Ustvarjeno z Bingom in urejeno s Photoshopom
Prediktivna umetna inteligenca že desetletja spodbuja donosnost naložb podjetij prek naprednih algoritmov priporočil, modelov za oceno tveganja in orodij za odkrivanje goljufij. Vendar pa je nedavni porast generativne umetne inteligence postal nova vroča tema. Vsi iščejo možnost izkoriščanja velikih jezikovnih modelov za ustvarjanje vsebine in modelov storitev za stranke ali difuzije za ustvarjanje vizualnih vsebin. Ali bo generativna umetna inteligenca kmalu postala ključna gonilna sila za večjo produktivnost?
Da bi odgovorili na to vprašanje, se moramo poglobiti v temo, da bi razumeli ključna področja uporabe generativne in napovedne umetne inteligence. V tem članku bomo pregledali ključne tehnike strojnega učenja, ki vodijo ta dva glavna razreda pristopov umetne inteligence, edinstvene prednosti in izzive, povezane z njima, ter njune ustrezne poslovne aplikacije v resničnem svetu.
Osnovne definicije
Generativna umetna inteligenca in prediktivna umetna inteligenca sta dve močni vrsti umetne inteligence s široko paleto aplikacij v poslovanju in zunaj njega. Obe vrsti umetne inteligence uporabljata strojno učenje za učenje iz podatkov, vendar to počneta na različne načine in imata različne cilje.
Prediktivni AI se uporablja za napovedovanje prihodnjih dogodkov ali rezultatov na podlagi zgodovinskih podatkov. To naredi tako, da identificira vzorce v preteklih podatkih in nato uporabi te vzorce za napovedovanje prihodnjih trendov. Napovedni model umetne inteligence je na primer mogoče usposobiti na naboru podatkov o zgodovini nakupov strank in ga nato uporabiti za predvidevanje, katere stranke bodo v naslednjem mesecu najverjetneje odpadle.
Generativna AI je vrsta umetne inteligence, ki lahko ustvari novo vsebino, kot so besedilo, slike, glasba in koda. To počne tako, da se uči iz obstoječih podatkov in nato ustvari nove podatke, ki so podobni podatkom za usposabljanje. Na primer, generativni model umetne inteligence je mogoče učiti na naboru podatkov primerov oglasnih kopij in nato uporabiti za ustvarjanje novih kreativnih in učinkovitih oglasnih kopij.
Osnovna razlika je v tem, da napovedna umetna inteligenca ustvari napovedi in napovedi, generativna umetna inteligenca pa novo vsebino. Tukaj je nekaj primerov na različnih področjih:
- Obdelava naravnega jezika (NLP): Prediktivni modeli NLP lahko kategorizirajo besedilo v vnaprej določene razrede (npr. neželena pošta ali neželena pošta), medtem ko lahko generativni modeli NLP ustvarijo novo besedilo na podlagi danega poziva (npr. objava v družabnem omrežju ali opis izdelka).
- Obdelava slik: Prediktivni modeli obdelave slik, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN), lahko razvrstijo slike v vnaprej določene oznake (npr. identificirajo različne izdelke na polici trgovine z živili). Po drugi strani pa lahko generativni modeli, kot so difuzijski modeli, ustvarijo nove slike, ki niso prisotne v podatkih za usposabljanje (npr. virtualni modeli za oglaševalske akcije).
- Odkrivanje drog: Prediktivni modeli odkrivanja zdravil lahko napovejo, ali je nova spojina verjetno strupena ali ima potencial kot novo zdravljenje z zdravili. Generativni modeli odkrivanja zdravil lahko ustvarijo nove molekularne strukture z želenimi lastnostmi, kot je večja učinkovitost ali manjša toksičnost.
Različni algoritmi strojnega učenja, ki poganjajo ti dve vrsti umetne inteligence, imajo posebne prednosti in slabosti, ki jih morate razumeti, da izberete pravi pristop za svoje poslovne potrebe.
Če je ta poglobljena izobraževalna vsebina koristna za vas, naročite se na naš poštni seznam AI na katerega bomo opozorili, ko bomo izdali novo gradivo.
Kako delujejo napovedni ali generativni algoritmi AI
Prediktivni AI je vrsta umetne inteligence, ki uporablja zgodovinske podatke za napovedovanje prihodnjih dogodkov ali rezultatov. Običajno temelji na nadzorovanem učenju, ki je vrsta strojnega učenja, ki zahteva označene podatke. Označeni podatki so podatki, ki so označeni s pravilnimi vhodnimi in izhodnimi pari ali serijami. Model se nauči matematičnega razmerja med vhodnimi in izhodnimi podatki, nato pa to znanje uporabi za napovedovanje novih podatkov.
Napovedne algoritme umetne inteligence je mogoče uporabiti za napovedovanje širokega nabora spremenljivk, vključno z zveznimi spremenljivkami (npr. obseg prodaje) in binarnimi spremenljivkami (npr. ali bo stranka odpadla). Lahko temeljijo na osnovnih modelih strojnega učenja, kot so linearna regresija, logistična regresija, odločitvena drevesa in naključni gozdovi. V nekaterih primerih algoritmi globokega učenja in okrepljeno učenje izkazujejo izjemno zmogljivost za napovedne naloge umetne inteligence, zahvaljujoč njihovi zmožnosti učenja kompleksnih vzorcev v podatkih. Zaradi tega so ti algoritmi zelo primerni za naloge, kot je napovedovanje vedenja strank, odkrivanje goljufij ali napovedovanje rezultatov bolnikov.
Recimo, da želi ponudnik zdravstvenega varstva uporabiti prediktivno umetno inteligenco za prepoznavanje bolnikov, pri katerih obstaja tveganje za bolezni srca. Uporabijo lahko zgodovinske podatke svojih prejšnjih bolnikov, da vidijo, kako so bile različne lastnosti, kot so demografski podatki bolnikov, zdravstveno stanje in zdravljenje, povezane s srčnimi boleznimi. Modeli strojnega učenja lahko odkrijejo nepričakovane vzorce in zagotovijo precej natančne napovedi o tem, pri katerih bolnikih obstaja večja verjetnost, da bodo razvili srčno bolezen. Ponudniki zdravstvenih storitev lahko te napovedi nato uporabijo za razvoj prilagojenih preventivnih načrtov.
V nasprotju s prediktivno AI, generativni AI modeli se običajno usposabljajo z uporabo nenadzorovanih ali delno nadzorovanih učnih algoritmov. To pomeni, da ne potrebujejo velike količine označenih podatkov. Algoritmi za nenadzorovano učenje se učijo iz neoznačenih podatkov, medtem ko se algoritmi za polnadzorovano učenje učijo iz kombinacije neoznačenih podatkov in majhne količine označenih podatkov.
V bistvu je večina trenutnih generativnih modelov umetne inteligence zgrajena z maskiranjem dela podatkov o usposabljanju in nato usposabljanjem modela za obnovitev maskiranih podatkov.
Na primer, veliki jezikovni modeli (LLM) se učijo z naključno zamenjavo nekaterih žetonov v učnih podatkih s posebnim žetonom, kot je [MASK]. Model se nato nauči predvideti maskirane žetone na podlagi konteksta okoliških besed.
Druga pogosta vrsta generativnih modelov umetne inteligence so difuzijski modeli za ustvarjanje in urejanje slik in videa. Ti modeli so zgrajeni tako, da se sliki najprej doda šum in nato usposobi nevronska mreža za odstranjevanje šuma.
Tako LLM kot difuzijski modeli lahko dosežejo izjemno zmogljivost, če se učijo na dovolj velikih količinah neoznačenih podatkov. Vendar pa za izboljšanje rezultatov za posebne primere uporabe razvijalci pogosto natančno prilagodijo generativne modele na majhnih količinah označenih podatkov. Vključevanje človeških povratnih informacij z učenjem z okrepitvijo lahko dodatno izboljša delovanje modela z zmanjšanjem števila kontradiktornih odzivov.
Trženje je eno prvih poslovnih področij, ki ima koristi od generativne umetne inteligence. Na primer, marketinška agencija lahko uporabi generativni model umetne inteligence za ustvarjanje kreativne vsebine, kot so objave v blogih, članki in objave v družabnih medijih. Najprej lahko izberejo predhodno usposobljenega LLM, ki izkazuje sprejemljivo zmogljivost za njihov primer uporabe. Nato lahko natančno prilagodijo model na naboru podatkov obstoječe vsebine strank agencije. Ko je model usposobljen, bi ga lahko uporabili za ustvarjanje nove vsebine, ki je prilagojena potrebam strank agencije.
Prednosti in slabosti
Ko gre za napovedni AI, tukaj so ključne prednosti uporabe te tehnologije:
- Visoka natančnost: Prediktivne modele umetne inteligence je mogoče usposobiti za doseganje zelo visoke natančnosti za številne naloge, kot so priporočanje izdelkov, odkrivanje goljufij in ocena tveganja.
- Avtomatizacija: Umetna inteligenca s predvidevanjem lahko avtomatizira številne naloge in sprosti človeške delavce, da se osredotočijo na bolj strateško in ustvarjalno delo.
Vendar pa ima ta vrsta AI svoje izzivi, kot na primer:
- Zahteva po označenih podatkih: Prediktivni modeli AI zahtevajo označene podatke, katerih zbiranje je lahko drago in dolgotrajno.
- Visoka lestvica za uspeh: Prediktivne aplikacije AI morajo biti zelo natančne, da so uspešne. To je lahko težko doseči, zlasti pri kompleksnih nalogah.
- Vzdrževanje modela: Prediktivne modele umetne inteligence je treba redno usposabljati na novih podatkih, da se ohrani njihova točnost. To je lahko izziv za podjetja z omejenimi viri.
Generativna AI algoritmi imajo svoje prednosti točke:
- Povečana produktivnost in učinkovitost: Generativni AI lahko naredi proces ustvarjanja vsebine, pisanja kode, ustvarjanja slik in oblikovanja veliko hitrejši. To lahko podjetjem prihrani veliko časa in denarja.
- Ustvarjalnost: Generativna umetna inteligenca lahko ustvari nove in inovativne ideje, na katere ljudje morda niso pomislili. To lahko podjetjem pomaga pri razvoju novih izdelkov in storitev ter izboljšanju njihovih obstoječih izdelkov in storitev.
Vendar pa ima kot zelo nova tehnologija številne izzivi upoštevati, vključno z:
- Pomanjkanje zanesljivosti: Generativne aplikacije AI so ponavadi zelo nezanesljive. Lahko ustvarijo napačne ali zavajajoče informacije in običajno potrebujejo človeka v zanki za vse aplikacije, namenjene strankam.
- Zanašanje na vnaprej pripravljene modele: Podjetja se običajno morajo zanašati na zunaj ustvarjene vnaprej usposobljene modele za generativne aplikacije AI. To lahko omeji njihov nadzor nad modelom in njegovim izhodom.
- Težave z avtorskimi pravicami in intelektualno lastnino: Glede uporabe generativnih modelov umetne inteligence obstajajo pomisleki glede avtorskih pravic in intelektualne lastnine. Na primer, ni jasno, kdo je lastnik avtorskih pravic za vsebino, ustvarjeno z generativnim modelom umetne inteligence, ki je bil usposobljen za avtorsko zaščitene podatke.
Te prednosti in slabosti v veliki meri določajo ključna področja uporabe generativne in napovedne umetne inteligence. Pa poglejmo pobliže.
Aplikacije iz resničnega sveta
Področja uporabe napovedni AI so opredeljeni z njegovo sposobnostjo izdelave zelo natančnih napovedi, ki omogočajo, da so nekatere naloge popolnoma avtomatizirane. Hkrati so to tudi področja, kjer je mogoče pridobiti dovolj označenih podatkov za usposabljanje modela AI. Nekateri primeri predvidenih aplikacij AI vključujejo:
- Sistemi priporočanja izdelkov: Prediktivno umetno inteligenco je mogoče uporabiti za priporočanje izdelkov strankam na podlagi njihove pretekle zgodovine nakupov in vedenja pri brskanju.
- Sistemi za odkrivanje goljufij: Prediktivni AI lahko pomaga prepoznati goljufive transakcije in dejavnosti.
- Sistemi za ocenjevanje tveganja: Prediktivni modeli umetne inteligence omogočajo podjetjem, da ocenijo tveganje dogodkov, kot so neplačila posojil, zavarovalni zahtevki in odliv strank.
- Sistemi za napovedovanje povpraševanja: Prediktivna umetna inteligenca z natančnim napovedovanjem povpraševanja po izdelkih in storitvah pomaga podjetjem pri načrtovanju proizvodnje in ravni zalog ter pri razvoju tržnih kampanj.
- Prediktivni sistemi vzdrževanja: AI se lahko uporablja za napovedovanje, kdaj bodo stroji in oprema verjetno odpovedali, s čimer podjetjem pomaga preprečiti drage izpade in podaljša življenjsko dobo svojih sredstev.
Za razliko od prediktivne umetne inteligence, generativni AI ne zahteva, da proizvedemo najbolj optimalen rezultat. Samodejno ustvarjeni rezultati, ki so »dovolj dobri«, lahko še vedno pomagajo podjetjem povečati produktivnost in učinkovitost, zaradi česar je generativne rešitve AI vredne implementacije. Vendar si je pomembno zapomniti, da generativne aplikacije umetne inteligence niso zanesljive in lahko pri njihovi uvedbi ustvarijo napačne podatke ali nepričakovane rezultate.
Glede na te omejitve je generativni AI najprimernejši za eksperimentalne nastavitve, kjer pravilnost ni bistvena (kot so na primer osebni klepetalni roboti AI) ali za aplikacije s človekom v zanki, kjer ljudje pregledajo in uredijo vse rezultate modela pred objavo, pošiljanjem, ali njihovo izvajanje.
Nekateri primeri generativnih aplikacij AI vključujejo:
- Ustvarjanje vsebine: Generativni modeli umetne inteligence lahko pospešijo ustvarjanje objav v spletnih dnevnikih, opisov izdelkov in oglasov v družabnih medijih. Na primer, pisci lahko zagotovijo podrobna navodila za vodenje ustvarjanja vsebine, nato pa pregledajo in uredijo izhod.
- Ustvarjanje slik: Generativni AI se lahko uporablja za ustvarjanje realističnih slik in videoposnetkov pri oblikovanju izdelkov, trženju in zabavi. Oblikovalci lahko nato pregledajo, uredijo in uredijo to samodejno ustvarjeno vizualno vsebino, namesto da bi jo ustvarili iz nič.
- Ustvarjanje kode: Generativne modele umetne inteligence je mogoče uporabiti za pisanje kode za programske aplikacije ali predlaganje sprememb kode razvijalcem. Razvijalci lahko nato pregledajo in uredijo kodo, preden jo izvedejo.
- Odkrivanje drog: Generativna umetna inteligenca lahko pospeši razvoj zdravil z identifikacijo novih kandidatov za zdravila in napovedovanjem njihovih lastnosti, medtem ko ljudje zagotavljajo nadzor kakovosti in ocenjujejo modele zdravil, ki jih ustvarja umetna inteligenca.
Prediktivna umetna inteligenca še vedno prevladuje na trgu umetne inteligence visoke vrednosti, saj lahko avtomatizira procese z visoko natančnostjo in odpravlja potrebo po človeškem nadzoru. Generativna umetna inteligenca je na drugi strani novejše in hitro razvijajoče se področje s potencialom, da spremeni številne poslovne aplikacije. Čeprav je treba še videti, ali bo generativna umetna inteligenca postala glavno gonilo produktivnosti, primerljivo s prediktivno umetno inteligenco, je njen potencial nesporen.
Uživate v tem članku? Prijavite se za več posodobitev raziskav AI.
Obvestili vas bomo, ko bomo objavili več povzetkov, kot je ta.
Podobni
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
- PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
- vir: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- :ima
- : je
- :ne
- :kje
- $GOR
- 438
- a
- sposobnost
- O meni
- pospeši
- sprejemljiv
- Račun
- natančnost
- natančna
- natančno
- Doseči
- čez
- dejavnosti
- Ad
- dodajanje
- oglasi
- napredno
- kontradiktorno
- Oglaševanje
- agencija
- AI
- AI modeli
- ai raziskave
- algoritmi
- vsi
- omogočajo
- Prav tako
- znesek
- zneski
- in
- odgovor
- kaj
- uporaba
- aplikacije
- pristop
- pristopi
- SE
- območja
- članek
- članki
- umetni
- Umetna inteligenca
- AS
- oceniti
- ocenjevanje
- Sredstva
- povezan
- At
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- samodejno
- bar
- temeljijo
- Osnovni
- BE
- postanejo
- bilo
- pred
- vedenje
- koristi
- Prednosti
- BEST
- med
- Poleg
- bing
- Blog
- Blog Prispevkov
- tako
- Brskanje
- zgrajena
- poslovni
- Poslovne aplikacije
- podjetja
- vendar
- by
- Kampanje
- CAN
- kandidati
- primeru
- primeri
- nekatere
- izziv
- izzivi
- Spremembe
- klepetalnice
- Izberite
- terjatve
- razredi
- Razvrsti
- stranke
- bližje
- Koda
- zbiranje
- kombinacija
- prihaja
- Skupno
- Podjetja
- primerljiva
- kompleksna
- Sestavljeni
- Skrbi
- Pogoji
- vsebina
- Ustvarjanje vsebine
- ustvarjanje vsebine
- ozadje
- neprekinjeno
- kontrast
- nadzor
- avtorske pravice
- popravi
- drago
- bi
- ustvarjajo
- ustvaril
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- Creative
- Trenutna
- stranka
- vedenje kupcev
- Za stranke
- Stranke, ki so
- datum
- desetletja
- Odločitev
- globoko
- globoko učenje
- globlje
- privzeto
- opredeljen
- Povpraševanje
- demografske
- izkazati
- dokazuje,
- uvajanja
- opis
- Oblikovanje
- oblikovalci
- oblikovanje
- želeno
- podrobno
- Odkrivanje
- Ugotovite,
- Razvoj
- Razvijalci
- razvoju
- Razvoj
- Razlika
- razlike
- drugačen
- težko
- Difuzija
- Odkritje
- bolezen
- do
- ne
- domen
- odmore
- voznik
- vožnjo
- drog
- e
- izobraževalne
- Učinkovito
- učinkovitost
- učinkovitosti
- odstranjevanje
- dovolj
- zagotovitev
- Zabava
- oprema
- zlasti
- bistvena
- dogodki
- vsi
- Primer
- Primeri
- izjemno
- izvršitve
- obstoječih
- drago
- eksperimentalni
- razširiti
- zunaj
- FAIL
- false
- hitreje
- Lastnosti
- povratne informacije
- Nekaj
- Polje
- prva
- Osredotočite
- za
- Napoved
- Napovedi
- goljufija
- odkrivanje goljufij
- goljufiva
- brezplačno
- iz
- v celoti
- nadalje
- Prihodnost
- ustvarjajo
- ustvarila
- ustvarjajo
- generacija
- generativno
- Generativna AI
- dana
- Cilji
- vodi
- strani
- Imajo
- Zdravje
- zdravstveno varstvo
- Srce
- Srčna bolezen
- pomoč
- pomoč
- Pomaga
- tukaj
- visoka
- več
- zelo
- zgodovinski
- zgodovina
- HOT
- Kako
- Vendar
- HTTPS
- človeškega
- Ljudje
- Ideje
- identificirati
- identifikacijo
- slika
- slike
- izvajanja
- Pomembno
- izboljšanje
- in
- Poglobljena
- vključujejo
- Vključno
- Povečajte
- povečal
- Podatki
- inovativne
- vhod
- Namesto
- Navodila
- zavarovanje
- Povezovanje
- intelektualne
- intelektualne lastnine
- Intelligence
- v
- inventar
- IT
- ITS
- jpg
- Ključne
- Vedite
- znanje
- Oznake
- jezik
- velika
- v veliki meri
- UČITE
- učenje
- Naj
- ravni
- vzvod
- življenje
- kot
- Verjeten
- LIMIT
- omejitve
- Limited
- LLM
- posojila
- Poglej
- si
- nižje
- stroj
- strojno učenje
- Stroji
- je
- Poštni
- vzdrževati
- vzdrževanje
- velika
- Znamka
- IZDELA
- Izdelava
- več
- Tržna
- Trženje
- marketinško agencijo
- Maska
- Material
- matematični
- max širine
- Maj ..
- pomeni
- mediji
- morda
- zavajajoče
- manjka
- Model
- modeli
- molekularno
- Denar
- mesec
- več
- Najbolj
- veliko
- Glasba
- Nimate
- potrebe
- mreža
- omrežij
- Živčne
- nevronska mreža
- nevronske mreže
- Novo
- novi izdelki
- Naslednja
- nlp
- hrup
- Številka
- pridobi
- of
- pogosto
- on
- enkrat
- ONE
- optimalna
- or
- Da
- Ostalo
- naši
- rezultatov
- izhod
- Neporavnani
- več
- Nadzor
- lastne
- lastnik
- parov
- del
- preteklosti
- Bolnik
- bolniki
- vzorci
- performance
- Prilagojene
- Načrt
- načrti
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- točke
- mogoče
- Prispevek
- Prispevkov
- potencial
- močan
- napovedati
- napovedovanje
- Napovedi
- predstaviti
- preprečiti
- Preprečevanje
- prejšnja
- Postopek
- Procesi
- obravnavati
- proizvodnjo
- Izdelek
- Oblikovanje izdelka
- proizvodnja
- produktivnost
- Izdelki
- Lastnosti
- nepremičnine
- zagotavljajo
- Ponudnik
- ponudniki
- Založništvo
- nakup
- kakovost
- vprašanje
- precej
- naključno
- območje
- hitro
- resnični svet
- realistična
- nedavno
- Priporočamo
- Priporočilo
- Obnovi
- zmanjšanje
- redno
- Razmerje
- sprostitev
- zanesljiv
- zanašajo
- ostanki
- ne pozabite
- odstrani
- zahteva
- zahteva
- Raziskave
- viri
- tisti,
- odgovorov
- Rezultati
- pregleda
- revolucijo
- Pravica
- Tveganje
- Ocena tveganja
- ROI
- prodaja
- Obseg prodaje
- Enako
- Shrani
- pravijo,
- praska
- glej
- videl
- pošiljanja
- Serija
- Storitev
- Storitve
- nastavite
- nastavitve
- Rok
- podpisati
- pomemben
- Podoben
- majhna
- So
- socialna
- družbeni mediji
- Objave v družabnih medijih
- Software
- rešitve
- nekaj
- spam
- posebna
- specifična
- Komercialni
- Še vedno
- trgovina
- Strateško
- prednosti
- strukture
- uspešno
- taka
- predlagajte
- POVZETEK
- prenapetost
- Okolica
- prilagojene
- Bodite
- Naloge
- tehnike
- Tehnologija
- besedilo
- Hvala
- da
- O
- njihove
- Njih
- POTEM
- Tukaj.
- te
- jih
- ta
- tisti,
- mislil
- skozi
- Tako
- čas
- zamudno
- do
- žeton
- Boni
- orodja
- TOPBOTI
- temo
- Vlak
- usposobljeni
- usposabljanje
- Transakcije
- Zdravljenje
- tretmaji
- Drevesa
- Trends
- dva
- tip
- Vrste
- tipično
- zanikati
- razumeli
- Nepričakovana
- edinstven
- posodobitve
- us
- uporaba
- primeru uporabe
- Rabljeni
- uporablja
- uporabo
- navadno
- spremenljivka
- različnih
- zelo
- Video
- Video posnetki
- Virtual
- Obseg
- vs
- želi
- je
- načini
- we
- so bili
- kdaj
- ali
- ki
- medtem
- WHO
- široka
- Širok spekter
- bo
- z
- besede
- delo
- delavci
- deluje
- vredno
- pisati
- napisati kodo
- pisatelji
- pisanje
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet