בינה מלאכותית אנליטית והבדל שלה מבינה מלאכותית גנרטיבית

ארגונים חדשים בתחום הבינה המלאכותית מסתכנים בכך שהם מתעלמים 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 הגישות לבינה מלאכותית נפרדות במידה רבה.

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

מושגים ומאפיינים מרכזיים 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.

בינה מלאכותית אנליטית משתמשת בשיטות בינה מלאכותית מתקדמות, כגון עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידה עמוקה, כדי לנתח מערכי נתונים גדולים, לפתח תובנות ולהנחות החלטות באופן דינמי, תוך תגובה ישירה לאינטראקציות של משתמשים.

ההבדל העיקרי בין בינה מלאכותית אנליטית לבין ניתוח נתונים מסורתי טמון בסוגי הטכנולוגיה המשמשת 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 בינה מלאכותית אנליטית

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 עוסק בשאלה החשובה מדוע התרחש אירוע או אנומליה 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 סוג של אנליטיקה מתקדמת שקובעת מה צפוי לקרות על סמך נתונים היסטוריים באמצעות למידת מכונה. נתונים היסטוריים כוללים בעיקר אנליטיקה תיאורית ואבחונית המשמשת כבסיס לבניית מודלים של אנליטיקה חזויה.

אנליטיקה מרשם: אנליטיקה מרשם היא העמוד הרביעי והאחרון של האנליטיקה המודרנית. אנליטיקה מרשם כוללת אנליטיקה ספציפית ומרשם. זהו למעשה שילוב של אנליטיקה תיאורית, אבחונית וחזויה כדי להניע קבלת החלטות. 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 לייצר תוכן דמוי אדם ויש לה יישומים בתעשיות יצירתיות, יצירת תוכן ועוד. המאפיינים העיקריים של בינה מלאכותית גנרטיבית הם יצירת תוכן, שיפור הדמיון והיצירתיות, שיפור נתוני אימון ויצירת רשמים מותאמים אישית.

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

ההבדל בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית

ישנם הבדלים רבים בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית, ובהתבסס על הבדלים אלה, עסקים/חברות מוצאים דרכים לפעול ביעילות באמצעות שימוש בבינה מלאכותית. הבדלים בין בינה מלאכותית אנליטית לבינה מלאכותית גנרטיבית:

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

שנית, האלגוריתמים שונים. מבחינת שיטות אלגוריתמיות, בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת לעתים קרובות בטכניקות מורכבות כמו הפיכת קלט טקסט עוקב לפלט קוהרנטי, וחיזוי המילה הבאה על סמך הקשר נתונים קיים 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, ההבדל בתשואה על ההשקעה. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להפוך את יצירת התוכן לרווחית על ידי הצעת עלויות נמוכות יותר מאשר יצירת תוכן אנושית, כמו גם הפוטנציאל ליצור תוכן ייחודי ומרתק שמושך ושומר על לקוחות. בעוד שבינה מלאכותית גנרטיבית מציעה יתרונות רבים, הערך הכלכלי שלה יכול להיות קשה למדידה, והמשתמשים צריכים לשאת בעלויות כדי לאמן מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית.

עבור בינה מלאכותית אנליטית, היא מספקת תשואות כלכליות טובות יותר באמצעות מודלים ניבוייים 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, יש הבדל בסיכון. בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לייצר "זיופים עמוקים" משכנעים, מה שעלול להוביל למידע שגוי, גניבת זהות והונאה. בנוסף, מודלים אלה עלולים להוות סיכוני פרטיות אם נתוני האימון מכילים מידע רגיש או עוברים מניפולציה כדי לייצר פלט לא רצוי.

נתוני אימון אנליטיים של 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 למזער סיכונים אלה. נכון לעכשיו, בינה מלאכותית אנליטית נראית פחות מסוכנת מבינה מלאכותית גנרטיבית, ולכן היא 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 אתם צריכים ליצור תוכן חדש, לחדש או להתאים אישית חוויות משתמש, בינה מלאכותית גנרטיבית היא הבחירה האידיאלית.

כלי בינה מלאכותית גנרטיבית משמשים כצ'אטבוטים, שצפויים להחליף לא רק חיפושים באינטרנט אלא גם שירות לקוחות ושיחות מכירה.

כמה המלצות

השימוש בבינה מלאכותית אנליטית בדיפלומטיה חיוני משום שיש לה יותר קריטריונים מכל טכנולוגיית בינה מלאכותית אחרת כדי לעמוד בדרישות ובמשימות של המגזר הדיפלומטי. עם זאת, כדי שניתן יהיה ליישם בינה מלאכותית אנליטית במגזר, יש לעמוד בתנאים הבאים:

ראשית, יש צורך לבנות משאבי אנוש בעלי ידע וניסיון מספיקים בתעשיית טכנולוגיית הבינה המלאכותית (כולל בינה מלאכותית ובינה המבוססת על בינה אנושית).

שנית, יש ליישם טכנולוגיית בינה מלאכותית בשירותים בתעשייה כגון מענה למיילים, אינטראקציה ישירה עם אנשים באמצעות טכנולוגיית צ'אטבוט, בדרך כלל באופן שבו משרד החוץ הגרמני השתמש בטכנולוגיית בינה מלאכותית, המכונה FACIL, כדי לתקשר עם אזרחים בין השנים 2021-2023 ועיבד 40,000 בקשות בחודש.

שלישית, בניית תשתית הכוללת מערכת מסד נתונים ומערכת שרתים כדי שתוכל להפעיל ניתוח בינה מלאכותית כדי לסייע בחיזוי ותחזית המצב והאירועים בעולם עבור המגזר הדיפלומטי. עם זאת, עקב נפח הנתונים הגדל, נדרשת מערכת שרתים גדולה מספיק.

רביעית, המגזר הדיפלומטי צריך לבנות בינה מלאכותית אנליטית משלו, שהיא חשובה ביותר להבטחת סוגיות ביטחוניות ואתיות.

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