Ai models können zur Erledigung vieler Aufgaben und zur Lösung komplexer Probleme eingesetzt werden. Selbst wenn dies zutrifft, ist die Vorstellung von Empfindungsvermögen eher Science-Fiction als wissenschaftliche Tatsache. Künstliche Intelligenzmodelle sind darauf ausgelegt, menschliches Verhalten nachzuahmen. In vielerlei Hinsicht übertreffen beliebte ai models jedoch Menschen bei datenwissenschaftlichen Aufgaben wie der Analyse.
Ai models, darunter große Sprachmodelle, die menschliche Sprache verstehen und generieren können, basieren auf Algorithmen des maschinellen Lernens und künstlichen neuronalen Netzwerken, um einen logischen Entscheidungsprozess unter Verwendung verfügbarer Informationen und Eingabedatensätze zu emulieren. Diese Modelle bilden das Rückgrat moderner Intelligenztools und sind in der Lage, Informationen zu analysieren, Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen und wertvolle Erkenntnisse zu liefern.
Schauen wir uns ai models genauer an und was sie sind. Wir werden auch sehen, wie sich ai models von Modellen des maschinellen Lernens unterscheiden und welche verschiedenen Arten von ML-Modellen zum Erstellen von KI-Algorithmen verwendet werden.
Was ist ein KI-Modell?
Künstliche Intelligenz ist eines der faszinierendsten Gebiete der Informatik. KI-Studien zielen darauf ab, eine Maschine zu entwickeln, die menschliche Intelligenz in Echtzeit nachbilden kann. Echte KI-Tools , die wie Menschen denken können, wurden noch nicht entwickelt. Das bedeutet jedoch nicht, dass wir nicht von der Verwendung von KI-Algorithmen profitieren können.
Heute verwenden wir ai models für verschiedene Analyse- und Entscheidungsaufgaben. Ein KI-Modell ist ein Programm oder Algorithmus, der auf Trainingsdaten basiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen . Je mehr Datenpunkte ein KI-Modell erhält, desto genauer kann es bei seiner Datenanalyse und seinen Prognosen sein.
ai models nutzen Computer Vision , natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen , um verschiedene Muster zu erkennen. ai models verwenden auch Entscheidungsalgorithmen, um aus ihrem Training zu lernen, Datenpunkte zu sammeln und zu überprüfen und schließlich ihr Gelerntes anzuwenden, um ihre vordefinierten Ziele zu erreichen.
Große Sprachmodelle (LLMs) sind fortschrittliche KI-Technologien, die in der Lage sind, die menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
ai models sind sehr gut darin, komplexe Probleme mit großen Datenmengen zu lösen. Daher können sie komplexe Probleme mit einem sehr hohen Grad an Genauigkeit lösen.
Was ist der Unterschied zwischen Modellen des maschinellen Lernens und ai models?
Viele Leute verwechseln fälschlicherweise maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz . Das liegt wahrscheinlich daran, dass ML eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz ist. Sie sollten sich jedoch eines entscheidenden Unterschieds zwischen den beiden bewusst sein.
Wie bereits erwähnt, geht es bei künstlicher Intelligenz um die Schaffung von Maschinen, die menschliche Gedanken, Intelligenz und Verhaltensweisen simulieren.
Beim maschinellen Lernen hingegen geht es darum, Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, selbst aus Erfahrungen und Lektionen zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen.
Alle Machine-Learning-Modelle sind ai models, aber nicht alle ai models sind zwangsläufig ML-Modelle. Dies ist eine wichtige Unterscheidung und wird Ihnen helfen, dieses Thema genauer zu verstehen.
Ein Machine-Learning-Modell ist dabei ein wesentlicher Bestandteil. Schließlich besteht ein großer Teil der menschlichen Intelligenz darin, Dinge zu lernen und zukünftige Ergebnisse auf der Grundlage vergangener Erfahrungen und Lehren vorherzusagen. In ähnlicher Weise lernen ai models in ihrer Lernphase auf der Grundlage annotierter Daten .
Die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens
Es gibt verschiedene Arten von KI- Modellen. Später in diesem Beitrag werden wir auf einige der bekanntesten eingehen. Zuvor müssen wir jedoch die unterschiedlichen Arten von ML durchgehen.
Es gibt drei Haupttypen von ML:
- Betreut
- Unbeaufsichtigt
- Teilüberwacht
Überwachtes maschinelles Lernen
In einem überwachten Lernmodell trainiert oder lehrt ein Mensch den Algorithmus, wonach er suchen soll . Oft ist diese Person, die das Training durchführt, ein Datenwissenschaftler, der ein Fachexperte für die Aufgabe ist, die der Algorithmus ausführen soll.
Beispielsweise kann ein Algorithmus, der an der Bilderkennung arbeitet, von einem Datenwissenschaftler lernen, welche Bilder anstößige oder explizite Inhalte enthalten. Der Algorithmus verwendet diese Informationen dann, um andere Bilder mit ähnlichem Inhalt zu finden.
ai models, die mit überwachtem Lernen erstellt wurden, wie Support Vector Machines, werden häufig zur Durchführung prädiktiver Analysen verwendet. Diese Modelle verwenden frühere Entscheidungen von Fachexperten, um zukünftige Entscheidungen vorherzusagen, die ein Experte treffen könnte. Beispielsweise kann eine KI, die anhand eines riesigen Datensatzes hochwertiger Fotos trainiert wurde , lernen, bestimmte Objekte oder Szenen in einem Bild zu identifizieren, was eine automatische Bildmarkierung oder Inhaltsorganisation ermöglicht.
Unüberwachtes maschinelles Lernen
ai models müssen nicht durch menschliches Training entwickelt werden. Stattdessen trainiert in einem unüberwachten Lernmodell die Software den Algorithmus . In einigen Fällen wird die von der Trainingssoftware verwendete Trainingsmethode die eines Menschen nachahmen, aber sie muss nicht unbedingt auf die gleiche Weise lehren.
ai models, die mit unüberwachtem Lernen erstellt wurden, werden häufig verwendet, um beschreibende Analysen durchzuführen. Zu diesen Aufgaben gehören Inhaltszusammenfassung, Klassifizierung, Extraktion und Videoanalyse. Diese Arten von ai models können Muster erkennen und Daten ohne menschliches Training kategorisieren.
Halbüberwachtes ML
Halbüberwachte Lernmodelle kombinieren ein wenig von den beiden zuvor besprochenen Modellen. In diesem Szenario übernimmt ein Mensch einen Teil des Trainings und die Software übernimmt den Rest auf der Grundlage des anfänglichen Trainings, das der Mensch durchgeführt hat.
Da ai models, die mit halbüberwachtem Lernen erstellt werden, etwas von beiden Lernstilen abdecken, können sie je nach Zweck, für den sie entwickelt wurden, auch sowohl prädiktive als auch deskriptive Analyseaufgaben ausführen.
Das große Problem beim Trainieren von ML-Modellen
Verzerrungen sind das größte Trainingsproblem bei ML-Modellen . Die Herausforderung für Entwickler und Datenwissenschaftler besteht darin, die Trainingsverzerrungen auf nahezu Null zu reduzieren. Eine vollständige Beseitigung der Verzerrungen ist möglicherweise unmöglich, aber es ist entscheidend, sie so weit wie möglich zu reduzieren.
Trainingsverzerrungen können in allen ML-Modellen auftreten, sogar in unbeaufsichtigten Umgebungen. Da ein ML-Modell für die Ausführung bestimmter Aufgaben entwickelt wurde, ist Verzerrung das Letzte, was Forscher und Datenwissenschaftler wollen. Ein berühmtes Beispiel für Modellverzerrungen kam von Amazon.
Amazon hat ein ML-Modell entwickelt, um Bewerber für Entwicklungspositionen zu prüfen und die beeindruckendsten Lebensläufe für eine menschliche Überprüfung hervorzuheben. Als Trainingsdaten hat Amazon dem Modell die Lebensläufe der besten Entwickler zur Verfügung gestellt, die derzeit in diesem Bereich arbeiten.
Das Problem? Da die Entwicklungsbranche damals mehrheitlich von Männern besetzt war, wurden weibliche Bewerberinnen durch das Modell abgewertet und sogar diskriminiert.
Entwicklung von ai models
Trainingsdaten
Trainingsdaten sind das Lebenselixier der ai models twicklung. Sie dienen als Grundlage für den Aufbau von Machine-Learning-Modellen und ermöglichen ihnen genaue Vorhersagen und fundierte Entscheidungen. Die Qualität und Quantität der Trainingsdaten sind von größter Bedeutung, da sie die Wirksamkeit und Präzision eines KI-Modells direkt beeinflussen.
Es gibt verschiedene Arten von Trainingsdaten, darunter:
- Beschriftete Daten : Diese Art von Daten ist mit relevanten Informationen wie Beschriftungen oder Tags versehen, um das KI-Modell beim Erlernen spezifischer Muster zu unterstützen.
- Unbeschriftete Daten : Im Gegensatz zu beschrifteten Daten weisen unbeschriftete Daten keine Anmerkungen auf. Sie werden beim unüberwachten Lernen verwendet, bei dem das KI-Modell selbstständig Muster und Beziehungen innerhalb der Daten erkennen muss.
- Rohdaten : Diese unverarbeiteten und ungefilterten Daten werden häufig in Deep-Learning-Modellen verwendet, die sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datenmengen eignen.
Der Prozess des Sammelns und Vorbereitens von Trainingsdaten, auch als Datenvorverarbeitung bezeichnet, umfasst das Bereinigen, Transformieren und Formatieren der Daten, um sicherzustellen, dass sie für das Training von ai models geeignet sind.
Gängige Modelle
Es gibt verschiedene Modelle, und jedes funktioniert ein wenig anders.
Zu den beliebtesten Modellen, die Sie in einer KI-Modellbibliothek finden können, gehören:
- Tiefe neuronale Netzwerke
- Lineare Regression
- Logistische Regression
- Entscheidungsbäume
- Zufälliger Wald
Tiefe neuronale Netzwerke
Das tiefe neuronale Netzwerk ist eines der beliebtesten KI/ML-Modelle. Das Design dieses Deep-Learning-Modells wurde vom menschlichen Gehirn und seinem neuronalen Netzwerk inspiriert . Dieses KI-Modell verwendet Schichten künstlicher Neuronen, um mehrere Eingaben zu kombinieren und einen einzigen Ausgabewert bereitzustellen. Daher der Name Deep Learning.
Deep Learning wird häufig bei der Entwicklung mobiler Apps eingesetzt, um Bild- und Spracherkennungsdienste sowie die Verarbeitung natürlicher Sprache bereitzustellen. Neuronale Netzwerke unterstützen auch Computer Vision-Anwendungen .
Dieses KI-Modell stellt den neuesten Stand der künstlichen Intelligenz (KI) dar. Es ist sehr gut darin, komplexe Probleme zu lösen, die große Datensätze umfassen.
Deep Learning wird eine entscheidende Rolle bei der Erreichung echter Computervisions- und KI-Standards spielen, die wir mit menschlicher Intelligenz und Science-Fiction-Geschichten assoziieren.
Lineare Regression
Dieses KI-Modell ist bei Datenwissenschaftlern, die in der Statistik arbeiten, sehr beliebt. Die lineare Regression basiert auf einem überwachten Lernmodell . Die Aufgabe dieser Modelle besteht darin, die Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen zu identifizieren.
Ein lineares Regressionsmodell kann den Wert einer abhängigen Variable basierend auf dem Wert einer unabhängigen Variable vorhersagen. Diese Modelle werden in der linearen Diskriminanzanalyse in verschiedenen Branchen verwendet, darunter Gesundheitswesen, Versicherungen, E-Commerce und Bankwesen.
Logistische Regression
Dies ist ein weiteres beliebtes KI-Modell und es ist eng mit dem linearen Regressionsmodell verwandt. Das logistische Regressionsmodell unterscheidet sich jedoch vom linearen Regressionsmodell, da es nur zur Lösung klassifizierungsbasierter Probleme verwendet wird .
Die logistische Regression ist das beste KI-Modell zur Lösung eines binären Klassifizierungsproblems. Dieses Modell ist gut darin, den Wert oder die Klasse eines abhängigen Datenpunkts basierend auf einer Reihe unabhängiger Variablen vorherzusagen.
Entscheidungsbäume
Dieses KI-Modell ist unkompliziert und zudem hocheffizient. Der Entscheidungsbaum verwendet verfügbare Daten aus früheren Entscheidungen, um Schlussfolgerungen zu ziehen . Diese Bäume folgen oft einem einfachen Wenn/Dann-Muster. Wenn Sie beispielsweise zu Hause ein Sandwich essen, müssen Sie kein Mittagessen kaufen.
Entscheidungsbäume können zur Lösung von Regressions- und Klassifizierungsproblemen verwendet werden. Darüber hinaus waren rudimentäre Entscheidungsbäume die Grundlage für die frühesten Formen der prädiktiven Analytik.
Zufälliger Wald
Wenn ein Entscheidungsbaum ein leistungsstarkes KI-Modell ist, wie mächtig ist dann ein ganzer Wald? Ein Random Forest ist eine Sammlung mehrerer Entscheidungsbäume.
Jeder Entscheidungsbaum gibt sein Ergebnis oder seine Entscheidung zurück, das dann mit den Ergebnissen aller anderen Bäume im Wald zusammengeführt wird. Schließlich ergeben die kombinierten Ergebnisse eine genauere endgültige Vorhersage oder Entscheidung.
Der Random Forest ist ein großartiges KI-Modell, wenn Sie über einen großen Datensatz verfügen. Dieses Modell wird zum Lösen sowohl von Regressions- als auch von Klassifizierungsproblemen verwendet.
Anwendungen von ai models
Branchen mit dem größten Wachstum bei der KI-Modellierung
Die KI-Modellierung hat zahlreiche Branchen revolutioniert und Wachstum und Innovation in einem beispiellosen Tempo vorangetrieben.
Hier sind einige der Sektoren, die dank KI-Modellierung die bedeutendsten Fortschritte erzielt haben:
- Gesundheitspflege
- Finanzen
- Einzelhandel
- Herstellung
- Transport
Diese Branchen haben durch die KI-Modellierung erhebliche Vorteile erzielt, darunter eine höhere Effizienz, Kosteneinsparungen und verbesserte Entscheidungsmöglichkeiten.
Bereitstellung von ai models
Schlussfolgerung und Vorhersage
Sobald ein KI-Modell sorgfältig trainiert wurde, kann es eingesetzt werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unbekannter Daten zu treffen. Bei diesem als Inferenz bezeichneten Prozess wird das trainierte Modell verwendet, um aus Eingabedaten Ausgaben zu generieren, wodurch Entscheidungen und Erkenntnisse in Echtzeit möglich werden.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, ai models einzusetzen, die jeweils unterschiedliche Anforderungen und Umgebungen berücksichtigen:
- Cloud-Bereitstellung
- On-Premises-Bereitstellung
- Edge-Bereitstellung
Der Bereitstellungsprozess umfasst mehrere wichtige Schritte:
- Modellbereitstellung
- Modellüberwachung
- Modellaktualisierung
Durch effektive Bereitstellungstaktiken können Unternehmen das volle Potenzial künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens ausschöpfen und so erhebliche Vorteile in Bezug auf Effizienz, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit erzielen.
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Abschließende Gedanken
Obwohl empfindungsfähige KI, wie sie aus Science-Fiction-Filmen bekannt ist, noch keine Realität ist, gibt es dennoch viele praktische und wichtige Einsatzmöglichkeiten für KI-Tools und -Modelle. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise das Beste aus seinen Daten herausholen und bessere Entscheidungen treffen möchte, ist die Verwendung einer KI-Modellbibliothek eine hervorragende Möglichkeit, dies zu erreichen.
Allerdings kann die Auswahl der richtigen KI-Tools und die Implementierung der richtigen Modelle eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie keine Erfahrung mit der HiTech- Entwicklung haben.
Der erste Schritt für Ihr Unternehmen besteht darin, sich an einen Entwicklungspartner zu wenden , der Ihnen dabei hilft, die richtigen KI-Tools und Deep-Learning-Modelle für Ihr Unternehmen zu finden und zu implementieren.
Ein Partner kann Ihnen Branchenerfahrung und technisches Fachwissen bieten, wenn Sie nach den richtigen ai models suchen, die Ihren Anforderungen entsprechen.