Создано с помощью Bing и отредактировано с помощью Photoshop.
Прогнозирующий искусственный интеллект на протяжении десятилетий повышал рентабельность инвестиций компаний благодаря передовым алгоритмам рекомендаций, моделям оценки рисков и инструментам обнаружения мошенничества. Однако недавний всплеск генеративного искусственного интеллекта сделал эту тему новой горячей темой. Все стремятся использовать большие языковые модели для создания контента и обслуживания клиентов или модели распространения для создания визуального контента. Станет ли генеративный ИИ ключевым фактором повышения производительности?
Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно глубже изучить тему и понять ключевые области применения генеративного и прогнозирующего ИИ. В этой статье мы рассмотрим ключевые методы машинного обучения, лежащие в основе этих двух основных классов подходов к искусственному интеллекту, уникальные преимущества и проблемы, связанные с ними, а также их соответствующие реальные бизнес-приложения.
Основные определения
Генеративный ИИ и прогнозирующий ИИ — это два мощных типа искусственного интеллекта, имеющие широкий спектр применений в бизнесе и за его пределами. Оба типа ИИ используют машинное обучение для обучения на основе данных, но делают это по-разному и преследуют разные цели.
Прогнозирующий ИИ используется для прогнозирования будущих событий или результатов на основе исторических данных. Это делается путем выявления закономерностей в исторических данных, а затем использования этих закономерностей для прогнозирования будущих тенденций. Например, модель прогнозного ИИ можно обучить на наборе данных истории покупок клиентов, а затем использовать для прогнозирования того, какие клиенты с наибольшей вероятностью уйдут в следующем месяце.
Генеративный ИИ — это тип ИИ, который может создавать новый контент, такой как текст, изображения, музыку и код. Он делает это путем обучения на существующих данных, а затем создания новых данных, аналогичных обучающим данным. Например, генеративную модель ИИ можно обучить на наборе данных примеров рекламных объявлений, а затем использовать для создания новых креативных и эффективных рекламных копий.
Основное различие заключается в том, что предиктивный ИИ выдает предсказания и прогнозы, а генеративный ИИ выдает новый контент. Вот несколько примеров из разных областей:
- Обработка естественного языка (НЛП): прогнозирующие модели НЛП могут классифицировать текст по заранее определенным классам (например, спам и не спам), в то время как генеративные модели НЛП могут создавать новый текст на основе заданной подсказки (например, публикации в социальной сети или описания продукта).
- Обработка изображений: Модели прогнозирующей обработки изображений, такие как сверточные нейронные сети (CNN), могут классифицировать изображения по заранее заданным меткам (например, идентифицировать различные продукты на полке продуктового магазина). С другой стороны, генеративные модели, такие как диффузионные модели, могут создавать новые изображения, которых нет в обучающих данных (например, виртуальные модели для рекламных кампаний).
- Открытие лекарств: Модели прогностического открытия лекарств могут предсказать, будет ли новое соединение токсичным или будет ли оно иметь потенциал в качестве нового лекарственного средства. Генеративные модели открытия лекарств могут создавать новые молекулярные структуры с желаемыми свойствами, такими как более высокая эффективность или более низкая токсичность.
Различные алгоритмы машинного обучения, управляющие этими двумя типами ИИ, имеют определенные сильные и слабые стороны, которые вам необходимо понимать, чтобы выбрать правильный подход для нужд вашего бизнеса.
Если этот подробный образовательный контент вам полезен, подпишитесь на нашу рассылку AI быть предупрежденным, когда мы выпустим новый материал.
Как работают прогнозирующие и генеративные алгоритмы ИИ
Прогнозирующий ИИ — это тип ИИ, который использует исторические данные для прогнозирования будущих событий или результатов. Обычно оно основано на контролируемом обучении, которое представляет собой тип машинного обучения, требующий помеченных данных. Маркированные данные — это данные, которые были аннотированы правильными входными и выходными парами или сериями. Модель изучает математическую взаимосвязь между входными и выходными данными, а затем использует эти знания для прогнозирования новых данных.
Алгоритмы прогнозирования ИИ можно использовать для прогнозирования широкого спектра переменных, включая непрерывные переменные (например, объем продаж) и бинарные переменные (например, будет ли клиент отходить). Они могут быть основаны на базовых моделях машинного обучения, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений и случайные леса. В некоторых случаях алгоритмы глубокого обучения и обучение с подкреплением демонстрируют исключительную производительность при решении задач прогнозного ИИ благодаря их способности изучать сложные закономерности в данных. Это делает эти алгоритмы хорошо подходящими для таких задач, как прогнозирование поведения клиентов, обнаружение мошенничества или прогнозирование результатов лечения пациентов.
Допустим, поставщик медицинских услуг хочет использовать прогнозирующий искусственный интеллект для выявления пациентов с риском сердечно-сосудистых заболеваний. Они могут использовать исторические данные своих предыдущих пациентов, чтобы увидеть, как различные характеристики, такие как демографические данные пациентов, состояние здоровья и методы лечения, связаны с болезнями сердца. Модели машинного обучения могут выявить неожиданные закономерности и дать довольно точные прогнозы о том, у каких пациентов чаще развиваются болезни сердца. Поставщики медицинских услуг могут затем использовать эти прогнозы для разработки индивидуальных планов профилактики.
В отличие от прогнозирующего ИИ, генеративный ИИ модели обычно обучаются с использованием алгоритмов обучения без или полуконтроля. Это означает, что им не требуются большие объемы размеченных данных. Алгоритмы обучения без учителя учатся на немаркированных данных, тогда как алгоритмы полуконтролируемого обучения учатся на комбинации немаркированных данных и небольшого количества помеченных данных.
По сути, большинство нынешних генеративных моделей ИИ строятся путем маскировки части обучающих данных и последующего обучения модели восстановлению замаскированных данных.
Например, большие языковые модели (LLM) обучаются путем случайной замены некоторых токенов в обучающих данных специальным токеном, например [MASK]. Затем модель учится предсказывать замаскированные токены на основе контекста окружающих слов.
Другим распространенным типом генеративной модели ИИ являются диффузионные модели для создания и редактирования изображений и видео. Эти модели создаются путем добавления шума к изображению, а затем обучения нейронной сети удалению шума.
И LLM, и диффузионные модели могут достичь выдающейся производительности при обучении на достаточно больших объемах неразмеченных данных. Однако, чтобы улучшить результаты для конкретных случаев использования, разработчики часто настраивают генеративные модели на небольших объемах помеченных данных. Интеграция обратной связи с людьми посредством обучения с подкреплением может еще больше повысить производительность модели за счет уменьшения количества состязательных реакций.
Маркетинг — одна из первых сфер бизнеса, которая получит выгоду от генеративного искусственного интеллекта. Например, маркетинговое агентство может использовать генеративную модель искусственного интеллекта для создания креативного контента, такого как сообщения в блогах, статьи и сообщения в социальных сетях. Во-первых, они могут выбрать предварительно обученный LLM, который демонстрирует приемлемую производительность для их варианта использования. Затем они могут точно настроить модель на основе набора данных существующего контента от клиентов агентства. После обучения модель можно будет использовать для создания нового контента, адаптированного к потребностям клиентов агентства.
Сильные и слабые стороны
Когда дело доходит до прогнозирующий ИИ, вот ключевые преимущества использования этой технологии:
- Высокая точность: модели прогнозного искусственного интеллекта можно обучить для достижения очень высокой точности при выполнении многих задач, таких как рекомендации по продуктам, обнаружение мошенничества и оценка рисков.
- автоматизация: Прогнозирующий ИИ может автоматизировать многие задачи и освободить людей, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегической и творческой работе.
Однако этот тип ИИ имеет свои проблемы, например:
- Требование к маркированным данным: Модели прогнозного ИИ требуют маркированных данных, сбор которых может быть дорогостоящим и трудоемким.
- Высокая планка успеха: Чтобы добиться успеха, приложения прогнозирующего искусственного интеллекта должны быть очень точными. Этого может быть трудно достичь, особенно для сложных задач.
- Обслуживание модели: Модели прогнозного ИИ необходимо регулярно переобучать на новых данных, чтобы поддерживать их точность. Это может стать проблемой для компаний с ограниченными ресурсами.
Генеративный ИИ алгоритмы имеют свои собственные сильные точки:
- Повышение производительности и эффективности: Генеративный ИИ может значительно ускорить процесс создания контента, написания кода, создания изображений и проектирования. Это может сэкономить предприятиям значительное количество времени и денег.
- Креативность: Генеративный ИИ может генерировать новые и инновационные идеи, о которых люди, возможно, даже не догадывались. Это может помочь предприятиям разрабатывать новые продукты и услуги, а также улучшать существующие продукты и услуги.
Однако, поскольку это очень новая технология, она имеет ряд особенностей. проблемы принять во внимание, в том числе:
- Отсутствие надежности: Приложения генеративного ИИ, как правило, крайне ненадежны. Они могут предоставлять ложную или вводящую в заблуждение информацию и обычно требуют участия человека для работы с любыми приложениями, ориентированными на клиентов.
- Доверие к предварительно обученным моделям: компаниям обычно приходится полагаться на предварительно обученные модели, созданные извне, для генеративных приложений ИИ. Это может ограничить их контроль над моделью и ее результатами.
- Вопросы авторского права и интеллектуальной собственности: Существуют проблемы с авторскими правами и интеллектуальной собственностью, связанные с использованием генеративных моделей искусственного интеллекта. Например, неясно, кому принадлежат авторские права на контент, созданный с помощью генеративной модели искусственного интеллекта, обученной на данных, защищенных авторским правом.
Эти сильные и слабые стороны во многом определяют ключевые области применения генеративного и прогнозирующего ИИ. Давайте посмотрим поближе.
Реальные приложения
Области применения прогнозирующий ИИ определяются его способностью производить высокоточные прогнозы, которые позволяют полностью автоматизировать определенные задачи. В то же время это также области, где можно получить достаточно размеченных данных для обучения модели ИИ. Некоторые примеры приложений прогнозного ИИ включают в себя:
- Системы рекомендаций по продуктам: прогнозирующий искусственный интеллект может использоваться для рекомендации продуктов клиентам на основе их прошлой истории покупок и поведения в Интернете.
- Системы обнаружения мошенничества: Прогнозирующий ИИ может помочь выявить мошеннические транзакции и действия.
- Системы оценки рисков: модели прогнозного искусственного интеллекта позволяют предприятиям оценивать риск таких событий, как невыплаты по кредитам, страховые выплаты и отток клиентов.
- Системы прогнозирования спроса: Точно прогнозируя спрос на продукты и услуги, интеллектуальный ИИ помогает предприятиям планировать уровень производства и запасов, а также разрабатывать маркетинговые кампании.
- Системы профилактического обслуживания: ИИ можно использовать для прогнозирования возможных отказов машин и оборудования, тем самым помогая компаниям предотвратить дорогостоящие простои и продлить срок службы своих активов.
В отличие от прогнозирующего ИИ, генеративный ИИ не требует от нас производства наиболее оптимальной продукции. Автоматически генерируемые результаты, которые являются «достаточно хорошими», по-прежнему могут помочь предприятиям повысить производительность и эффективность, что делает внедрение генеративных решений искусственного интеллекта достойным внимания. Однако важно помнить, что генеративные приложения ИИ ненадежны и могут выдавать ложную информацию или неожиданные результаты при их развертывании.
Учитывая эти ограничения, генеративный ИИ лучше всего подходит для экспериментальных условий, где правильность не важна (например, чат-боты с искусственным интеллектом) или для приложений с участием человека, где люди просматривают и редактируют все выходные данные модели перед публикацией, отправкой, или выполнение их.
Некоторые примеры генеративных приложений ИИ включают в себя:
- Создание контента: Генеративные модели искусственного интеллекта могут ускорить создание публикаций в блогах, описаний продуктов и рекламы в социальных сетях. Например, авторы могут предоставить подробные инструкции по созданию контента, а затем просмотреть и отредактировать результат.
- Генерация изображения: Генеративный искусственный интеллект можно использовать для создания реалистичных изображений и видео в дизайне продуктов, маркетинге и развлечениях. Затем дизайнеры могут просматривать, редактировать и упорядочивать автоматически созданный визуальный контент, а не создавать его с нуля.
- Генерация кода: Генеративные модели искусственного интеллекта можно использовать для написания кода программных приложений или предложения изменений кода разработчикам. Затем разработчики могут просматривать и редактировать код перед его выполнением.
- Открытие лекарств: Генеративный ИИ может ускорить разработку лекарств, выявляя новые кандидаты на лекарства и прогнозируя их свойства, в то время как люди обеспечивают контроль качества и оценивают модели лекарств, созданные ИИ.
Прогнозирующий ИИ по-прежнему доминирует на рынке ценных ИИ, поскольку он может автоматизировать процессы с высокой точностью, устраняя необходимость человеческого контроля. С другой стороны, генеративный искусственный интеллект — это новая и быстро развивающаяся область, способная произвести революцию во многих бизнес-приложениях. Хотя еще неизвестно, станет ли генеративный ИИ основным драйвером производительности, сравнимым с прогнозирующим ИИ, его потенциал неоспорим.
Наслаждайтесь этой статьей? Подпишитесь на дополнительные исследования ИИ исследований.
Мы сообщим вам, когда мы выпустим больше кратких статей, подобных этой.
Похожие страницы:
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
- ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
- ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
- Источник: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :имеет
- :является
- :нет
- :куда
- $UP
- 438
- a
- способность
- О нас
- ускорять
- приемлемый
- Учетная запись
- точность
- точный
- точно
- Достигать
- через
- активно
- Ad
- добавить
- объявления
- продвинутый
- состязательный
- Реклама
- агентство
- AI
- AI модели
- ай исследование
- алгоритмы
- Все
- позволять
- причислены
- количество
- суммы
- и
- ответ
- любой
- Применение
- Приложения
- подхода
- подходы
- МЫ
- области
- гайд
- статьи
- искусственный
- искусственный интеллект
- AS
- оценить
- оценки;
- Активы
- связанный
- At
- автоматизировать
- Автоматизированный
- автоматически
- бар
- основанный
- основной
- BE
- становиться
- было
- до
- поведение
- польза
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- между
- Beyond
- Bing
- Блог
- Сообщения в блоге
- изоферменты печени
- просмотр
- построенный
- бизнес
- Бизнес-приложения
- бизнес
- но
- by
- Кампании
- CAN
- кандидатов
- случаев
- случаев
- определенный
- вызов
- проблемы
- изменения
- chatbots
- Выберите
- требования
- классов
- классифицировать
- клиентов
- ближе
- код
- собирать
- сочетание
- выходит
- Общий
- Компании
- сравнимый
- комплекс
- Соединение
- Обеспокоенность
- Условия
- содержание
- Генерация контента
- контентного создание
- контекст
- (CIJ)
- контраст
- контроль
- авторское право
- исправить
- дорогостоящий
- может
- Создайте
- создали
- Создающий
- создание
- творческий
- Текущий
- клиент
- поведение клиентов
- Служба поддержки игроков
- Клиенты
- данным
- десятилетия
- решение
- глубоко
- глубокое обучение
- более глубокий
- по умолчанию
- определенный
- Спрос
- демографический
- демонстрировать
- демонстрирует
- развертывание
- описание
- Проект
- дизайнеры
- проектирование
- желанный
- подробный
- обнаружение
- Определять
- развивать
- застройщиков
- развивающийся
- Развитие
- разница
- Различия
- различный
- трудный
- Вещание
- открытие
- Болезнь
- do
- приносит
- доменов
- время простоя
- водитель
- вождение
- наркотик
- e
- образовательных
- Эффективный
- эффективность
- затрат
- уничтожение
- достаточно
- обеспечивать
- Развлечения
- Оборудование
- особенно
- существенный
- События
- все члены
- пример
- Примеры
- исключительный
- проведение
- существующий
- дорогим
- экспериментальный
- продлить
- внешне
- FAIL
- ложный
- быстрее
- Особенности
- Обратная связь
- несколько
- поле
- First
- Фокус
- Что касается
- Прогноз
- Прогнозы
- мошенничество
- обнаружение мошенничества
- и мошенническими
- Бесплатно
- от
- полностью
- далее
- будущее
- порождать
- генерируется
- порождающий
- поколение
- генеративный
- Генеративный ИИ
- данный
- Цели
- инструкция
- рука
- Есть
- Медицина
- здравоохранение
- Сердце
- Болезнь сердца
- помощь
- помощь
- помогает
- здесь
- High
- высший
- очень
- исторический
- история
- ГОРЯЧИЙ
- Как
- Однако
- HTTPS
- человек
- Людей
- идеи
- определения
- идентифицирующий
- изображение
- изображений
- Осуществляющий
- важную
- улучшать
- in
- углубленный
- включают
- В том числе
- Увеличение
- расширились
- информация
- инновационный
- вход
- вместо
- инструкции
- страхование
- Интегрируя
- интеллектуальный
- интеллектуальная собственность
- Интеллекта
- в
- инвентаризация
- IT
- ЕГО
- JPG
- Основные
- Знать
- знания
- Этикетки
- язык
- большой
- в значительной степени
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- позволять
- уровни
- Используя
- ЖИЗНЬЮ
- такое как
- Вероятно
- ОГРАНИЧЕНИЯ
- недостатки
- Ограниченный
- LLM
- варианты
- посмотреть
- искать
- ниже
- машина
- обучение с помощью машины
- Продукция
- сделанный
- рассылки
- поддерживать
- техническое обслуживание
- основной
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- многих
- рынок
- Маркетинг
- маркетинговое агентство
- маска
- материала
- математический
- макс-ширина
- Май..
- означает
- Медиа
- может быть
- дезориентировать
- отсутствующий
- модель
- Модели
- молекулярный
- деньги
- Месяц
- БОЛЕЕ
- самых
- много
- Музыка
- Необходимость
- потребности
- сеть
- сетей
- нервный
- нейронной сети
- нейронные сети
- Новые
- новые продукты
- следующий
- НЛП
- Шум
- номер
- получать
- of
- .
- on
- консолидировать
- ONE
- оптимальный
- or
- заказ
- Другое
- наши
- Результаты
- выходной
- выдающийся
- за
- надзор
- собственный
- владеет
- пар
- часть
- мимо
- пациент
- пациентов
- паттеранами
- производительность
- Персонализированные
- план
- Планы
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- пунктов
- возможное
- После
- Блог
- потенциал
- мощный
- предсказывать
- прогнозирования
- Predictions
- представить
- предотвращать
- предотвращение
- предыдущий
- процесс
- Процессы
- обработка
- производит
- Продукт
- дизайн продукта
- Производство
- производительность
- Продукция
- свойства
- собственность
- обеспечивать
- Недвижимости
- поставщики
- Издательство
- покупки
- вопрос
- вполне
- случайный
- ассортимент
- быстро
- реальный мир
- реалистичный
- последний
- рекомендовать
- Рекомендация
- Recover
- снижение
- регулярно
- отношения
- освободить
- складская
- полагаться
- остатки
- помнить
- удаление
- требовать
- требуется
- исследованиям
- Полезные ресурсы
- те
- ответы
- Итоги
- обзоре
- революционизировать
- правую
- Снижение
- оценка риска
- ROI
- главная
- Объем продаж
- то же
- Сохранить
- сообщили
- поцарапать
- посмотреть
- видел
- отправка
- Серии
- обслуживание
- Услуги
- набор
- настройки
- полка
- подпись
- значительный
- аналогичный
- небольшой
- So
- Соцсети
- социальные сети
- Сообщения в социальных сетях
- Software
- Решения
- некоторые
- спам
- особый
- конкретный
- Спотовая торговля
- По-прежнему
- магазин
- Стратегический
- сильные
- структур
- успешный
- такие
- предлагать
- РЕЗЮМЕ
- возникает
- окружающих
- с учетом
- взять
- задачи
- снижения вреда
- Технологии
- текст
- Спасибо
- который
- Ассоциация
- их
- Их
- тогда
- Там.
- Эти
- они
- этой
- те
- мысль
- Через
- Таким образом
- время
- кропотливый
- в
- знак
- Лексемы
- инструменты
- ТОП-БОТЫ
- тема
- Train
- специалистов
- Обучение
- Сделки
- лечение
- лечение
- Деревья
- Тенденции
- два
- напишите
- Типы
- типично
- неоспоримый
- понимать
- Неожиданный
- созданного
- Updates
- us
- использование
- прецедент
- используемый
- использования
- через
- обычно
- переменная
- различный
- очень
- Видео
- Видео
- Виртуальный
- объем
- vs
- хочет
- законопроект
- способы
- we
- были
- когда
- будь то
- который
- в то время как
- КТО
- широкий
- Широкий диапазон
- будете
- слова
- Работа
- рабочие
- работает
- стоимость
- записывать
- написать код
- писатели
- письмо
- Ты
- ВАШЕ
- зефирнет