Γράφει η Αγγελική Τσαρδούλια

Καθώς τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) επεκτείνονται σχεδόν σε κάθε τομέα, καθίσταται ολοένα και πιο σημαντικό για τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν πώς αυτά λειτουργούν, καθώς και τις πιθανές συνέπειες της χρήσης τους. Το παρόν άρθρο αποτελεί μια επισκόπηση των μοντέλων AI (Artificial Intelligence) και των διαφόρων εφαρμογών τους. Θα εξερευνήσουμε δημοφιλείς περιπτώσεις χρήσης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και θα συζητήσουμε πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν αποτελεσματικά σε επαγγελματικούς και άλλους χώρους.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning

Αρχικά, είναι σημαντικό να αποκτήσουμε μια σαφή κατανόηση των βασικών εννοιών των τύπων τεχνητής νοημοσύνης. Συχνά βρίσκουμε τους όρους «Τεχνητή Νοημοσύνη» και «Μηχανική Μάθηση» ή «Βαθιά Μάθηση» να χρησιμοποιούνται εναλλακτικά. Επομένως, υπάρχει κάποια σύγχυση σχετικά με το τι είναι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και πώς διαφέρει από ένα μοντέλο AI.

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI)

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ένα πεδίο στην επιστήμη των υπολογιστών που σχετίζεται με την κατασκευή μηχανών, που μπορούν να προσομοιώσουν την ανθρώπινη νοημοσύνη. Η έρευνα της τεχνητής νοημοσύνης ασχολείται με το ζήτημα του τρόπου δημιουργίας υπολογιστών που να είναι ικανοί να συμπεριφέρονται “έξυπνα”, δηλαδή να εκτελούν λειτουργίες που θεωρητικά κάνει ένας άνθρωπος. Με λίγα λόγια, να είναι σε θέση να αντιγράψουν την ανθρώπινη συμπεριφορά.

Machine Learning (ML)

Η Μηχανική Μάθηση (ML), όπως θα μπορούσαμε να πούμε σε ελεύθερη απόδοση, είναι ένα υποσύνολο εντός της τεχνητής νοημοσύνης, που σχετίζεται με την παροχή της δυνατότητας στα μοντέλα να μαθαίνουν από την εμπειρία, χωρίς να χρειάζεται να προγραμματιστούν από ανθρώπινη προηγούμενη παρέμβαση. Με πιο απλά λόγια, η ML είναι μέρος της τεχνητής νοημοσύνης. Έτσι, ενώ όλα τα μοντέλα ML είναι, από προεπιλογή, μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, το αντίθετο μπορεί να μην ισχύει πάντα.

Στην ML, είναι σημαντικό να γίνει διάκριση μεταξύ εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησης και μιας υβριδικής έκδοσης που ονομάζεται ημι-εποπτευόμενη μάθηση. Εν ολίγοις, η εποπτευόμενη μάθηση παρέχει στον αλγόριθμο ένα σύνολο δεδομένων εξάσκησης. Τα εποπτευόμενα μοντέλα μαθαίνουν από δεδομένα που παραθέτουν οι επιστήμονες κάθε φορά με μη αυτόματο τρόπο. Το μοντέλο χρησιμοποιεί αυτά τα δεδομένα για να εκπαιδευτεί (AI training) στο πώς να κάνει προβλέψεις για νέα δεδομένα (AI inferencing).

Από την άλλη πλευρά, η μάθηση χωρίς επίβλεψη αφορά την παροχή ακατέργαστων δεδομένων στον αλγόριθμο που δεν επεξηγούνται. Στην περίπτωση αυτή δεν εξηγείται στον αλγόριθμο εκ των προτέρων τι πρέπει να κάνει με αυτόν, αλλά πρέπει να μάθει πώς να κάνει προβλέψεις μόνος του. Αυτός ο τύπος μοντέλου ML είναι κατάλληλος για την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών σε διαφορετικούς τύπους δεδομένων, για παράδειγμα, ανίχνευση απάτης ή οικονομική ανάλυση, που απαιτούν τον εντοπισμό μιας κρυφής δομής σε δεδομένα χωρίς ετικέτα.

Deep Learning (DL)

Το Deep Learning (DL) είναι ένα πεδίο της Μηχανικής Μάθησης (Machine Learning), το οποίο είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης. Η «Βαθιά Μάθηση», όπως θα μπορούσαμε να το αποδώσουμε στα ελληνικά, ασχολείται με αλγόριθμους που μπορούν να μάθουν να αναγνωρίζουν μοτίβα σε δεδομένα, ενώ η «Μηχανική Μάθηση» είναι πιο γενική και ασχολείται με αλγόριθμους που μπορούν να μάθουν κάθε είδους εργασία.

Τι είναι ένα μοντέλο AI;

Με απλά λόγια, ένα μοντέλο AI είναι ένα εργαλείο ή αλγόριθμος, που βασίζεται σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων, μέσω του οποίου μπορεί να καταλήξει σε μια απόφαση, χωρίς να καθίσταται αναγκαία η ανθρώπινη παρέμβαση στη διαδικασία λήψης αποφάσεων. Πρόκειται για ένα πρόγραμμα ή αλγόριθμο που χρησιμοποιεί ένα σύνολο δεδομένων, που του επιτρέπουν να αναγνωρίζει ορισμένα μοτίβα. Έτσι, είναι σε θέση να μπορεί να καταλήξει σε ένα συμπέρασμα ή να κάνει μια πρόβλεψη όταν του παρέχονται επαρκείς πληροφορίες από έναν τεράστιο όγκο δεδομένων. Ως εκ τούτου, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης είναι ιδιαιτέρως κατάλληλα για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων, ενώ παρέχουν υψηλότερη απόδοση/εξοικονόμηση κόστους, καθώς και ακρίβεια σε σύγκριση με απλές μεθόδους.

Τι είναι ένα μοντέλο ML;

Ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης ή μοντέλο ML είναι ένα είδος μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί έναν μαθηματικό τύπο για να κάνει προβλέψεις σχετικά με μελλοντικά γεγονότα. Εκπαιδεύεται σε ένα σύνολο δεδομένων και στη συνέχεια χρησιμοποιείται για να κάνει προβλέψεις σχετικά με νέα δεδομένα. Ορισμένα κοινά παραδείγματα μοντέλων ML περιλαμβάνουν μοντέλα παλινδρόμησης και μοντέλα ταξινόμησης.

Τι είναι ένα μοντέλο DL;

Ένα μοντέλο «Βαθιάς Μάθησης» (DL Model), είναι ένα νευρωνικό δίκτυο που έχει κατασκευαστεί για να μάθει πώς να εκτελεί μια εργασία, όπως η αναγνώριση αντικειμένων σε ψηφιακές εικόνες και βίντεο ή η κατανόηση της ανθρώπινης ομιλίας. Τα μοντέλα αυτά δημιουργούνται για να χρησιμοποιούν μεγάλα σύνολα δεδομένων και αλγορίθμων που τους επιτρέπουν να μαθαίνουν εξελικτικά πώς να εκτελούν τις εργασίες. Όσο περισσότερα δεδομένα εντάσσονται στον αλγόριθμο του μοντέλου, τόσο καλύτερα μπορεί να μάθει να εκτελεί την εργασία.

Ο όρος «deep» (βαθιά) αναφέρεται στο γεγονός ότι τα μοντέλα DL αποτελούνται από πολλαπλά στρώματα νευρώνων ή κόμβων επεξεργασίας. Όσο πιο “βαθύ” είναι το μοντέλο, τόσο περισσότερα στρώματα νευρώνων έχει. Αυτό του επιτρέπει να αναπτύξει πιο σύνθετες εργασίες, χωρίζοντάς τις σε όλο και μικρότερα κομμάτια. Χαρακτηριστικά παραδείγματα αποτελούν το YOLO και το ResNet.

Τρόποι δημιουργίας και ανάπτυξης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης:

Για την δημιουργία και την λειτουργία ενός μοντέλου AI απαιτείται μια υπολογιστική συσκευή ή διακομιστής που να παρέχει μεγάλη επεξεργαστική ισχύ και αποθηκευτικό χώρο. Τα πλαίσια ML όπως το TensorFlow, το PyTorch ή το Caffe2 επιτρέπουν να εκτελέσετε ένα μοντέλο AI με μερικές γραμμές κώδικα. Ενώ η δημιουργία πρωτοτύπων είναι απλή, η διαχείριση των αγωγών τεχνητής νοημοσύνης και των υπολογιστικών πόρων σε κλίμακα είναι πολύ περίπλοκη και απαιτεί εξελιγμένες υποδομές. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα περισσότερα έργα τεχνητής νοημοσύνης αποτυγχάνουν να προχωρήσουν πέρα από κάποιες συνθήκες.

Υπάρχει ένα εύρος υλικού τεχνητής νοημοσύνης κατάλληλο για διαφορετικές εργασίες. Οι μονάδες επεξεργασίας γραφικών (GPU) εξυπηρετούν ευρέως τους σκοπούς της προετοιμασίας και της εξαγωγής συμπερασμάτων (NVIDIA Jetson). Υπάρχουν κάποιοι επεξεργαστές που λειτουργούν ενισχυτικά κα επιταχύνουν την εξέλιξη και τη λειτουργία της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτοί περιλαμβάνουν Intel VPU, Google Coral TPU και Qualcomm NPU.

Στα πρώτα βήματα του AI, το Cloud ήταν ο μόνος τρόπος παροχής υψηλού επιπέδου υποστήριξης της τεχνητής νοημοσύνης σε διαφόρους τομείς της επιστημονικής κοινότητας.

Οι φιλοξενούμενες πλατφόρμες για την ανάπτυξη μοντέλων AI περιλαμβάνουν το Viso Suite, το Hugging Face, το Google Colab ή το Amazon SageMaker. Τα τελευταία χρόνια, ένα νέο παράδειγμα που ονομάζεται Edge Computing κατέστησε δυνατή την ανάπτυξη μοντέλων με περισσότερες δυνατότητες (Edge AI). Η εκτέλεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης στο Edge κατέστησε δυνατή τη δημιουργία εφαρμογών που είναι πιο αποτελεσματικές, δίνουν έμφαση στην ιδιωτικότητα και παρέχουν μεγαλύτερη δυναμική. Μελλοντικός σκοπός είναι η μείωση του κόστους παραγωγής τους χωρίς την υποβάθμιση των υπηρεσιών.

Πόσο σημαντική είναι η χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις;

Τα δεδομένα μίας επιχείρησης και η διαχείρισή τους από την τεχνητή νοημοσύνη γίνονται όλο και πιο σημαντικά όσο η τεχνολογία εξελίσσεται με ραγδαίους ρυθμούς. Τα δεδομένα που αφορούν ποικίλα στοιχεία, αποθηκεύονται προς αξιοποίηση με πρωτοφανή ρυθμό και οι εταιρείες βασίζονται σε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να τα επαναχρησιμοποιούν. Όταν εφαρμόζονται σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επιλύσουν εργασίες που κάποτε θα ήταν πολύ δύσκολες ή χρονοβόρες για τις ανθρώπινες δυνατότητες. Παρακάτω παρατίθενται επιγραμματικά μερικές βασικές στρατηγικές για το πώς η εφαρμογή μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης θα επηρεάσει τις επιχειρήσεις και θα τις ωφελήσει:

1. Συλλογή δεδομένων για τη δημιουργία μοντέλων AI
2. Χρήση μοντέλων AI για τη δημιουργία νέων δεδομένων
3. Χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για την κατανόηση των δεδομένων
4. Χρήση μοντέλων AI για την αυτόματη εκκίνηση και εκτέλεση εργασιών

Όλα τα παραπάνω μπορούν να φανούν πολύ χρήσιμα, κυρίως όταν άλλες εταιρείες δεν έχουν επενδύσει πάνω στην τεχνητή νοημοσύνη και τα οφέλη της όσον αφορά την παραγωγικότητα, αλλά και την εξυπηρέτηση τόσο των πελατών όσο και των ίδιων των εργαζομένων και των ιδιοκτητών. Παρακάτω θα απαριθμήσουμε τα κορυφαία και πιο συνήθη μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που πρέπει να γνωρίζετε:

1. Linear Regression AI (Μοντέλα Γραμμικής Παλινδρόμησης): Τα μοντέλα LR χρησιμοποιούνται ευρέως σε διάφορους κλάδους, συμπεριλαμβανομένων των τραπεζών, του λιανικού εμπορίου , των κατασκευών , της υγειονομικής περίθαλψης , των ασφαλίσεων και πολλών άλλων.
2. Deep Neural Networks AI (Βαθιά Νευρωνικά Δίκτυα): Τα μοντέλα DNN βρίσκουν εφαρμογή σε διάφορους τομείς, όπως η αναγνώριση ομιλίας, η αναγνώριση εικόνας και η επεξεργασία της φυσικής ανθρώπινης ομιλίας (NLP) .
3. Logistic Regression AI (Μοντέλα Λογιστικής Παλινδρόμησης): Αυτό είναι παρόμοιο με το μοντέλο LR, με τη διαφορά ότι χρησιμοποιείται μόνο για την επίλυση προβλημάτων που βασίζονται σε ταξινόμηση μεταβλητών.
4. Decision Trees AI: Ένα απλό, αποτελεσματικό και εξαιρετικά δημοφιλές μοντέλο είναι το Decision Tree. Ονομάζεται έτσι επειδή ο τρόπος που τα δεδομένα χωρίζονται σε μικρότερα τμήματα μοιάζει με τη δομή ενός δέντρου.
5. Linear Discriminant Analysis AI (Μοντέλα Γραμμικής Διακριτικής Ανάλυσης: Η LDA αποτελεί ένα παρακλάδι του μοντέλου Logistic Regression. Αυτό χρησιμοποιείται συνήθως όταν δύο ή περισσότερες δίοδοι πρόκειται να διαχωριστούν. Αυτό το μοντέλο είναι χρήσιμο για διάφορες εργασίες στον τομέα της οπτικής υπολογιστών, της ιατρικής κ.λπ.
6. Naive Bayes AI: Το Naive Bayes είναι ένα απλό αλλά αποτελεσματικό μοντέλο AI, χρήσιμο για την επίλυση μιας σειράς περίπλοκων προβλημάτων. Βασίζεται στο θεώρημα Bayes (Το θεώρημα του Bayes ανήκει στην μεγάλη οικογένεια της «Θεωρίας των Πιθανοτήτων») και εφαρμόζεται ειδικά για την ταξινόμηση δοκιμών.
7. Support Vector Machines (Μηχανές Διανυσματικής Υποστήριξης): Σε σύγκριση με νεότερες τεχνολογίες όπως τα Deep Neural Networks, το SVM είναι ταχύτερο και αποδίδει καλύτερα με ένα σύνολο δεδομένων περιορισμένων δειγμάτων, όπως για παράδειγμα σε προβλήματα ταξινόμησης κειμένου.
8. Learning Vector Quantization (Εκμάθηση Κβαντισμού Διανύσματος): Χρησιμοποιείται για την επίλυση προβλημάτων ταξινόμησης πολλαπλών τάξεων.
9. K-nearest Neighbors AI (Τεχνητή Νοημοσύνη «Κοντινότερων Γειτόνων»): Αυτός ο αλγόριθμος λειτουργεί με την υπόθεση ότι παρόμοια δεδομένα υπάρχουν το ένα κοντά στο άλλο. Αν και πρόκειται για ένα ισχυρό μοντέλο, ένα από τα σημαντικότερα μειονεκτήματά του είναι ότι η ταχύτητα επιβραδύνεται με την αύξηση του όγκου δεδομένων.
10. Random Forest: Το μοντέλο αυτό συγκεντρώνει και συγχωνεύει τα αποτελέσματα μαζί για να καταλήξει σε πιο ακριβείς προβλέψεις.

Συμπερασματικά, τα μοντέλα AI μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να γίνουν πιο αποτελεσματικές, ανταγωνιστικές και κερδοφόρες, επιτρέποντάς τους να λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις με βάση την ανάλυση δεδομένων. Στο μέλλον, τα μοντέλα AI πιθανότατα θα γίνουν ακόμη πιο σημαντικά στις επιχειρήσεις, καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες τα υιοθετούν για να αποκτήσουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.

Διαφορετικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για την επίλυση ενός μεγάλου εύρους προβλημάτων, από τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα, την ανίχνευση αντικειμένων, την αναγνώριση προσώπου μέχρι και την ανάλυση της στάσης σώματος. Συνεπώς, η γνώση των μοντέλων είναι απαραίτητη για τον προσδιορισμό του καταλληλότερου για μια συγκεκριμένη εργασία. Με την ταχεία βελτίωση στην υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, αυτά τα μοντέλα είναι βέβαιο ότι θα εφαρμοστούν σε όλους τους κλάδους στο προσεχές μέλλον, παρέχοντας δυνατότητες και ευελιξίες που κάποτε έμοιαζαν αδιανόητες.

Πηγή:

https://viso.ai/deep-learning/ml-ai-models/