Kunstmatige intelligentie versus Machinaal leren

Gegeneraliseerde AI bestaat uit apparaten of systemen die zelfstandig allerlei taken aankunnen. De uitbreiding van gegeneraliseerde AI leidde uiteindelijk tot de ontwikkeling van Machine Learning. Als uitbreiding op AI analyseert Machine Learning (ML) een reeks computeralgoritmen om een programma te maken dat acties automatiseert. Zonder expliciete programmeeracties kunnen systemen leren en de algehele ervaring verbeteren. Het onderzoekt grote datasets om gemeenschappelijke patronen te vinden en analytische modellen te formuleren door middel van leren.

Kunstmatige intelligentie versus machine learning

Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn de afgelopen jaren opgekomen en zijn inwisselbaar. Als onderdeel van de vooruitgang in de informatica zijn deze technologieën geïntegreerd in intelligente systemen.

Hoewel ze sterk op elkaar lijken, worden AI en ML in verschillende gevallen nog steeds als twee verschillende concepten beschouwd.

Over het algemeen worden kunstmatige intelligentie en machine learning niet geavanceerd om menselijke intelligentie te vervangen. In plaats daarvan, technologie en bedrijf gebruik deze technologieën om moderne doorbraken te ondersteunen.

Kunstmatige intelligentie (AI) is een computerwetenschappelijk gebied dat een computersysteem tot stand brengt dat sterk lijkt op menselijke intelligentie. In plaats van codes te programmeren die een actie uitvoeren, maken ze gebruik van algoritmen om te werken.

AI-apparaten en -systemen zijn in de eerste plaats ontworpen om intelligent te presteren. Om beter te begrijpen hoe AI werkt, zijn hier groepen die onder dit systeem classificeren:

Gegeneraliseerde kunstmatige intelligentie

Gegeneraliseerde AI bestaat uit apparaten of systemen die zelfstandig allerlei taken aankunnen. De uitbreiding van gegeneraliseerde AI leidde uiteindelijk tot de ontwikkeling van Machine Learning.

Toegepaste kunstmatige intelligentie

Applied AI automatiseert specifieke acties bij het verzamelen, analyseren en verkrijgen van inzichten door middel van gegevens. Het wordt gebruikt om aandelen en aandelen te verhandelen of een autonoom voertuig te manoeuvreren en wordt vaak aangetroffen in AI-systemen en -apparaten.

Als uitbreiding op AI analyseert Machine Learning (ML) een reeks computeralgoritmen om een programma te maken dat acties automatiseert. Zonder expliciete programmeeracties kunnen systemen leren en de algehele ervaring verbeteren. Het onderzoekt grote datasets om gemeenschappelijke patronen te vinden en analytische modellen te formuleren door middel van leren.

Als u bijvoorbeeld een machine learning-programma uitbreidt tot een redelijke hoeveelheid gegevens van röntgenfoto's, kan een systeem ontstaan dat de analyse van röntgenstraling.

Het programma gebruikt de beschrijvingen van verschillende röntgenfoto's om een analyse te ontwikkelen model ervoor. Na het vinden van gemeenschappelijke patronen binnen een aanzienlijke dataset, zou het programma ook verschillen definiëren door middel van vergelijkbare indicaties.

De eerdere gegevens vormen de basis voor het begrijpen van nieuwe röntgenfoto's die in het systeem worden ingevoerd. De AI-doorbraak werd een van de meest recente in het gezondheidszorgsysteem en werd gebruikt om prestaties op menselijk niveau voor röntgensegmentatie te bereiken.

Niet-gecontroleerd leren

Het huidige AI-paradigma is sinds 2017 volledig hervormd. In het vorige AI-paradigma is inderdaad het meeste leren dat het machine learning model uitgevoerd was voornamelijk gebaseerd op kleine datasets en begeleid leren.

begeleid-versus-niet-gesuperviseerd-leren — Gesuperviseerd versus niet-gesuperviseerd leren beschrijft twee hoofdtypen taken op het gebied van machine learning. Bij gesuperviseerd leren leert de onderzoeker het algoritme welke conclusies of voorspellingen het moet maken. Bij niet-gesuperviseerd leren is de model heeft algoritmen die in staat zijn om conclusies over gegevens te ontdekken en vervolgens te presenteren. Er is geen leraar of enkel correct antwoord. Zo leert de machine vanzelf.

Deze benadering hielp bij het produceren van goede beperkte machine-learning-applicaties die niet over taken heen konden worden gegeneraliseerd.

Er was een kleine, gestructureerde dataset nodig om die machine-learningmodellen levensvatbaar te maken via gesuperviseerd leren.

Maar er kwam een echt keerpunt toen leren zonder toezicht werd gebruikt als de primaire benadering voor het trainen van modellen voor machinaal leren, en dit is levensvatbaar geworden dankzij de transformator architectuur.

De transformatorarchitectuur, ten slotte, maakte het mogelijk om machine learning-modellen te verbeteren via unsupervised learning.

En het belangrijkste keerpunt was dat die leermodellen zonder toezicht konden worden getraind op een enorme hoeveelheid ongestructureerde gegevens. In wat men pre-training noemt.

Vooropleiding

Met pre-training was het eindelijk mogelijk om gebruik te maken van leerbenaderingen zonder toezicht om machine learning te krijgen model leren op een enorme hoeveelheid ongestructureerde gegevens.

Hieruit zou het uiteindelijk leren om meerdere algemene taken uit te voeren.

Tijdens dit pre-trainingsproces, via onbewaakt leren, op een enorme hoeveelheid gegevens en steeds meer parameters, begonnen de machine learning-modellen patronen op te pikken uit gegevens, van een eenvoudige objectieve functie (tekst-naar-tekstvoorspelling ), leerde zo een soort heuristiek om met verschillende taken om te gaan.

Zodra de pre-trainingsfase voorbij is, krijg je een algemene AI-engine die moet worden verfijnd.

Scherpstellen

In de fase van fijnafstemming worden de machine learning-modellen getraind op specifieke voorbeelden, zodat ze beperkte taken kunnen oppikken vanuit hun vermogen om taken te generaliseren.

Zodra het afstemmingsproces is voltooid, wordt het machine learning model is in staat om de context later af te leiden door middel van een opkomende eigenschap die in-context leren of prompting wordt genoemd.

In-context leren

Een van de meest opmerkelijke opkomende eigenschappen (mogelijkheden van machine learning-modellen die uitkwamen vanwege schaal) was in-context leren via gevraagd.

Eigenlijk, snelle techniek stelt gebruikers in staat om de machine learning context te geven model (in natuurlijke taal), zodat de model kan zijn uitvoer volledig veranderen, op basis van die context.

prompt-engineering — Prompt engineering is een concept voor natuurlijke taalverwerking (NLP) waarbij input wordt ontdekt die gewenste of bruikbare resultaten oplevert. Aansporen is het equivalent van de Genius in de magische lamp vertellen wat hij moet doen. In dit geval is de magische lamp DALL-E, klaar om elk gewenst beeld te genereren.

Snelle engineering is buitengewoon krachtig gebleken, en het is het moderne codeerparadigma, waar sprake is van een mix van back-end en front-end en een revolutie in softwareontwikkeling.

Met snelle engineering gaan we inderdaad naar een revolutie zonder code, waarbij UI (gebruikersinterfaces) en UX (gebruikerservaring) on-the-fly kunnen worden gebouwd door simpelweg het machine learning te beschrijven model en welke applicatie u wilt dat het uitvoert.

De generatieve AI-revolutie

In 2017 verscheen een nieuwe machine learning-architectuur voor grote taalmodellen, genaamd Transformer-architectuur, veranderde het hele AI-landschap.

zelf-aandacht-transformator — De transformatorarchitectuur - ook wel de neurale transformator genoemd netwerk of transformator model - is een architectuur die ernaar streeft om reeks-naar-reeks taken op te lossen en tegelijkertijd gemakkelijk om te gaan met afhankelijkheden op lange afstand.

Het interessante ervan?

Een groot deel van wat ChatGPT ongelooflijk effectief maakte, is een soort architectuur genaamd 'Transformer', die is ontwikkeld door een stel Google-wetenschappers bij Google Brain en Google Research.

Deze architectuur maakte de ontwikkeling mogelijk van grote taalmodellen (modellen voor machinaal leren die vooraf waren getraind met het eenvoudige doel om tekst-naar-tekst-voorspellingen uit te voeren) door ze op te schalen.

Zodra u meer gegevens in deze modellen kon ophalen en ze in staat stelde meer parameters te verwerken, beschikte u over meer algemene mogelijkheden voor deze modellen.

Wat veranderde in motoren voor algemeen gebruik die een groot aantal taken op schaal aankonden.

Dit paradigma zorgde ervoor dat we van een tijdperk van ontdekking, waarin gebruikers snel dingen konden vinden op basis van hun interesses, overgingen naar een generatief tijdperk, waarin gebruikers eindelijk zeer op maat gemaakte ervaringen kunnen genereren.

Maar wat ChatGPT enorm effectief maakte, was een extra laag er bovenop genaamd InstructGPT!

Dat zou kunnen ontketenen wat ik graag noem real-world generatieve ervaringen.

Die zijn:

Real-time on the fly geserveerd.
Geaard, zeer relevant voor de gebruiker aan wie ze worden aangeboden.
Contextueel, in staat om de context af te leiden, dus dynamisch veranderend.
Hyper-gepersonaliseerd, verschillend voor elke gebruiker (net zoals een bewustzijnsstroom van persoon tot persoon verschilt).
En interactief, kan de gebruiker ze direct wijzigen!

Toenemende vraag naar vaardigheden in AI en ML op de arbeidsmarkt

Recente rapporten hebben de toenemende vraag naar vaardigheden op het gebied van AI en ML op de huidige arbeidsmarkt aan het licht gebracht. In het licht van de digitalisering maken bedrijven gebruik van kunstmatige intelligentie om hun activiteiten en diensten te verbeteren. Experts ontdekten dat deze technische vaardigheden hoogstwaarschijnlijk veel gevraagd zijn in de financiële sector, verkoop, en de technische industrie.

Toen COVID-19 de wereld toesloeg, werd ook de economie dramatisch getroffen. De werkloosheidscijfers stegen, maar carrières in AI bleven standvastig tijdens de crisis. Toen deze onthulling openbaar werd gemaakt, zette dit een meerderheid van de bedrijven ertoe aan AI in te zetten voor digitale transformatie en aanpassing.

AI en ML gebruiken voor bedrijfsgroei

Opkomende bedrijven gebruiken kunstmatige intelligentie en machine learning voor: groei. Van Design geautomatiseerde assistenten, werknemer beheer systemen om deep learning toe te passen om nieuwe producten te ontwikkelen, deze technologieën hebben bijgedragen aan de vooruitgang van onze samenleving.

Gezondheidszorg, financiën en vele andere bedrijven maakten gebruik van het potentieel van AI en ML om hun bedrijf doelen. Deze systemen bieden innovatieve oplossingen die cruciale beslissingen automatiseren, personaliseren verkoopen duw ze naar digitale transformatie. Uiteindelijk bieden AI en ML een kans voor digitale ondernemers om effectief en innovatief te worden bedrijf strategieën.

De toepassing van AI en ML werd de voorhoede van marktleiders die snellere, slimmere en meer kosteneffectieve producten leveren. Naast producten zijn deze systemen ook digitaal verbeterd verkoop praktijken. Uitgebreide data-analyse helpt ondernemers om waardevol inzicht te krijgen in hun klanten. Hierdoor kunnen ze hun verkoop strategieën op basis van hun doelgroep. Het resultaat was een hogere respons waarde en, nog belangrijker, een aanzienlijk concurrentievoordeel ten opzichte van hun directe concurrenten.

Produceer relevante en hoogwaardige inhoud

Door de toepassing van kunstmatige intelligentie en machine learning kunnen bedrijven relevante en hoogwaardige inhoud produceren. Als het gaat om e-commerce en digitalisering, zijn SEO en webverkeer van vitaal belang.

Het is essentieel voor merken om grip te krijgen en online aanwezig te zijn om herkend te worden. Met AI en ML kunnen bedrijven dat Design hun inhoud om responsiever en meeslepender te worden voor hun doelgroep.

Een groeiend aantal merken gebruikt bijvoorbeeld vragen van klanten om content te produceren. Ze creëren inhoud die de meest gestelde vragen beantwoordt om met hun publiek in contact te komen.

Zelfs zoekmachines worden nu aangedreven door kunstmatige intelligentie. Google, Bing en andere zoekmachines gebruiken AI om de intentie van de zoeker te accommoderen. Deep learning-algoritmen spelen een fundamentele rol bij het rangschikken van zoekresultaten.

Door middel van machine learning worden factoren als onderwerprelevantie, lezervriendelijkheid en authenticiteit geanalyseerd om kwaliteitsinhoud weer te geven.

Als gevolg hiervan erkennen meer merken het belang van het produceren van relevante en hoogwaardige inhoud om betere rankings te behalen. Het heeft voornamelijk invloed op hoe het publiek uw inhoud aanspreekt, samen met uw producten en diensten. Daarom passen digitale ondernemers machine learning toe om informatie te verzamelen en producttrends te voorspellen. Door de mogelijkheid om deze technologie te implementeren, konden ze anticiperen op de aanpak die waarschijnlijk de gewenste resultaten kan opleveren.

Bied gepersonaliseerde ervaringen die uniek zijn voor gebruikers

AI- en ML-interventies helpen digitale ondernemers de algehele klantervaring te verbeteren. Deze technologieën kunnen de betrokkenheid verbeteren, de retentie verlengen, de gebruikerservaring personaliseren en vooral de omzet verhogen. Zoekmachineoptimalisatie (SEO), een prominente AI-toepassing, heeft de digitale wereld gedomineerd verkoop.

Naast het bijdragen aan meer webverkeer, biedt SEO gepersonaliseerde ervaringen die uniek zijn voor gebruikers. Algoritmen zorgen voor een unieke, aangepaste ervaring voor gebruikers die interactie hebben met de merk. De individualiteit van de gebruiker levert een unieke behandeling op voor elke klant.

Met het gebruik van AI en ML kunnen merken tegemoet komen aan de voorkeuren van hun publiek. Het gebruik van SEO is ook aanzienlijk goedkoper en biedt voordelen op de lange termijn voor alle soorten bedrijven. Zo kunnen bedrijven kosteneffectieve oplossingen vinden die passen bij de unieke situaties van hun bedrijf doelmarkt.

Genereer geautomatiseerde reacties door middel van deep learning

Een meerderheid van de bedrijven gebruikt AI en ML om hun bedrijf activiteiten. Deze interventies veranderen de manier waarop producten worden geproduceerd, op de markt gebracht en weergegeven. Kunstmatige intelligentie verwerkt nu een groot deel van verkoop ook campagnes.

Met behulp van algoritmen en geavanceerde analyses optimaliseren ondernemers strategieën die de beste resultaten kunnen opleveren. Deze campagnes worden op maat gemaakt, afhankelijk van de geografische, demografische en sociaaleconomische factoren van hun doelgroepen. Bovendien wordt op het gedrag van klanten geanticipeerd en voorspeld door middel van een enorme hoeveelheid gegevens.

Om alles in perspectief te plaatsen, spelen AI en ML een fundamentele rol bij het optimaliseren van major bedrijf beslissingen. Deze systemen kunnen waardevolle interactie mogelijk maken door middel van machinaal leren van de patronen die uit gegevens zijn verzameld.

Met deze patronen voert AI segmentatie uit om elke gebruiker en zijn geprojecteerde ervaring te onderscheiden. Zo wordt elke klant die de e-commerce website bezoekt grondig onderzocht voordat de chatbot een reactie genereert.

Het algoritme maakt geautomatiseerde reacties mogelijk die zijn afgestemd op de voorkeuren van de gebruiker. Het kan niet alleen de klantervaring verbeteren, maar ook het genereren van leads stroomlijnen.

Analyse van data is lucratief in AI en ML, waardoor ze ons beter kunnen leren kennen. Volumes aan gebruikersgegevens creëren patronen en trends die onze voorkeuren genereren en onze behoeften voorspellen. Bovendien bieden AI en ML kansen om te verbeteren bedrijf verkoop strategieën.

Lees volgende: handelsingenieur, Bedrijfsontwerper.