Verallgemeinerte KI besteht aus Geräten oder Systemen, die alle möglichen Aufgaben selbstständig erledigen können. Die Erweiterung der generalisierten KI führte schließlich zur Entwicklung des maschinellen Lernens. Als Erweiterung der KI analysiert maschinelles Lernen (ML) eine Reihe von Computeralgorithmen, um ein Programm zu erstellen, das Aktionen automatisiert. Ohne explizite Programmierung von Aktionen können Systeme lernen und das Gesamterlebnis verbessern. Es untersucht große Datensätze, um gemeinsame Muster zu finden und analytische Modelle durch Lernen zu formulieren.
Inhaltsverzeichnis
Künstliche Intelligenz gegen maschinelles Lernen
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind in den letzten Jahren entstanden und austauschbar. Als Teil der Fortschritte in der Informatik haben sich diese Technologien in intelligente Systeme integriert.
Obwohl einander sehr ähnlich, werden KI und ML in verschiedenen Fällen immer noch als zwei verschiedene Konzepte betrachtet.
Insgesamt werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht weiterentwickelt, um die menschliche Intelligenz zu ersetzen. Stattdessen Technik und Geschäft Nutzen Sie diese Technologien, um moderne Durchbrüche zu unterstützen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Gebiet der Informatik, das ein Computersystem etabliert, das der menschlichen Intelligenz sehr ähnlich ist. Anstatt Codes zu programmieren, die eine Aktion ausführen, verwenden sie Algorithmen, um zu funktionieren.
KI-Geräte und -Systeme sind in erster Linie auf intelligente Leistung ausgelegt. Um besser zu verstehen, wie KI funktioniert, sind hier Gruppen aufgeführt, die diesem System zugeordnet sind:
Verallgemeinerte künstliche Intelligenz
Verallgemeinerte KI besteht aus Geräten oder Systemen, die alle möglichen Aufgaben selbstständig erledigen können. Die Erweiterung der generalisierten KI führte schließlich zur Entwicklung des maschinellen Lernens.
Angewandte künstliche Intelligenz
Angewandte KI automatisiert bestimmte Aktionen beim Sammeln, Analysieren und Gewinnen von Erkenntnissen aus Daten. Es wird zum Handel mit Aktien und Anteilen oder zum Manövrieren eines autonomen Fahrzeugs verwendet und ist häufig in KI-Systemen und -Geräten zu finden.
Als Erweiterung der KI analysiert maschinelles Lernen (ML) eine Reihe von Computeralgorithmen, um ein Programm zu erstellen, das Aktionen automatisiert. Ohne explizite Programmierung von Aktionen können Systeme lernen und das Gesamterlebnis verbessern. Es untersucht große Datensätze, um gemeinsame Muster zu finden und analytische Modelle durch Lernen zu formulieren.
Beispielsweise kann die Erweiterung eines maschinellen Lernprogramms zu einer angemessenen Datenmenge von Röntgenbildern ein System schaffen, das dies automatisiert Analyse von Röntgen.
Das Programm verwendet die Beschreibungen verschiedener Röntgenbilder, um eine Analyse zu entwickeln Modell dafür. Nachdem gemeinsame Muster innerhalb eines beträchtlichen Datensatzes gefunden wurden, würde das Programm auch Unterschiede durch vergleichbare Indikationen definieren.
Die bisherigen Daten sind die Grundlage für das Verständnis neuer Röntgenbilder, die in das System eingegeben werden. Der KI-Durchbruch wurde zu einem der jüngsten im Gesundheitssystem, der verwendet wurde, um eine Leistung auf menschlicher Ebene für die Röntgensegmentierung zu erreichen.
Unbeaufsichtigtes Lernen
Das aktuelle KI-Paradigma wurde seit 2017 komplett umgestaltet. Tatsächlich war im vorherigen KI-Paradigma der größte Teil des Lernens das maschinelle Lernen Modell durchgeführt wurde, basierte hauptsächlich auf kleinen Datensätzen und überwachtem Lernen.
Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen beschreibt zwei Haupttypen von Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens. Beim überwachten Lernen bringt der Forscher dem Algorithmus die Schlussfolgerungen oder Vorhersagen bei, die er treffen soll. Beim unüberwachten Lernen ist die Modell verfügt über Algorithmen, die in der Lage sind, Daten zu entdecken und daraus Schlüsse zu ziehen. Es gibt keinen Lehrer oder eine einzige richtige Antwort. Dadurch lernt die Maschine von selbst.
Dieser Ansatz trug dazu bei, gute, schmale maschinelle Lernanwendungen zu entwickeln, die nicht über Aufgaben hinweg verallgemeinert werden konnten.
Ein kleiner, strukturierter Datensatz war erforderlich, um diese maschinellen Lernmodelle durch überwachtes Lernen nutzbar zu machen.
Ein echter Wendepunkt kam jedoch, als unüberwachtes Lernen als primärer Ansatz zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen verwendet wurde, und dies ist dank der realisierbar geworden Transformator-Architektur.
Die Transformer-Architektur – manchmal auch als Transformer Neural bezeichnet Netzwerk oder Transformator Modell – ist eine Architektur, die bestrebt ist, Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben zu lösen und gleichzeitig weitreichende Abhängigkeiten problemlos zu handhaben.
Die Transformer-Architektur ermöglichte schließlich die Verbesserung von maschinellen Lernmodellen durch unüberwachtes Lernen.
Und der entscheidende Wendepunkt war, dass diese unüberwachten Lernmodelle auf einer riesigen Menge unstrukturierter Daten trainiert werden konnten. Im sogenannten Vortraining.
Vortraining
Mit dem Vortraining war es endlich möglich, unüberwachte Lernansätze für das maschinelle Lernen zu nutzen Modell Lernen Sie auf einer riesigen Menge unstrukturierter Daten.
Daraus würde es schließlich lernen, mehrere allgemeine Aufgaben auszuführen.
Tatsächlich begannen die Modelle des maschinellen Lernens während dieses Vortrainingsprozesses durch unüberwachtes Lernen mit einer riesigen Datenmenge und immer mehr Parametern, Muster aus Daten aus einer einfachen objektiven Funktion (Text-zu-Text-Vorhersage) zu erkennen ), erlernte also eine Art Heuristik, um mit verschiedenen Aufgaben umzugehen.
Sobald die Pre-Training-Phase vorbei ist, erhalten Sie eine verallgemeinerte KI-Engine, die fein abgestimmt werden muss.
Feintuning
In der Feinabstimmungsphase werden die Machine-Learning-Modelle an konkreten Beispielen trainiert, um sie in die Lage zu versetzen, enge Aufgaben aus ihrer Fähigkeit zur aufgabenübergreifenden Verallgemeinerung aufzugreifen.
Sobald der Feinabstimmungsprozess abgeschlossen ist, beginnt das maschinelle Lernen Modell ist in der Lage, den Kontext später durch eine emergente Eigenschaft abzuleiten, die als kontextbezogenes Lernen oder Aufforderung bezeichnet wird.
Kontextbezogenes Lernen
Eine der bemerkenswertesten emergenten Eigenschaften (Fähigkeiten von Modellen für maschinelles Lernen, die sich aufgrund der Skalierung herausstellten) war das Lernen im Kontext Auffordern.
In der Tat schnelles Engineering ermöglicht es Benutzern, Kontext für das maschinelle Lernen bereitzustellen Modell (in einem natürlichen Sprachformat), so dass die Modell kann seine Ausgabe basierend auf diesem Kontext vollständig ändern.
Prompt Engineering ist ein Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem Eingaben entdeckt werden, die wünschenswerte oder nützliche Ergebnisse liefern. Prompt ist das Äquivalent dazu, dem Genie in der Wunderlampe zu sagen, was er tun soll. In diesem Fall ist die Wunderlampe DALL-E, bereit, jedes gewünschte Bild zu erzeugen.
Prompt Engineering hat sich als äußerst leistungsfähig erwiesen, und es ist das moderne Programmierparadigma, bei dem es eine Mischung aus Back-End und Front-End und eine Revolution in der Softwareentwicklung gibt.
In der Tat bewegen wir uns mit Prompt Engineering wirklich in Richtung einer No-Code-Revolution, bei der UI (Benutzeroberflächen) und UX (Benutzererfahrung) im Handumdrehen erstellt werden können, indem einfach das maschinelle Lernen beschrieben wird Modell und welche Anwendung Sie ausführen möchten.
Die generative KI-Revolution
Im Jahr 2017 wurde eine neue maschinelle Lernarchitektur für große Sprachmodelle namens Transformatorarchitektur, veränderte die gesamte KI-Landschaft.
Die Transformer-Architektur – manchmal auch als Transformer Neural bezeichnet Netzwerk oder Transformator Modell – ist eine Architektur, die bestrebt ist, Sequenz-zu-Sequenz-Aufgaben zu lösen und gleichzeitig weitreichende Abhängigkeiten problemlos zu handhaben.
Der interessante Teil davon?
Ein guter Teil dessen, was ChatGPT unglaublich effektiv gemacht hat, ist eine Art Architektur namens „Transformer“, die von einer Gruppe von Google-Wissenschaftlern bei Google Brain und Google Research entwickelt wurde.
Tatsächlich ermöglichte diese Architektur die Entwicklung großer Sprachmodelle (Maschinenlernmodelle, die mit dem einfachen Ziel vortrainiert wurden, Text-zu-Text-Vorhersagen durchzuführen), indem sie skaliert wurden.
Sobald Sie mehr Daten in diese Modelle holen und ihnen ermöglichen konnten, mehr Parameter zu verarbeiten, haben Sie allgemeinere Fähigkeiten für diese Modelle erhalten.
Daraus wurden Allzweck-Engines, die eine Vielzahl von Aufgaben in großem Maßstab bewältigen können.
Dieses Paradigma hat uns von einer Ära des Entdeckens bewegt, in der Benutzer Dinge basierend auf ihren Interessen schnell finden konnten, hin zu Generativen, in denen Benutzer endlich ganz individuelle Erlebnisse im Handumdrehen generieren können.
Das könnte das entfesseln, was ich gerne nenne reale generative Erfahrungen.
Jene sind:
Echtzeit- im Flug serviert.
Geerdet, von hoher Relevanz für den Benutzer, dem sie bereitgestellt werden.
kontextbezogen, in der Lage, auf den Kontext zu schließen und sich somit dynamisch zu verändern.
Hyperpersonalisiert, für jeden Benutzer unterschiedlich (so wie ein Bewusstseinsstrom von Person zu Person unterschiedlich ist).
Und interaktiv, der Benutzer kann sie im Handumdrehen ändern!
Steigende Nachfrage nach Fähigkeiten in KI und ML auf dem Arbeitsmarkt
Jüngste Berichte haben die steigende Nachfrage nach Fähigkeiten in KI und ML auf dem heutigen Arbeitsmarkt aufgezeigt. Angesichts der Digitalisierung nutzen Unternehmen künstliche Intelligenz, um ihre Abläufe und Dienstleistungen zu verbessern. Experten fanden heraus, dass diese technischen Fähigkeiten am ehesten im Finanzbereich gefragt sind, Marketing, und Tech-Branchen.
Als COVID-19 die Welt heimsuchte, wurde auch die Wirtschaft dramatisch in Mitleidenschaft gezogen. Die Arbeitslosenquoten stiegen sprunghaft an, aber Karrieren in der KI blieben inmitten der Krise standhaft. Als diese Enthüllung veröffentlicht wurde, veranlasste sie die Mehrheit der Unternehmen, KI für die digitale Transformation und Anpassung zu nutzen.
Nutzung von KI und ML für das Unternehmenswachstum
Aufstrebende Unternehmen setzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ein Wachstum. Von Design automatisierte Assistenten, Mitarbeiter Management Systemen bis hin zur Anwendung von Deep Learning zur Etablierung neuer Produkte haben diese Technologien zum Fortschritt unserer Gesellschaft beigetragen.
Das Gesundheitswesen, das Finanzwesen und viele andere Unternehmen nutzten das Potenzial von KI und ML, um ihr Geschäft voranzutreiben Geschäft Tore. Diese Systeme bieten innovative Lösungen, die wichtige Entscheidungen automatisieren, personalisieren Marketing, und drängen Sie sie zur digitalen Transformation. Letztendlich bieten KI und ML eine Chance für digitale Unternehmer, sich effektiv und innovativ zu etablieren Geschäft Strategien.
Die Anwendung von KI und ML wurde zur Vorreiterrolle von Branchenführern, die schnellere, intelligentere und kostengünstigere Produkte anbieten. Abgesehen von den Produkten haben sich diese Systeme auch digital verbessert Marketing Praktiken Methoden Ausübungen. Umfangreiche Datenanalysen helfen Unternehmern, wertvolle Einblicke in ihre Kunden zu gewinnen. Als Ergebnis können sie ihre kuratieren Marketing Strategien entsprechend ihrer Zielgruppe. Das Ergebnis war eine höhere Resonanz Wert und, was noch wichtiger ist, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren direkten Konkurrenten.
Produzieren Sie relevante und qualitativ hochwertige Inhalte
Die Anwendung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermöglicht es Unternehmen, relevante und qualitativ hochwertige Inhalte zu erstellen. Wenn es um E-Commerce und Digitalisierung geht, sind SEO und Web-Traffic von entscheidender Bedeutung.
Es ist wichtig, dass Marken an Zugkraft gewinnen und online präsent sind, um wiedererkannt zu werden. Mit KI und ML können Unternehmen dies tun Design ihre Inhalte, um reaktionsschneller und immersiver für ihre Zielgruppe zu werden.
Beispielsweise nutzen immer mehr Marken Kundenanfragen, um Inhalte zu erstellen. Sie erstellen Inhalte, die die am häufigsten gestellten Fragen beantworten, um mit ihrem Publikum in Kontakt zu treten.
Sogar Suchmaschinen werden jetzt von künstlicher Intelligenz angetrieben. Google, Bing und andere Suchmaschinen nutzen KI, um der Suchabsicht Rechnung zu tragen. Deep-Learning-Algorithmen spielen eine grundlegende Rolle beim Ranking von Suchergebnissen.
Durch maschinelles Lernen werden Faktoren wie Themenrelevanz, Leserfreundlichkeit und Authentizität analysiert, um qualitativ hochwertige Inhalte anzuzeigen.
Infolgedessen erkennen immer mehr Marken die Bedeutung der Erstellung relevanter und qualitativ hochwertiger Inhalte an, um bessere Rankings zu erzielen. Es wirkt sich hauptsächlich darauf aus, wie das Publikum Ihre Inhalte zusammen mit Ihren Produkten und Dienstleistungen anspricht. Daher wenden digitale Unternehmer maschinelles Lernen an, um Informationen zu sammeln und Produkttrends vorherzusagen. Die Möglichkeit, diese Technologie zu implementieren, ermöglichte es ihnen, den Ansatz zu antizipieren, der wahrscheinlich die gewünschten Ergebnisse erzielen kann.
Bieten Sie personalisierte Erlebnisse, die für Benutzer einzigartig sind
KI- und ML-Interventionen helfen digitalen Unternehmern, das allgemeine Kundenerlebnis zu verbessern. Diese Technologien können das Engagement verbessern, die Kundenbindung verlängern, die Benutzererfahrung personalisieren und vor allem den Umsatz steigern. Suchmaschinenoptimierung (SEO), eine prominente KI-Anwendung, hat die digitale Welt dominiert Marketing.
Abgesehen davon, dass SEO zur Steigerung des Webverkehrs beiträgt, bietet es personalisierte Erfahrungen, die für Benutzer einzigartig sind. Algorithmen sorgen für ein einzigartiges, individuelles Erlebnis für Benutzer, die mit der interagieren Marke. Die Benutzerindividualität ergibt eine einzigartige Behandlung für jeden Kunden.
Durch den Einsatz von KI und ML können Marken den Vorlieben ihres Publikums gerecht werden. Die Nutzung von SEO ist auch erheblich billiger und bietet Unternehmen aller Art langfristige Vorteile. So können Unternehmen kostengünstige Lösungen finden, die für ihre individuellen Situationen geeignet sind Zielmarkt.
Generieren Sie automatisierte Antworten durch Deep Learning
Die Mehrheit der Unternehmen nutzt KI und ML, um ihre Arbeit zu verbessern Geschäft Operationen. Diese Eingriffe verändern die Art und Weise, wie Produkte produziert, vermarktet und präsentiert werden. Künstliche Intelligenz übernimmt mittlerweile einen großen Teil davon Marketing Kampagnen auch.
Mit dem Einsatz von Algorithmen und fortschrittlichen Analysen optimieren Unternehmer Strategien, die die besten Ergebnisse erzielen können. Diese Kampagnen werden auf die geografischen, demografischen und sozioökonomischen Faktoren ihrer Zielgruppe zugeschnitten. Darüber hinaus wird das Kundenverhalten anhand eines riesigen Datensatzes antizipiert und vorhergesagt.
Um alles ins rechte Licht zu rücken: KI und ML spielen eine grundlegende Rolle bei der Optimierung von Studiengängen Geschäft Entscheidungen. Diese Systeme können wertvolle Interaktionen durch maschinelles Lernen aus den aus Daten gesammelten Mustern ermöglichen.
Mit diesen Mustern führt die KI eine Segmentierung durch, um jeden Benutzer und seine voraussichtliche Erfahrung zu unterscheiden. Daher wird jeder Kunde, der die E-Commerce-Website besucht, gründlich untersucht, bevor der Chatbot eine Antwort generiert.
Der Algorithmus ermöglicht automatisierte Antworten, die auf Benutzerpräferenzen zugeschnitten sind. Es kann nicht nur das Kundenerlebnis verbessern, sondern auch die Lead-Generierung optimieren.
Die Analyse von Daten ist in KI und ML lukrativ, wodurch sie uns besser kennenlernen können. Mengen von Benutzerdaten erzeugen Muster und Trends, die unsere Präferenzen generieren und unsere Bedürfnisse vorhersagen. Darüber hinaus eröffnen KI und ML Verbesserungsmöglichkeiten GeschäftMarketing Strategien.
Large Language Models (LLMs) sind KI-Tools, die Text lesen, zusammenfassen und übersetzen können. Auf diese Weise können sie Wörter vorhersagen und Sätze bilden, die widerspiegeln, wie Menschen schreiben und sprechen.
Prompt Engineering ist ein Konzept zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), bei dem Eingaben entdeckt werden, die wünschenswerte oder nützliche Ergebnisse liefern. Wie bei den meisten Prozessen bestimmt die Qualität der Eingaben die Qualität der Ausgaben im Prompt Engineering. Das Entwerfen effektiver Eingabeaufforderungen erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Modell wird eine Antwort zurückgeben, die sowohl günstig als auch kontextbezogen ist. Das von OpenAI entwickelte CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) Modell ist ein Beispiel für eine Modell die Eingabeaufforderungen verwendet, um Bilder und Bildunterschriften aus über 400 Millionen Bild-Bildunterschrift-Paaren zu klassifizieren.
AIOps ist die Anwendung künstlicher Intelligenz auf den IT-Betrieb. Es ist für die moderne IT besonders nützlich geworden Management in hybridisierten, verteilten und dynamischen Umgebungen. AIOps ist zu einer zentralen operativen Komponente moderner digitalbasierter Organisationen geworden, die auf Software und Algorithmen basieren.
Machine Learning Ops (MLOps) beschreibt eine Reihe von Best Practices, die erfolgreich helfen a Geschäft künstliche Intelligenz betreiben. Es besteht aus den Fähigkeiten, Arbeitsabläufen und Prozessen zum Erstellen, Ausführen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen, um verschiedene betriebliche Prozesse in Organisationen zu unterstützen.
Das Geschäft Intelligence-Modelle haben sich zu Continuous Intelligence entwickelt, bei der eine dynamische Technologieinfrastruktur mit Continuous Deployment und Delivery gekoppelt wird, um Continuous Intelligence bereitzustellen. Kurz gesagt, die in der Cloud angebotene Software wird in die Daten des Unternehmens integriert und nutzt KI/ML, um in Echtzeit Antworten auf aktuelle Probleme zu liefern, mit denen das Unternehmen möglicherweise konfrontiert ist.
Das ist ein Prozess, der eine kontinuierliche Feedback-Schleife erfordert, um ein wertvolles Produkt zu entwickeln und ein tragfähiges Produkt aufzubauen GeschäftModell. Kontinuierlich Innovation ist eine Denkweise, bei der Produkte und Dienstleistungen so konzipiert und geliefert werden, dass sie auf die Probleme der Kunden abgestimmt sind und nicht auf die technische Lösung ihrer Gründer.
Technologische Modellierung ist eine Disziplin, um die Grundlage für die Nachhaltigkeit von Unternehmen zu schaffen Innovation, wodurch inkrementelle Produkte entwickelt werden. Gleichzeitig suchen wir nach bahnbrechenden innovativen Produkten, die den Weg für langfristigen Erfolg ebnen können. In einer Art Barbell-Strategie schlägt die technologische Modellierung einen zweiseitigen Ansatz vor, um einerseits kontinuierlich zu bleiben Innovation als Kernstück der GeschäftModell. Andererseits setzt es auf zukünftige Entwicklungen, die das Potenzial haben, durchzubrechen und einen Sprung nach vorne zu machen.
OpenAI hat die grundlegende Ebene der KI-Industrie aufgebaut. Mit großen generativen Modellen wie GPT-3 und DALL-E bietet OpenAI API-Zugriff für Unternehmen, die Anwendungen auf der Grundlage ihrer grundlegenden Modelle entwickeln möchten, während sie diese Modelle in ihre Produkte integrieren und diese Modelle mit proprietären Daten und zusätzlicher KI anpassen können Merkmale. Andererseits veröffentlichte OpenAI auch ChatGPT, das sich um ein Freemium herum entwickelte Modell. Microsoft vermarktet Opener-Produkte auch durch seine Handelspartnerschaft.
OpenAI und Microsoft haben sich aus kommerzieller Sicht zusammengeschlossen. Die Geschichte der Partnerschaft begann 2016 und konsolidierte sich 2019, als Microsoft eine Milliarde Dollar in die Partnerschaft investierte. Es macht jetzt einen Sprung nach vorne, da Microsoft Gespräche führt, um 10 Milliarden US-Dollar in diese Partnerschaft zu stecken. Microsoft entwickelt über OpenAI seinen Azure-KI-Supercomputer, verbessert gleichzeitig seine Azure-Unternehmensplattform und integriert die Modelle von OpenAI in seine Geschäft und Verbraucherprodukte (GitHub, Office, Bing).
Stability AI ist die Entität hinter Stable Diffusion. Stability verdient Geld mit unseren KI-Produkten und mit der Bereitstellung von KI-Beratungsdiensten für Unternehmen. Stability AI monetarisiert Stable Diffusion über die APIs von DreamStudio. Während es es auch als Open Source für jedermann zum Herunterladen und Verwenden freigibt. Stability AI verdient auch Geld über Unternehmensdienste, bei denen das Kernentwicklungsteam Unternehmenskunden die Möglichkeit bietet, Stable Diffusion oder andere große generative Modelle zu warten, zu skalieren und an ihre Bedürfnisse anzupassen.
Gennaro ist der Schöpfer von FourWeekMBA, das allein im Jahr 2022 rund vier Millionen Geschäftsleute erreichte, darunter C-Level-Führungskräfte, Investoren, Analysten, Produktmanager und aufstrebende digitale Unternehmer | Er ist auch Director of Sales für ein Hightech-Scaleup in der KI-Industrie | Im Jahr 2012 erwarb Gennaro einen internationalen MBA mit Schwerpunkt auf Unternehmensfinanzierung und Geschäftsstrategie.
