在AI子集及其应用周围的压倒性嗡嗡声中，清晰度是关键。本指南简化了主要的AI模型，它们的优势以及数据在有效利用它们中的关键作用。
您可能会认为AI是一件新事物，但是自1950年代以来，它实际上一直在浪潮。那时，艾伦·图灵（Alan Turing）写了一篇开创性的论文，让人们思考机器是否可以真正“思考”。快进到今天，我们有大量的高级工具和系统，但是有很多选择，您如何确定哪种选择满足您的需求？
人工智能不是一个尺寸适合的解决方案。它的关键子集（生成的AI，深度学习，自然语言处理和机器学习）为独特的优势提供了。了解这些差异可以帮助您应对公司的挑战，优化预算，并将AI无缝整合到您的系统中。本指南将帮助您确定与您的AI策略最合适的模型。
实施AI时，最好的第一步是与可以帮助您浏览生态系统复杂性的专家合作。现在，让我们聊聊AI子集以及它们如何适合您的业务目标。
生成AI使机器能够创建反映人类创造力的内容。无论是生成文本，图像，甚至是业务计划，该子集都在自动化内容创建时闪耀。诸如Chatgpt之类的工具可以集思广益，可以集思广益，起草广告副本或产生视觉效果，节省时间并提高生产力。例如，您可以请求Instagram字幕，以强调产品的环保或预算友好的吸引力，从而释放创意资源。
企业迅速采用生成AI并不奇怪。德勤的一项调查发现，有42％的人重视它，以提高生产率，简化工作流和节省资金。跨行业的公司正在扩大规模，其中21％的营销公司为14％，产品开发中有11％。生成AI实施的一个很好的例子是汤姆森路透的Cocounsel 2.0。该模型是一种合法的AI工具，可以起草文档，审查大量数据集，并更快，更准确地发现法律索赔。它通过自动执行繁琐的任务并允许专业人员专注于高优先级任务来帮助法律专业人员节省时间和金钱。
但是，生成的AI并不完美。一个主要的挑战是“幻觉”，AI自信地输出了不正确或捏造的信息。高质量的培训数据和人类监督对于减轻这些风险至关重要。
道德问题也是如此庞大，尤其是在诸如深击之类的滥用周围- 现实的假视频或会误导或伤害声誉的音频剪辑。为了解决这个问题，企业应制定清晰的用法指南，培训团队有关道德AI实践的实践，并投资于检测和防止滥用的工具。
自然语言处理（NLP）使AI能够解释和与人类语言进行解释和互动，无论是打字还是口语。它可以为电子邮件分选项提供功能，这些工具可以将消息分类为“客户端查询”或“供应商更新”，以及聊天机器人，这些聊天机器人可以轻松地处理客户问题或订单跟踪。 NLP还支持语言翻译和客户反馈分析，帮助企业简化沟通并增强用户体验。
NLP在整个行业中都变得很重要。媒体和娱乐率领先，占NLP市场的21％以上，而医疗保健并不落后20％。这种增长反映了NLP优化工作流并促进更好的客户联系的能力。
这是NLP模型的快速分解：
n-gram语言模型：这些使用从先前数据得出的概率在序列中预测下一个单词。例如，在键入“返回pol…”时，可能建议“返回策略”，简化用户交互。
基于神经网络的模型：这些高级模型在文本中检测模式，使其非常适合分析客户评论或社交媒体以衡量情感。
变形金刚和大型语言模型（LLMS）：诸如GPT或GPT-3之类的模型在上下文理解和响应生成方面表现出色，可用于制作营销内容，汇总报告或个性化通信。
但是，让我们谈谈挑战。
语言中的模棱两可：诸如“躯干”之类的单词可以根据上下文具有多种含义。具有特定于行业的示例的培训模型有助于他们准确地解释细微差别。
数据质量：不完整或有偏见的数据导致输出有缺陷。定期更新和清洁数据集可确保相关性和公平性。
多语言障碍：模型通常用较少的通用语言挣扎。使用多语言，文化意识的数据或使用为这些语言设计的预训练模型的培训可以使NLP工具更具包容性。
深度学习模仿了人大脑识别模式和做出决策的能力。这些模型建立在“人造神经元”的互连层上，在处理复杂数据（例如图像，视频和大型数据集）方面表现出色。企业经常将深度学习用于诸如欺诈检测之类的任务，在欺诈检测中，它可以识别交易中的异常，并实时标记可疑活动，从而实现迅速解决方案。
让我们看一下不同类型的深度学习模型。
卷积神经网络（CNN）：专为视觉数据而设计，CNN非常适合诸如产品图像中缺陷检测的任务，从而确保发货前质量控制。
深度强化学习：该模型通过反复试验学习。例如，它可以预测制造设备何时需要维护，最多将停机时间降低50％。
复发性神经网络（RNN）：RNNS在基于序列的任务上出色，例如分析时间序列数据。一家石油和天然气公司可能会使用RNN来评估过去一年中的市场趋势，以完善定价策略。
要解决的挑战：
数据质量：数据质量差会导致预测不佳。例如，零售模式不知道季节性趋势可能会导致库存不善。清洁，多样化和当前数据集是不可谈判的。
偏见：偏见的培训数据可以使不公平的结果永存，例如有利于某些人口统计数据的招聘工具。周期性的公平检查和补充综合数据可以减轻偏见。
黑匣子问题：深度学习模型通常缺乏解释性，这会侵蚀信任。例如，一个没有明确推理的没有明确推理的问题的汽车模型可能会使工程师感到沮丧。诸如Shap（Shapley添加说明）之类的工具可以通过分解决策并通过明确的解释来建立信任来提供帮助。
机器学习模型使计算机能够识别模式并根据数据做出决策。与使用复杂的神经网络的深度学习不同，机器学习依赖于线性回归和决策树等算法。企业将这些模型应用于简化操作，降低成本并发现可行的见解。
例如，基于订阅的健身应用程序可以分析用户活动（例如锻炼频率，目标完成和取消）来预测流失。使用此洞察力，该应用程序可以提供个性化的计划或激励措施来保留用户。同样，一家零售公司可能利用机器学习来预测需求并优化库存，确保流行物品始终有库存，同时降低积木成本。
机器学习模型的关键类型：
监督学习：对标有数据的培训，根据已知结果进行预测。例如，在线服装零售商可以通过分析历史趋势来预测季节性销售，从而帮助他们提前准备库存和营销策略。
无监督的学习：确定未标记数据中的模式。例如，杂货交付服务可以根据购买行为进行分组客户，为批量买家和频繁的小订单客户量身定制促销活动。
半监督学习：结合了标记和未标记的数据。医疗保健提供者可以将医学图像分类以进行早期疾病检测，即使只有一部分扫描被专家注释。
强化学习：通过反复试验学习，随着时间的推移优化动作。物流公司可以使用它来训练自动驾驶汽车，奖励有效的交付路线并惩罚延误以最大化效率。
而且，像其他型号一样，还有一些挑战。
扩展：随着企业的扩展，监视和再培训模型变得越来越复杂。例如，金融科技公司中的欺诈检测系统必须不断适应不断发展的策略。自动监控工具和定期审核有助于保持性能。
数据质量：随着组织的发展，确保清洁，一致的数据至关重要。多站点零售商合并客户数据可能会遇到重复或过时的条目，即偏向预测。实施可靠的验证过程可防止此类问题。
道德与投资回报率：平衡公平和盈利能力至关重要。招聘平台可能会由于偏见的培训数据而无意中偏爱某些人口统计信息。定期公平审核和透明度工具可以在建立信任时应对这些挑战。
高质量数据是任何有效的AI模型的基础。虽然数量很重要，但数据还必须是准确，相关，多样化和最新的，以反映现实世界中的情况。例如，培训具有随机社交媒体趋势的天气预测模型将无关紧要和适得其反。
各种数据类型（例如，文本，图像）对于在用例中的稳健性能，减少偏见并确保模型良好地概述至关重要。一个普遍的做法是将数据分解为培训和测试集，通常使用80/20规则：80％的数据训练模型，而其余20％的数据评估了其准确性。但是，此拆分可能会因数据集大小和特定项目要求而有所不同。测试过程中的显着差异表明需要进行改进，无论是通过数据调整还是模型调整。
外部因素通常会增强内部数据的有效性。例如，预测销售的零售连锁店可以通过整合经济趋势，竞争对手定价或天气状况等外部变量来获得更深入的见解。这些额外的输入有助于模型做出更准确，更可行的预测，尤其是在快速变化的环境中。
这是要点：每个AI模型都带来了独特的优势。生成的AI是创意产业的理想选择，以生成写作或图像等内容。自然语言处理（NLP）擅长理解和回应人类语言，这非常适合聊天机器人。深度学习处理更复杂的挑战，例如识别图像中的模式，这对于制造而言是无价的。机器学习非常适合预测销售趋势或细分客户等任务。
所有这些模型中的共同线程？高质量数据。清洁，相关和不同的数据可确保准确和可靠的结果。将其与熟练的AI开发团队相结合，您将能够充分利用AI的明智决策和可持续增长的潜力。
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