Welche verschiedenen Arten von KI-Modellen gibt es?

Was ist ein KI-Modell?

Modelle sind das virtuelle Gehirn der künstlichen Intelligenz. Ein KI-Modell wird mithilfe von Algorithmen und Daten erstellt, lernt aus Erfahrungen und zieht Schlussfolgerungen.

KI-Modelle benötigen menschliche Unterstützung, um Daten zu verstehen und Aufgaben auszuführen, die über ihr Training hinausgehen. Sie können Trainieren eines KI-Modells um fast alles zu tun, von einfachen automatisierten Antworten bis hin zur komplexen Problemlösung.

KI-Modelle eignen sich am besten für:

• Datensätze analysieren
• Muster finden
• Vorhersagen treffen
• Inhalte generieren

Je mehr Daten ein KI-Modell hat, desto präziser kann es Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen.

Wie erstellt man ein KI-Modell?

Datenwissenschaftler entwickeln Algorithmen zum Erstellen von KI-Modellen. Ein Algorithmus ist eine Reihe schrittweiser Regeln und Prozesse, die ein bestimmtes Problem lösen oder eine Aufgabe erledigen. Sobald ein Algorithmus mit Daten trainiert wurde, wird er zu einem KI-Modell.

Datenwissenschaftler nutzen auch künstliche neuronale Netze (KNN), um Computern beizubringen, Daten auf eine Weise zu verarbeiten, die die Art und Weise nachahmt, wie das menschliche Gehirn Signale sendet und Informationen empfängt. Genau wie das vernetzte Neuronennetzwerk unseres Gehirns sind ANNs künstliche Neuronen (Knoten), die daran arbeiten, ein Problem zu lösen.

Künstliche neuronale Netze werden für Aufgaben verwendet, die Mustererkennung erfordern, wie:

• Bild- und Spracherkennung
• Dokumente zusammenfassen
• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
• Komplexe Entscheidungsfindung

Ein Beispiel für einen Algorithmus

Einen der bekanntesten Algorithmen verwenden Sie wahrscheinlich täglich: Google-Suche.

Wenn Sie eine Suchanfrage bei Google eingeben, durchsucht der Suchalgorithmus Milliarden von Webseiten, um Ihnen schnell die hilfreichsten und relevantesten Ergebnisse zu liefern. Da sich die Art und Weise, wie wir Google verwenden, weiterentwickelt, entwickelt sich auch der Algorithmus weiter.

Die verschiedenen Arten von KI-Modellen

Hier konzentrieren wir uns auf die folgenden Arten von KI-Modellen:

• Maschinelles Lernen
• Überwachtes Lernen
• Unbeaufsichtigtes Lernen
• Tiefes Lernen

Modelle für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der KI. Während alle Maschinelles Lernen ist KI, aber nicht jede KI ist maschinelles Lernen.

Um ein Machine-Learning-Modell zu erstellen, trainieren Datenwissenschaftler Algorithmen mit gekennzeichneten, nicht gekennzeichneten oder gemischten Daten. Es gibt verschiedene Arten von Machine-Learning-Algorithmen für unterschiedliche Ziele:

• Klassifikation erkennt bestimmte Entitäten im Datensatz, um Rückschlüsse darauf zu ziehen, wie sie bezeichnet oder definiert werden sollten.
• Regression hilft bei der Erstellung von Vorhersagen. Es versteht die Beziehung zwischen unabhängigen und abhängigen Variablen.

Daten werden modifiziert, um eine bestimmte Aufgabe optimal auszuführen, und werden dann zu einem maschinellen Lernmodell. ML-Modelle untersuchen bestimmte Variablen in den Daten und finden Muster, die bei der Erstellung von Vorhersagen helfen.

Modelle des maschinellen Lernens werden mit der Zeit besser, da sie trainiert und mit mehr Daten konfrontiert werden.

Beispiel für maschinelles Lernen

Angenommen, Sie möchten einem KI-Modell beibringen, verschiedene Blumenarten zu erkennen.

1. Zunächst benötigen Sie einen beschrifteten Datensatz mit Bildern von Blumen und deren Namen.
2. Als Nächstes füllt ein Datenwissenschaftler oder KI-Ingenieur die Modelldatensätze, damit diese lernen können, Muster und Trends zu erkennen – genau wie das menschliche Gehirn.

Das ML-Modell lernt aus dem Datensatz und beginnt, Muster zu erkennen und Unterschiede zwischen den einzelnen Blumenarten zu identifizieren. Schließlich kann Ihnen das Modell sagen, ob ein Bild eine Sonnenblume oder eine Rose zeigt.

Überwachte Lernmodelle

Überwachtes Lernen ist die häufigste Art des maschinellen Lernens und die einfachste Art und Weise, wie KI-Modelle lernen.

Es wird „überwachtes“ Lernen genannt, weil die Der Algorithmus wird trainiert mit von Menschen erstellten, beschrifteten Datensätzen. Die Beschriftungen unterstützen den Algorithmus und helfen dem ML-Modell, genau zu verstehen, wie Daten so klassifiziert werden, wie es der Datenwissenschaftler möchte.

Mithilfe von beschrifteten Datensätzen mit Beispielen für Eingaben (Features) und Ausgaben (Beschriftungen) werden überwachte Lernalgorithmen trainiert, um Ergebnisse vorherzusagen und Muster zu erkennen. Sobald das Modell trainiert und getestet ist, kann es auf Grundlage des zuvor erworbenen Wissens Vorhersagen mit unbekannten Daten treffen.

Beispiel für überwachtes Lernen

Wenn wir an unser Blumenbeispiel denken, erfordert überwachtes Lernen einen beschrifteten Datensatz mit Beispielen von Blumen und ihren Artnamen.

Der Algorithmus lernt, die Merkmale zu verstehen, die zu jeder Blumenart gehören, die die beschrifteten Ausgaben liefern. Sie können das Modell testen, indem Sie ihm ein Bild einer Blume zeigen und es bitten, ihren Namen zu erraten.

Wenn Sie die falsche Antwort erhalten, bedeutet das lediglich, dass Sie das Modell weiter trainieren und die Parameter anpassen müssen, um die Genauigkeit zu verbessern.

Modelle für unbeaufsichtigtes Lernen

Unüberwachtes Lernen ist eine andere Art des maschinellen Lernens, aber nicht so beliebt wie überwachtes Lernen.

Während überwachtes Lernen gekennzeichnete Daten erfordert, findet unüberwachtes Lernen Muster ohne menschliche Anleitung. Modelle folgen selbstlernenden Algorithmen, die es ihnen ermöglichen, Rohdaten zu empfangen und ihre eigenen Regeln zu erstellen.

Das Modell des unüberwachten Lernens strukturiert Daten auf der Grundlage von Ähnlichkeiten, Unterschieden und Mustern. Beim unüberwachten Lernen ist kein Datenwissenschaftler erforderlich, da das Modell so konzipiert ist, dass es ohne Anweisungen zum Umgang mit den einzelnen Daten funktioniert.

Beispiel für unüberwachtes Lernen

Sie können einen Datensatz mit verschiedenen Blumenarten bereitstellen und das unüberwachte Lernmodell gruppiert sie in Kategorien wie Farbe und Blütenblattform. Mit zunehmender Reife des Modells wird die Gruppierung spezifischer.

Deep-Learning-Modelle

Deep Learning ist eine fortgeschrittene Art des maschinellen Lernens, die lernt, komplexe Muster in Texten, Bildern und Tönen zu erkennen.

Mit Deep Learning werden Daten verarbeitet und klassifiziert durch Schichten, und jede Schicht hat eine Rolle bei der Verarbeitung der Eingabedaten.

Hier ein kurzer Blick auf die verschiedenen Arten von Schichten in einem neuronalen Deep-Learning-Netzwerk:

• Der Eingabeebene empfängt Rohdaten und leitet sie durch das Netzwerk weiter.
• Verborgene Schichten Bewerten und verarbeiten Sie die Eingabedaten und wandeln Sie sie in eine Ausgabe um.
• Der Ausgabeschicht verwendet die verarbeiteten Daten, um ein Ergebnis zu liefern.

Ein einfaches neuronales Netzwerk hat normalerweise eine oder zwei versteckte Schichten. Ein Deep-Learning-neuronales Netzwerk kann jedoch Hunderte davon haben. Alle Schichten analysieren Daten unterschiedlich und können Muster erkennen, die mit einfachen Methoden des maschinellen Lernens nicht möglich sind.

Beispiel für Deep Learning

Deep-Learning-Modelle können komplexe Aufgaben automatisieren, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Dinge wie das Transkribieren von Ton in Text oder das detaillierte Beschreiben von Bildern. Große Sprachmodelle (LLMs) sind große, vortrainierte Deep-Learning-Modelle.

Deep Learning ist die Basis vieler KI-Anwendungen, die wir täglich nutzen, wie zum Beispiel:

• Automatische Gesichtserkennung
• Entdeckung eines Betruges
• Virtuelle Realität
• Digitale Assistenten

Beispiele für gängige KI-Modelle

Es gibt eine überwältigende Anzahl verschiedener KI-Modelle. Ob Sie nun verschiedene Blumenarten klassifizieren oder medizinische Ergebnisse vorhersagen müssen, für alles, was Sie tun müssen, gibt es ein spezifisches Modell.

Nachfolgend finden Sie eine kleine Beispielliste gängiger KI-Modelltypen.

Gängige Modelle für maschinelles Lernen

• Lineare Regression sagt einen kontinuierlichen Wert voraus. Beispielsweise die Vorhersage von Hauspreisen basierend auf Merkmalen wie Größe und Lage.
• Logistische Regression ist für binäre Klassifizierungsaufgaben gedacht. Das Modell bietet nur zwei mögliche Antworten. Ein Beispiel ist die Erkennung von E-Mail-Spam. Die logistische Regression bestimmt, ob eine E-Mail Spam ist (ja) oder nicht (nein).
• Entscheidungsbäume sind Modelle, die Entscheidungen und ihre möglichen Konsequenzen in Form eines Baumdiagramms darstellen. Sie eignen sich am besten für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben.

Gängige Deep-Learning-Modelle

• Faltungsneurale Netze (CNNs) dienen zur Verarbeitung gitterartiger Daten wie Bilder. CNNs sind leistungsstark für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und sogar das Spielen von Spielen.
• Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) eignen sich für sequentielle Daten wie Zeitreihen oder natürliche Sprache. RNNs sind für Anwendungen wie Sprachmodellierung und maschinelle Übersetzung gedacht.
• Netzwerke mit langem Kurzzeitgedächtnis (LSTMs) sind eine spezielle Art von RNN, die in der Lage ist, langfristige Abhängigkeiten zu lernen. Dies macht sie effektiv für Aufgaben mit sequentiellen Daten, die sich über lange Sequenzen erstrecken.

Gängige Modelle für bestärkendes Lernen

• Q-Learning ist ein modellfreier Verstärkungslernalgorithmus, um den Wert einer Aktion in einem bestimmten Zustand zu lernen.
• Tiefe Q-Netzwerke (DQN) Kombinieren Sie Q-Learning mit tiefen neuronalen Netzwerken. DQNs sind für komplexe Entscheidungsaufgaben gedacht, wie etwa das Spielen von Videospielen auf übermenschlichem Niveau.
• Richtliniengradientenmethoden Optimieren Sie die Parameter einer Richtlinie direkt durch Gradientenabstieg. Diese sind für Szenarien gedacht, in denen der Aktionsraum hochdimensional oder kontinuierlich ist.

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Um es zusammenzufassen:

• KI-Modelle sind die virtuellen Gehirne der künstlichen Intelligenz.
• Sobald ein Algorithmus mit Daten trainiert ist, wird er zu einem KI-Modell. Je mehr Daten das Modell hat, desto genauer ist es.
• Einige der verschiedenen Arten von KI-Modellen sind maschinelles Lernen, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und Deep Learning.
• Für alles, was Sie tun möchten, gibt es ein spezielles KI-Modell.

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