In de voortdurend veranderende wereld van technologie wordt het gebruik van AI-modellen steeds gebruikelijker. Hoe ervaren je ook bent als datawetenschapper of hoe nieuw je ook bent in de wereld van kunstmatige intelligentie, het is belangrijk om te weten wat een AI-model is en wat de verschillende toepassingen ervan zijn. <\/p>\n\n
In deze blog gaan we dieper in op het AI-model, de verschillende soorten, de verschillende toepassingen en de cruciale rol die synthetische gegevens spelen bij de ontwikkeling en evaluatie ervan.<\/p>\n\n
AI of Kunstmatige Intelligentie verwijst naar de simulatie van menselijke intelligentie in computers en andere technologie. Een AI-model is een essentieel onderdeel van AI en machine-leersystemen. AI-systemen gebruiken het als een computationele representatie om voorspellingen te doen, beslissingen te nemen of specifieke taken uit te voeren. <\/p>\n\n
Modellen voor kunstmatige intelligentie zijn de motor achter innovatie. Deze generatieve modellen<\/a> maken gebruik van computervisie, natuurlijke taalverwerking en machinaal leren om geavanceerde gegevenspatronen te analyseren. <\/p>\n\n
Kunstmatige intelligentie is een enorm veld met talloze AI-modellen. Elk AI-model is het meest geschikt voor specifieke taken en uitdagingen. Laten we eens kijken naar enkele van de meest voorkomende soorten AI-modellen en hoe ze werken. <\/p>\n\n
Diepe neurale netwerken (DNN’s) behoren tot de meest fascinerende en revolutionaire AI-modellen die momenteel beschikbaar zijn. Het ontwerp van het deep learning-model is gebaseerd op het menselijk brein en bestaat uit lagen van onderling verbonden knooppunten of neuronen. Het “diepe” gedeelte verwijst naar het hebben van meerdere lagen die hen in staat stellen om geavanceerde patronen en representaties te leren van de input. <\/p>\n\n
Een van de belangrijkste mogelijkheden van deze kunstmatige neurale netwerken is hun vermogen om automatisch eigenschappen uit ruwe gegevens te extraheren. Naarmate het netwerk verder in de lagen komt, worden deze eigenschappen steeds abstracter, waardoor het uitgebreide patronen en representaties kan herkennen. <\/p>\n\n
DNN is zeer flexibel en je kunt dit AI-model voor verschillende taken gebruiken, zoals beeld- en geluidsherkenning, natuurlijke taalverwerking, autonoom rijden, gameplay en nog veel meer. Het heeft belangrijke bijdragen geleverd aan gebieden als computervisie en spraaksynthese. <\/p>\n\n
Logistische regressie is een eenvoudig en veelzijdig kunstmatig intelligentiemodel dat veel wordt gebruikt voor binaire classificatietoepassingen. Het gebruiksgemak en de effectiviteit maken het tot een populaire keuze in verschillende bedrijfstakken, waaronder gezondheidszorg, marketing en financi\u00ebn. <\/p>\n\n
Het doel van het logistische regressiemodel is om binaire beslissingen te nemen. Het reageert op vragen met “Ja” of “Nee”, “Spam” of “Geen spam” of “Standaard” of “Geen standaard”. Je kunt het bijvoorbeeld gebruiken om te bepalen of een e-mail spam is of niet op basis van verschillende factoren. <\/p>\n\n
Lineaire regressie is een type gecontroleerd machine-learningmodel dat het lineaire verband bepaalt tussen een of meer onafhankelijke kenmerken en een afhankelijke variabele. Het zoekt naar een verband tussen invoer- en uitvoervariabelen. <\/p>\n\n
De techniek zoekt naar de optimale lineaire vergelijking die de waarde van de afhankelijke variabele kan voorspellen op basis van de onafhankelijke variabelen. De vergelijking geeft de relatie tussen de afhankelijke en onafhankelijke variabelen weer via een rechte lijn. <\/p>\n\n
Een lineair regressiemodel is als het tekenen van een rechte lijn door een scatterplot van gegevenspunten. Het is nuttig voor het voorspellen van vastgoedwaarden op basis van kenmerken zoals vierkante meters en locatie. <\/p>\n\n
Beslisbomen zijn voor AI vergelijkbaar met stroomdiagrammen. Ze nemen beslissingen door gebruik te maken van een if-then-else raamwerk van if-then-else criteria. Beslisbomen worden vaak gebruikt in taken waarbij we een opeenvolging van beslissingen moeten nemen, zoals voorspellen of iemand waarschijnlijk een product zal kopen op basis van zijn leeftijd, inkomen en surfgeschiedenis. <\/p>\n\n
De beslissingsboom analyseert beschikbare feiten van eerdere beslissingen om tot een beslissing te komen. Deze bomen volgen vaak een als\/dan structuur. Als je bijvoorbeeld thuis een boterham maakt, hoef je geen lunch te kopen. <\/p>\n\n
Je kunt het beslisbomenmodel gebruiken om zowel regressie- als classificatieproblemen op te lossen. Bovendien werden de eerste versies van predictive analytics aangedreven door basis beslisbomen. <\/p>\n\n
Random forest is een beslissingsboomgebaseerd model voor machinaal leren. Zie een beslisboom als een slimme helper in de wereld van de informatica. Stel je nu een hele groep van deze helpers voor die samenwerken – dat is een random forest. In dit woud doet elke beslissingsboom zijn eigen ding, zoals een gok of een keuze maken. <\/p>\n\n
Het random forest algoritme is verdeeld in twee stappen: random forest generatie en voorspelling met behulp van de random forest classificator die in de eerste stap is gebouwd. Je kunt het random forest model gebruiken voor de toepassing in de geneeskunde om de beste mix van componenten te bepalen. <\/p>\n\n
De K-Nearest Neighbor (K-NN) techniek is een eenvoudige en elegante oplossing voor classificatie- en regressieproblemen. Deze methode werkt op basis van het idee dat er gelijksoortige items of gegevens in de buurt bestaan. <\/p>\n\n
K-NN is een supervised leermodel, wat betekent dat het voorspellingen doet op basis van gelabelde gegevens. Deze techniek is gebaseerd op de vooronderstelling dat er gelijksoortige items (gegevens) in de buurt bestaan. Hoewel het een krachtig model is, is een van de belangrijkste nadelen dat de prestaties afnemen naarmate het datavolume toeneemt. <\/p>\n\n
Het Naive Bayes model is een probabilistisch AI-model dat gebaseerd is op het theorema van Bayes. Het model is gebaseerd op de aanname dat de aanwezigheid van een eigenschap niet afhangt van het voorkomen van een andere eigenschap. Omdat deze aanname bijna nooit waar is, wordt het model ‘na\u00efef’ genoemd. <\/p>\n\n
Je kunt het gebruiken voor zowel binaire als meervoudige classificaties. Natuurlijke taalverwerkingsactiviteiten zoals spam e-mailidentificatie en sentimentanalyse maken vaak gebruik van Naive Bayes. <\/p>\n\n
Je vraagt je misschien af waar een AI-model in de wereld past en hoe het verschillende elementen van je leven be\u00efnvloedt. Hier zijn een aantal voorbeelden van hoe AI-modellen worden gebruikt in vele domeinen: <\/p>\n\n
Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zijn zinnen die soms samen worden gebruikt, maar ze vertegenwoordigen verschillende concepten in de wereld van technologie en data science<\/a>. Laten we eens kijken naar de verschillen: <\/p>\n\n