AI-modeller er matematiske og statistiske strukturer, der er designet til at lære mønstre, relationer og adfærd ud fra data. De fungerer som kernekomponenten i kunstig intelligens og bruges til at udføre opgaver som klassifikation, forudsigelse, anbefalinger, sprogforståelse og billedgenkendelse. En AI-models kvalitet afhænger af dens arkitektur, mængden og kvaliteten af træningsdata samt de optimeringsmetoder, der anvendes under træning.
Klassiske machine learning-modeller
Disse omfatter algoritmer som lineær regression, beslutningstræer, random forests og gradient boosting. De er effektive til strukturerede data og giver ofte høj transparens og let fortolkelige resultater.
Deep learning-modeller
Deep learning bygger på neurale netværk med mange lag, der kan håndtere komplekse og ustrukturerede datatyper såsom billeder, lyd og tekst.
Convolutional Neural Networks (CNNs) bruges til billed- og videogenkendelse.
Recurrent Neural Networks (RNNs) og Transformers bruges til sprogforståelse, tidsserier og sekventielle data.
Generative modeller (GANs, VAE’er og store sprogmodeller) kan skabe nyt indhold, simulere scenarier og generere realistiske data.
Reinforcement learning-modeller
Disse modeller lærer gennem belønning og straf og bruges i autonome systemer, optimeringsopgaver og scenarier, hvor beslutninger påvirker fremtidige tilstande.
Hybridmodeller og ensemblemetoder
Ved at kombinere flere modeller – eksempelvis klassiske ML-modeller med dybe netværk – kan man udnytte styrkerne ved hver modeltype og opnå højere præcision og mere robust performance.
AI-modeller gennemgår en iterativ udviklingsproces, der omfatter træning, validering, test og løbende overvågning i drift. MLOps-principper sikrer stabil implementering, versionering og retraining, så modellerne forbliver nøjagtige i takt med ændringer i data og omverdenen.
Effektivt udviklede AI-modeller giver organisationer mulighed for at automatisere beslutninger, optimere arbejdsgange og skabe nye værdidrevne digitale løsninger – forudsat at datagrundlag, governance og sikkerhed håndteres korrekt.