Згенеровано за допомогою Bing і відредаговано за допомогою Photoshop
Прогнозний штучний інтелект протягом десятиліть підвищує рентабельність інвестицій компаній завдяки розширеним алгоритмам рекомендацій, моделям оцінки ризиків і інструментам виявлення шахрайства. Однак нещодавній сплеск генеративного штучного інтелекту зробив його новою гарячою темою. Усі прагнуть використовувати великі мовні моделі для створення вмісту та обслуговування клієнтів або дифузійні моделі для створення візуального вмісту. Чи стане генеративний ШІ ключовим фактором підвищення продуктивності?
Щоб відповісти на це запитання, нам потрібно глибше заглянути в тему, щоб зрозуміти ключові сфери застосування генеративного та прогнозного ШІ. У цій статті ми розглянемо ключові методи машинного навчання, що керують цими двома основними класами підходів штучного інтелекту, унікальні переваги та виклики, пов’язані з ними, а також їхні відповідні бізнес-додатки в реальному світі.
Основні визначення
Генеративний ШІ та інтелектуальний ШІ — це два потужні типи штучного інтелекту з широким спектром застосувань у бізнесі та за його межами. Обидва типи штучного інтелекту використовують машинне навчання для вивчення даних, але роблять це по-різному та мають різні цілі.
Прогнозний ШІ використовується для прогнозування майбутніх подій або результатів на основі історичних даних. Це робиться шляхом виявлення закономірностей в історичних даних і використання цих моделей для прогнозування майбутніх тенденцій. Наприклад, прогностичну модель штучного інтелекту можна навчити на наборі даних про історію покупок клієнтів, а потім використовувати для прогнозування, які клієнти, найімовірніше, підуть протягом наступного місяця.
Генеративний ШІ це тип ШІ, який може створювати новий вміст, наприклад текст, зображення, музику та код. Він робить це шляхом вивчення наявних даних, а потім генерації нових даних, подібних до навчальних даних. Наприклад, генеративну модель штучного інтелекту можна навчити на наборі даних прикладів рекламних текстів, а потім використовувати для створення нових креативних і ефективних рекламних текстів.
Основна відмінність полягає в тому, що інтелектуальний інтелект видає передбачення та прогнози, тоді як генеративний штучний інтелект видає новий вміст. Ось кілька прикладів у різних сферах:
- Обробка природних мов (НЛП): Прогностичні моделі NLP можуть класифікувати текст за попередньо визначеними класами (наприклад, спам чи не спам), тоді як генеративні моделі NLP можуть створювати новий текст на основі заданої підказки (наприклад, публікації в соціальних мережах або опису продукту).
- Обробка зображень: моделі інтелектуальної обробки зображень, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), можуть класифікувати зображення за попередньо визначеними мітками (наприклад, ідентифікувати різні продукти на полиці продуктового магазину). З іншого боку, генеративні моделі, такі як моделі дифузії, можуть створювати нові зображення, яких немає в навчальних даних (наприклад, віртуальні моделі для рекламних кампаній).
- Виявлення наркотиків: Прогностичні моделі виявлення ліків можуть прогнозувати, чи є нова сполука ймовірно токсичною чи потенційною для нового лікування. Генеративні моделі відкриття ліків можуть створювати нові молекулярні структури з бажаними властивостями, такими як більш висока ефективність або менша токсичність.
Різні алгоритми машинного навчання, що керують цими двома типами штучного інтелекту, мають певні сильні та слабкі сторони, які вам потрібно зрозуміти, щоб вибрати правильний підхід для потреб вашого бізнесу.
Якщо цей поглиблений навчальний зміст вам корисний, підпишіться на наш список розсилки AI щоб отримати попередження, коли ми випускаємо новий матеріал.
Як працюють прогностичні та генеративні алгоритми ШІ
Прогнозний ШІ це тип штучного інтелекту, який використовує історичні дані для прогнозування майбутніх подій або результатів. Зазвичай це базується на керованому навчанні, яке є типом машинного навчання, для якого потрібні позначені дані. Дані з мітками — це дані, які анотовано за допомогою правильних вхідних і вихідних пар або рядів. Модель вивчає математичний зв’язок між вхідними та вихідними даними, а потім використовує ці знання для прогнозування нових даних.
Прогностичні алгоритми штучного інтелекту можна використовувати для прогнозування широкого діапазону змінних, включаючи безперервні змінні (наприклад, обсяг продажів) і двійкові змінні (наприклад, чи відмовиться клієнт). Вони можуть базуватися на основних моделях машинного навчання, таких як лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень і випадкові ліси. У деяких випадках алгоритми глибокого навчання та навчання з підкріпленням демонструють надзвичайну продуктивність для прогнозних завдань штучного інтелекту завдяки їхній здатності вивчати складні закономірності в даних. Це робить ці алгоритми добре придатними для таких завдань, як прогнозування поведінки клієнтів, виявлення шахрайства або прогнозування результатів лікування пацієнтів.
Припустімо, медичний працівник хоче використовувати інтелектуальний штучний інтелект для виявлення пацієнтів із ризиком серцево-судинних захворювань. Вони можуть використовувати історичні дані своїх попередніх пацієнтів, щоб побачити, як різні особливості, такі як демографічні дані пацієнтів, стан здоров’я та лікування, були пов’язані із захворюваннями серця. Моделі машинного навчання можуть виявляти несподівані закономірності та давати досить точні прогнози щодо того, у яких пацієнтів частіше розвиваються серцеві захворювання. Постачальники медичних послуг можуть використовувати ці прогнози для розробки індивідуальних планів профілактики.
На відміну від інтелектуального ШІ, генеративний ШІ моделі, як правило, навчаються за допомогою алгоритмів неконтрольованого або напівконтрольованого навчання. Це означає, що їм не потрібні великі обсяги даних з мітками. Алгоритми неконтрольованого навчання вивчають дані без міток, тоді як алгоритми напівкерованого навчання навчаються на основі комбінації даних без міток і невеликої кількості даних з мітками.
По суті, більшість сучасних генеративних моделей штучного інтелекту будуються шляхом маскування частини навчальних даних, а потім навчання моделі для відновлення замаскованих даних.
Наприклад, великі мовні моделі (LLM) навчаються шляхом випадкової заміни деяких токенів у навчальних даних спеціальним токеном, таким як [MASK]. Потім модель вчиться передбачати замасковані лексеми на основі контексту оточуючих слів.
Іншим поширеним типом генеративної моделі ШІ є дифузійні моделі для створення та редагування зображень і відео. Ці моделі побудовані шляхом додавання шуму до зображення, а потім навчання нейронної мережі для видалення шуму.
Як LLM, так і дифузійні моделі можуть досягти видатної продуктивності при навчанні на достатньо великих обсягах немаркованих даних. Однак, щоб покращити результати для конкретних випадків використання, розробники часто налаштовують генеративні моделі на невеликих обсягах позначених даних. Інтеграція зворотного зв’язку людини за допомогою навчання з підкріпленням може ще більше покращити продуктивність моделі шляхом зменшення кількості суперечливих відповідей.
Маркетинг є однією з перших сфер бізнесу, яка виграє від генеративного ШІ. Наприклад, маркетингове агентство може використовувати генеративну модель штучного інтелекту для створення креативного контенту, такого як публікації в блогах, статті та публікації в соціальних мережах. По-перше, вони можуть вибрати попередньо підготовленого магістра права, який демонструє прийнятну продуктивність для їхнього випадку використання. Потім вони можуть точно налаштувати модель на наборі даних наявного вмісту від клієнтів агентства. Після навчання цю модель можна використовувати для створення нового контенту, адаптованого до потреб клієнтів агентства.
Сильні і слабкі сторони
Коли справа доходить до інтелектуальний ШІ, ось такі ключові переваги використання цієї технології:
- Висока точність: Прогнозні моделі штучного інтелекту можна навчити досягати дуже високої точності для багатьох завдань, таких як рекомендація продуктів, виявлення шахрайства та оцінка ризиків.
- Автоматизація: Прогнозний штучний інтелект може автоматизувати багато завдань і звільнити людей, щоб зосередитися на більш стратегічній і творчій роботі.
Однак цей тип ШІ приходить зі своїм проблеми, як наприклад:
- Вимога до позначених даних: Прогностичні моделі ШІ вимагають мічених даних, збір яких може бути дорогим і трудомістким.
- Висока планка успіху: Прогностичні програми AI мають бути високоточними, щоб бути успішними. Цього може бути важко досягти, особливо для складних завдань.
- Обслуговування моделі: Прогностичні моделі штучного інтелекту потрібно регулярно перенавчати на нових даних, щоб підтримувати їх точність. Це може бути проблемою для компаній з обмеженими ресурсами.
Генеративний ШІ алгоритми є свої сильні сторони бали:
- Підвищення продуктивності та ефективності: Generative AI може значно пришвидшити процес створення контенту, написання коду, створення зображень і дизайну. Це може заощадити підприємствам значну кількість часу та грошей.
- Креативність: Генеративний штучний інтелект може генерувати нові та інноваційні ідеї, про які люди, можливо, не думали. Це може допомогти підприємствам розробляти нові продукти та послуги, а також покращувати наявні продукти та послуги.
Однак, будучи дуже новою технологією, вона має ряд проблеми врахувати, в тому числі:
- Відсутність надійності: Програми генеративного штучного інтелекту, як правило, дуже ненадійні. Вони можуть надавати неправдиву або оманливу інформацію, і, як правило, потрібна людина в циклі для будь-яких програм, спрямованих на клієнта.
- Опора на попередньо підготовлені моделі: Компанії, як правило, повинні покладатися на зовнішні попередньо навчені моделі для генеративних додатків ШІ. Це може обмежити їхній контроль над моделлю та її результатом.
- Питання авторського права та інтелектуальної власності: Існують проблеми з авторським правом та інтелектуальною власністю навколо використання генеративних моделей ШІ. Наприклад, незрозуміло, хто володіє авторським правом на вміст, створений генеративною моделлю ШІ, яка була навчена на захищених авторським правом даних.
Ці сильні та слабкі сторони значною мірою визначають ключові сфери застосування генеративного ШІ та інтелектуального ШІ. Давайте розглянемо ближче.
Програми реального світу
Сфери застосування інтелектуальний ШІ визначаються його здатністю створювати високоточні прогнози, які дозволяють повністю автоматизувати певні завдання. Водночас це також області, де можна отримати достатньо позначених даних для навчання моделі ШІ. Деякі приклади інтелектуальних додатків ШІ включають:
- Системи рекомендацій товарів: Прогнозний штучний інтелект можна використовувати, щоб рекомендувати продукти клієнтам на основі їх минулої історії покупок і поведінки в Інтернеті.
- Системи виявлення шахрайства: Прогностичний штучний інтелект може допомогти виявити шахрайські транзакції та дії.
- Системи оцінки ризиків: Прогнозні моделі штучного інтелекту дозволяють компаніям оцінювати ризик таких подій, як неплатежі по кредитах, страхові претензії та відтік клієнтів.
- Системи прогнозування попиту: завдяки точному прогнозуванню попиту на продукти та послуги інтелектуальний інтелект допомагає підприємствам планувати виробництво та рівень запасів, а також розробляти маркетингові кампанії.
- Системи прогнозного обслуговування: штучний інтелект можна використовувати для прогнозування, коли машини та обладнання можуть вийти з ладу, таким чином допомагаючи компаніям запобігти дорогим простоям і продовжити термін служби своїх активів.
На відміну від інтелектуального штучного інтелекту, генеративний ШІ не вимагає від нас отримання найбільш оптимального результату. Автоматично згенеровані результати, які є «достатньо хорошими», все ще можуть допомогти підприємствам підвищити продуктивність і ефективність, роблячи генеративні рішення ШІ вартими впровадження. Однак важливо пам’ятати, що генеративні програми штучного інтелекту не є надійними та можуть видавати неправдиву інформацію або несподівані результати під час їх розгортання.
Враховуючи ці обмеження, генеративний штучний інтелект найкраще підходить для експериментальних налаштувань, де правильність не є важливою (наприклад, чат-боти зі штучним інтелектом), або для додатків із людиною в циклі, де люди переглядають і редагують усі результати моделі перед публікацією, надсиланням, або їх виконання.
Деякі приклади генеративних додатків ШІ включають:
- Створення вмісту: генеративні моделі штучного інтелекту можуть прискорити створення публікацій у блогах, описів продуктів і реклами в соціальних мережах. Наприклад, автори можуть надати докладні інструкції для створення вмісту, а потім переглянути та відредагувати результат.
- Генерація зображення: Generative AI можна використовувати для створення реалістичних зображень і відео в дизайні продуктів, маркетингу та розваг. Потім дизайнери можуть переглядати, редагувати та впорядковувати цей автоматично створений візуальний вміст замість того, щоб створювати його з нуля.
- Генерація коду: Генеративні моделі штучного інтелекту можна використовувати для написання коду програмного забезпечення або пропонувати розробникам зміни коду. Потім розробники можуть переглядати та редагувати код перед його виконанням.
- Виявлення наркотиків: Generative AI може прискорити розробку ліків, визначаючи нові препарати-кандидати та прогнозуючи їхні властивості, тоді як люди забезпечують контроль якості та оцінюють моделі ліків, створені ШІ.
Передбачуваний штучний інтелект все ще домінує на високоцінному ринку штучного інтелекту, оскільки він може автоматизувати процеси з високою точністю, усуваючи потребу в нагляді з боку людини. З іншого боку, генеративний штучний інтелект є новою галуззю, яка швидко розвивається, і може революціонізувати багато бізнес-додатків. Хоча ще невідомо, чи стане генеративний ШІ основним драйвером продуктивності, який можна порівняти з інтелектуальним ШІ, його потенціал незаперечний.
Вам подобається ця стаття? Підпишіться на отримання нових оновлень щодо досліджень ШІ.
Ми повідомимо вас, коли випустимо більше таких підсумкових статей, як ця.
споріднений
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
- PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
- джерело: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
- : має
- :є
- : ні
- :де
- $UP
- 1
- 10
- 11
- 110
- 12
- 125
- 13
- 14
- 17
- 32
- 35%
- 41
- 438
- 65
- 7
- 70
- 8
- 9
- a
- здатність
- МЕНЮ
- прискорювати
- прийнятний
- рахунки
- точність
- точний
- точно
- Achieve
- через
- діяльності
- Ad
- додати
- оголошення
- просунутий
- змагальність
- реклама
- агентство
- AI
- Моделі AI
- ai дослідження
- алгоритми
- ВСІ
- дозволяти
- Також
- кількість
- суми
- та
- відповідь
- будь-який
- додаток
- застосування
- підхід
- підходи
- ЕСТЬ
- області
- стаття
- статті
- штучний
- штучний інтелект
- AS
- оцінити
- оцінка
- Активи
- асоційований
- At
- автоматизувати
- Автоматизований
- автоматично
- бар
- заснований
- основний
- BE
- ставати
- було
- перед тим
- користь
- Переваги
- КРАЩЕ
- між
- За
- Bing
- Блог
- Повідомлення в блозі
- обидва
- Перегляд
- побудований
- бізнес
- Бізнес-додатки
- підприємства
- але
- by
- Кампанії
- CAN
- кандидатів
- випадок
- випадків
- певний
- виклик
- проблеми
- Зміни
- chatbots
- Вибирати
- претензій
- класів
- Класифікувати
- клієнтів
- ближче
- код
- збирати
- поєднання
- приходить
- загальний
- Компанії
- порівнянний
- комплекс
- З'єднання
- Турбота
- Умови
- зміст
- контент-створення
- контекст
- безперервний
- контрастність
- контроль
- copies
- авторське право
- виправити
- дорого
- може
- створювати
- створений
- створення
- створення
- Креатив
- Поточний
- клієнт
- поведінка клієнтів
- Контакти
- Клієнти
- дані
- десятиліття
- рішення
- глибокий
- глибоке навчання
- глибше
- за замовчуванням
- певний
- Попит
- демографічний
- демонструвати
- демонструє
- розгортання
- description
- дизайн
- Дизайнери
- проектування
- бажаний
- докладно
- Виявлення
- Визначати
- розвивати
- розробників
- розвивається
- розробка
- різниця
- Відмінності
- різний
- важкий
- радіомовлення
- відкриття
- Захворювання
- do
- робить
- домени
- домінуючий
- час простою
- водій
- водіння
- наркотик
- розробка ліків
- виявлення наркотиків
- e
- редагування
- освітній
- Ефективний
- ефективність
- ефективність
- усуваючи
- досить
- забезпечувати
- розваги
- обладнання
- особливо
- істотний
- Події
- все
- приклад
- Приклади
- винятковий
- виконання
- існуючий
- дорогий
- експериментальний
- продовжити
- зовні
- FAIL
- false
- швидше
- риси
- зворотний зв'язок
- кілька
- поле
- Перший
- Сфокусувати
- для
- Прогноз
- Прогнози
- шахрайство
- виявлення шахрайства
- шахрайський
- Безкоштовна
- від
- повністю
- далі
- майбутнє
- породжувати
- генерується
- породжує
- покоління
- генеративний
- Генеративний ШІ
- даний
- Цілі
- продуктовий
- керівництво
- рука
- Мати
- здоров'я
- охорона здоров'я
- Серце
- Хвороба серця
- допомога
- допомогу
- допомагає
- тут
- Високий
- вище
- дуже
- історичний
- історія
- ГАРЯЧА
- Як
- Однак
- HTTP
- HTTPS
- людина
- людина в циклі
- Людей
- ідеї
- ідентифікувати
- ідентифікує
- зображення
- зображень
- реалізації
- важливо
- удосконалювати
- in
- поглиблений
- включати
- У тому числі
- Augmenter
- збільшений
- інформація
- інноваційний
- вхід
- замість
- інструкції
- страхування
- Інтеграція
- інтелектуальний
- інтелектуальна власність
- Інтелект
- в
- інвентаризація
- IT
- ЙОГО
- JPG
- ключ
- Знати
- знання
- етикетки
- мова
- великий
- в значній мірі
- УЧИТЬСЯ
- вивчення
- Legacy
- дозволяти
- рівні
- використання
- життя
- як
- Ймовірно
- МЕЖА
- недоліки
- обмеженою
- позику
- подивитися
- шукати
- знизити
- машина
- навчання за допомогою машини
- Машинки для перманенту
- made
- розсилки
- підтримувати
- обслуговування
- основний
- зробити
- РОБОТИ
- Робить
- багато
- ринок
- Маркетинг
- маркетингове агентство
- Маркетингові кампанії
- маска
- матеріал
- математичний
- макс-ширина
- Може..
- засоби
- Медіа
- може бути
- вводить в оману
- відсутній
- модель
- Моделі
- молекулярний
- гроші
- місяць
- більше
- найбільш
- багато
- музика
- Необхідність
- потреби
- мережу
- мереж
- Нейронний
- нейронної мережі
- нейронні мережі
- Нові
- нові продукти
- новіший
- наступний
- nlp
- шум
- ніхто
- номер
- отримувати
- of
- часто
- on
- один раз
- ONE
- оптимальний
- or
- порядок
- Інше
- наші
- Результати
- вихід
- виходи
- видатний
- над
- Нагляд
- власний
- володіє
- пар
- частина
- Минуле
- пацієнт
- pacientes
- моделі
- продуктивність
- Персоналізовані
- план
- плани
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точок
- це можливо
- пошта
- Пости
- потенціал
- потужний
- передбачати
- прогнозування
- Прогнози
- інтелектуального
- представити
- запобігати
- Попередження
- попередній
- процес
- процеси
- обробка
- виробляти
- Product
- дизайн продукту
- Production
- продуктивність
- Продукти
- Продукти та послуги
- властивості
- власність
- забезпечувати
- Постачальник
- провайдери
- Видавничий
- покупка
- якість
- питання
- досить
- випадковий
- діапазон
- швидко
- Реальний світ
- реалістичний
- останній
- рекомендувати
- Рекомендація
- Відновлювати
- зниження
- регресія
- регулярно
- навчання
- відносини
- звільнити
- надійний
- покладатися
- залишається
- запам'ятати
- видаляти
- вимагати
- Вимагається
- дослідження
- ресурси
- ті
- відповіді
- результати
- огляд
- здійснити революцію
- право
- Risk
- оцінка ризику
- ROI
- продажів
- Об'єм продаж
- то ж
- зберегти
- say
- подряпати
- побачити
- бачив
- відправка
- Серія
- обслуговування
- Послуги
- комплект
- налаштування
- Полиця
- підпис
- значний
- аналогічний
- невеликий
- So
- соціальна
- соціальні медіа
- Повідомлення в соціальних мережах
- Софтвер
- Рішення
- деякі
- спам
- спеціальний
- конкретний
- Spot
- Як і раніше
- зберігати
- Стратегічний
- сильні сторони
- структур
- успішний
- такі
- пропонувати
- РЕЗЮМЕ
- контрольоване навчання
- сплеск
- Навколо
- з урахуванням
- Приймати
- завдання
- методи
- Технологія
- текст
- Дякую
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- потім
- Там.
- Ці
- вони
- це
- ті
- думка
- через
- Таким чином
- час
- трудомісткий
- до
- знак
- Жетони
- інструменти
- ТОПБОТИ
- тема
- поїзд
- навчений
- Навчання
- Transactions
- лікування
- лікування
- Дерева
- Тенденції
- два
- тип
- Типи
- типово
- незрозуміло
- незаперечний
- розуміти
- Unexpected
- створеного
- непідконтрольне навчання
- Updates
- us
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- використовує
- використання
- зазвичай
- змінна
- різний
- дуже
- Відео
- Відео
- Віртуальний
- обсяг
- vs
- W3
- хоче
- було
- способи
- we
- були
- коли
- Чи
- який
- в той час як
- ВООЗ
- широкий
- Широкий діапазон
- волі
- з
- слова
- Work
- робочі
- працює
- вартість
- запис
- написати код
- письменники
- лист
- ви
- вашу
- зефірнет