Loodud Bingiga ja redigeeritud Photoshopiga
Ennustav AI on täiustatud soovitusalgoritmide, riskihindamise mudelite ja pettuste tuvastamise tööriistade abil suurendanud ettevõtete ROI-d aastakümneid. Hiljutine generatiivse AI tõus on aga muutnud selle uueks kuumaks teemaks. Igaüks otsib võimalust kasutada suuri keelemudeleid sisu genereerimiseks ja klienditeeninduseks või levitusmudeleid visuaalse sisu loomiseks. Kas generatiivsest tehisintellektist saab peagi tootlikkuse suurendamise tõukejõud?
Sellele küsimusele vastamiseks peame teemat sügavamalt uurima, et mõista generatiivse ja ennustava AI peamisi rakendusvaldkondi. Selles artiklis käsitleme peamisi masinõppe tehnikaid, mis juhivad neid kahte peamist AI-lähenemisviiside klassi, nendega seotud ainulaadseid eeliseid ja väljakutseid ning nende vastavaid reaalseid ärirakendusi.
Põhimääratlused
Generatiivne AI ja ennustav AI on kaks võimsat tehisintellekti tüüpi, millel on lai valik rakendusi nii äris kui ka mujal. Mõlemat tüüpi AI kasutavad andmetest õppimiseks masinõpet, kuid nad teevad seda erineval viisil ja neil on erinevad eesmärgid.
Ennustav AI kasutatakse ajalooliste andmete põhjal tulevaste sündmuste või tulemuste ennustamiseks. See teeb seda, tuvastades ajaloolistes andmetes mustrid ja kasutades seejärel neid mustreid tulevaste suundumuste prognoosimiseks. Näiteks saab ennustavat tehisintellekti mudelit koolitada klientide ostuajaloo andmete andmestiku põhjal ja seejärel kasutada seda selleks, et ennustada, millised kliendid järgmisel kuul kõige tõenäolisemalt loobuvad.
Generatiivne AI on AI tüüp, mis suudab luua uut sisu, nagu teksti, pilte, muusikat ja koodi. See teeb seda olemasolevatest andmetest õppides ja seejärel uusi koolitusandmetega sarnaseid andmeid genereerides. Näiteks saab generatiivset AI-mudelit koolitada reklaamikoopiate näidete andmekogumi põhjal ja seejärel kasutada seda uute loominguliste ja tõhusate reklaamikoopiate loomiseks.
Põhiline erinevus seisneb selles, et ennustav AI väljastab ennustusi ja prognoose, generatiivne AI aga uut sisu. Siin on mõned näited erinevatest domeenidest:
- Loodusliku keele töötlemine (NLP): Ennustavad NLP mudelid võivad kategoriseerida teksti etteantud klassidesse (nt rämpspost vs. mitte rämpspost), samas kui generatiivsed NLP mudelid saavad luua uut teksti etteantud viipa (nt sotsiaalmeedia postituse või tootekirjelduse) alusel.
- Pildi töötlemine: Ennustavad pilditöötlusmudelid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id), võivad klassifitseerida kujutised eelnevalt määratletud siltideks (nt tuvastada toidupoe riiulil erinevaid tooteid). Teisest küljest võivad generatiivsed mudelid, nagu difusioonimudelid, luua uusi pilte, mida koolitusandmetes pole (nt reklaamikampaaniate virtuaalsed mudelid).
- Narkootikumide avastamine: Ennustavad ravimite avastamise mudelid võivad ennustada, kas uus ühend on tõenäoliselt toksiline või potentsiaalne uue ravimina. Generatiivsed ravimite avastamise mudelid võivad luua uusi molekulaarstruktuure, millel on soovitud omadused, näiteks suurem efektiivsus või väiksem toksilisus.
Erinevatel masinõppe algoritmidel, mis neid kahte tüüpi AI-d juhivad, on konkreetsed tugevad ja nõrgad küljed, mida peate mõistma, et valida oma ettevõtte vajadustele vastav õige lähenemisviis.
Kui see põhjalik hariv sisu on teile kasulik, liituge meie AI meililistiga hoiatada, kui avaldame uut materjali.
Kuidas ennustavad vs. generatiivsed AI algoritmid töötavad?
Ennustav AI on AI tüüp, mis kasutab ajaloolisi andmeid tulevaste sündmuste või tulemuste prognoosimiseks. Tavaliselt põhineb see juhendatud õppel, mis on masinõppe tüüp, mis nõuab märgistatud andmeid. Märgistatud andmed on andmed, millele on lisatud õiged sisend- ja väljundpaarid või seeriad. Mudel õpib tundma sisendandmete ja väljundandmete vahelist matemaatilist seost ning seejärel kasutab neid teadmisi uute andmete prognoosimiseks.
Ennustavaid tehisintellekti algoritme saab kasutada mitmesuguste muutujate ennustamiseks, sealhulgas pidevate muutujate (nt müügimaht) ja binaarsete muutujate (nt kas klient hakkab loobuma) ennustamiseks. Need võivad põhineda põhilistel masinõppemudelitel, nagu lineaarne regressioon, logistiline regressioon, otsustuspuud ja juhuslikud metsad. Mõnel juhul näitavad süvaõppe algoritmid ja õppimine AI ennustavate ülesannete puhul erakordset jõudlust tänu nende võimele õppida keerulisi andmete mustreid. See muudab need algoritmid hästi sobivaks selliste ülesannete jaoks nagu klientide käitumise ennustamine, pettuste tuvastamine või patsientide tulemuste prognoosimine.
Oletame, et tervishoiuteenuse osutaja soovib kasutada ennustavat tehisintellekti südamehaiguste riskiga patsientide tuvastamiseks. Nad võivad kasutada oma varasemate patsientide ajaloolisi andmeid, et näha, kuidas erinevad tunnused, nagu patsientide demograafilised andmed, tervislik seisund ja ravi, olid seotud südamehaigustega. Masinõppemudelid võivad märgata ootamatuid mustreid ja pakkuda üsna täpseid ennustusi selle kohta, millistel patsientidel on suurem tõenäosus südamehaiguste tekkeks. Seejärel saavad tervishoiuteenuse osutajad neid ennustusi kasutada isikupärastatud ennetusplaanide väljatöötamiseks.
Erinevalt ennustavast AI-st generatiivne AI mudeleid koolitatakse tavaliselt järelevalveta või pooljärelevalvega õppealgoritmide abil. See tähendab, et need ei vaja suuri märgistatud andmeid. Järelevalveta õppealgoritmid õpivad märgistamata andmetest, pooljärelevalvega õppealgoritmid aga märgistamata andmete ja väikese hulga märgistatud andmete kombinatsioonist.
Põhimõtteliselt on enamik praegustest generatiivsetest AI mudelitest üles ehitatud nii, et osa treeningandmetest maskeeritakse ja seejärel mudelit õpetatakse maskeeritud andmete taastamiseks.
Näiteks suuri keelemudeleid (LLM-e) treenitakse, asendades mõned koolitusandmetes olevad märgid juhuslikult spetsiaalse märgiga, näiteks [MASK]. Seejärel õpib mudel ümbritsevate sõnade konteksti põhjal maskeeritud märke ennustama.
Teine levinud generatiivse AI mudeli tüüp on piltide ja videote genereerimiseks ja redigeerimiseks mõeldud difusioonmudelid. Need mudelid on ehitatud nii, et esmalt lisatakse pildile müra ja seejärel treenitakse närvivõrku müra eemaldamiseks.
Nii LLM-id kui ka difusioonimudelid võivad saavutada suurepärase jõudluse, kui neid õpetatakse piisavalt suurel hulgal märgistamata andmetel. Konkreetsete kasutusjuhtumite tulemuste parandamiseks viimistlevad arendajad sageli generatiivseid mudeleid väikese koguse märgistatud andmete põhjal. Inimeste tagasiside integreerimine tugevdava õppe kaudu võib mudeli jõudlust veelgi parandada, vähendades mitmeid vastandlikke reaktsioone.
Turundus on üks esimesi ärivaldkondi, mis generatiivsest tehisintellektist kasu saab. Näiteks võib turundusagentuur kasutada loova sisu (nt ajaveebipostitused, artiklid ja sotsiaalmeedia postitused) loomiseks generatiivset AI mudelit. Esiteks saavad nad valida eelkoolitatud LLM-i, mis näitab nende kasutusjuhtumi jaoks vastuvõetavat jõudlust. Seejärel saavad nad mudelit täpsustada agentuuri klientide olemasoleva sisu andmestiku põhjal. Pärast koolitamist saab mudelit kasutada uue sisu loomiseks, mis on kohandatud agentuuri klientide vajadustele.
Tugevad ja nõrgad küljed
Kui tegemist on ennustav AI, siin on peamised eelised selle tehnoloogia kasutamisest:
- Kõrge täpsus: Ennustavaid tehisintellekti mudeleid saab treenida saavutama väga suurt täpsust paljude ülesannete puhul, nagu tootesoovitused, pettuste tuvastamine ja riskihindamine.
- Automaatika: Ennustav tehisintellekt võib automatiseerida paljusid ülesandeid ja vabastada töötajad keskenduma strateegilisemale ja loomingulisemale tööle.
Seda tüüpi tehisintellektiga on aga kaasas väljakutseid, nagu näiteks:
- Sildistatud andmete nõue: Ennustavad AI mudelid nõuavad märgistatud andmeid, mille kogumine võib olla kulukas ja aeganõudev.
- Kõrge latt edule: Ennustavad AI-rakendused peavad edukaks toimimiseks olema väga täpsed. Seda võib olla raske saavutada, eriti keeruliste ülesannete puhul.
- Mudeli hooldus: Ennustavaid tehisintellekti mudeleid tuleb nende täpsuse säilitamiseks regulaarselt uute andmete osas ümber õpetada. See võib olla väljakutse piiratud ressurssidega ettevõtetele.
Generatiivne AI algoritmidel on oma tugevused punktid:
- Suurenenud tootlikkus ja tõhusus: Generatiivne AI võib muuta sisu loomise, koodi kirjutamise, piltide loomise ja kujundamise protsessi palju kiiremaks. See võib ettevõtetel oluliselt säästa aega ja raha.
- Loovus: Generatiivne tehisintellekt võib genereerida uusi ja uuenduslikke ideid, mille peale inimesed polekski mõelnud. See võib aidata ettevõtetel välja töötada uusi tooteid ja teenuseid ning täiustada olemasolevaid tooteid ja teenuseid.
Väga uue tehnoloogiana on sellel aga mitmeid väljakutseid arvesse võtta, sealhulgas:
- Usaldusväärsuse puudumine: Generatiivsed AI-rakendused kipuvad olema väga ebausaldusväärsed. Need võivad anda valet või eksitavat teavet ning tavaliselt nõuavad kliendile suunatud rakenduste jaoks ahelas inimest.
- Toetus eelkoolitatud mudelitele: Ettevõtted peavad generatiivsete AI-rakenduste jaoks tavaliselt tuginema väliselt loodud eelkoolitatud mudelitele. See võib piirata nende kontrolli mudeli ja selle väljundi üle.
- Autoriõiguse ja intellektuaalomandi küsimused: Generatiivsete AI-mudelite kasutamisega kaasnevad autoriõiguste ja intellektuaalomandiga seotud probleemid. Näiteks on ebaselge, kellele kuuluvad autoriõigusega kaitstud andmete põhjal koolitatud generatiivse AI mudeli loodud sisu autoriõigused.
Need tugevad ja nõrgad küljed määravad suuresti generatiivse AI ja ennustava AI peamised rakendusvaldkonnad. Vaatame lähemalt.
Reaalmaailma rakendused
Rakendusvaldkonnad ennustav AI on määratletud selle võimega koostada väga täpseid prognoose, mis võimaldavad teatud ülesandeid täielikult automatiseerida. Samas on need valdkonnad, kust on võimalik hankida piisavalt märgistatud andmeid, et AI mudelit treenida. Mõned näited ennustavatest AI rakendustest on järgmised:
- Tootesoovitussüsteemid: ennustavat tehisintellekti saab kasutada klientidele toodete soovitamiseks nende varasema ostuajaloo ja sirvimiskäitumise põhjal.
- Pettuste tuvastamise süsteemid: ennustav AI võib aidata tuvastada petturlikke tehinguid ja tegevusi.
- Riski hindamise süsteemid: Ennustavad tehisintellekti mudelid võimaldavad ettevõtetel hinnata selliste sündmuste riske, nagu laenukohustuste täitmata jätmine, kindlustusnõuded ja klientide vähenemine.
- Nõudluse prognoosimise süsteemid: ennustades täpselt toodete ja teenuste nõudlust, aitab ennustav AI ettevõtetel planeerida oma tootmist ja varude taset ning arendada turunduskampaaniaid.
- Ennustavad hooldussüsteemid: AI abil saab ennustada, millal masinad ja seadmed tõenäoliselt üles ütlevad, aidates seega ettevõtetel vältida kulukaid seisakuid ja pikendada oma varade eluiga.
Erinevalt ennustavast AI-st generatiivne AI ei nõua meilt kõige optimaalsemat väljundit. Automaatselt genereeritud tulemused, mis on piisavalt head, võivad siiski aidata ettevõtetel tõsta tootlikkust ja tõhusust, muutes generatiivsed AI-lahendused juurutamist väärt. Siiski on oluline meeles pidada, et generatiivsed AI-rakendused ei ole usaldusväärsed ja võivad nende juurutamisel anda valeteavet või ootamatuid väljundeid.
Arvestades neid piiranguid, sobib generatiivne AI kõige paremini eksperimentaalseteks seadeteks, kus korrektsus ei ole oluline (näiteks AI personaalvestlusbotid) või rakenduste jaoks, kus tsüklis on inimene, kus inimesed vaatavad üle ja redigeerivad kõiki mudeli väljundeid enne avaldamist, saatmist, või nende hukkamine.
Mõned näited generatiivsetest AI-rakendustest on järgmised:
- Sisu loomine: Generatiivsed AI mudelid võivad kiirendada ajaveebipostituste, tootekirjelduste ja sotsiaalmeediareklaamide genereerimist. Näiteks võivad kirjutajad anda üksikasjalikke juhiseid sisu genereerimiseks ning seejärel väljundit üle vaadata ja redigeerida.
- Pildi genereerimine: Generatiivset tehisintellekti saab kasutada realistlike piltide ja videote loomiseks tootekujunduses, turunduses ja meelelahutuses. Seejärel saavad disainerid selle automaatselt loodud visuaalse sisu üle vaadata, redigeerida ja korrastada, selle asemel et seda nullist luua.
- Koodi genereerimine: Generatiivseid AI mudeleid saab kasutada tarkvararakenduste koodi kirjutamiseks või arendajatele koodimuudatuste soovitamiseks. Seejärel saavad arendajad koodi enne käivitamist üle vaadata ja redigeerida.
- Narkootikumide avastamine: Generatiivne tehisintellekt võib kiirendada ravimite väljatöötamist, tuvastades uusi ravimikandidaate ja ennustades nende omadusi, samal ajal kui inimesed tagavad kvaliteedikontrolli ja hindavad tehisintellekti loodud ravimimudeleid.
Ennustav AI domineerib endiselt kõrge väärtusega tehisintellekti turul, kuna see suudab protsesse suure täpsusega automatiseerida, välistades vajaduse inimliku järelevalve järele. Generatiivne tehisintellekt on seevastu uuem ja kiiresti arenev valdkond, mis võib paljudes ärirakendustes revolutsiooni teha. Ehkki pole veel näha, kas generatiivsest tehisintellektist saab ennustava tehisintellektiga võrreldav peamine tootlikkuse tõstja, on selle potentsiaal vaieldamatu.
Kas teile meeldib see artikkel? Registreeruge, et saada rohkem AI-uuringute värskendusi.
Anname teile teada, kui avaldame rohkem selliseid kokkuvõtlikke artikleid.
seotud
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
- PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
- PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :on
- :on
- :mitte
- : kus
- $ UP
- 438
- a
- võime
- MEIST
- kiirendama
- vastuvõetav
- konto
- täpsus
- täpne
- täpselt
- Saavutada
- üle
- tegevus
- Ad
- lisades
- kuulutused
- edasijõudnud
- võistlev
- reklaam
- agentuur
- AI
- AI mudelid
- ai uuringud
- algoritme
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldama
- Ka
- summa
- summad
- ja
- vastus
- mistahes
- taotlus
- rakendused
- lähenemine
- lähenemisviisid
- OLEME
- valdkondades
- artikkel
- kaubad
- kunstlik
- tehisintellekti
- AS
- hinnata
- hindamine
- vara
- seotud
- At
- automatiseerima
- Automatiseeritud
- automaatselt
- baar
- põhineb
- põhiline
- BE
- muutuma
- olnud
- enne
- käitumine
- kasu
- Kasu
- BEST
- vahel
- Peale
- Bing
- Blogi
- Blogi postitused
- mõlemad
- Sirvimine
- ehitatud
- äri
- Business Applications
- ettevõtted
- kuid
- by
- Kampaaniad
- CAN
- kandidaadid
- juhul
- juhtudel
- kindel
- väljakutse
- väljakutseid
- Vaidluste lahendamine
- jututoad
- Vali
- nõuete
- klassid
- Klassifitseerige
- kliendid
- lähemale
- kood
- koguma
- kombinatsioon
- tuleb
- ühine
- Ettevõtted
- võrreldav
- keeruline
- SEGU
- Murettekitav
- Tingimused
- sisu
- Sisu genereerimine
- sisu loomine
- kontekst
- pidev
- kontrast
- kontrollida
- autoriõigus
- parandada
- kulukas
- võiks
- looma
- loodud
- loomine
- loomine
- Loominguline
- Praegune
- klient
- kliendi käitumine
- Kasutajatugi
- Kliendid
- andmed
- aastakümnete
- otsus
- sügav
- sügav õpe
- sügavam
- vaikimisi
- määratletud
- Nõudlus
- demograafiliste
- näitama
- näitab
- juurutamine
- kirjeldus
- Disain
- disainerid
- projekteerimine
- soovitud
- üksikasjalik
- Detection
- Määrama
- arendama
- Arendajad
- arenev
- & Tarkvaraarendus
- erinevus
- erinevused
- erinev
- raske
- Diffusion
- avastus
- haigus
- do
- ei
- Domeenid
- seisakuaeg
- juht
- sõidu
- uimasti
- e
- haridus-
- Tõhus
- efektiivsus
- efektiivsus
- kõrvaldades
- piisavalt
- tagama
- meelelahutus
- seadmed
- eriti
- oluline
- sündmused
- igaüks
- näide
- näited
- erandlik
- hukkamine
- olemasolevate
- kallis
- eksperimentaalne
- laiendama
- väliselt
- FAIL
- vale
- kiiremini
- FUNKTSIOONID
- tagasiside
- vähe
- väli
- esimene
- Keskenduma
- eest
- Ennustus
- prognoosid
- pettus
- pettuste avastamine
- pettusega
- tasuta
- Alates
- täielikult
- edasi
- tulevik
- tekitama
- loodud
- teeniva
- põlvkond
- generatiivne
- Generatiivne AI
- antud
- Eesmärgid
- suunata
- käsi
- Olema
- Tervis
- tervishoid
- süda
- Südamehaigus
- aitama
- aidates
- aitab
- siin
- Suur
- rohkem
- kõrgelt
- ajalooline
- ajalugu
- KUUM
- Kuidas
- aga
- HTTPS
- inim-
- Inimestel
- ideid
- identifitseerima
- identifitseerimiseks
- pilt
- pildid
- rakendamisel
- oluline
- parandama
- in
- sügavuti minev
- sisaldama
- Kaasa arvatud
- Suurendama
- kasvanud
- info
- uuenduslik
- sisend
- selle asemel
- juhised
- kindlustus
- Integreerimine
- intellektuaalne
- intellektuaalomandi
- Intelligentsus
- sisse
- inventar
- IT
- ITS
- jpg
- Võti
- Teadma
- teadmised
- Labels
- keel
- suur
- suurelt jaolt
- Õppida
- õppimine
- laskma
- taset
- võimendav
- elu
- nagu
- Tõenäoliselt
- LIMIT
- piirangud
- piiratud
- LLM
- laen
- Vaata
- otsin
- vähendada
- masin
- masinõpe
- masinad
- tehtud
- postitamine
- säilitada
- hooldus
- peamine
- tegema
- TEEB
- Tegemine
- palju
- Turg
- Turundus
- turundusagentuur
- mask
- materjal
- matemaatiline
- max laiuse
- mai..
- vahendid
- Meedia
- võib
- eksitav
- puuduvad
- mudel
- mudelid
- molekulaarne
- raha
- kuu
- rohkem
- kõige
- palju
- muusika
- Vajadus
- vajadustele
- võrk
- võrgustikud
- närvi-
- Närvivõrgus
- närvivõrgud
- Uus
- uute toodete
- järgmine
- nlp
- müra
- number
- saama
- of
- sageli
- on
- kunagi
- ONE
- optimaalselt
- or
- et
- Muu
- meie
- tulemusi
- väljund
- tasumata
- üle
- Järelevalve
- enda
- omab
- paari
- osa
- minevik
- patsient
- patsientidel
- mustrid
- jõudlus
- Isikliku
- kava
- plaanid
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- võrra
- võimalik
- post
- Postitusi
- potentsiaal
- võimas
- ennustada
- prognoosimine
- Ennustused
- esitada
- vältida
- Ennetamine
- eelmine
- protsess
- Protsessid
- töötlemine
- tootma
- Toode
- tootedisain
- Produktsioon
- tootlikkus
- Toodet
- omadused
- kinnisvara
- anda
- tarnija
- pakkujad
- Kirjastamine
- ostma
- kvaliteet
- küsimus
- üsna
- juhuslik
- valik
- kiiresti
- päris maailm
- realistlik
- hiljuti
- soovitama
- Soovitus
- Taastuma
- vähendamine
- regulaarselt
- suhe
- vabastama
- usaldusväärne
- lootma
- jäänused
- meeles pidama
- kõrvaldama
- nõudma
- Vajab
- teadustöö
- Vahendid
- need
- vastuste
- Tulemused
- läbi
- murranguliseks muuta
- õige
- Oht
- riskianalüüsi
- ROI
- müük
- Müügimaht
- sama
- Säästa
- ütlema
- kriimustada
- vaata
- nähtud
- saatmine
- Seeria
- teenus
- teenused
- komplekt
- seaded
- riiul
- kirjutama
- märkimisväärne
- sarnane
- väike
- So
- sotsiaalmeedia
- Sotsiaalse meedia
- Sotsiaalmeedia postitused
- tarkvara
- Lahendused
- mõned
- spam
- eriline
- konkreetse
- Kaubandus-
- Veel
- salvestada
- Strateegiline
- tugevused
- struktuuride
- edukas
- selline
- soovitama
- KOKKUVÕTE
- hüppeline
- ümbritsev
- kohandatud
- Võtma
- ülesanded
- tehnikat
- Tehnoloogia
- tekst
- tänan
- et
- .
- oma
- Neile
- SIIS
- Seal.
- Need
- nad
- see
- need
- arvasin
- Läbi
- Seega
- aeg
- aega võttev
- et
- sümboolne
- märgid
- töövahendid
- TOPBOOTID
- teema
- Rong
- koolitatud
- koolitus
- Tehingud
- ravi
- ravi
- Puud
- Trends
- kaks
- tüüp
- liigid
- tüüpiliselt
- salgamatu
- mõistma
- Ootamatu
- ainulaadne
- Uudised
- us
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutatud
- kasutusalad
- kasutamine
- tavaliselt
- muutuja
- eri
- väga
- Video
- Videod
- virtuaalne
- maht
- vs
- tahab
- oli
- kuidas
- we
- olid
- millal
- kas
- mis
- kuigi
- WHO
- lai
- Lai valik
- will
- koos
- sõnad
- Töö
- töötajate
- töötab
- väärt
- kirjutama
- kirjutada kood
- kirjanikud
- kirjutamine
- sa
- Sinu
- sephyrnet