I AI-världen pratas det ofta om parametrar, tokens, kontextfönster och kostnader – men vad betyder det i praktiken? I detta avsnitt av Lilla AI-skolan reder vi ut skillnaden mellan små modeller som är snabba och energieffektiva, och stora modeller som kan analysera hela kodbaser eller rapporter men kostar mer.

Beslutsträd är en AI-metod som fattar beslut steg för steg genom att ställa frågor om datan och följa logiska grenar. I detta avsnitt av Lilla AI-skolan visar vi hur beslutsträd kan användas för industriell kvalitetskontroll – från att analysera tryck och temperatur till att avgöra om en produkt blir godkänd. Du får även lära dig vanliga fallgropar, hur de kan undvikas och hur metoden står sig mot andra AI-tekniker.

I denna andra del om Feature Engineering tittar vi på hur kategorier, nya variabler och smart urval kan göra AI-modeller enklare och mer träffsäkra – särskilt i industriella tillämpningar. Med praktiska exempel visar vi hur tekniker som encoding, feature selection och feature creation kan bidra till mer användbara AI-lösningar i verkligheten.

Vad gör egentligen störst skillnad i ett AI-projekt – algoritmen eller datan? I detta avsnitt av lilla AI skolan får du lära dig grunderna i Feature Engineering – konsten att skapa smarta, tydliga variabler som AI kan förstå. Vi visar hur du hanterar saknade värden, outliers, skalor och grupperingar – allt för att förbättra träffsäkerheten i dina modeller.

Vad händer när AI fattar beslut vi inte förstår? I detta inlägg tittar vi närmare på XAI – förklarbar artificiell intelligens – som hjälper oss att se varför AI kommer fram till sina slutsatser. Vi går igenom metoder som SHAP, LIME och Integrated Gradients, och visar hur XAI kan skapa förtroende, minska risker och göra AI användbar även i komplex industriell verklighet.

I denna del av Lilla AI-skolan förklarar vi hur man kan kombinera flera modeller för att få mer träffsäkra förutsägelser. Vi går igenom tre vanliga ensemblemetoder – Bagging, Boosting och Stacking – med tydliga exempel från industrin. Lär dig hur du kan minska brus, hitta subtila mönster och kombinera olika modelltyper för att fatta bättre datadrivna beslut i din verksamhet.

Sustainability Circle's "Lilla AI Skola" om kvalitetssäkring av AI Detta kanske inte är ett kunskapsinlägg som de andra i vår serie, men...

Reinforcement Learning (RL) – en gren inom maskininlärning

Sustainability Circle's "lilla AI skola" om transformers Vi har alla lärt oss att den dagen då ChatGPT släpptes till allmänheten, 30...

Autoregression har fått en central roll inom AI, särskilt i språkmodeller och generativa system. GPT-modeller(Generative Pre-trained Transfo

Pre-processing är processen att förbereda rådata så att den blir ren, konsekvent och användbar för analys eller maskininlärning.

Dataläckage inträffar när en maskininlärningsmodell får tillgång till information under träning som den inte borde ha.

När teknologier som Blockchain och AI kombineras kan de förstärka varandras styrkor. Blockchain skapar en säker och tillförlitlig grund.

Sustainability Circle's "lilla AI skola" om Data Management. Vad är Data Management? Data management handlar om att effektivt samla in,...

Sustainability Circle's "lilla AI skola" om NLP. Vad är NLP? Natural Language Processing, eller NLP, är en gren inom artificiell...