Generat cu Bing și editat cu Photoshop
AI predictiv a determinat rentabilitatea investiției companiilor de zeci de ani prin algoritmi de recomandare avansați, modele de evaluare a riscurilor și instrumente de detectare a fraudei. Cu toate acestea, recenta creștere a inteligenței artificiale generative a făcut din aceasta un nou subiect fierbinte. Toată lumea caută să folosească modele mari de limbaj pentru generarea de conținut și servicii pentru clienți sau modele de difuzare pentru crearea de conținut vizual. Este AI generativă pe cale să devină motorul cheie pentru creșterea productivității?
Pentru a răspunde la această întrebare, trebuie să analizăm mai profund subiectul pentru a înțelege domeniile cheie de aplicare ale IA generativă și predictivă. În acest articol, vom trece în revistă tehnicile cheie de învățare automată care conduc aceste două clase majore de abordări AI, beneficiile și provocările unice asociate cu acestea și aplicațiile lor de afaceri din lumea reală.
Definiții de bază
AI generativ și AI predictiv sunt două tipuri puternice de inteligență artificială cu o gamă largă de aplicații în afaceri și nu numai. Ambele tipuri de IA folosesc învățarea automată pentru a învăța din date, dar fac acest lucru în moduri diferite și au obiective diferite.
AI predictiv este folosit pentru a prezice evenimente sau rezultate viitoare pe baza datelor istorice. Face acest lucru identificând modele în datele istorice și apoi folosind acele modele pentru a prognoza tendințele viitoare. De exemplu, un model AI predictiv poate fi antrenat pe un set de date de date din istoricul cumpărăturilor clienților și apoi utilizat pentru a prezice clienții care sunt cel mai probabil să se retragă în luna următoare.
AI generativă este un tip de IA care poate crea conținut nou, cum ar fi text, imagini, muzică și cod. Face acest lucru învățând din datele existente și apoi generând date noi care sunt similare cu datele de antrenament. De exemplu, un model AI generativ poate fi antrenat pe un set de date de exemple de copie publicitară și apoi utilizat pentru a genera copii publicitare creative și eficiente.
Diferența de bază este că AI predictiv emite predicții și previziuni, în timp ce AI generativ emite conținut nou. Iată câteva exemple în diferite domenii:
- Procesarea limbajului natural (NLP): Modelele NLP predictive pot clasifica textul în clase predefinite (de exemplu, spam vs. nu spam), în timp ce modelele NLP generative pot crea text nou pe baza unui prompt dat (de exemplu, o postare pe rețelele sociale sau descrierea produsului).
- Procesarea imaginii: Modelele predictive de procesare a imaginilor, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN), pot clasifica imaginile în etichete predefinite (de exemplu, identificați diferite produse pe raftul unui magazin alimentar). Pe de altă parte, modelele generative precum modelele de difuzie pot crea imagini noi care nu sunt prezente în datele de instruire (de exemplu, modele virtuale pentru campanii publicitare).
- Descoperirea drogului: Modelele predictive de descoperire a medicamentelor pot prognoza dacă un nou compus este probabil să fie toxic sau să aibă potențial ca un nou tratament medicamentos. Modelele de descoperire generativă de medicamente pot crea noi structuri moleculare cu proprietăți dorite, cum ar fi eficacitate mai mare sau toxicitate mai scăzută.
Diferiții algoritmi de învățare automată care conduc aceste două tipuri de IA au puncte forte și puncte slabe specifice pe care trebuie să le înțelegeți pentru a alege abordarea potrivită pentru nevoile dvs. de afaceri.
Dacă acest conținut educațional aprofundat vă este util, abonați-vă la lista noastră de corespondență AI pentru a fi avertizați atunci când lansăm material nou.
Cum funcționează algoritmii AI predictivi vs. generativi
AI predictiv este un tip de IA care utilizează date istorice pentru a face predicții despre evenimente sau rezultate viitoare. De obicei, se bazează pe învățarea supravegheată, care este un tip de învățare automată care necesită date etichetate. Datele etichetate sunt date care au fost adnotate cu perechi sau serii corecte de intrare și ieșire. Modelul învață relația matematică dintre datele de intrare și datele de ieșire și apoi utilizează aceste cunoștințe pentru a face predicții despre date noi.
Algoritmii AI predictivi pot fi utilizați pentru a prezice o gamă largă de variabile, inclusiv variabile continue (de exemplu, volumul vânzărilor) și variabile binare (de exemplu, dacă un client va renunța). Acestea se pot baza pe modele de bază de învățare automată, cum ar fi regresia liniară, regresia logistică, arbori de decizie și păduri aleatorii. În unele cazuri, algoritmii de învățare profundă și învățarea prin consolidare demonstrează performanțe excepționale pentru sarcinile AI predictive datorită capacității lor de a învăța modele complexe în date. Acest lucru face ca acești algoritmi să fie bine adaptați pentru sarcini precum prezicerea comportamentului clienților, detectarea fraudelor sau prognozarea rezultatelor pacientului.
Să presupunem că un furnizor de asistență medicală dorește să folosească AI predictiv pentru a identifica pacienții cu risc de boli de inimă. Ei pot folosi date istorice de la pacienții anteriori pentru a vedea cum diferite caracteristici, cum ar fi datele demografice ale pacienților, condițiile de sănătate și tratamentele, au fost asociate cu bolile de inimă. Modelele de învățare automată pot identifica modele neașteptate și oferă predicții destul de precise despre pacienții care sunt mai susceptibili de a dezvolta boli de inimă. Furnizorii de servicii medicale pot folosi apoi aceste predicții pentru a dezvolta planuri de prevenire personalizate.
Spre deosebire de IA predictivă, AI generativă modelele sunt de obicei antrenate folosind algoritmi de învățare nesupravegheați sau semi-supravegheați. Aceasta înseamnă că nu necesită cantități mari de date etichetate. Algoritmii de învățare nesupravegheați învață din date neetichetate, în timp ce algoritmii de învățare semi-supravegheați învață dintr-o combinație de date neetichetate și o cantitate mică de date etichetate.
Practic, majoritatea modelelor AI generative actuale sunt construite prin mascarea unei părți a datelor de antrenament și apoi antrenarea modelului pentru a recupera datele mascate.
De exemplu, modelele de limbaj mari (LLM) sunt antrenate prin înlocuirea aleatorie a unora dintre jetoanele din datele de antrenament cu un token special, cum ar fi [MASK]. Modelul învață apoi să prezică jetoanele mascate pe baza contextului cuvintelor din jur.
Un alt tip comun de model AI generativ sunt modelele de difuzie pentru generarea și editarea imaginilor și video. Aceste modele sunt construite prin adăugarea mai întâi de zgomot la imagine și apoi antrenarea rețelei neuronale pentru a elimina zgomotul.
Atât LLM-urile, cât și modelele de difuzie pot obține performanțe remarcabile atunci când sunt antrenate pe cantități suficient de mari de date neetichetate. Cu toate acestea, pentru a îmbunătăți rezultatele pentru cazuri de utilizare specifice, dezvoltatorii ajustează adesea modelele generative pe cantități mici de date etichetate. Integrarea feedback-ului uman prin învățare prin întărire poate îmbunătăți și mai mult performanța unui model prin reducerea unui număr de răspunsuri adverse.
Marketingul este una dintre primele domenii de afaceri care beneficiază de IA generativă. De exemplu, o agenție de marketing ar putea folosi un model AI generativ pentru a genera conținut creativ, cum ar fi postări pe blog, articole și postări pe rețelele sociale. În primul rând, ei pot selecta un LLM pre-instruit care demonstrează performanțe acceptabile pentru cazul lor de utilizare. Apoi, ei pot ajusta modelul pe un set de date de conținut existent de la clienții agenției. Odată instruit, modelul ar putea fi folosit pentru a genera conținut nou, care este adaptat nevoilor clienților agenției.
Punctele forte și punctele slabe
Când vine vorba de AI predictivă, aici sunt beneficii cheie de utilizarea acestei tehnologii:
- O mai mare precizie: Modelele AI predictive pot fi antrenate pentru a obține o precizie foarte mare pentru multe sarcini, cum ar fi recomandarea de produse, detectarea fraudei și evaluarea riscurilor.
- Automatizare: AI predictiv poate automatiza multe sarcini și eliberează lucrătorii umani pentru a se concentra pe o muncă mai strategică și mai creativă.
Cu toate acestea, acest tip de AI vine cu el provocări, cum ar fi de exemplu:
- Cerință de date etichetate: Modelele AI predictive necesită date etichetate, care pot fi costisitoare și consumatoare de timp de colectat.
- Standard ridicat pentru succes: Aplicațiile AI predictive trebuie să fie foarte precise pentru a avea succes. Acest lucru poate fi dificil de realizat, mai ales pentru sarcini complexe.
- Întreținerea modelului: Modelele AI predictive trebuie reeducate în mod regulat pe date noi pentru a-și menține acuratețea. Aceasta poate fi o provocare pentru companiile cu resurse limitate.
AI generativă algoritmii au proprii lor puncte forte puncte:
- Productivitate și eficiență crescute: IA generativă poate face procesul de creare a conținutului, scrierea codului, crearea de imagini și proiectarea mult mai rapid. Acest lucru poate economisi companiilor o cantitate semnificativă de timp și bani.
- Creativitatea: IA generativă poate genera idei noi și inovatoare la care oamenii poate nu s-au gândit. Acest lucru poate ajuta companiile să dezvolte noi produse și servicii și să-și îmbunătățească produsele și serviciile existente.
Cu toate acestea, ca tehnologie foarte nouă, are un număr de provocări de luat în considerare, inclusiv:
- Lipsa de fiabilitate: Aplicațiile AI generative tind să fie foarte nesigure. Acestea pot produce informații false sau înșelătoare și, de obicei, vor avea nevoie de un om în buclă pentru orice aplicație adresată clienților.
- Baza pe modele pregătite în prealabil: De obicei, companiile trebuie să se bazeze pe modele create extern pentru aplicații AI generative. Acest lucru le poate limita controlul asupra modelului și rezultatului acestuia.
- Probleme cu drepturile de autor și proprietatea intelectuală: Există preocupări privind drepturile de autor și proprietatea intelectuală în legătură cu utilizarea modelelor AI generative. De exemplu, nu este clar cine deține drepturile de autor asupra conținutului generat de un model AI generativ care a fost instruit pe date protejate prin drepturi de autor.
Aceste puncte forte și puncte slabe determină în mare măsură domeniile cheie de aplicare pentru IA generativă și AI predictivă. Să aruncăm o privire mai atentă.
Aplicații din lumea reală
Domeniile de aplicare ale AI predictivă sunt definite prin capacitatea sa de a produce prognoze foarte precise care permit automatizarea completă a anumitor sarcini. În același timp, acestea sunt și zonele în care este posibil să obțineți suficiente date etichetate pentru a antrena modelul AI. Câteva exemple de aplicații AI predictive includ:
- Sisteme de recomandare a produselor: AI predictiv poate fi folosit pentru a recomanda produse clienților pe baza istoricului lor de achiziții trecut și a comportamentului de navigare.
- Sisteme de detectare a fraudei: AI predictiv poate ajuta la identificarea tranzacțiilor și activităților frauduloase.
- Sisteme de evaluare a riscurilor: Modelele AI predictive permit companiilor să evalueze riscul unor evenimente precum neplata creditelor, daunele de asigurare și pierderea clienților.
- Sisteme de prognoză a cererii: prin prognoza precisă a cererii de produse și servicii, IA predictivă ajută companiile să își planifice nivelurile de producție și stocuri și să dezvolte campanii de marketing.
- Sisteme de întreținere predictivă: AI poate fi folosită pentru a prezice când mașinile și echipamentele sunt susceptibile de a eșua, ajutând astfel companiile să prevină timpii de nefuncționare costisitoare și să prelungească durata de viață a activelor lor.
Spre deosebire de AI predictiv, AI generativă nu ne cere să producem cea mai optimă producție. Rezultatele generate automat care sunt „suficient de bune” pot ajuta în continuare companiile să își mărească productivitatea și eficiența, făcând ca soluțiile AI generative să merite implementate. Cu toate acestea, este important să ne amintim că aplicațiile AI generative nu sunt de încredere și pot produce informații false sau rezultate neașteptate la implementarea lor.
Având în vedere aceste limitări, IA generativă este cea mai potrivită pentru setările experimentale în care corectitudinea nu este esențială (cum ar fi, de exemplu, AI persona chatbots) sau pentru aplicații cu un om în buclă, în care oamenii revizuiesc și editează toate rezultatele modelului înainte de a publica, trimite, sau executarea lor.
Câteva exemple de aplicații AI generative includ:
- Crearea de conținut: Modelele AI generative pot accelera generarea de postări pe blog, descrieri de produse și reclame pe rețelele sociale. De exemplu, scriitorii pot oferi instrucțiuni detaliate pentru a ghida generarea de conținut și apoi pot revizui și edita rezultatul.
- Generarea imaginii: IA generativă poate fi folosită pentru a genera imagini și videoclipuri realiste în designul de produse, marketing și divertisment. Designerii pot revizui, edita și aranja acest conținut vizual generat automat în loc să-l creeze de la zero.
- Generarea codului: Modelele AI generative pot fi folosite pentru a scrie cod pentru aplicații software sau pentru a sugera modificări de cod pentru dezvoltatori. Dezvoltatorii pot revizui și edita codul înainte de a-l executa.
- Descoperirea drogului: IA generativă poate accelera dezvoltarea medicamentelor prin identificarea de noi candidați la medicamente și prezicerea proprietăților acestora, în timp ce oamenii asigură controlul calității și evaluează modelele de medicamente generate de IA.
AI predictiv domină în continuare piața AI de mare valoare, deoarece poate automatiza procesele cu o precizie ridicată, eliminând nevoia de supraveghere umană. AI generativ, pe de altă parte, este un domeniu mai nou și în dezvoltare rapidă, cu potențialul de a revoluționa multe aplicații de afaceri. Deși rămâne de văzut dacă IA generativă va deveni un factor major de productivitate comparabil cu IA predictivă, potențialul său este incontestabil.
Bucurați-vă de acest articol? Înscrieți-vă pentru mai multe actualizări ale cercetării AI.
Vă vom anunța când vom lansa mai multe articole sumare ca acesta.
Legate de
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $UP
- 438
- a
- capacitate
- Despre Noi
- accelera
- acceptabil
- Cont
- precizie
- precis
- precis
- Obține
- peste
- activităţi de
- Ad
- adăugare
- Anunţuri
- avansat
- contradictorialității
- Promovare
- agenție
- AI
- Modele AI
- cercetare ai
- algoritmi
- TOATE
- permite
- de asemenea
- sumă
- Sume
- și
- răspunde
- Orice
- aplicație
- aplicatii
- abordare
- abordari
- SUNT
- domenii
- articol
- bunuri
- artificial
- inteligență artificială
- AS
- evalua
- evaluare
- Bunuri
- asociate
- At
- automatizarea
- Automata
- în mod automat
- bar
- bazat
- de bază
- BE
- deveni
- fost
- înainte
- comportament
- beneficia
- Beneficiile
- CEL MAI BUN
- între
- Dincolo de
- Bing
- Blog
- Blog
- atât
- Navigare
- construit
- afaceri
- Aplicații pentru afaceri
- întreprinderi
- dar
- by
- Campanii
- CAN
- candidaţilor
- caz
- cazuri
- sigur
- contesta
- provocări
- Modificări
- chatbots
- Alege
- creanțe
- clase
- Clasifica
- clientii
- mai aproape
- cod
- colecta
- combinaţie
- vine
- Comun
- Companii
- comparabil
- complex
- Compus
- preocupările
- Condiții
- conţinut
- Generare de conținut
- crearea de continut
- context
- continuu
- contrast
- Control
- drepturi de autor
- corecta
- costisitor
- ar putea
- crea
- a creat
- Crearea
- creaţie
- Creator
- Curent
- client
- comportamentul clienților
- Serviciu clienți
- clienţii care
- de date
- zeci de ani
- decizie
- adânc
- învățare profundă
- Mai adânc
- implicite
- definit
- Cerere
- demografic
- demonstra
- demonstrează
- Implementarea
- descriere
- Amenajări
- Designerii
- proiect
- dorit
- detaliat
- Detectare
- Determina
- dezvolta
- Dezvoltatorii
- în curs de dezvoltare
- Dezvoltare
- diferenţă
- diferenţele
- diferit
- dificil
- difuziune
- descoperire
- Boală
- do
- face
- domenii
- nefuncționare
- şofer
- conducere
- medicament
- e
- de învăţământ
- Eficace
- eficacitate
- eficiență
- eliminarea
- suficient de
- asigura
- Divertisment
- echipament
- mai ales
- esenţial
- evenimente
- toată lumea
- exemplu
- exemple
- excepțional
- executând
- existent
- scump
- experimental
- extinde
- extern
- FAIL
- fals
- mai repede
- DESCRIERE
- feedback-ul
- puțini
- camp
- First
- Concentra
- Pentru
- Prognoză
- prognoze
- fraudă
- detectarea fraudei
- necinstit
- Gratuit
- din
- complet
- mai mult
- viitor
- genera
- generată
- generator
- generaţie
- generativ
- AI generativă
- dat
- Goluri
- ghida
- mână
- Avea
- Sănătate
- de asistență medicală
- inimă
- Boala de inima
- ajutor
- ajutor
- ajută
- aici
- Înalt
- superior
- extrem de
- istoric
- istorie
- FIERBINTE
- Cum
- Totuși
- HTTPS
- uman
- Oamenii
- idei
- identifica
- identificarea
- imagine
- imagini
- Punere în aplicare a
- important
- îmbunătăţi
- in
- în profunzime
- include
- Inclusiv
- Crește
- a crescut
- informații
- inovatoare
- intrare
- in schimb
- instrucțiuni
- asigurare
- integrarea
- intelectual
- de proprietate intelectuală
- Inteligență
- în
- inventar
- IT
- ESTE
- jpg
- Cheie
- Cunoaște
- cunoştinţe
- etichete
- limbă
- mare
- în mare măsură
- AFLAȚI
- învăţare
- lăsa
- nivelurile de
- efectului de pârghie
- Viaţă
- ca
- Probabil
- LIMITĂ
- limitări
- Limitat
- LLM
- împrumut
- Uite
- cautati
- LOWER
- maşină
- masina de învățare
- Masini
- făcut
- discuții
- menține
- întreținere
- major
- face
- FACE
- Efectuarea
- multe
- Piață
- Marketing
- agenție de marketing
- masca
- material
- matematic
- max-width
- Mai..
- mijloace
- Mass-media
- ar putea
- derutant
- dispărut
- model
- Modele
- molecular
- bani
- Lună
- mai mult
- cele mai multe
- mult
- Muzică
- Nevoie
- nevoilor
- reţea
- rețele
- neural
- rețele neuronale
- rețele neuronale
- Nou
- produse noi
- următor
- nlp
- Zgomot
- număr
- obține
- of
- de multe ori
- on
- dată
- ONE
- optimă
- or
- comandă
- Altele
- al nostru
- rezultate
- producție
- remarcabil
- peste
- Supraveghere
- propriu
- deține
- perechi
- parte
- trecut
- pacient
- pacientes
- modele
- performanță
- Personalizat
- plan
- Planurile
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- puncte
- posibil
- Post
- postări
- potenţial
- puternic
- prezice
- estimarea
- Predictii
- prezenta
- împiedica
- Prevenirea
- precedent
- proces
- procese
- prelucrare
- produce
- Produs
- design de produs
- producere
- productivitate
- Produse
- proprietăţi
- proprietate
- furniza
- furnizorul
- furnizori
- Editare
- cumpărare
- calitate
- întrebare
- cu totul
- aleator
- gamă
- repede
- lumea reală
- realist
- recent
- recomanda
- Recomandare
- Recupera
- reducerea
- regulat
- relaţie
- eliberaţi
- de încredere
- se bazează
- rămășițe
- minte
- scoate
- necesita
- Necesită
- cercetare
- Resurse
- respectiv
- răspunsuri
- REZULTATE
- revizuiască
- revoluţiona
- dreapta
- Risc
- evaluare a riscurilor
- ROI
- de vânzări
- Volum de vânzări
- acelaşi
- Economisiți
- Spune
- zgâria
- vedea
- văzut
- trimitere
- serie
- serviciu
- Servicii
- set
- setări
- Raft
- semna
- semnificativ
- asemănător
- mic
- So
- Social
- social media
- Postări în rețelele sociale
- Software
- soluţii
- unele
- spam-
- special
- specific
- Loc
- Încă
- stoca
- Strategic
- puncte forte
- structurile
- de succes
- astfel de
- sugera
- REZUMAT
- apare
- Înconjurător
- adaptate
- Lua
- sarcini
- tehnici de
- Tehnologia
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- mulțumesc
- acea
- lor
- Lor
- apoi
- Acolo.
- Acestea
- ei
- acest
- aceste
- gândit
- Prin
- Prin urmare
- timp
- consumă timp
- la
- semn
- indicativele
- Unelte
- TOPBOTS
- subiect
- Tren
- dresat
- Pregătire
- Tranzacții
- tratament
- tratamente
- Copaci
- Tendinţe
- Două
- tip
- Tipuri
- tipic
- netăgăduit
- înţelege
- Neașteptat
- unic
- actualizări
- us
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- utilizări
- folosind
- obișnuit
- variabil
- diverse
- foarte
- Video
- Video
- Virtual
- volum
- vs
- vrea
- a fost
- modalități de
- we
- au fost
- cand
- dacă
- care
- în timp ce
- OMS
- larg
- Gamă largă
- voi
- cu
- cuvinte
- Apartamente
- muncitorii
- fabrică
- valoare
- scrie
- scrie cod
- scriitori
- scris
- Tu
- Ta
- zephyrnet