Învățare automată vs IA generativă: care este diferența?

Inteligența artificială a devenit predominantă în ultimii ani. Se estimează că dimensiunea pieței AI va ajunge la 740 de miliarde până în 2030.

Dar AI cuprinde diferite subdomenii, cum ar fi Deep Learning, GenAI și Machine Learning. În timp ce câmpurile au unele asemănări, ele au și diferențe de bază pe care trebuie să le înțelegeți.

Acest articol va discuta două concepte cheie AI: Machine Learning și Generative AI. Vom depăși definiția pentru a analiza învățarea automată și caracteristicile AI generative și aplicațiile din lumea reală.

Dar să începem cu elementele de bază.

Ce este Machine Learning?

Machine Learning (ML) se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor care permit computerelor să învețe din date.

Sistemele de învățare automată învață modele pe baza datelor de intrare și fac predicții, decizii sau îmbunătățiri. Când introduceți date noi, acestea continuă să actualizeze și să îmbunătățească funcționalitatea. Acest lucru permite computerelor să rezolve problemele prezentate în moduri similare inteligenței umane.

Serviciile de învățare automată variază de la sisteme de analiză predictivă și de recomandare până la recunoașterea imaginilor și a vorbirii.

Ei excelează în special în sarcini complexe care necesită seturi mari de date pentru a îmbunătăți performanța în timp.

Ce este AI generativ?

Generative AI folosește algoritmi AI și modele mari de limbaj pentru a crea diverse tipuri de conținut, cum ar fi imagini realiste, text, cod și audio.

Scopul principal al GenAI este generarea de conținut nou, unic și creativ în diferite domenii.

Rețineți că GenAI nu trebuie confundat sau interschimbat cu AI. Consultați ghidul nostru cuprinzător de comparație AI vs Generative AI.

Deci, acum că înțelegi cei doi termeni, cum se potrivesc ei în peisajul AI mai larg?

ML găsește modele și furnizează date, în timp ce GenAI folosește limbajul uman și creativitatea pentru a ajuta la transformarea recunoașterii modelelor în conținut captivant. Cei doi împărtășesc o relație simbiotică, unde Machine Learning este fundația.

Bazele tehnice ale Gen AI și ML

Cei doi au o gamă largă de algoritmi. Cu toate acestea, tehnicile de antrenament fac toată diferența între IA generativă și algoritmii de învățare automată.

Generative AI utilizează diverse modele, cum ar fi Generative Adversarial Networks (GAN) și Variational Autoencoders (VAE) pentru a crea date noi, cum ar fi imagini, text sau muzică.

Procesele de instruire în Gen AI pot implica structuri diferite, unele aplicații utilizând o abordare duală în care un model generează date în timp ce altul le evaluează. Cu toate acestea, acest lucru nu este întotdeauna cazul, deoarece Gen AI cuprinde o gamă mai largă de tehnici și obiective.

Tehnicile algoritmilor de învățare automată includ:

• Supravegheat : algoritmii obișnuiți includ regresia liniară, mașinile vectoriale de suport și rețelele neuronale.
• Nesupravegheat : acești algoritmi identifică modele și structuri din datele neetichetate. Aceasta include reducerea dimensionalității, care este utilizată pentru a simplifica datele complexe și gruparea, care este utilizată pentru a grupa date similare.
• Întărire: Această tehnică ajută la optimizarea deciziilor cu recompense pentru comportamentul dorit și penalități pentru comportamentul nedorit.

În ceea ce privește cerințele de date, modelele AI generative necesită date de antrenament substanțiale și de înaltă calitate. Calitatea și diversitatea datelor influențează direct capacitatea modelului de a genera conținut sintetic, dar realist.

Cerințele de date ale modelelor de mașini variază. Învățarea supravegheată necesită seturi de date mari, etichetate, în timp ce învățarea nesupravegheată poate funcționa cu date neetichetate. Învățarea prin consolidare nu are nevoie de seturi de date tradiționale, ci mai degrabă de un mediu care oferă feedback (adică recompense sau penalități).

Ce zici de procesele de calcul? Un model ML necesită calcul matematic pentru a calcula parametri, cum ar fi precizia și retragerea, pentru a asigura acuratețea datelor analitice. De asemenea, calitatea datelor, selecția modelului și ingineria caracteristicilor joacă un rol crucial în asigurarea rezultatelor fiabile.

Între timp, modelele Gen AI necesită metrici calitative pentru a evalua realismul, coerența și diversitatea datelor creative. Valorile cantitative precum funcțiile de pierdere pot ajuta, de asemenea, la evaluarea și îmbunătățirea performanței modelului.

Aplicații și cazuri de utilizare ale Gen AI și Machine Learning

Gen AI și ML pot fi utilizate în industrii similare. Cu toate acestea, diferența dintre IA generativă și aplicațiile de învățare automată constă în complexitatea cazului de utilizare și rezultatul așteptat.

Iată cazuri de utilizare a business-ului învățare automată versus IA generativă în diferite industrii:

Sănătate

Modelele ML pot analiza datele pacientului sau imaginile medicale (cum ar fi raze X și RMN) pentru detectarea precoce a bolii pentru a îmbunătăți rezultatele pacientului.

Gen AI depășește transcrierea notelor clinice și interpretarea imaginilor sau a rezultatelor testelor pentru a ajuta la diagnosticare. De exemplu, poate ajuta la crearea planurilor de tratament personalizate pe baza datelor. De asemenea, poate genera structuri moleculare de medicamente, accelerând procesul de descoperire a medicamentelor.

Cu amănuntul

Algoritmii ML pot folosi datele de vânzări anterioare sau actuale pentru a crea conținut și recomandări personalizate. De asemenea, puteți estima volumele vânzărilor pe baza modelelor de achiziție ale clienților.

Gen AI vă ajută să creați descrieri detaliate ale produselor și să copiați pentru promoții personalizate și recomandări de produse. De asemenea, poate accepta încercări virtuale, care ajută oamenii să ia decizii informate de cumpărare.

Educaţie

ML poate personaliza căile de învățare, poate adapta conținutul în funcție de performanța elevilor și poate recomanda resurse relevante.

Gen AI ajută la crearea de materiale educaționale, cum ar fi întrebări practice. O companie de dezvoltare AI generativă vă poate ajuta chiar să simulați tutori virtuali pentru a ghida cursanții prin materiale.

Relații Clienți

Soluțiile de învățare automată pot fi utilizate pentru interacțiunile cu clienții și analiza sentimentelor, ceea ce ajută la îmbunătățirea calității generale a serviciilor. Algoritmii ML sunt, de asemenea, coloana vertebrală de date a instrumentelor de chat interactive.

Pe de altă parte, Gen AI îmbunătățește serviciul pentru clienți, alimentând efectiv chatbot-uri și asistenți virtuali care gestionează interogările de rutină și oferă răspunsuri instantanee.

Finanţa

Algoritmii de învățare automată pot analiza milioane de puncte de date pentru a detecta frauda sau spălarea banilor în timp real.

Puteți utiliza IA generativă pentru a dezvolta strategii de investiții personalizate. Modelele LLM facilitează procesarea și generarea unor cantități mari de documente financiare, cum ar fi acte de împrumut sau polițe de asigurare.

Beneficii și limitări unice

Să explorăm beneficiile și limitările AI generative și ale învățării automate.

Beneficiile Machine Learning

• ML automatizează analiza datelor, oferind perspective și ipoteze valoroase pentru a sprijini luarea deciziilor.
• Ajută la detectarea anomaliilor și recunoașterea modelelor complexe în date.
• Permite dezvoltarea de mașini, software și procese inteligente care automatizează sarcini complexe, simplificând operațiunile.

Limitări ale învățării automate

• Modelele ML pot face greșeli, mai ales atunci când se ocupă de date zgomotoase sau incomplete.
• Performanța ML se bazează în mare măsură pe date relevante de înaltă calitate. Prin urmare, datele slabe conduc la modele inexacte.
• Modelele ML pot moșteni părtiniri în datele de antrenament, care afectează rezultatele.
• Antrenarea modelelor complexe ML necesită o putere de calcul semnificativă, expertiză și timp.

Beneficii AI generative

• Producție de conținut îmbunătățită, creativă și rapidă.
• Chatbot-urile alimentate de AI generativă sporesc satisfacția clienților.
• Gen AI permite companiilor să exploreze posibilitățile a ceea ce ar putea fi.

Limitări generative AI

• Se bazează pe modele din datele existente, care îi pot limita capacitatea de a produce idei cu adevărat inovatoare.
• Conținutul generat poate varia în calitate.
• Gen AI poate produce în mod neintenționat conținut părtinitor sau dăunător.

Amintiți-vă întotdeauna că succesul fiecărei tehnologii constă în înțelegerea limitărilor și capacităților acesteia.

Evoluții viitoare și considerații etice

Viitorul Gen AI și Machine Learning este promițător.

De exemplu, chatboții sunt acum multimodali. GPT-4 de la OpenAI și Gemini de la Google funcționează cu text, imagini și sunet asemănătoare oamenilor. Se așteaptă ca acest lucru să stimuleze dezvoltarea aplicațiilor AI chiar și pentru persoanele cu puține cunoștințe tehnologice.

De asemenea, ne așteptăm să vedem mai multe chatbot-uri personalizate. Google și OpenAI investesc în platforme ușor de utilizat, care le permit oamenilor să-și creeze mini-chatbot-uri fără abilități de codare.

Algoritmii ML vor continua să evolueze, susținând hiperpersonalizarea în diferite domenii. Noua frontieră în Gen AI va fi text-to-video, care ar putea deveni una dintre cele mai mari tendințe AI în aplicațiile mobile.

O companie precum Runway își perfecționează deja calitatea modelului video.

În plus, tendința deepfakes este de așteptat să continue să crească, ceea ce este îngrijorător. Probabil că le vom vedea mai folosite în publicitate, divertisment și alegerile viitoare, așa cum am văzut în Argentina.

Domeniul AI va vedea, de asemenea, mai multe linii directoare și politici care modelează dezvoltarea și implementarea responsabilă a sistemelor AI.

Acest lucru se datorează faptului că potențiala utilizare greșită a AI a fost întotdeauna o preocupare, motiv pentru care cadrele cuprinzătoare sunt cruciale. Respectarea acestor cadre vă asigură că rezultatele sunt transparente, corecte, ușor de interpretat și imparțial. Toate în timp ce salvgardați datele utilizatorilor.

Am văzut deja reglementările inițiale privind IA prin ordinul executiv al lui Biden din octombrie 2023, urmate de Actul AI al UE în decembrie. Este posibil să se introducă mai multe cadre de reglementare pe măsură ce tehnologia evoluează.

Provocări de integrare

Vă veți confrunta cu mai multe provocări atunci când introduceți AI în operațiunile de afaceri:

• Deficitul de competențe : Pe măsură ce soluțiile AI avansează, nivelul de expertiză necesar crește și el. Ca urmare, este posibil să vă dificultăți să găsiți și să păstrați profesioniști cu abilitățile necesare.
• Rezistența la schimbare : echipa dvs. ar putea rezista trecerii la soluții AI din cauza complexității percepute sau a fricii de a-și pierde locurile de muncă în viitor.
• Costuri de implementare : întreprinderile mici se pot lupta să implementeze eficient modelele AI din cauza infrastructurii, software-ului și costurilor de întreținere.

Puteți aborda aceste provocări direct cu o abordare holistică care combină expertiza tehnică, cultura organizațională și planificarea strategică.

Seturi de abilități și căi educaționale pentru Gen AI și ML

Acum, să discutăm despre seturile de abilități și căile educaționale de care aveți nevoie pentru a vă specializa în Machine Learning vs Generative AI.

Cerințe de competențe Gen AI

• Competență în învățarea profundă. Puteți afla mai multe despre algoritmii de învățare profundă în postarea noastră despre diferența dintre învățarea profundă și învățarea automată.

• Creativitate pentru a asigura crearea de conținut unic.
• O mare înțelegere a conceptelor matematice și statistice precum probabilitatea.

Calea educațională Gen AI

Urmează diplome în Informatică sau Știința datelor. De asemenea, puteți urma cursuri online Gen AI pe platforme precum Dataquest.

În plus, puteți învăța prin proiecte personale, participând la competiții și contribuind la biblioteci open-source Generative AI.

Cerință de competențe ML

• Cunoștințe de bază solide în statistică și matematică.
• Cunoștințe în Python și biblioteci precum TensorFlow sau PyTorch.
• Abilitatea de a preprocesa și transforma datele în mod eficient.
• Înțelegerea diferiților algoritmi ML, cum ar fi arbori de decizie, mașini vectori de suport și rețele neuronale.

Calea educațională ML

Puteți urma diplome în Informatică, Statistică sau în domenii conexe. Urmează cursuri online de ML pe Coursera și alte platforme similare.

De asemenea, ar trebui să lucrați la proiecte din lumea reală, să participați la competiții Kaggle și să colaborați cu comunitățile ML.

Învățare automată vs IA generativă: analiză comparativă

Cum se potrivesc cei doi unul față de celălalt în ceea ce privește eficiența, acuratețea și adaptabilitatea?

AI generativă poate produce rezultate diverse și realiste în mod eficient. Cu toate acestea, cerințele de calcul ale unor modele generative complexe, cum ar fi GAN-urile, pot fi semnificative.

Modelele ML necesită adesea o putere de calcul relativ mai mică. Odată instruiți, aceștia pot gestiona cu ușurință seturi mari de date. Cu toate acestea, puterea de calcul necesară va depinde în cele din urmă de dimensiunea datelor, complexitatea modelului și tipul de algoritm. De exemplu, unii algoritmi Support Vector Machine (SVM) pot necesita o putere de calcul mare pentru seturi mari de date.

Acestea fiind spuse, nicio soluție AI nu poate pretinde că este complet precisă, dar nivelul de precizie este supus aplicației dorite.

De exemplu, IA generativă poate atinge un nivel ridicat de acuratețe în generarea de conținut realist și unic. Modelele ML instruite pe diverse seturi de date sunt foarte precise în sarcini precum recunoașterea imaginilor, procesarea limbajului natural și analiza predictivă.

AI generativ se adaptează bine sarcinilor creative și poate genera rezultate diverse. Între timp, modelele ML se adaptează la sarcini specifice bazate pe datele de antrenament.

Cum să interacționați cu tehnologiile Gen AI și ML

Există diverse moduri în care vă puteți implica astăzi cu tehnologiile ML și GenAI.

O modalitate ușoară de a vă implica este prin intermediul cursurilor online. De exemplu, puteți alege cursuri precum Generative AI Fundamentals by Dataquest sau GenAI și cursuri ML pe Coursera.

În plus, alăturați-vă comunităților online relevante, cum ar fi grupuri LinkedIn axate pe AI și Machine Learning. Aceste grupuri oferă o platformă care vă ajută să vă conectați, să împărtășiți cunoștințe și să fiți la curent cu tendințele din industrie.

Iată un exemplu de unul.

De asemenea, puteți participa la conferințe, evenimente din industrie și ateliere de lucru care reunesc lideri de gândire, cercetători și profesioniști din IA.

În încheiere: Care este diferența dintre IA generativă și învățarea automată?

Înțelegerea modului în care diferă diferitele subcâmpuri AI este crucială în valorificarea potențialului lor. Acest articol se concentrează în mod special pe diferența dintre AI generativă și învățarea automată.

Am oferit informații care să vă ajute nu numai să identificați diferențele, ci și să înțelegeți funcționalitatea și aplicațiile comune ale acestora. Analiza noastră comparativă arată cât de adaptabile, accesibile și precise sunt acestea.

Cu toate acestea, amintiți-vă întotdeauna că cei doi au o relație simbiotică în ciuda diferențelor. Gen AI folosește datele analizate de modelele de învățare automată pentru a crea conținut realist și original.