AI-engineering richt zich op het ontwerpen, ontwikkelen en implementeren van kunstmatige intelligentie (AI) systemen met een sterke nadruk op praktische toepassingen. Dit vakgebied omvat het volledige proces van AI-projecten, van gegevensverzameling en -analyse tot het trainen van machine learning-modellen en het bouwen van AI-toepassingen.

AI-engineers combineren expertise in data science, machine learning en softwareontwikkeling om oplossingen te creëren die problemen kunnen oplossen en waarde kunnen toevoegen in uiteenlopende sectoren, zoals gezondheidszorg, financiën, transport en meer. Het omvat ook aspecten zoals modelbeheer, schaalbaarheid, ethische overwegingen en continue verbetering van AI-systemen om ze robuust, efficiënt en betrouwbaar te maken voor de praktijk. AI-engineering is essentieel om AI-technologieën succesvol en effectief te implementeren in echte bedrijfsomgevingen.

Machine learning modellen

Machine learning-modellen worden ingezet in AI-toepassingen om patronen en inzichten te ontdekken in grote hoeveelheden gegevens en om beslissingen te automatiseren. Deze modellen worden getraind op historische gegevens, waarbij ze leren van voorbeelden en feedback, en vervolgens toegepast op nieuwe gegevens om voorspellingen te doen of taken uit te voeren. In toepassingen variëren de mogelijkheden van machine learning van beeldherkenning en natuurlijke taalverwerking tot voorspellende analyses en aanbevelingssystemen. Deze modellen spelen een cruciale rol in diverse sectoren, waaronder gezondheidszorg, marketing, financiën en autonome voertuigen, en stellen organisaties in staat om gegevensgestuurde beslissingen te nemen en efficiënte, gepersonaliseerde oplossingen te bieden aan hun gebruikers of klanten.

Hier onder staan enkele voorbeelden van machine learning-modellen die worden gebruikt in AI-toepassingen:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Deze modellen worden veelal gebruikt voor beeldherkenningstaken, zoals gezichtsherkenning, objectdetectie en zelfrijdende auto’s.
2. Recurrent Neural Networks (RNNs): RNN’s worden vaak ingezet voor natuurlijke taalverwerking (NLP) en taken zoals tekstvertaling, chatbots en spraakherkenning.
3. Transformer-modellen: Transformer-architecturen, zoals BERT en GPT, worden gebruikt voor geavanceerde NLP-toepassingen, zoals samenvatten, vertalen en het genereren van mensachtige tekst.
4. Random Forests en Gradient Boosting Machines (GBM): Deze modellen worden vaak gebruikt voor voorspellende analyse en classificatie, zoals fraude-detectie, kredietscores en klantenprofilering.
5. K-Means Clustering: Dit wordt gebruikt voor groepering en segmentatie van gegevens, zoals marktsegmentatie en aanbevelingssystemen.
6. Support Vector Machines (SVM): SVM’s worden gebruikt voor classificatietaken, zoals beeldclassificatie en spamfiltering.
7. Long Short-Term Memory (LSTM): LSTM’s worden vaak gebruikt voor tijdsreeksen, zoals aandelenkoersvoorspelling en patiëntmonitoring in de gezondheidszorg.
8. Generative Adversarial Networks (GANs): GAN’s worden gebruikt om nieuwe inhoud te genereren, zoals het maken van realistische afbeeldingen, video’s en audio.

Deze modellen vormen slechts een deel van de brede waaier aan machine learning-technieken die worden ingezet in diverse AI-toepassingen.

Large Language Models (LLM’s)

Een belangrijke & snelle ontwikkeling die doorgemaakt is in het gebied van AI engineering zijn de Large Language Models (LLM’s). Een taalmodel is een vorm van kunstmatige intelligentie die is getraind om menselijke taal te begrijpen en genereren. Het model leert de statistische en structurele patronen in tekstdata. Hierdoor is het in staat om tekst te voorspellen en te produceren die coherent en contextueel passend is. Taalmodellen worden vaak gebruikt in toepassingen zoals automatische vertaling, chatbots, tekstsamenvatting en grammaticacontrole. Verder hebben ze talloze praktische toepassingen in de natuurlijke taalverwerking. Het bekendste voorbeeld van zo’n model is GPT-3, ontwikkeld door OpenAI. Dit model is in staat om menselijk aandoende tekst te genereren op basis van invoer van gebruikers.

If air travel had improved at the same rate as LLMs, average flight speed would have improved from 600mph in 2018 to 900.000mph in 2020—a 1.500x increase in two years. Instead of taking eight hours to travel from London to New York, it would take just 19 seconds (!).

Lees dit zeer interessante artikel voor meer uitleg over wat een LLM is en hoe het werkt. Hier een korte samenvatting (samengevat met behulp van ChatGPT):

In dit artikel wordt de snelle vooruitgang van grote taalmodellen (LLM’s) besproken en hoe ze werken. LLM’s zijn gebaseerd op woordvectoren en neurale netwerken om taal te begrijpen. Het artikel onderzoekt de mogelijkheden van LLM’s en identificeert vier toepassingsgebieden:

1. Onmogelijke problemen mogelijk maken.
2. Eenvoudige, tijdrovende problemen gemakkelijk maken.
3. Specialisatie in specifieke sectoren met LLM’s.
4. Verbeterde productiviteit met LLM’s als AI-co-piloten.

Het artikel eindigt met de erkenning dat LLM-technologie zich nog in een vroeg stadium bevindt en nodigt lezers uit om hun eigen ideeën voor LLM-toepassingen te delen.

TensorFlow

AI en TensorFlow zijn twee gerelateerde onderwerpen die veel te maken hebben met machine learning en kunstmatige intelligentie. AI is een breed vakgebied dat zich bezighoudt met het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen, zoals spraakherkenning, beeldverwerking, natuurlijke taalverwerking, speltheorie en meer. TensorFlow is een gratis en open-source softwarebibliotheek voor machine learning en kunstmatige intelligentie die ontwikkeld is door het Google Brain team. Het kan worden gebruikt voor een scala aan taken, maar het heeft een bijzondere focus op het trainen en toepassen van diepe neurale netwerken. Deze netwerken zijn AI-modellen die zijn geïnspireerd door de werking van de menselijke hersenen.

TensorFlow kan gebruikt worden in een grote verscheidenheid aan programmeertalen, waaronder Python, JavaScript, C++, en Java. Ook biedt TensorFlow meerdere tools om data te verwerken, modellen te bouwen, te analyseren en te implementeren op verschillende platforms, zoals servers, browsers, mobiele apparaten, microcontrollers en meer. TensorFlow heeft ook een online platform genaamd TensorFlow Playground, waar je kunt experimenteren met verschillende neurale netwerken en hun gedrag kunt visualiseren. Als je meer wilt leren over machine learning en TensorFlow, kun je ook de Machine Learning Crash Course volgen, die een praktische introductie biedt tot machine learning met videolessen, real-world case studies en hands-on oefeningen.

Toepassingen

AI engineering heeft veel toepassingen en beroepen in verschillende sectoren en domeinen. Hier zijn enkele voorbeelden:

• Gezondheidszorg: Gebruikt AI engineering voor het diagnosticeren en behandelen van ziekten, het analyseren van medische beelden, het monitoren van patiënten, het ontwikkelen van medicijnen en meer. Beroepen in deze sector omvatten AI-artsen, AI-verpleegkundigen, AI-onderzoekers, AI-ontwikkelaars en anderen.
• Mode: Past AI engineering toe om modeontwerpen te creëren, trends te voorspellen, klanten te adviseren en meer. Beroepen in deze sector omvatten AI-modeontwerpers, AI-stylisten, AI-marketeers, AI-analisten en anderen.
• Data security: Maakt gebruik van AI engineering om cybercriminaliteit en fraude te detecteren, data te beschermen, netwerken te beveiligen en meer. Beroepen in deze sector omvatten AI-cybersecurity specialisten, AI-forensisch onderzoekers, AI-auditors, AI-consultants en anderen.
• Reclame: Past AI engineering toe om gepersonaliseerde advertenties te maken, klantgedrag te analyseren, conversies te verhogen en meer. Beroepen in deze sector omvatten AI-adverteerders, AI-copywriters, AI-datawetenschappers, AI-optimalisatie specialisten en anderen.
• Transport en opslag: Gebruikt AI engineering om logistiek en tijdige levering te verbeteren, zelfrijdende voertuigen te ontwikkelen, verkeer te reguleren en meer. Beroepen in deze sector omvatten AI-transport ingenieurs, AI-logistiek managers, AI-verkeersanalisten, AI-chauffeurs en anderen.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van de vele mogelijkheden die AI engineering biedt. Er zijn nog veel meer sectoren en domeinen waar AI engineering een rol kan spelen. Als je meer wilt weten over de opleidingen en competenties die nodig zijn om een AI engineer te worden, kun je de volgende links bekijken: Bachelor Artificial Intelligence of Toepassingen van AI.

Zelf een taalmodel ontwikkelen

Het creëren van een taalmodel zoals ChatGPT is een complex en resource-intensief proces. Het vereist expertise in machine learning, toegang tot aanzienlijke rekenkracht en een grote dataset. Het is belangrijk om op te merken dat het bouwen van een model zoals ChatGPT vanaf nul een grote onderneming is en mogelijk niet haalbaar is voor een individu zonder aanzienlijke middelen en expertise.

Een voorbeeld stappenplan

Hier zijn de algemene stappen die betrokken zijn:

1. Gegevensverzameling: Verzamel een grote en diverse dataset met tekst voor het trainen van het model. Het is aan te raden dat de dataset een breed scala aan onderwerpen en schrijfstijlen bevat.
2. Voorverwerking: Reinig en verwerk de tekstgegevens om irrelevante informatie te verwijderen, fouten te corrigeren en consistente opmaak te garanderen.
3. Tokenisatie: Tokeniseer de tekst in kleinere eenheden, zoals woorden of subwoordtokens, die het model kan begrijpen.
4. Modelarchitectuur: Kies of ontwerp een neurale netwerkarchitectuur die geschikt is voor natuurlijke taalverwerkingstaken. Transformer-gebaseerde architecturen zijn hierbij zeer succesvol gebleken.
5. Training: Train het model met de voorbewerkte gegevens. Training vereist meestal een krachtige GPU- of TPU-infrastructuur en kan aanzienlijke tijd en middelen vergen.
6. Fine-tuning: Verfijn het model voor specifieke taken of gedragingen, zoals het genereren van menselijke reacties in een conversatiecontext.
7. Evaluatie: Evalueer de prestaties van het model aan de hand van verschillende metingen, waaronder perplexiteit, vloeiendheid en relevantie.
8. Implementatie: Implementeer het model op het gewenste platform, of het nu gaat om een website, een chatbot of een andere toepassing.
9. Schalen en optimaliseren: Optimaliseer het model voor prestaties, snelheid en het gebruik van middelen. Dit kan technieken zoals kwantisatie of distillatie omvatten.
10. Monitoring en onderhoud: Bewaak voortdurend het gedrag van het model in productie en voer updates uit wanneer dat nodig is om de prestaties en veiligheid te verbeteren.

Afsluitende adviezen

OpenAI, de organisatie achter GPT-modellen, heeft jaren en aanzienlijke middelen besteed aan de ontwikkeling en verfijning van deze modellen. Bovendien vereist GPT-3 175 miljard parameters, wat een enorme hoeveelheid gegevens en rekenkracht.

Als u uw eigen taalmodel wilt maken, begin met kleinere modellen en werk uzelf omhoog naarmate u meer ervaring opdoet. OpenAI en andere organisaties bieden kleinere modellen zoals GPT-2 aan het publiek. Gebruik ze voor experimenten en fine-tuning voor specifieke taken.

Merk op dat het bouwen en trainen van een hoogwaardig taalmodel vanaf nul een aanzienlijke inspanning vergt. Een individu kan dit niet gemakkelijk bereiken zonder aanzienlijke middelen en expertise in machine learning en natuurlijke taalverwerking.