Model AI

Ce este un model AI?

Un Model AI este rezultatul procesului de antrenament, reprezentarea matematică a tiparelor învățate din date. Este „creierul” unui sistem AI, capabil să facă predicții sau să ia decizii pe baza a ceea ce a învățat.

Linia de producție: „Modelul”

În „linia de producție”, modelul AI este setul de reglaje care au fost stabilite în faza de calibrare (antrenament) și care sunt folosite apoi în operarea sistemului.

  • În antrenament: reglajele se schimbă continuu (se „tunează”)
  • După antrenament: reglajele se „îngheață” într-un fișier (modelul) și pot fi rulate repetat

Modelul este o piesă centrală, dar nu este întregul sistem. Valoarea apare atunci când modelul este pus într-un Sistem AI cu date, procese și controale.

De ce este important?

Modelul AI este componenta centrală care face predicții:

  • Fără model — sistemul AI nu poate lua decizii
  • Model bine antrenat — predicții precise pe date noi
  • Model „slab” antrenat — erori frecvente și nesiguranță

Modele cunoscute precum GPT-5, DALL-E, Claude, Gemini sunt exemple de modele AI complexe, antrenate pe volume foarte mari de date.

Cum funcționează?

%%{init: {'themeVariables': { 'fontSize': '18px', 'subGraphTitleFontSize': '22px', 'fontFamily': 'Open Sans' }}}%%
flowchart LR
    subgraph TRAINING["<b>Faza de antrenament</b>"]
        D["<b>📦 Date <br> existente</b>"] --> A["<b>⚙️ Algoritm</b>"]
        A --> M["<b>🧠 Model AI</b>"]
    end
    
    subgraph USAGE["<b>Faza de utilizare</b>"]
        NEW["<b>📥 Date noi</b>"] --> M2["<b>🧠 Model AI</b>"]
        M2 --> PRED["<b>📤 Predicție</b>"]
    end
    
    M -.->|"<b>devine</b>"| M2

Modelul are două faze:

  1. Antrenament: Învață din date existente/istorice
  2. Inferență: Aplică ce a învățat din datele existente pe date noi

Ce conține un model?

Un model AI conține:

Valorile (reglaje interne) pe care modelul le învață și ajustează în timpul antrenamentului. Acestea determină cum este transformată o intrare (de ex. un email) într-o ieșire (de ex. „spam” sau „nu spam”).

  • În rețelele neurale, parametrii sunt de obicei ponderi (weights) și bias-uri (multe valori numerice).
  • În alte tipuri de modele, reglajele pot fi reprezentate de praguri sau reguli (de ex. în arbori de decizie)

Notă: „bias” aici se referă la termen numeric din model. Nu este același lucru cu bias în date (date nereprezentative/ părtinitoare), ce poate duce la rezultate nedrepte sau greșite.

Structura unui model care indică cum este construit (componentele) și ce pași de calcul urmează când primește o intrare.

Exemple: Rețeaua Neurală, Transformer, Arbore de decizie.

Sunt un tip important de parametri (mai ales în rețelele neurale). Te poți gândi la ele ca la niște „reglaje de importanță” care spun modelului ce indicii să „cântărească” mai mult sau mai puțin atunci când ia o decizie.

Exemplu: într-un filtru de spam, unele semnale (de ex. multe linkuri suspecte) pot ajunge să „conteze” mai mult decât altele.

Exemplu: Cum „vede” un model o imagine

O fotografie cu o pisică (matrice de pixeli).

  • Nivelul 1: Detectează margini și contururi
  • Nivelul 2: Identifică forme (urechi, ochi)
  • Nivelul 3: Recunoaște părți (față de pisică)
  • Nivelul 4: Clasifică animalul
  • Pisică: 94%
  • Câine: 4%
  • Iepure: 2%

Tipuri de modele AI

Tip model Ce face Exemple
Clasificare Pune date în categorii Spam/Nu spam, Pisică/Câine
Regresie Prezice valori numerice Prețul unei case, Temperatura
Generativ Creează conținut nou ChatGPT, DALL-E, Midjourney
Detecție Găsește obiecte în imagini Mașini autonome, Detectare facială

Cum se leagă de alte concepte?

%%{init: {'themeVariables': { 'fontSize': '18px', 'subGraphTitleFontSize': '22px', 'fontFamily': 'Open Sans' }}}%%
flowchart LR
    D[Date] --> ANT[Antrenament]
    ALG[Algoritm] --> ANT
    ANT --> M[<b>MODEL AI</b><br>Tu ești aici]:::current
    M --> INF[Inferență]
    INF --> P[Predicție]
    
    classDef current fill:#CFE8F3,stroke:#000000,stroke-width:1px

Concept Relația cu Modelul AI
Antrenament Modelul REZULTĂ din antrenament
Date Modelul a ÎNVĂȚAT din date
Algoritm Algoritmul a CONSTRUIT modelul
Sistem AI Sistemul FOLOSEȘTE modelul

Termeni asociați: → Antrenament | → Sistem AI | → Algoritm

← Pattern/Tipar

Inferență →

Back to top