van een machine die menselijke intelligentie in realtime kan repliceren. Echte AI-tools die kunnen denken als mensen zijn nog niet bereikt. Dit betekent echter niet dat we geen profijt kunnen hebben van het gebruik van AI-algoritmen.
Een AI-model is een programma of algoritme dat afhankelijk is van trainingsgegevens om patronen te herkennen en voorspellingen of beslissingen te nemen. Hoe meer datapunten een AI-model ontvangt, hoe nauwkeuriger het kan zijn in zijn data-analyse en voorspellingen.
AI-modellen vertrouwen op computer vision, natuurlijke taalverwerking en machine learning om verschillende patronen te herkennen. AI-modellen gebruiken ook besluitvormingsalgoritmen om te leren van hun training, datapunten te verzamelen en te beoordelen en uiteindelijk hun kennis toe te passen om hun vooraf gedefinieerde doelen te bereiken.
AI-modellen zijn erg goed in het oplossen van complexe problemen met een grote hoeveelheid data. Als gevolg hiervan kunnen ze complexe problemen nauwkeurig oplossen met een zeer hoge mate van nauwkeurigheid.
Veel mensen verwarren machine learning en kunstmatige intelligentie ten onrechte. Dit komt waarschijnlijk omdat ML een subset is van kunstmatige intelligentie. U moet zich echter bewust zijn van een belangrijk verschil tussen de twee.
Zoals we eerder hebben gedefinieerd, houdt kunstmatige intelligentie zich bezig met het creëren van machines die menselijke gedachten, intelligentie en gedrag simuleren.
Aan de andere kant houdt ML zich bezig met het bieden van machines de mogelijkheid om zelf te leren van ervaringen en lessen zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te worden.
Alle Machine Learning-modellen zijn AI-modellen, maar niet alle AI-modellen zullen noodzakelijkerwijs ML-modellen zijn. Dit is een belangrijk onderscheid om te maken.
Een Machine Learning-model is een essentieel onderdeel hiervan. Een groot deel van menselijke intelligentie is immers het leren van dingen en het voorspellen van toekomstige uitkomsten op basis van eerdere ervaringen en lessen.
In een begeleid leermodel traint of leert een mens het algoritme waar het op moet letten. Vaak is deze persoon die de training geeft een datawetenschapper die een deskundige is in de taak die het algoritme moet uitvoeren.
Een algoritme dat werkt aan beeldherkenning kan bijvoorbeeld worden onderwezen door een datawetenschapper waarin afbeeldingen aanstootgevende of expliciete inhoud bevatten. Het algoritme gebruikt deze informatie vervolgens om andere afbeeldingen met vergelijkbare inhoud te vinden.
AI-modellen die zijn gebouwd met begeleid leren, zoals ondersteunende vectormachines, worden vaak gebruikt om voorspellende analyses uit te voeren. Deze modellen gebruiken eerdere beslissingen van deskundigen om toekomstige keuzes te voorspellen die een deskundige zou kunnen maken.
Een AI die is getraind op een enorme dataset met foto’s van hoge kwaliteit, kan bijvoorbeeld leren om specifieke objecten of scènes binnen een afbeelding te identificeren, wat automatische tagging van afbeeldingen of organisatie van inhoud mogelijk maakt.
AI-modellen hoeven niet te worden ontwikkeld door menselijke training. In plaats daarvan traint software in een ongeleid leermodel het algoritme. In sommige gevallen zal de trainingsmethode die door de trainingssoftware wordt gebruikt die van een mens nabootsen.
AI-modellen die zijn gebouwd met ongeleid leren, worden vaak gebruikt om beschrijvende analyses uit te voeren. Deze taken omvatten inhoudssamenvatting, classificatie, extractie en videoanalyse. Deze typen AI-modellen kunnen patronen identificeren en gegevens categoriseren zonder menselijke training.
Semi-supervised learning-modellen combineren een beetje van beide eerdere modellen die we hebben besproken. In deze setting doet een mens een deel van de training en software moet de rest afhandelen op basis van de initiële training die door de mens is uitgevoerd.
Aangezien AI-modellen die zijn gebouwd met semi-supervised learning een beetje van beide leerstijlen krijgen, kunnen ze ook zowel voorspellende als beschrijvende analysetaken uitvoeren, afhankelijk van het doel waarvoor ze zijn ontworpen.