在AI子集及其應(yīng)用周圍的壓倒性嗡嗡聲中，清晰度是關(guān)鍵。本指南簡化了主要的AI模型，它們的優(yōu)勢以及數(shù)據(jù)在有效利用它們中的關(guān)鍵作用。
您可能會認(rèn)為AI是一件新事物，但是自1950年代以來，它實際上一直在浪潮。那時，艾倫·圖靈（Alan Turing）寫了一篇開創(chuàng)性的論文，讓人們思考機(jī)器是否可以真正“思考”。快進(jìn)到今天，我們有大量的高級工具和系統(tǒng)，但是有很多選擇，您如何確定哪種選擇滿足您的需求？
人工智能不是一個尺寸適合的解決方案。它的關(guān)鍵子集（生成的AI，深度學(xué)習(xí)，自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)）為獨特的優(yōu)勢提供了。了解這些差異可以幫助您應(yīng)對公司的挑戰(zhàn)，優(yōu)化預(yù)算，并將AI無縫整合到您的系統(tǒng)中。本指南將幫助您確定與您的AI策略最合適的模型。
實施AI時，最好的第一步是與可以幫助您瀏覽生態(tài)系統(tǒng)復(fù)雜性的專家合作?，F(xiàn)在，讓我們聊聊AI子集以及它們?nèi)绾芜m合您的業(yè)務(wù)目標(biāo)。
生成AI使機(jī)器能夠創(chuàng)建反映人類創(chuàng)造力的內(nèi)容。無論是生成文本，圖像，甚至是業(yè)務(wù)計劃，該子集都在自動化內(nèi)容創(chuàng)建時閃耀。諸如Chatgpt之類的工具可以集思廣益，可以集思廣益，起草廣告副本或產(chǎn)生視覺效果，節(jié)省時間并提高生產(chǎn)力。例如，您可以請求Instagram字幕，以強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品的環(huán)?；蝾A(yù)算友好的吸引力，從而釋放創(chuàng)意資源。
企業(yè)迅速采用生成AI并不奇怪。德勤的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，有42％的人重視它，以提高生產(chǎn)率，簡化工作流和節(jié)省資金?？缧袠I(yè)的公司正在擴(kuò)大規(guī)模，其中21％的營銷公司為14％，產(chǎn)品開發(fā)中有11％。生成AI實施的一個很好的例子是湯姆森路透的Cocounsel 2.0。該模型是一種合法的AI工具，可以起草文檔，審查大量數(shù)據(jù)集，并更快，更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)法律索賠。它通過自動執(zhí)行繁瑣的任務(wù)并允許專業(yè)人員專注于高優(yōu)先級任務(wù)來幫助法律專業(yè)人員節(jié)省時間和金錢。
但是，生成的AI并不完美。一個主要的挑戰(zhàn)是“幻覺”，AI自信地輸出了不正確或捏造的信息。高質(zhì)量的培訓(xùn)數(shù)據(jù)和人類監(jiān)督對于減輕這些風(fēng)險至關(guān)重要。
道德問題也是如此龐大，尤其是在諸如深擊之類的濫用周圍- 現(xiàn)實的假視頻或會誤導(dǎo)或傷害聲譽的音頻剪輯。為了解決這個問題，企業(yè)應(yīng)制定清晰的用法指南，培訓(xùn)團(tuán)隊有關(guān)道德AI實踐的實踐，并投資于檢測和防止濫用的工具。
自然語言處理（NLP）使AI能夠解釋和與人類語言進(jìn)行解釋和互動，無論是打字還是口語。它可以為電子郵件分選項提供功能，這些工具可以將消息分類為“客戶端查詢”或“供應(yīng)商更新”，以及聊天機(jī)器人，這些聊天機(jī)器人可以輕松地處理客戶問題或訂單跟蹤。 NLP還支持語言翻譯和客戶反饋分析，幫助企業(yè)簡化溝通并增強(qiáng)用戶體驗。
NLP在整個行業(yè)中都變得很重要。媒體和娛樂率領(lǐng)先，占NLP市場的21％以上，而醫(yī)療保健并不落后20％。這種增長反映了NLP優(yōu)化工作流并促進(jìn)更好的客戶聯(lián)系的能力。
這是NLP模型的快速分解：
n-gram語言模型：這些使用從先前數(shù)據(jù)得出的概率在序列中預(yù)測下一個單詞。例如，在鍵入“返回pol…”時，可能建議“返回策略”，簡化用戶交互。
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型：這些高級模型在文本中檢測模式，使其非常適合分析客戶評論或社交媒體以衡量情感。
變形金剛和大型語言模型（LLMS）：諸如GPT或GPT-3之類的模型在上下文理解和響應(yīng)生成方面表現(xiàn)出色，可用于制作營銷內(nèi)容，匯總報告或個性化通信。
但是，讓我們談?wù)勌魬?zhàn)。
語言中的模棱兩可：諸如“軀干”之類的單詞可以根據(jù)上下文具有多種含義。具有特定于行業(yè)的示例的培訓(xùn)模型有助于他們準(zhǔn)確地解釋細(xì)微差別。
數(shù)據(jù)質(zhì)量：不完整或有偏見的數(shù)據(jù)導(dǎo)致輸出有缺陷。定期更新和清潔數(shù)據(jù)集可確保相關(guān)性和公平性。
多語言障礙：模型通常用較少的通用語言掙扎。使用多語言，文化意識的數(shù)據(jù)或使用為這些語言設(shè)計的預(yù)訓(xùn)練模型的培訓(xùn)可以使NLP工具更具包容性。
深度學(xué)習(xí)模仿了人大腦識別模式和做出決策的能力。這些模型建立在“人造神經(jīng)元”的互連層上，在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)（例如圖像，視頻和大型數(shù)據(jù)集）方面表現(xiàn)出色。企業(yè)經(jīng)常將深度學(xué)習(xí)用于諸如欺詐檢測之類的任務(wù)，在欺詐檢測中，它可以識別交易中的異常，并實時標(biāo)記可疑活動，從而實現(xiàn)迅速解決方案。
讓我們看一下不同類型的深度學(xué)習(xí)模型。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：專為視覺數(shù)據(jù)而設(shè)計，CNN非常適合諸如產(chǎn)品圖像中缺陷檢測的任務(wù)，從而確保發(fā)貨前質(zhì)量控制。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)：該模型通過反復(fù)試驗學(xué)習(xí)。例如，它可以預(yù)測制造設(shè)備何時需要維護(hù)，最多將停機(jī)時間降低50％。
復(fù)發(fā)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：RNNS在基于序列的任務(wù)上出色，例如分析時間序列數(shù)據(jù)。一家石油和天然氣公司可能會使用RNN來評估過去一年中的市場趨勢，以完善定價策略。
要解決的挑戰(zhàn)：
數(shù)據(jù)質(zhì)量：數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導(dǎo)致預(yù)測不佳。例如，零售模式不知道季節(jié)性趨勢可能會導(dǎo)致庫存不善。清潔，多樣化和當(dāng)前數(shù)據(jù)集是不可談判的。
偏見：偏見的培訓(xùn)數(shù)據(jù)可以使不公平的結(jié)果永存，例如有利于某些人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的招聘工具。周期性的公平檢查和補充綜合數(shù)據(jù)可以減輕偏見。
黑匣子問題：深度學(xué)習(xí)模型通常缺乏解釋性，這會侵蝕信任。例如，一個沒有明確推理的沒有明確推理的問題的汽車模型可能會使工程師感到沮喪。諸如Shap（Shapley添加說明）之類的工具可以通過分解決策并通過明確的解釋來建立信任來提供幫助。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型使計算機(jī)能夠識別模式并根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。與使用復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)不同，機(jī)器學(xué)習(xí)依賴于線性回歸和決策樹等算法。企業(yè)將這些模型應(yīng)用于簡化操作，降低成本并發(fā)現(xiàn)可行的見解。
例如，基于訂閱的健身應(yīng)用程序可以分析用戶活動（例如鍛煉頻率，目標(biāo)完成和取消）來預(yù)測流失。使用此洞察力，該應(yīng)用程序可以提供個性化的計劃或激勵措施來保留用戶。同樣，一家零售公司可能利用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測需求并優(yōu)化庫存，確保流行物品始終有庫存，同時降低積木成本。
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的關(guān)鍵類型：
監(jiān)督學(xué)習(xí)：對標(biāo)有數(shù)據(jù)的培訓(xùn)，根據(jù)已知結(jié)果進(jìn)行預(yù)測。例如，在線服裝零售商可以通過分析歷史趨勢來預(yù)測季節(jié)性銷售，從而幫助他們提前準(zhǔn)備庫存和營銷策略。
無監(jiān)督的學(xué)習(xí)：確定未標(biāo)記數(shù)據(jù)中的模式。例如，雜貨交付服務(wù)可以根據(jù)購買行為進(jìn)行分組客戶，為批量買家和頻繁的小訂單客戶量身定制促銷活動。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)：結(jié)合了標(biāo)記和未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。醫(yī)療保健提供者可以將醫(yī)學(xué)圖像分類以進(jìn)行早期疾病檢測，即使只有一部分掃描被專家注釋。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)：通過反復(fù)試驗學(xué)習(xí)，隨著時間的推移優(yōu)化動作。物流公司可以使用它來訓(xùn)練自動駕駛汽車，獎勵有效的交付路線并懲罰延誤以最大化效率。
而且，像其他型號一樣，還有一些挑戰(zhàn)。
擴(kuò)展：隨著企業(yè)的擴(kuò)展，監(jiān)視和再培訓(xùn)模型變得越來越復(fù)雜。例如，金融科技公司中的欺詐檢測系統(tǒng)必須不斷適應(yīng)不斷發(fā)展的策略。自動監(jiān)控工具和定期審核有助于保持性能。
數(shù)據(jù)質(zhì)量：隨著組織的發(fā)展，確保清潔，一致的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。多站點零售商合并客戶數(shù)據(jù)可能會遇到重復(fù)或過時的條目，即偏向預(yù)測。實施可靠的驗證過程可防止此類問題。
道德與投資回報率：平衡公平和盈利能力至關(guān)重要。招聘平臺可能會由于偏見的培訓(xùn)數(shù)據(jù)而無意中偏愛某些人口統(tǒng)計信息。定期公平審核和透明度工具可以在建立信任時應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)是任何有效的AI模型的基礎(chǔ)。雖然數(shù)量很重要，但數(shù)據(jù)還必須是準(zhǔn)確，相關(guān)，多樣化和最新的，以反映現(xiàn)實世界中的情況。例如，培訓(xùn)具有隨機(jī)社交媒體趨勢的天氣預(yù)測模型將無關(guān)緊要和適得其反。
各種數(shù)據(jù)類型（例如，文本，圖像）對于在用例中的穩(wěn)健性能，減少偏見并確保模型良好地概述至關(guān)重要。一個普遍的做法是將數(shù)據(jù)分解為培訓(xùn)和測試集，通常使用80/20規(guī)則：80％的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，而其余20％的數(shù)據(jù)評估了其準(zhǔn)確性。但是，此拆分可能會因數(shù)據(jù)集大小和特定項目要求而有所不同。測試過程中的顯著差異表明需要進(jìn)行改進(jìn)，無論是通過數(shù)據(jù)調(diào)整還是模型調(diào)整。
外部因素通常會增強(qiáng)內(nèi)部數(shù)據(jù)的有效性。例如，預(yù)測銷售的零售連鎖店可以通過整合經(jīng)濟(jì)趨勢，競爭對手定價或天氣狀況等外部變量來獲得更深入的見解。這些額外的輸入有助于模型做出更準(zhǔn)確，更可行的預(yù)測，尤其是在快速變化的環(huán)境中。
這是要點：每個AI模型都帶來了獨特的優(yōu)勢。生成的AI是創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的理想選擇，以生成寫作或圖像等內(nèi)容。自然語言處理（NLP）擅長理解和回應(yīng)人類語言，這非常適合聊天機(jī)器人。深度學(xué)習(xí)處理更復(fù)雜的挑戰(zhàn)，例如識別圖像中的模式，這對于制造而言是無價的。機(jī)器學(xué)習(xí)非常適合預(yù)測銷售趨勢或細(xì)分客戶等任務(wù)。
所有這些模型中的共同線程？高質(zhì)量數(shù)據(jù)。清潔，相關(guān)和不同的數(shù)據(jù)可確保準(zhǔn)確和可靠的結(jié)果。將其與熟練的AI開發(fā)團(tuán)隊相結(jié)合，您將能夠充分利用AI的明智決策和可持續(xù)增長的潛力。
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