בינה מלאכותית אנליטית וההבדל בין יצירת בינה מלאכותית

ארגונים המגלים טכנולוגיית בינה מלאכותית מסתכנים בהתעלמות מצורה ישנה ומבוססת יותר של בינה מלאכותית הנקראת "בינה מלאכותית אנליטית". צורה זו של בינה מלאכותית רחוקה מלהיות מיושנת ונשארה משאב חיוני עבור רוב החברות. בעוד שחלק מיישומי הבינה המלאכותית משתמשים הן בבינה מלאכותית אנליטית והן בבינה מלאכותית גנרטיבית, שתי גישות אלו לבינה מלאכותית שונות במידה רבה.

ההבדל המרכזי בין ניתוח בינה מלאכותית לניתוח נתונים מסורתי טמון בסוגי הטכנולוגיות המשמשות לייצור וגישה לתובנות אלו.

הקונספט והמאפיינים המרכזיים של בינה מלאכותית אנליטית.

בינה מלאכותית אנליטית היא סוג של ניתוח נתונים הממנפת בינה מלאכותית - במיוחד צורות מתקדמות של למידת מכונה - למטרות בינה עסקית. בעוד שהיא שונה משיטות ניתוח נתונים מסורתיות בהן משתמשים ארגונים רבים, בינה מלאכותית אנליטית מתמקדת בהשגת אותה מטרה: ניתוח מערכי נתונים כדי לייצר תובנות מעשיות ולהדריך החלטות מבוססות נתונים.

ניתוח בינה מלאכותית משתמש במתודולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות, כגון עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידה עמוקה, כדי לנתח מערכי נתונים גדולים, לפתח תובנות ולהנחות קבלת החלטות באופן דינמי המגיב ישירות לאינטראקציה של המשתמש.

ההבדל המרכזי בין ניתוח בינה מלאכותית לניתוח נתונים מסורתי טמון בסוגי הטכנולוגיות המשמשות לייצור וגישה לתובנות אלו. עם זאת, בעוד שלכלים אלו יש השפעה, הם מספקים לעתים קרובות תצוגה סטטית של נתונים עבור רוב המשתמשים, תוך הסתמכות רבה על ניתוח סטטיסטי כדי לייצר תובנות ודורשים מאנליסטים להסיק מסקנות משלהם במקום להסתמך על טכנולוגיה.

תכונות עיקריות של ניתוח בינה מלאכותית

ניתוח תיאורי: ניתוח תיאורי עונה על השאלה "מה קרה?". סוג זה של ניתוח הוא ללא ספק הנפוץ ביותר בקרב לקוחות, ומספק דוחות וניתוחים המתמקדים באירועים מהעבר.

ניתוח תיאורי משמש להבנת הביצועים הכוללים ברמה מצטברת והוא ללא ספק הדרך הקלה ביותר עבור חברה להתחיל, מכיוון שהנתונים זמינים בקלות לבניית דוחות ויישומים.

ניתוח אבחוני: ניתוח אבחוני, בדומה לניתוח תיאורי, משתמש בנתונים היסטוריים כדי לענות על שאלה. אך במקום להתמקד ב"מה", ניתוח אבחוני מתייחס לשאלה המכרעת מדוע אירוע או אנומליה מתרחשים בנתונים. ניתוח אבחוני נוטה להיות נגיש יותר ומתאים יותר למגוון רחב יותר של מקרי שימוש מאשר למידת מכונה/ניתוח ניבוי.

אנליטיקה חזויה: אנליטיקה חזויה היא צורה מתקדמת של אנליטיקה שמזהה מה צפוי לקרות על סמך נתונים היסטוריים באמצעות למידת מכונה. נתונים היסטוריים, הכוללים חלק ניכר מהאנליטיקה התיאורית והאבחונית המשמשת כבסיס לבניית מודלים של אנליטיקה חזויה, משמשים כבסיס למודלים אלה.

ניתוח מרשם: ניתוח מרשם הוא העמוד הרביעי והאחרון של הניתוח המודרני. ניתוח מרשם כרוך בניתוח הנחיה ספציפית. בעיקרו של דבר, זהו שילוב של ניתוח תיאורי, אבחוני וחזוי כדי להנחות את תהליך קבלת ההחלטות. מצבים או תנאים קיימים וההשלכות של החלטה או אירוע מוחלים כדי ליצור החלטה או פעולה מונחית עבור המשתמש.

בינה מלאכותית גנרטיבית מתמקדת ביצירת תוכן חדש על ידי למידת דפוסים מנתונים קיימים. היא משתמשת בטכניקות למידה עמוקה, כגון רשתות יריבות גנרטיביות (GAN) ומודלים טרנספורמטיביים, כדי ליצור טקסט, תמונות, מוזיקה וכו'. בינה מלאכותית גנרטיבית זכתה לתשומת לב רבה בזכות יכולתה ליצור תוכן דמוי אדם ויש לה יישומים בתעשיות יצירתיות, יצירת תוכן ועוד. המאפיינים העיקריים של בינה מלאכותית מדורית הם יצירת תוכן, שיפור הדמיון והיצירתיות, שיפור נתוני הדרכה ומיתוג מותאם אישית.

המאפיינים העיקריים של בינה מלאכותית מדור הבינה המלאכותית הם יצירת תוכן, שיפור הדמיון והיצירתיות, חיזוק נתוני אימון ויצירת חוויות מותאמות אישית.

ההבדל בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית

ישנם הבדלים רבים בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית, ועסקים/חברות יכולים למצוא דרכים לנהל את פעילותן ביעילות באמצעות בינה מלאכותית בהתבסס על הבדלים אלה. ההבדלים העיקריים בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית הם:

ראשית, מטרותיהם ויכולותיהם שונות. המטרה העיקרית של בינה מלאכותית גנרטיבית היא להשתמש במודלים של רשתות עצביות מבוססות למידה עמוקה כדי ליצור תוכן חדש. בינה מלאכותית אנליטית, לעומת זאת, מתייחסת למערכות בינה מלאכותית המבוססות על למידת מכונה סטטיסטית שנועדו למשימות ספציפיות, כגון סיווג, חיזוי או קבלת החלטות המבוססות על נתונים מובנים.

שנית, האלגוריתמים שונים. מבחינת שיטות אלגוריתמיות, בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת בדרך כלל בטכניקות מורכבות כגון הפיכת קלט טקסט עוקב לפלט קוהרנטי, וחיזוי המילה הבאה בהתבסס על ההקשר של נתונים קיימים כדי ליצור תוכן. בינה מלאכותית גנרטיבית לומדת להבין דפוסים בנתונים כדי ליצור גרסאות חדשות של נתונים אלה. בינה מלאכותית אנליטית משתמשת במגוון שיטות למידת מכונה פשוטות יותר, כולל למידה מפוקחת, למידה לא מפוקחת ולמידת חיזוק.

שלישית, ישנם הבדלים בתשואה על ההשקעה. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לייצר רווח מיצירת תוכן על ידי הצעת עלויות נמוכות יותר בהשוואה ליצירת תוכן אנושי, כמו גם פוטנציאל ליצור תוכן ייחודי ומרתק שמושך ושומר על לקוחות. בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית מציעה יתרונות רבים, הערך הכלכלי שלה יכול להיות קשה למדידה, ומשתמשים נושאים בעלויות כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית הגנרטיבית.

עבור ניתוח בינה מלאכותית, היא מספקת תשואות כלכליות טובות יותר באמצעות מודלים חיזויים שיכולים לעזור לעסקים לחזות ביקוש, לייעל את ניהול המלאי, לזהות מגמות שוק ולקבל החלטות מבוססות נתונים. זה יכול להוביל להפחתת עלויות, שיפור הקצאת משאבים והגדלת הכנסות באמצעות קבלת החלטות טובה יותר.

רביעית, ישנם הבדלים ברמות הסיכון. יצירת בינה מלאכותית יכולה לייצר "זיופים עמוקים" משכנעים, מה שמוביל בקלות למידע שגוי, גניבת זהות והונאה. בנוסף, מודלים אלה עלולים להוות סיכוני פרטיות אם נתוני האימון מכילים מידע רגיש או עוברים מניפולציה כדי לייצר תוצאות לא מכוונות.

נתונים המשמשים בהכשרה בניתוח בינה מלאכותית ניצולים גם הם מפני פרצות אבטחת סייבר, ניצול למטרות זדוניות כגון שיגור מתקפות סייבר או הפצת מידע שגוי. לכן, יש צורך באמצעי אבטחה כדי להפחית סיכונים אלה. נכון לעכשיו, בינה מלאכותית אנליטית נראית פחות מסוכנת מבינה מלאכותית גנרטיבית, והיא נמצאת בשימוש זמן רב בחברות רבות.

לסיכום, כשאתם מחליטים בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית, יש לקחת בחשבון את הדרישות והמטרות הספציפיות שלכם. אם המטרה היא להפיק תובנות מנתונים, לבצע תחזיות ולמטב תהליכים, בינה מלאכותית אנליטית היא הבחירה הנכונה. מצד שני, אם הצורך הוא ליצור תוכן חדש, לחדש או להתאים אישית את חוויית המשתמש, בינה מלאכותית גנרטיבית היא האפשרות האידיאלית.

כלים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, כגון צ'אטבוטים, נמצאים בשימוש וצפויים להחליף לא רק פעילויות חיפוש באינטרנט, אלא גם משימות הקשורות לשירות לקוחות ושיחות מכירה.

כמה המלצות

השימוש באנליטיקה מבוססת בינה מלאכותית בדיפלומטיה חיוני משום שיש לה יותר כישורים מכל טכנולוגיית בינה מלאכותית אחרת כדי לעמוד בדרישות ובמשימות של המגזר הדיפלומטי. עם זאת, כדי שניתן יהיה ליישם אנליטיקה מבוססת בינה מלאכותית בשטח, יש לעמוד בתנאים הבאים:

ראשית, יש צורך לבנות כוח אדם בעל ידע וניסיון מספיקים בתחום טכנולוגיית הבינה המלאכותית (כולל הן בינה מלאכותית והן בינה המבוססת על בינה אנושית).

שנית, יישום טכנולוגיית בינה מלאכותית בשירותים בתעשייה כגון מענה למיילים ואינטראקציה ישירה עם אזרחים באמצעות טכנולוגיית צ'אטבוט הוא קריטי. דוגמה בולטת לכך היא כיצד משרד החוץ הגרמני השתמש בטכנולוגיית בינה מלאכותית, המכונה FACIL, כדי לתקשר עם אזרחים בין השנים 2021-2023, ועיבד 40,000 בקשות בחודש.

שלישית, בניית התשתית, כולל מערכות מסדי נתונים ומערכות שרתים, נחוצה כדי לאפשר ניתוח בינה מלאכותית, שיכול לסייע באופן חלקי בחיזוי ותחזית אירועים גלובליים עבור המגזר הדיפלומטי. עם זאת, עקב כמות הנתונים ההולכת וגדלה, נדרשת מערכת שרתים גדולה מספיק.

רביעית, המגזר הדיפלומטי צריך לבנות מנוע ניתוח בינה מלאכותית משלו; זה חיוני כדי להבטיח עמידה בסטנדרטים של אבטחה ואתיקה.

מָקוֹר: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html