Analitikus MI és a MI-generálás közötti különbség

Az MI-technológiát felfedező szervezetek kockáztatják, hogy figyelmen kívül hagyják a MI egy régebbi, beváltabb formáját, az „analitikus MI-t”. Ez a MI-forma korántsem elavult, és a legtöbb vállalat számára továbbra is létfontosságú erőforrás. Míg egyes MI-alkalmazások mind analitikus, mind generatív MI-t használnak, a MI e két megközelítése nagyrészt eltér egymástól.

A mesterséges intelligencia által végzett elemzés és a hagyományos adatelemzés közötti alapvető különbség az ilyen információk előállításához és eléréséhez használt technológiák típusaiban rejlik.

Az analitikus mesterséges intelligencia koncepciója és főbb jellemzői.

Az analitikus MI az adatelemzés egy olyan formája, amely mesterséges intelligenciát – konkrétan a gépi tanulás fejlett formáit – használ üzleti intelligencia célokra. Bár különbözik a sok szervezet által használt hagyományos adatelemzési módszerektől, az analitikus MI ugyanarra a célra összpontosít: az adathalmazok elemzésére, hogy gyakorlatias elemzéseket generáljon és adatvezérelt döntéseket hozzon.

A mesterséges intelligencia alapú elemzés fejlett mesterséges intelligencia módszertanokat, például természetes nyelvi feldolgozást (NLP) és mélytanulást alkalmaz nagy adathalmazok elemzésére, elemzések kidolgozására és a döntéshozatal dinamikus, a felhasználói interakcióra közvetlenül reagáló módon történő irányítására.

A mesterséges intelligencia alapú elemzés és a hagyományos adatelemzés közötti alapvető különbség az ilyen információk generálására és elérésére használt technológiák típusaiban rejlik. Bár ezek az eszközök hatásosak, a legtöbb felhasználó számára gyakran statikus képet nyújtanak az adatokról, nagymértékben támaszkodva a statisztikai elemzésre az információk generálása során, és megkövetelve az elemzőktől, hogy saját következtetéseket vonjanak le a technológiára való támaszkodás helyett.

Az AI elemzés főbb jellemzői

Leíró elemzés: A leíró elemzés megválaszolja a „Mi történt?” kérdést. Az ilyen típusú elemzés messze a leggyakrabban használt az ügyfelek körében, amely a múltbeli eseményekre összpontosító jelentéseket és elemzéseket nyújt.

A leíró elemzést az általános teljesítmény összesített szintű megértésére használják, és messze ez a legegyszerűbb módja egy vállalat számára az indulásnak, mivel az adatok könnyen elérhetők jelentések és alkalmazások készítéséhez.

Diagnosztikai elemzés: A diagnosztikai elemzés, a leíró elemzéshez hasonlóan, historikus adatokat használ fel egy kérdés megválaszolására. Ahelyett azonban, hogy a „mire” összpontosítana, a diagnosztikai elemzés azt a kulcsfontosságú kérdést vizsgálja, hogy miért történik egy esemény vagy anomália az adatokban. A diagnosztikai elemzés általában könnyebben hozzáférhető és szélesebb körű felhasználási esetekre alkalmas, mint a gépi tanulás/prediktív elemzés.

Prediktív analitika: A prediktív analitika az analitika egy fejlett formája, amely gépi tanulás segítségével azonosítja a valószínűsíthető eseményeket a historikus adatok alapján. A historikus adatok, amelyek magukban foglalják a prediktív analitikai modellek építésének alapjául szolgáló leíró és diagnosztikai analitika nagy részét, ezen modellek alapjául szolgálnak.

Preskriptív elemzés: A preskriptív elemzés a modern elemzés negyedik és egyben utolsó pillére. A preskriptív elemzés specifikus útmutató elemzést foglal magában. Lényegében a leíró, diagnosztikai és prediktív elemzés kombinációja, amely a döntéshozatali folyamatot irányítja. A meglévő helyzeteket vagy feltételeket, valamint egy döntés vagy esemény következményeit alkalmazzák egy irányított döntés vagy cselekvés generálására, amelyet a felhasználó meghozhat.

A generatív mesterséges intelligencia (MI) új tartalmak létrehozására összpontosít, meglévő adatokból tanult minták alapján. Mélytanulási technikákat, például generatív adverzális hálózatokat (GAN) és transzformációs modelleket használ szövegek, képek, zene stb. generálásához. A generatív MI jelentős figyelmet kapott az emberhez hasonló tartalmak létrehozására való képessége miatt, és alkalmazási területei vannak a kreatív iparágakban, a tartalomkészítésben és egyebekben. A Gen AI főbb jellemzői a tartalomkészítés, a fokozott képzelőerő és kreativitás, a továbbfejlesztett betanítási adatok és a személyre szabott márkaépítés.

A Gen AI főbb jellemzői a tartalomkészítés, a képzelet és a kreativitás fokozása, a betanítási adatok megerősítése, valamint a személyre szabott élmények létrehozása.

Az analitikus és a generatív mesterséges intelligencia közötti különbség

Számos különbség van az analitikus és a generatív MI között, és a vállalkozások/cégek ezen különbségek alapján hatékonyan irányíthatják működésüket a MI segítségével. Az analitikus és a generatív MI közötti főbb különbségek a következők:

Először is, céljaik és képességeik eltérőek. A generatív mesterséges intelligencia elsődleges célja, hogy mélytanuló neurális hálózati modelleket használjon új tartalmak generálására. Az analitikus mesterséges intelligencia ezzel szemben statisztikai gépi tanuláson alapuló MI-rendszerekre utal, amelyeket konkrét feladatokra, például osztályozásra, előrejelzésre vagy strukturált adatokon alapuló döntéshozatalra terveztek.

Másodszor, az algoritmusok is eltérőek. Az algoritmikus módszerek tekintetében a generatív MI jellemzően összetett technikákat alkalmaz, például a szekvenciális szövegbeviteleket koherens kimenetekké alakítja, a meglévő adatok kontextusa alapján megjósolja a következő szót a tartalom generálása érdekében. A generatív MI megtanulja megérteni az adatokban található mintákat, hogy az adatok új verzióit hozza létre. Az analitikus MI számos egyszerűbb gépi tanulási módszert alkalmaz, beleértve a felügyelt tanulást, a felügyelet nélküli tanulást és a megerősítéses tanulást.

Harmadszor, különbségek vannak a befektetések megtérülésében. A generatív mesterséges intelligencia profitot termelhet a tartalomkészítésből azáltal, hogy alacsonyabb költségeket kínál az emberi tartalomkészítéshez képest, valamint lehetőséget kínál egyedi és lebilincselő tartalom létrehozására, amely vonzza és megtartja az ügyfeleket. Bár a generatív mesterséges intelligencia számos előnnyel jár, gazdasági értékét nehéz mérni, és a felhasználóknak költségeket kell fizetniük a generatív mesterséges intelligencia modelljének betanításáért.

A mesterséges intelligencia alapú elemzések esetében a prediktív modellek jobb gazdasági megtérülést biztosítanak, amelyek segíthetnek a vállalkozásoknak a kereslet előrejelzésében, a készletgazdálkodás optimalizálásában, a piaci trendek azonosításában és az adatvezérelt döntések meghozatalában. Ez a jobb döntéshozatal révén csökkentheti a költségeket, javíthatja az erőforrás-elosztást és növelheti a bevételeket.

Negyedszer, a kockázati szintek között is vannak különbségek. A mesterséges intelligencia generálása meggyőző „mélyhamisításokat” hozhat létre, ami könnyen félretájékoztatáshoz, személyazonosság-lopáshoz és csaláshoz vezethet. Ezenkívül ezek a modellek adatvédelmi kockázatot jelenthetnek, ha a betanítási adatok érzékeny információkat tartalmaznak, vagy manipulálják őket nem kívánt kimenetek előállítása érdekében.

Az AI-analitikai képzésben használt adatok kiberbiztonsági kockázatoknak is ki vannak téve, mivel rosszindulatú célokra, például kibertámadások indítására vagy félretájékoztatás terjesztésére használják fel őket. Ezért biztonsági intézkedésekre van szükség ezen kockázatok enyhítésére. Jelenleg az analitikus MI kevésbé kockázatosnak tűnik, mint a generatív MI, és számos vállalat már régóta használja.

Összefoglalva, az analitikus és a generatív MI közötti döntéskor vegye figyelembe az Ön konkrét igényeit és céljait. Ha a cél az adatokból való elemzések kinyerése, előrejelzések készítése és folyamatok optimalizálása, akkor az analitikus MI a megfelelő választás. Másrészt, ha új tartalom létrehozására, innovációra vagy a felhasználói élmény személyre szabására van szükség, akkor a generatív MI az ideális megoldás.

A mesterséges intelligencia által generált eszközöket, például a chatbotokat, használják, és várhatóan nemcsak az internetes keresési tevékenységeket, hanem az ügyfélszolgálattal kapcsolatos feladatokat és az értékesítési hívásokat is felváltják majd.

Néhány ajánlás

A mesterséges intelligencia analitikájának használata a diplomáciában elengedhetetlen, mivel több képesítéssel rendelkezik, mint bármely más mesterséges intelligencia technológia, hogy megfeleljen a diplomáciai szektor követelményeinek és feladatainak. Ahhoz azonban, hogy a mesterséges intelligencia analitikát a terepen alkalmazni lehessen, a következő feltételeknek kell teljesülniük:

Először is, olyan munkaerőt kell létrehozni, amely elegendő tudással és tapasztalattal rendelkezik a mesterséges intelligencia technológia területén (beleértve mind a mesterséges intelligenciát, mind az emberi intelligencián alapuló intelligenciát).

Másodszor, kulcsfontosságú a mesterséges intelligencia technológiájának alkalmazása az olyan ipari szolgáltatásokban, mint az e-mailekre adott válaszok és a chatbot technológia segítségével történő közvetlen interakció a polgárokkal. Erre kiváló példa, hogyan használta a német külügyminisztérium a FACIL nevű mesterséges intelligencia technológiát a polgárokkal való interakcióra 2021 és 2023 között, havi 40 000 kérés feldolgozásával.

Harmadszor, az infrastruktúra kiépítése, beleértve az adatbázis-rendszereket és a szerverrendszereket, szükséges a mesterséges intelligencia alapú elemzések lehetővé tételéhez, amelyek részben segíthetnek a globális események előrejelzésében és előrejelzésében a diplomáciai szektor számára. Az egyre növekvő adatmennyiség miatt azonban megfelelően nagy szerverrendszerre van szükség.

Negyedszer, a diplomáciai szektornak ki kell építenie saját mesterséges intelligencia alapú elemzőmotorját; ez kulcsfontosságú a biztonsági és etikai normák betartásának biztosításához.

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