Generert med Bing og redigert med Photoshop
Prediktiv AI har drevet bedrifters avkastning i flere tiår gjennom avanserte anbefalingsalgoritmer, risikovurderingsmodeller og svindeldeteksjonsverktøy. Imidlertid har den nylige økningen i generativ AI gjort det til det nye hete temaet. Alle ser på å utnytte store språkmodeller for innholdsgenerering og kundeservice eller diffusjonsmodeller for visuell innholdsskaping. Er generativ AI i ferd med å bli nøkkeldriveren for økt produktivitet?
For å svare på dette spørsmålet, må vi se dypere inn i emnet for å forstå de viktigste bruksområdene for generativ og prediktiv AI. I denne artikkelen vil vi gjennomgå de viktigste maskinlæringsteknikkene som driver disse to hovedklassene av AI-tilnærminger, de unike fordelene og utfordringene knyttet til dem, og deres respektive forretningsapplikasjoner i den virkelige verden.
Grunnleggende definisjoner
Generativ AI og prediktiv AI er to kraftige typer kunstig intelligens med et bredt spekter av applikasjoner i og utenfor virksomheten. Begge typer AI bruker maskinlæring for å lære av data, men de gjør det på forskjellige måter og har forskjellige mål.
Prediktiv AI brukes til å forutsi fremtidige hendelser eller utfall basert på historiske data. Den gjør dette ved å identifisere mønstre i historiske data og deretter bruke disse mønstrene til å forutsi fremtidige trender. For eksempel kan en prediktiv AI-modell trenes på et datasett med kundekjøpshistorikkdata og deretter brukes til å forutsi hvilke kunder som mest sannsynlig vil avbryte den neste måneden.
Generativ AI er en type AI som kan lage nytt innhold, som tekst, bilder, musikk og kode. Den gjør dette ved å lære av eksisterende data og deretter generere nye data som ligner treningsdataene. For eksempel kan en generativ AI-modell trenes på et datasett med eksempler på annonsetekster og deretter brukes til å generere nye kreative og effektive annonsekopier.
Den grunnleggende forskjellen er at prediktiv AI gir spådommer og prognoser, mens generativ AI gir nytt innhold. Her er noen eksempler på tvers av ulike domener:
- Natural Language Processing (NLP): Prediktive NLP-modeller kan kategorisere tekst i forhåndsdefinerte klasser (f.eks. spam vs. ikke spam), mens generative NLP-modeller kan lage ny tekst basert på en gitt forespørsel (f.eks. et innlegg i sosiale medier eller en produktbeskrivelse).
- Bildebehandling: Prediktive bildebehandlingsmodeller, for eksempel konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN), kan klassifisere bilder i forhåndsdefinerte etiketter (f.eks. identifisere forskjellige produkter på en dagligvarebutikkhylle). På den annen side kan generative modeller som diffusjonsmodeller lage nye bilder som ikke er til stede i treningsdataene (f.eks. virtuelle modeller for reklamekampanjer).
- Legemiddelfunn: Forutsigende legemiddeloppdagelsesmodeller kan forutsi om en ny forbindelse sannsynligvis er giftig eller har potensial som en ny medikamentell behandling. Generative legemiddeloppdagelsesmodeller kan skape nye molekylære strukturer med ønskede egenskaper, for eksempel høyere effekt eller lavere toksisitet.
De forskjellige maskinlæringsalgoritmene som driver disse to typene AI har spesifikke styrker og svakheter som du må forstå for å velge riktig tilnærming for bedriftens behov.
Hvis dette inngående pedagogiske innholdet er nyttig for deg, abonner på vår AI-e-postliste å bli varslet når vi slipper nytt materiale.
Hvordan fungerer prediktive vs. generative AI-algoritmer
Prediktiv AI er en type kunstig intelligens som bruker historiske data for å gi spådommer om fremtidige hendelser eller utfall. Det er vanligvis basert på overvåket læring, som er en type maskinlæring som krever merkede data. Merkede data er data som har blitt kommentert med riktige inngangs- og utgangspar eller serier. Modellen lærer det matematiske forholdet mellom inngangsdata og utdata, og bruker deretter denne kunnskapen til å lage spådommer om nye data.
De prediktive AI-algoritmene kan brukes til å forutsi et bredt spekter av variabler, inkludert kontinuerlige variabler (f.eks. salgsvolum) og binære variabler (f.eks. om en kunde vil churne). De kan være basert på grunnleggende maskinlæringsmodeller som lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær og tilfeldige skoger. I noen tilfeller demonstrerer dyplæringsalgoritmer og forsterkende læring eksepsjonell ytelse for prediktive AI-oppgaver takket være deres evne til å lære komplekse mønstre i data. Dette gjør disse algoritmene godt egnet for oppgaver som å forutsi kundeadferd, oppdage svindel eller forutsi pasientutfall.
La oss si at en helsepersonell ønsker å bruke prediktiv AI for å identifisere pasienter med risiko for hjertesykdom. De kan bruke historiske data fra sine tidligere pasienter for å se hvordan ulike funksjoner, som pasientenes demografiske data, helsetilstander og behandlinger, var assosiert med hjertesykdom. Maskinlæringsmodeller kan oppdage uventede mønstre og gi ganske nøyaktige spådommer om hvilke pasienter som er mer sannsynlig å utvikle hjertesykdom. Helsepersonell kan deretter bruke disse spådommene til å utvikle personlige forebyggingsplaner.
I motsetning til prediktiv AI, generativ AI Modeller trenes vanligvis ved hjelp av uovervåket eller semi-overvåket læringsalgoritmer. Dette betyr at de ikke krever store mengder merkede data. Uovervåket læringsalgoritmer lærer av umerkede data, mens semi-overvåket læringsalgoritmer lærer fra en kombinasjon av umerkede data og en liten mengde merkede data.
I utgangspunktet er de fleste av de nåværende generative AI-modellene bygget ved å maskere deler av treningsdataene og deretter trene modellen til å gjenopprette de maskerte dataene.
For eksempel trenes store språkmodeller (LLMs) ved å tilfeldig erstatte noen av tokens i treningsdata med en spesiell token, for eksempel [MASK]. Modellen lærer deretter å forutsi de maskerte symbolene basert på konteksten til de omkringliggende ordene.
En annen vanlig type generativ AI-modell er diffusjonsmodeller for bilde- og videogenerering og -redigering. Disse modellene bygges ved først å legge til støy i bildet og deretter trene det nevrale nettverket til å fjerne støy.
Både LLM-er og diffusjonsmodeller kan oppnå enestående ytelse når de trenes på tilstrekkelig store mengder umerkede data. Men for å forbedre resultatene for spesifikke brukstilfeller finjusterer utviklere ofte generative modeller på små mengder merket data. Integrering av menneskelig tilbakemelding gjennom forsterkende læring kan forbedre en modells ytelse ytterligere ved å redusere en rekke motstridende svar.
Markedsføring er et av de første forretningsområdene som drar nytte av generativ kunstig intelligens. Et markedsføringsbyrå kan for eksempel bruke en generativ AI-modell for å generere kreativt innhold, som blogginnlegg, artikler og innlegg i sosiale medier. Først kan de velge en forhåndsopplært LLM som viser akseptabel ytelse for deres brukstilfelle. Deretter kan de finjustere modellen på et datasett med eksisterende innhold fra byråets kunder. Etter opplæring kan modellen brukes til å generere nytt innhold som er skreddersydd til byråets kunders behov.
Styrker og svakheter
Når det kommer til prediktiv AI, her er hovedfordeler bruk av denne teknologien:
- Høy nøyaktighet: Prediktive AI-modeller kan trenes til å oppnå svært høy nøyaktighet for mange oppgaver, som produktanbefaling, svindeloppdagelse og risikovurdering.
- Automatisering: Prediktiv AI kan automatisere mange oppgaver og frigjøre menneskelige arbeidere til å fokusere på mer strategisk og kreativt arbeid.
Imidlertid kommer denne typen AI med sin utfordringer, som for eksempel:
- Merket datakrav: Prediktive AI-modeller krever merkede data, som kan være kostbare og tidkrevende å samle inn.
- Høy standard for suksess: Prediktive AI-applikasjoner må være svært nøyaktige for å lykkes. Dette kan være vanskelig å få til, spesielt for komplekse oppgaver.
- Modellvedlikehold: Prediktive AI-modeller må regelmessig omskoleres på nye data for å opprettholde nøyaktigheten. Dette kan være en utfordring for bedrifter med begrensede ressurser.
Generativ AI algoritmer har sine egne styrker punkter:
- Økt produktivitet og effektivitet: Generativ AI kan gjøre prosessen med innholdsskaping, kodeskriving, bildeskaping og design mye raskere. Dette kan spare bedrifter en betydelig mengde tid og penger.
- Kreativitet: Generativ AI kan generere nye og innovative ideer som mennesker kanskje ikke har tenkt på. Dette kan hjelpe bedrifter med å utvikle nye produkter og tjenester, og å forbedre sine eksisterende produkter og tjenester.
Men som en veldig ny teknologi har den en rekke utfordringer å ta hensyn til, inkludert:
- Mangel på pålitelighet: Generative AI-applikasjoner har en tendens til å være svært upålitelige. De kan produsere falsk eller villedende informasjon, og vil vanligvis kreve et menneske i løkken for alle kundevendte applikasjoner.
- Avhengig av ferdigtrente modeller: Bedrifter må vanligvis stole på eksternt opprettede forhåndsopplærte modeller for generative AI-applikasjoner. Dette kan begrense deres kontroll over modellen og dens produksjon.
- Opphavsrett og immaterielle rettigheter: Det er bekymringer om opphavsrett og immaterielle rettigheter rundt bruken av generative AI-modeller. For eksempel er det uklart hvem som eier opphavsretten til innholdet generert av en generativ AI-modell som ble trent på opphavsrettsbeskyttet data.
Disse styrkene og svakhetene bestemmer i stor grad nøkkelapplikasjonsområdene for generativ AI og prediktiv AI. La oss ta en nærmere titt.
Virkelige applikasjoner
Bruksområdene til prediktiv AI er definert av dens evne til å produsere svært nøyaktige prognoser som gjør at visse oppgaver kan automatiseres fullstendig. Samtidig er dette også områdene hvor det er mulig å få nok merkede data til å trene opp AI-modellen. Noen eksempler på prediktive AI-applikasjoner inkluderer:
- Produktanbefalingssystemer: Prediktiv AI kan brukes til å anbefale produkter til kunder basert på deres tidligere kjøpshistorikk og nettleseratferd.
- Systemer for oppdagelse av svindel: Prediktiv AI kan hjelpe med å identifisere uredelige transaksjoner og aktiviteter.
- Risikovurderingssystemer: Prediktive AI-modeller lar bedrifter vurdere risikoen for hendelser som mislighold av lån, forsikringskrav og kundefragang.
- Etterspørselsprognosesystemer: Ved å forutsi etterspørselen etter produkter og tjenester nøyaktig, hjelper prediktiv AI bedrifter med å planlegge produksjons- og lagernivåer og utvikle markedsføringskampanjer.
- Forutsigende vedlikeholdssystemer: AI kan brukes til å forutsi når maskiner og utstyr sannsynligvis vil svikte, og hjelper dermed bedrifter med å forhindre kostbar nedetid og forlenge levetiden til sine eiendeler.
I motsetning til prediktiv AI, generativ AI krever ikke at vi produserer det mest optimale resultatet. Automatisk genererte resultater som er "gode nok" kan fortsatt hjelpe bedrifter med å øke produktiviteten og effektiviteten, noe som gjør generative AI-løsninger verdt å implementere. Det er imidlertid viktig å huske at generative AI-applikasjoner ikke er pålitelige og kan produsere falsk informasjon eller uventede utdata når de distribueres.
Tatt i betraktning disse begrensningene, er generativ AI best egnet for eksperimentelle innstillinger der korrekthet ikke er avgjørende (som for eksempel AI persona chatbots) eller for applikasjoner med et menneske i loopen, der mennesker gjennomgår og redigerer alle modellutdata før publisering, sending, eller henrette dem.
Noen eksempler på generative AI-applikasjoner inkluderer:
- Innholdsskaping: Generative AI-modeller kan fremskynde genereringen av blogginnlegg, produktbeskrivelser og annonser i sosiale medier. For eksempel kan forfattere gi detaljerte instruksjoner for å veilede genereringen av innhold, og deretter gjennomgå og redigere utdataene.
- Bildegenerering: Generativ AI kan brukes til å generere realistiske bilder og videoer innen produktdesign, markedsføring og underholdning. Designere kan deretter se gjennom, redigere og ordne dette automatisk genererte visuelle innholdet i stedet for å lage det fra bunnen av.
- Kodegenerering: Generative AI-modeller kan brukes til å skrive kode for programvareapplikasjoner eller foreslå kodeendringer til utviklere. Utviklere kan deretter gjennomgå og redigere koden før de kjører den.
- Legemiddelfunn: Generativ AI kan akselerere legemiddelutvikling ved å identifisere nye medikamentkandidater og forutsi deres egenskaper, mens mennesker sørger for kvalitetskontroll og vurderer legemiddelmodeller generert av AI.
Prediktiv AI dominerer fortsatt AI-markedet med høy verdi, ettersom det kan automatisere prosesser med høy nøyaktighet, og eliminerer behovet for menneskelig tilsyn. Generativ AI, på den annen side, er et nyere og raskt utviklende felt med potensial til å revolusjonere mange forretningsapplikasjoner. Selv om det gjenstår å se om generativ AI vil bli en viktig produktivitetsdriver som kan sammenlignes med prediktiv AI, er potensialet ubestridelig.
Liker du denne artikkelen? Registrer deg for flere AI-forskningsoppdateringer.
Vi gir beskjed når vi gir ut flere sammendragsartikler som denne.
I slekt
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- 1
- 10
- 11
- 110
- 12
- 125
- 13
- 14
- 17
- 32
- 35%
- 41
- 438
- 65
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- evne
- Om oss
- akselerere
- akseptabelt
- Logg inn
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- Oppnå
- tvers
- Aktiviteter
- Ad
- legge
- annonser
- avansert
- motstandere
- Annonsering
- byrå
- AI
- AI-modeller
- ai forskning
- algoritmer
- Alle
- tillate
- også
- beløp
- beløp
- og
- besvare
- noen
- Søknad
- søknader
- tilnærming
- tilnærminger
- ER
- områder
- Artikkel
- artikler
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- vurdere
- evaluering
- Eiendeler
- assosiert
- At
- automatisere
- Automatisert
- automatisk
- Bar
- basert
- grunnleggende
- BE
- bli
- vært
- før du
- nytte
- Fordeler
- BEST
- mellom
- Beyond
- Bing
- Blogg
- Blogginnlegg
- både
- Surfer
- bygget
- virksomhet
- Business Applications
- bedrifter
- men
- by
- Kampanjer
- CAN
- kandidater
- saken
- saker
- viss
- utfordre
- utfordringer
- Endringer
- chatbots
- Velg
- krav
- klasser
- Klassifisere
- klienter
- nærmere
- kode
- samle
- kombinasjon
- kommer
- Felles
- Selskaper
- sammenlign
- komplekse
- Compound
- bekymringer
- forhold
- innhold
- innholdsskaping
- kontekst
- kontinuerlig
- kontrast
- kontroll
- kopier
- copyright
- korrigere
- kostbar
- kunne
- skape
- opprettet
- Opprette
- skaperverket
- Kreativ
- Gjeldende
- kunde
- kundeatferd
- Kundeservice
- Kunder
- dato
- tiår
- avgjørelse
- dyp
- dyp læring
- dypere
- mislighold
- definert
- Etterspørsel
- demografiske
- demonstrere
- demonstrerer
- utplasserings
- beskrivelse
- utforming
- designere
- utforme
- ønsket
- detaljert
- Gjenkjenning
- Bestem
- utvikle
- utviklere
- utvikle
- Utvikling
- forskjell
- forskjeller
- forskjellig
- vanskelig
- kringkasting
- Funnet
- sykdom
- do
- gjør
- domener
- dominerende
- nedetid
- sjåfør
- kjøring
- medikament
- stoffutvikling
- rusfunn
- e
- redigering
- pedagogisk
- Effektiv
- effekten
- effektivitet
- eliminere
- nok
- sikre
- Entertainment
- utstyr
- spesielt
- avgjørende
- hendelser
- alle
- eksempel
- eksempler
- eksepsjonell
- utførende
- eksisterende
- dyrt
- eksperimentell
- utvide
- eksternt
- FAIL
- falsk
- raskere
- Egenskaper
- tilbakemelding
- Noen få
- felt
- Først
- Fokus
- Til
- Varsel
- prognoser
- svindel
- svindeloppdagelse
- uredelig
- Gratis
- fra
- fullt
- videre
- framtid
- generere
- generert
- genererer
- generasjonen
- generative
- Generativ AI
- gitt
- Mål
- dagligvarebutikk
- veilede
- hånd
- Ha
- Helse
- helsetjenester
- Hjerte
- Hjertesykdom
- hjelpe
- hjelpe
- hjelper
- her.
- Høy
- høyere
- svært
- historisk
- historie
- HOT
- Hvordan
- Men
- http
- HTTPS
- menneskelig
- menneske i løkka
- Mennesker
- Ideer
- identifisere
- identifisering
- bilde
- bilder
- implementere
- viktig
- forbedre
- in
- dyptgående
- inkludere
- Inkludert
- Øke
- økt
- informasjon
- innovative
- inngang
- i stedet
- instruksjoner
- forsikring
- Integrering
- intellektuell
- intellektuell eiendom
- Intelligens
- inn
- inventar
- IT
- DET ER
- jpg
- nøkkel
- Vet
- kunnskap
- etiketter
- Språk
- stor
- i stor grad
- LÆRE
- læring
- Legacy
- la
- nivåer
- utnytte
- Life
- i likhet med
- Sannsynlig
- BEGRENSE
- begrensninger
- Begrenset
- lån
- Se
- ser
- lavere
- maskin
- maskinlæring
- maskiner
- laget
- mailing
- vedlikeholde
- vedlikehold
- større
- gjøre
- GJØR AT
- Making
- mange
- marked
- Marketing
- markedsføringsbyrå
- Markedsføringskampanjer
- maske
- materiale
- matematiske
- max bredde
- Kan..
- midler
- Media
- kunne
- villedende
- mangler
- modell
- modeller
- molekyl~~POS=TRUNC
- penger
- Måned
- mer
- mest
- mye
- musikk
- Trenger
- behov
- nettverk
- nettverk
- neural
- nevrale nettverket
- nevrale nettverk
- Ny
- nye produkter
- nyere
- neste
- nlp
- Bråk
- none
- Antall
- få
- of
- ofte
- on
- gang
- ONE
- optimal
- or
- rekkefølge
- Annen
- vår
- utfall
- produksjon
- utganger
- enestående
- enn
- oppsyn
- egen
- eier
- par
- del
- Past
- pasient
- pasienter
- mønstre
- ytelse
- Personlig
- fly
- planer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poeng
- mulig
- Post
- innlegg
- potensiell
- kraftig
- forutsi
- forutsi
- Spådommer
- prediktiv
- presentere
- forebygge
- Forebygging
- forrige
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- produsere
- Produkt
- produktdesign
- Produksjon
- produktivitet
- Produkter
- Produkter og tjenester
- egenskaper
- eiendom
- gi
- leverandør
- tilbydere
- Publisering
- Kjøp
- kvalitet
- spørsmål
- ganske
- tilfeldig
- område
- raskt
- virkelige verden
- realistisk
- nylig
- anbefaler
- Anbefaling
- Gjenopprette
- redusere
- regresjon
- regelmessig
- forsterkning læring
- forholdet
- slipp
- pålitelig
- avhengige
- forblir
- husker
- fjerne
- krever
- Krever
- forskning
- Ressurser
- de
- svar
- Resultater
- anmeldelse
- Revolusjonere
- ikke sant
- Risiko
- risikovurdering
- ROI
- salg
- Salgsvolum
- samme
- Spar
- sier
- skraper
- se
- sett
- sending
- Serien
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- innstillinger
- Hylle
- undertegne
- signifikant
- lignende
- liten
- So
- selskap
- sosiale medier
- Sosiale medier innlegg
- Software
- Solutions
- noen
- spam
- spesiell
- spesifikk
- Spot
- Still
- oppbevare
- Strategisk
- styrker
- strukturer
- vellykket
- slik
- foreslår
- SAMMENDRAG
- veiledet læring
- bølge
- rundt
- skreddersydd
- Ta
- oppgaver
- teknikker
- Teknologi
- tekst
- Takk
- Det
- De
- deres
- Dem
- deretter
- Der.
- Disse
- de
- denne
- De
- trodde
- Gjennom
- Dermed
- tid
- tidkrevende
- til
- token
- tokens
- verktøy
- TOPPBOTS
- Tema
- Tog
- trent
- Kurs
- Transaksjoner
- behandling
- behandlinger
- Trær
- Trender
- to
- typen
- typer
- typisk
- uklar
- unektelig
- forstå
- Uventet
- unik
- uovervåket læring
- oppdateringer
- us
- bruke
- bruk sak
- brukt
- bruker
- ved hjelp av
- vanligvis
- variabel
- ulike
- veldig
- video
- videoer
- virtuelle
- volum
- vs
- W3
- ønsker
- var
- måter
- we
- var
- når
- om
- hvilken
- mens
- HVEM
- bred
- Bred rekkevidde
- vil
- med
- ord
- Arbeid
- arbeidere
- virker
- verdt
- skrive
- skriv kode
- forfattere
- skriving
- du
- Din
- zephyrnet