Generative AI ו- Predictive AI יכולים להשתמש בלמידת מכונה כיסודם, אך הם שונים בצורה משמעותית באופן השימוש והפועלים שלהם. Generative AI מתמקד ביצירת תוכן או נתונים חדשים ומקוריים, בעוד ש- Predictive AI יועד לחזות ולנתח דפוסים או תוצאות קיימות.
כשמדובר בנתוני אימון, Generative AI דורש נתונים שונים ומקיפים כדי ליצור תוכן, בעוד ש- Predictive AI תלוי בנתונים היסטוריים ללמידה וחיזוי. התהליך הלומד גם שונה, עם Generative AI שמתמקד בלמידת דפוסים ויחסים בנתונים, ופעמי הלמידה של Predictive AI מתייחסים לנתונים היסטוריים כדי לבצע חיזויים.
דוגמאות מכל סוג של AI מציגות באופן נוסף את ההבדלים ביניהם. Generative AI נהוג לשימוש ביצירת טקסטים, סינתזת תמונות ומשימות יצירתיות אחרות כמו יצירת תוכן. מצד שני, Predictive AI נמוך בדרך כלל לניתוח עסקי, תחזיות כלכליות ומשימות הדרגה, סווג ותחזיות.
קיימות גם הבדלים באתגרים וברמת המורכבות שקשורים לכל סוג של AI. Generative AI עשוי לחסר יכולת לייצור פלט מפורט, בעוד ש־Predictive AI מוגבל לדפוסים קיימים וייתכן כי יחמיא לסרנריים חדשים. כמו כן, Generative AI דורש בדרך כלל אימון מורכב ושימוש רב במשאבים בהשוואה ל־Predictive AI.
האלגוריתמים שמשמשים Generative AI ו־Predictive AI מהווים מקורות נוספים של הבחנה. Generative AI נוסע על אלגוריתמים מורכבים ולמידה עמוקה כדי ליצור תוכן חדש המבוסס על הנתונים שהוא אומן עליהם. לעומת זאת, Predictive AI בדרך כלל משתמש באלגוריתמים סטטיסטיים ולמידת מכונה כדי לנתח נתונים ולבצע חיזויים.
בסך הכל, גם אם שני הסוגים של AI האלו משתתפים במספר דמיונות, מטרותיהם, פועליהם, נתוני האימון שלהם, תהליך הלמידה, השימושים, האתגרים, המורכבות של האימון, היצירתיות והאלגוריתמים שלהם, הם הופכים אותם לשונים מתחום השני. יש להבין את ההבדלים הללו בצורה קריטית כדי לנצל את יתרונות כל גישה ולהחיל את סוג הAI המתאים ביותר למשימות ולתעשיות מסוימות.
The source of the article is from the blog girabetim.com.br