A AI-model is een vereenvoudigde computerweergave werkelijkheid, getraind op gegevens om taken te leren uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is.
Deze taken kunnen spraakherkenning, het begrijpen van natuurlijke taal, besluitvorming, beeldherkenning en vele andere omvatten. AI-modellen worden over het algemeen ontwikkeld met behulp vanmachinaal leren endiepgaand leren.
Kortom, een AI-model :
- Leert van gegevens In plaats van expliciet geprogrammeerd te worden, wordt het getraind op gegevenssets om patronen, trends of relaties te identificeren.
- Neemt beslissingen of genereert voorspellingen Eenmaal getraind kan het model nieuwe gegevens analyseren en resultaten leveren in de vorm van classificatie, voorspelling of andere vormen van interpretatie.
- Aanpasbaar en evoluerend met behulp van leeralgoritmen (zoals supervised, unsupervised of reinforcement learning) past het zijn parameters om de prestaties na verloop van tijd te verbeteren.
Toepassingen
- Voorspelling: verkoop, risico's, enz. voorspellen.
- Classificatie: Afbeeldingen, teksten en e-mails opslaan.
- Generatie : tekst, afbeeldingen en muziek genereren.
- Taak automatisering : een autonome auto besturen, games spelen, enz.
Soorten AI-modellen
1. Regressiemodellen
Wordt gebruikt om een continue waarde te voorspellen op basis van een of meer invoervariabelen.
Voorbeeld van gebruik De prijs van een huis schatten op basis van de oppervlakte, locatie en andere kenmerken.
2. Classificatiemodellen
Voorspel een categorie of label op basis van invoergegevens.
Voorbeelden van gebruik :
- Beslisbomen detecteren of een e-mail spam is of niet.
- Willekeurige bossen Afbeeldingen classificeren (bijvoorbeeld onderscheid maken tussen foto's van katten en honden).
- Steunvectormachines (SVM) het identificeren van frauduleuze transacties in de banksector.
3. Clustermodellen
Gegevens segmenteren in homogene groepen, zonder voorafgaande labeling.
Voorbeeld van gebruik Het K-means algoritme gebruiken om klanten te segmenteren op basis van hun koopgedrag.
4. Neurale netwerkmodellen
Deze modellen zijn geïnspireerd op het menselijk brein, leren van complexe gegevens en kunnen worden gebruikt voor verschillende taken (classificatie, regressie, clustering).
Voorbeeld van gebruik herkenning van handgeschreven cijfers in automatische formulierleessystemen.
5. Convolutionele neurale netwerken (CNN)
Ze zijn gespecialiseerd in beeld- en visuele gegevensverwerking en detecteren en classificeren visuele patronen.
Voorbeeld van gebruik objectdetectie in beelden voor autonoom rijden of videobewaking.
6. Terugkerende neurale netwerken (RNN)
Deze modellen zijn ontworpen om sequentiële gegevens (tekst, tijdreeksen) te verwerken en houden rekening met de volgorde van de informatie.
Voorbeelden van gebruik :
- Automatische tekstvertaling.
- Tekst of muziek genereren.
- Voorspelling van tijdreeksen, zoals de vraag naar energie.
7. Neurale netwerken met lang geheugen (LSTM)
Een variant van RNN die informatie over lange reeksen kan opslaan.
Voorbeeld van gebruik transcriptie van spraak naar tekst, waarbij de context van meerdere zinnen behouden blijft.
8. Transformatormodellen
Gebruiken aandachtsmechanismen om reeksen gegevens parallel en efficiënt te verwerken, waardoor ze het vaak beter doen dan RNN's in de verwerking van natuurlijke taal.
Voorbeelden van gebruik :
- Machinevertaling.
- Taalbegrip voor virtuele assistenten.
- Tekstgeneratie, zoals in GPT-modellen.
9. Versterkingsmodellen
Leren door interactie met een omgeving, waarbij de beloningen worden gemaximaliseerd door een proces van vallen en opstaan.
Voorbeelden van gebruik :
- Agenten trainen in videospellen (zoals schaken of Go).
- Besturing en navigatie in robotica.
- Optimaliseren van financiële handelsstrategieën.
10. Generatieve modellen
Creëert nieuwe gegevens die lijken op de trainingsgegevens.
Voorbeelden van gebruik :
- Generatieve aanvalsnetwerken (GAN) realistische beelden genereren, zoals menselijke portretten.
Variabele autoencoders (VAE) Maak ontwerpen of kunstwerken geïnspireerd op bestaande voorbeelden.
11. Taalmodellen
Gespecialiseerd in het verwerken, analyseren en genereren van natuurlijke taal.
Voorbeelden van gebruik :
- Machinevertaling.
- Sentimentanalyse op sociale netwerken.
- Chatbots en virtuele assistenten die vragen kunnen beantwoorden.
12. Modellen voor computervisie
Ze zijn ontworpen om afbeeldingen en video's te interpreteren en analyseren en halen relevante informatie uit visuele gegevens.
Voorbeelden van gebruik :
- Gezichtsherkenning in beveiligingssystemen.
- Beeldsegmentatie voor medische hulp (bijv. tumordetectie op scans).
- Beeldanalyse voor de landbouw (detectie van plantenziekten).
