Genererad med Bing och redigerad med Photoshop
Predictive AI har drivit företags ROI i årtionden genom avancerade rekommendationsalgoritmer, riskbedömningsmodeller och bedrägeriupptäcktsverktyg. Den senaste tidens ökning av generativ AI har dock gjort det till det nya heta ämnet. Alla funderar på att utnyttja stora språkmodeller för innehållsgenerering och kundservice eller spridningsmodeller för att skapa visuellt innehåll. Är generativ AI på väg att bli den viktigaste drivkraften för ökad produktivitet?
För att besvara denna fråga måste vi titta djupare in i ämnet för att förstå nyckelapplikationsområdena för generativ och förutsägande AI. I den här artikeln kommer vi att granska de viktigaste maskininlärningsteknikerna som driver dessa två stora klasser av AI-tillvägagångssätt, de unika fördelarna och utmaningarna som är förknippade med dem, och deras respektive verkliga affärsapplikationer.
Grundläggande definitioner
Generativ AI och prediktiv AI är två kraftfulla typer av artificiell intelligens med ett brett utbud av applikationer inom och utanför företag. Båda typerna av AI använder maskininlärning för att lära av data, men de gör det på olika sätt och har olika mål.
Förutsägande AI används för att förutsäga framtida händelser eller utfall baserat på historiska data. Den gör detta genom att identifiera mönster i historiska data och sedan använda dessa mönster för att förutsäga framtida trender. Till exempel kan en förutsägande AI-modell tränas på en datauppsättning av kundköphistoriksdata och sedan användas för att förutsäga vilka kunder som mest sannolikt kommer att hoppa av under nästa månad.
Generativ AI är en typ av AI som kan skapa nytt innehåll, som text, bilder, musik och kod. Den gör detta genom att lära sig av befintliga data och sedan generera ny data som liknar träningsdata. Till exempel kan en generativ AI-modell tränas på en datauppsättning av annonstextexempel och sedan användas för att generera nya kreativa och effektiva annonskopior.
Den grundläggande skillnaden är att prediktiv AI ger förutsägelser och prognoser, medan generativ AI ger nytt innehåll. Här är några exempel på olika domäner:
- Naturlig språkbehandling (NLP): Förutsägande NLP-modeller kan kategorisera text i fördefinierade klasser (t.ex. skräppost kontra inte skräppost), medan generativa NLP-modeller kan skapa ny text baserat på en given uppmaning (t.ex. ett inlägg på sociala medier eller produktbeskrivning).
- Bildbehandling: Förutsägande bildbehandlingsmodeller, såsom konvolutionella neurala nätverk (CNN), kan klassificera bilder i fördefinierade etiketter (t.ex. identifiera olika produkter på en livsmedelsbutikshylla). Å andra sidan kan generativa modeller som diffusionsmodeller skapa nya bilder som inte finns i träningsdata (t.ex. virtuella modeller för reklamkampanjer).
- Läkemedelsupptäckt: Förutsägande läkemedelsupptäcktsmodeller kan förutsäga om en ny förening sannolikt är giftig eller har potential som en ny läkemedelsbehandling. Generativa läkemedelsupptäcktsmodeller kan skapa nya molekylära strukturer med önskade egenskaper, såsom högre effektivitet eller lägre toxicitet.
De olika maskininlärningsalgoritmerna som driver dessa två typer av AI har specifika styrkor och svagheter som du måste förstå för att välja rätt tillvägagångssätt för dina affärsbehov.
Om detta fördjupade utbildningsinnehåll är användbart för dig, prenumerera på vår AI-e-postlista att bli varnade när vi släpper nytt material.
Hur fungerar prediktiva vs generativa AI-algoritmer
Förutsägande AI är en typ av AI som använder historisk data för att göra förutsägelser om framtida händelser eller utfall. Det är vanligtvis baserat på övervakad inlärning, vilket är en typ av maskininlärning som kräver märkt data. Märkt data är data som har annoterats med korrekta in- och utgångspar eller serier. Modellen lär sig det matematiska förhållandet mellan indata och utdata, och använder sedan denna kunskap för att göra förutsägelser om nya data.
De prediktiva AI-algoritmerna kan användas för att förutsäga ett brett spektrum av variabler, inklusive kontinuerliga variabler (t.ex. försäljningsvolym) och binära variabler (t.ex. om en kund kommer att churna). De kan baseras på grundläggande maskininlärningsmodeller som linjär regression, logistisk regression, beslutsträd och slumpmässiga skogar. I vissa fall visar algoritmer för djupinlärning och förstärkningsinlärning exceptionell prestanda för prediktiva AI-uppgifter tack vare deras förmåga att lära sig komplexa mönster i data. Detta gör dessa algoritmer väl lämpade för uppgifter som att förutsäga kundbeteende, upptäcka bedrägerier eller prognostisera patientresultat.
Låt oss säga att en vårdgivare vill använda prediktiv AI för att identifiera patienter med risk för hjärtsjukdom. De kan använda historiska data från sina tidigare patienter för att se hur olika egenskaper, såsom patienternas demografiska data, hälsotillstånd och behandlingar, var associerade med hjärtsjukdomar. Maskininlärningsmodeller kan upptäcka oväntade mönster och ge ganska exakta förutsägelser om vilka patienter som är mer benägna att utveckla hjärtsjukdomar. Sjukvårdsleverantörer kan sedan använda dessa förutsägelser för att utveckla personliga förebyggande planer.
I motsats till prediktiv AI, generativ AI Modeller tränas vanligtvis med hjälp av oövervakade eller semi-övervakade inlärningsalgoritmer. Detta innebär att de inte kräver stora mängder märkt data. Oövervakade inlärningsalgoritmer lär sig av omärkta data, medan semi-övervakade inlärningsalgoritmer lär sig av en kombination av omärkt data och en liten mängd märkt data.
I grund och botten är de flesta av de nuvarande generativa AI-modellerna byggda genom att maskera en del av träningsdata och sedan träna modellen för att återställa den maskerade data.
Till exempel tränas stora språkmodeller (LLM) genom att slumpmässigt ersätta några av tokens i träningsdata med en speciell token, såsom [MASK]. Modellen lär sig sedan att förutsäga de maskerade tokens baserat på sammanhanget för de omgivande orden.
En annan vanlig typ av generativ AI-modell är diffusionsmodeller för bild- och videogenerering och redigering. Dessa modeller är byggda genom att först lägga till brus i bilden och sedan träna det neurala nätverket för att ta bort brus.
Både LLM:er och diffusionsmodeller kan uppnå enastående prestanda när de tränas på tillräckligt stora mängder omärkt data. Men för att förbättra resultaten för specifika användningsfall finjusterar utvecklare ofta generativa modeller på små mängder märkt data. Att integrera mänsklig feedback genom förstärkningsinlärning kan ytterligare förbättra en modells prestanda genom att minska ett antal motstridiga svar.
Marknadsföring är ett av de första affärsområdena att dra nytta av generativ AI. Till exempel kan en marknadsföringsbyrå använda en generativ AI-modell för att skapa kreativt innehåll, som blogginlägg, artiklar och inlägg på sociala medier. Först kan de välja en förutbildad LLM som visar acceptabel prestanda för deras användningsfall. Sedan kan de finjustera modellen på en datauppsättning av befintligt innehåll från byråns kunder. När den väl utbildats skulle modellen kunna användas för att generera nytt innehåll som är skräddarsytt efter byråns kunders behov.
Styrkor och svagheter
När det gäller att förutsägbar AI, här är viktigaste fördelarna att använda denna teknik:
- Hög noggrannhet: Förutsägande AI-modeller kan tränas för att uppnå mycket hög noggrannhet för många uppgifter, såsom produktrekommendationer, bedrägeriupptäckt och riskbedömning.
- Automation: Predictive AI kan automatisera många uppgifter och frigöra mänskliga arbetare att fokusera på mer strategiskt och kreativt arbete.
Den här typen av AI kommer dock med sin utmaningar, som till exempel:
- Märkt datakrav: Förutsägande AI-modeller kräver märkt data, vilket kan vara dyrt och tidskrävande att samla in.
- Hög nivå för framgång: Förutsägande AI-applikationer måste vara mycket exakta för att bli framgångsrika. Detta kan vara svårt att uppnå, särskilt för komplexa uppgifter.
- Modellunderhåll: Förutsägande AI-modeller måste regelbundet omskolas på ny data för att bibehålla sin noggrannhet. Detta kan vara en utmaning för företag med begränsade resurser.
Generativ AI algoritmer har sina egna styrkor poäng:
- Ökad produktivitet och effektivitet: Generativ AI kan göra processen med att skapa innehåll, kodskrivning, bildskapande och design mycket snabbare. Detta kan spara mycket tid och pengar för företag.
- Skapande: Generativ AI kan generera nya och innovativa idéer som människor kanske inte har tänkt på. Detta kan hjälpa företag att utveckla nya produkter och tjänster och att förbättra sina befintliga produkter och tjänster.
Men som en mycket ny teknik har den ett antal utmaningar att ta hänsyn till, inklusive:
- Brist på tillförlitlighet: Generativa AI-applikationer tenderar att vara mycket opålitliga. De kan producera falsk eller vilseledande information och kommer vanligtvis att kräva en människa i slingan för alla kundvända applikationer.
- Beroende på förtränade modeller: Företag behöver vanligtvis förlita sig på externt skapade förutbildade modeller för generativa AI-tillämpningar. Detta kan begränsa deras kontroll över modellen och dess produktion.
- Upphovsrätt och immateriella rättigheter: Det finns problem med upphovsrätt och immateriell egendom kring användningen av generativa AI-modeller. Till exempel är det oklart vem som äger upphovsrätten till innehållet som genereras av en generativ AI-modell som tränats på upphovsrättsskyddad data.
Dessa styrkor och svagheter avgör till stor del nyckelapplikationsområdena för generativ AI och prediktiv AI. Låt oss ta en närmare titt.
Verkliga applikationer
Användningsområdena för förutsägbar AI definieras av dess förmåga att producera mycket exakta prognoser som gör att vissa uppgifter kan automatiseras helt. Samtidigt är det också dessa områden där det är möjligt att få tillräckligt med märkt data för att träna AI-modellen. Några exempel på prediktiva AI-tillämpningar inkluderar:
- Produktrekommendationssystem: Predictive AI kan användas för att rekommendera produkter till kunder baserat på deras tidigare köphistorik och surfbeteende.
- System för upptäckt av bedrägerier: Förutsägande AI kan hjälpa till att identifiera bedrägliga transaktioner och aktiviteter.
- Riskbedömningssystem: Förutsägande AI-modeller gör det möjligt för företag att bedöma risken för händelser som betalningsanmärkningar, försäkringskrav och kundförlust.
- System för efterfrågeprognoser: Genom att korrekt prognostisera efterfrågan på produkter och tjänster hjälper prediktiv AI företag att planera sin produktions- och lagernivåer och utveckla marknadsföringskampanjer.
- Förutsägande underhållssystem: AI kan användas för att förutsäga när maskiner och utrustning sannolikt kommer att gå sönder, vilket hjälper företag att förhindra kostsamma driftstopp och förlänga livslängden på sina tillgångar.
Till skillnad från prediktiv AI, generativ AI kräver inte att vi producerar den mest optimala produktionen. Automatiskt genererade resultat som är "tillräckligt bra" kan fortfarande hjälpa företag att öka produktiviteten och effektiviteten, vilket gör generativa AI-lösningar värda att implementera. Det är dock viktigt att komma ihåg att generativa AI-applikationer inte är tillförlitliga och kan producera falsk information eller oväntade utdata när de distribueras.
Med tanke på dessa begränsningar är generativ AI bäst lämpad för experimentella inställningar där korrekthet inte är nödvändigt (som till exempel AI persona chatbots) eller för applikationer med en människa i slingan, där människor granskar och redigerar alla modellutdata innan de publicerar, skickar, eller avrätta dem.
Några exempel på generativa AI-applikationer inkluderar:
- Innehållsskapande: Generativa AI-modeller kan påskynda genereringen av blogginlägg, produktbeskrivningar och annonser i sociala medier. Till exempel kan skribenter ge detaljerade instruktioner för att vägleda genereringen av innehåll och sedan granska och redigera resultatet.
- Bildgenerering: Generativ AI kan användas för att generera realistiska bilder och videor inom produktdesign, marknadsföring och underhållning. Designers kan sedan granska, redigera och ordna detta automatiskt genererade visuella innehåll istället för att skapa det från början.
- Kodgenerering: Generativa AI-modeller kan användas för att skriva kod för mjukvaruapplikationer eller föreslå kodändringar för utvecklare. Utvecklare kan sedan granska och redigera koden innan de körs.
- Läkemedelsupptäckt: Generativ AI kan påskynda läkemedelsutvecklingen genom att identifiera nya läkemedelskandidater och förutsäga deras egenskaper, medan människor säkerställer kvalitetskontroll och bedömer läkemedelsmodeller som genereras av AI.
Förutsägande AI dominerar fortfarande marknaden för högvärdig AI, eftersom den kan automatisera processer med hög noggrannhet, vilket eliminerar behovet av mänsklig tillsyn. Generativ AI, å andra sidan, är ett nyare och snabbt växande område med potential att revolutionera många affärsapplikationer. Även om det återstår att se om generativ AI kommer att bli en viktig produktivitetsdrivare jämförbar med prediktiv AI, men dess potential är obestridlig.
Tycker du om den här artikeln? Registrera dig för fler AI-forskningsuppdateringar.
Vi meddelar dig när vi släpper fler sammanfattande artiklar som den här.
Relaterad
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- : har
- :är
- :inte
- :var
- $UPP
- 438
- a
- förmåga
- Om oss
- accelerera
- godtagbart
- Konto
- noggrannhet
- exakt
- exakt
- Uppnå
- tvärs
- aktiviteter
- Ad
- tillsats
- annonser
- avancerat
- kontradiktoriskt
- reklam
- byrå
- AI
- AI-modeller
- ai forskning
- algoritmer
- Alla
- tillåter
- också
- mängd
- mängder
- och
- svara
- vilken som helst
- Ansökan
- tillämpningar
- tillvägagångssätt
- tillvägagångssätt
- ÄR
- områden
- Artikeln
- artiklar
- konstgjord
- artificiell intelligens
- AS
- bedöma
- bedömning
- Tillgångar
- associerad
- At
- automatisera
- Automatiserad
- automatiskt
- bar
- baserat
- grundläggande
- BE
- blir
- varit
- innan
- beteende
- fördel
- Fördelarna
- BÄST
- mellan
- Bortom
- bing
- Blogg
- Blogginlägg
- båda
- Bläddrar
- byggt
- företag
- Business Applications
- företag
- men
- by
- Kampanjer
- KAN
- kandidater
- Vid
- fall
- vissa
- utmanar
- utmaningar
- Förändringar
- chatbots
- Välja
- hävdar
- klasser
- klassificera
- klienter
- närmare
- koda
- samla
- kombination
- kommer
- Gemensam
- Företag
- jämförbar
- komplex
- Luktämne
- oro
- villkor
- innehåll
- Innehållsgenerering
- innehållsskapande
- sammanhang
- kontinuerlig
- Däremot
- kontroll
- upphovsrätt
- korrekt
- kostsam
- kunde
- skapa
- skapas
- Skapa
- skapande
- Kreativ
- Aktuella
- kund
- kundbeteende
- Kundservice
- Kunder
- datum
- årtionden
- Beslutet
- djup
- djupt lärande
- djupare
- defaults
- definierade
- Efterfrågan
- demografiska
- demonstrera
- demonstrerar
- utplacera
- beskrivning
- Designa
- konstruktörer
- design
- önskas
- detaljerad
- Detektering
- Bestämma
- utveckla
- utvecklare
- utveckla
- Utveckling
- Skillnaden
- skillnader
- olika
- svårt
- Diffusion
- Upptäckten
- Sjukdom
- do
- gör
- domäner
- stilleståndstid
- chaufför
- drivande
- drog
- e
- pedagogiska
- Effektiv
- effektivitet
- effektivitet
- eliminera
- tillräckligt
- säkerställa
- Underhållning
- Utrustning
- speciellt
- väsentlig
- händelser
- alla
- exempel
- exempel
- exceptionell
- exekvera
- befintliga
- dyra
- experimentell
- förlänga
- externt
- MISSLYCKAS
- falsk
- snabbare
- Funktioner
- återkoppling
- få
- fält
- Förnamn
- Fokus
- För
- Prognos
- prognoser
- bedrägeri
- spårning av bedrägerier
- bedräglig
- Fri
- från
- fullständigt
- ytterligare
- framtida
- generera
- genereras
- generera
- generering
- generativ
- Generativ AI
- ges
- Mål
- styra
- sidan
- Har
- Hälsa
- hälso-och sjukvård
- Hjärta
- Hjärtsjukdom
- hjälpa
- hjälpa
- hjälper
- här.
- Hög
- högre
- höggradigt
- historisk
- historia
- HET
- Hur ser din drömresa ut
- Men
- HTTPS
- humant
- Människa
- idéer
- identifiera
- identifiera
- bild
- bilder
- genomföra
- med Esport
- förbättra
- in
- djupgående
- innefattar
- Inklusive
- Öka
- ökat
- informationen
- innovativa
- ingång
- istället
- instruktioner
- försäkring
- Integrera
- intellektuella
- immateriella rättigheter
- Intelligens
- in
- lager
- IT
- DESS
- jpg
- Nyckel
- Vet
- kunskap
- Etiketter
- språk
- Large
- till stor del
- LÄRA SIG
- inlärning
- Låt
- nivåer
- hävstångs
- livet
- tycka om
- sannolikt
- BEGRÄNSA
- begränsningar
- Begränsad
- LLM
- lån
- se
- du letar
- lägre
- Maskinen
- maskininlärning
- Maskiner
- gjord
- utskick
- bibehålla
- underhåll
- större
- göra
- GÖR
- Framställning
- många
- marknad
- Marknadsföring
- marknadsföringsbyrå
- mask
- Materialet
- matematisk
- max-bredd
- Maj..
- betyder
- Media
- kanske
- vilseledande
- saknas
- modell
- modeller
- molekylär
- pengar
- Månad
- mer
- mest
- mycket
- Musik
- Behöver
- behov
- nät
- nätverk
- neurala
- neurala nätverk
- neurala nätverk
- Nya
- nya produkter
- Nästa
- nlp
- Brus
- antal
- få
- of
- Ofta
- on
- gång
- ONE
- optimala
- or
- beställa
- Övriga
- vår
- utfall
- produktion
- utestående
- över
- Tillsyn
- egen
- äger
- par
- del
- Tidigare
- Patienten
- patienter
- mönster
- prestanda
- personlig
- Planen
- planer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poäng
- möjlig
- Inlägg
- inlägg
- potentiell
- den mäktigaste
- förutse
- förutsäga
- Förutsägelser
- presentera
- förhindra
- Förebyggande
- föregående
- process
- processer
- bearbetning
- producera
- Produkt
- produktdesign
- Produktion
- produktivitet
- Produkter
- egenskaper
- egenskapen
- ge
- leverantör
- leverantörer
- publicering
- inköp
- kvalitet
- fråga
- ganska
- slumpmässig
- område
- snabbt
- verkliga världen
- realistisk
- senaste
- rekommenderar
- Rekommendation
- Recover
- reducerande
- regelbundet
- relation
- frigöra
- pålitlig
- förlita
- resterna
- ihåg
- ta bort
- kräver
- Kräver
- forskning
- Resurser
- att
- svar
- Resultat
- översyn
- revolutionera
- höger
- Risk
- riskbedömning
- ROI
- försäljning
- Försäljningsvolymen
- Samma
- Save
- säga
- repa
- se
- sett
- skicka
- Serier
- service
- Tjänster
- in
- inställningar
- Hylla
- signera
- signifikant
- liknande
- Small
- So
- Social hållbarhet
- sociala medier
- Sociala medier inlägg
- Mjukvara
- Lösningar
- några
- skräppost
- speciell
- specifik
- Spot
- Fortfarande
- lagra
- Strategisk
- styrkor
- strukturer
- framgångsrik
- sådana
- föreslå
- SAMMANFATTNING
- uppstår
- kring
- skräddarsydd
- Ta
- uppgifter
- tekniker
- Teknologi
- text
- Tack
- den där
- Smakämnen
- deras
- Dem
- sedan
- Där.
- Dessa
- de
- detta
- de
- trodde
- Genom
- Således
- tid
- tidskrävande
- till
- token
- tokens
- verktyg
- TOPPBOTS
- ämne
- Tåg
- tränad
- Utbildning
- Transaktioner
- behandling
- behandlingar
- Träd
- Trender
- två
- Typ
- typer
- typiskt
- obestridlig
- förstå
- Oväntat
- unika
- Uppdateringar
- us
- användning
- användningsfall
- Begagnade
- användningar
- med hjälp av
- vanligen
- variabel
- olika
- mycket
- Video
- Video
- Virtuell
- volym
- vs
- vill
- var
- sätt
- we
- były
- när
- om
- som
- medan
- VEM
- bred
- Brett utbud
- kommer
- med
- ord
- Arbete
- arbetare
- fungerar
- värt
- skriva
- skriva kod
- författare
- skrivning
- Om er
- Din
- zephyrnet