Razlikovanje med Oblikovalno umetno inteligenco (Generative AI) in Napovedovalno umetno inteligenco (Predictive AI) temelji na njihovi uporabi strojnega učenja, vendar se bistveno razlikujeta v svojih primerih uporabe in funkcijah. Oblikovalna umetna inteligenca se osredotoča na ustvarjanje novega, izvirnega vsebinskega ali podatkovnega materiala, medtem ko Napovedovalna umetna inteligenca stremi k napovedovanju in analiziranju obstoječih vzorcev ali rezultatov.
Kar zadeva podatke za usposabljanje, Oblikovalna umetna inteligenca za generiranje vsebine potrebuje raznolike in celovite podatke, medtem ko se Napovedovalna umetna inteligenca zanaša na zgodovinske podatke za učenje in napovedovanje. Postopek učenja se prav tako razlikuje, pri čemer Oblikovalna umetna inteligenca uči vzorce in odnose v podatkih, medtem ko Napovedovalna umetna inteligenca uči na osnovi zgodovinskih podatkov za napovedovanje.
Primeri obeh oblik umetne inteligence še dodatno poudarjajo njihove razlike. Oblikovalna umetna inteligenca se pogosto uporablja za generiranje besedila, sintezo slik in druge ustvarjalne naloge, kot je ustvarjanje vsebine. Po drugi strani se Napovedovalna umetna inteligenca običajno uporablja za poslovno analitiko, finančno napovedovanje in naloge, ki zahtevajo napovedovanje, razvrščanje in regresijo.
Prav tako obstajajo tudi razlike v izzivih in kompleksnosti usposabljanja, povezanih s posameznimi vrstami umetne inteligence. Oblikovalna umetna inteligenca morda nima specificnosti pri ustvarjanju, medtem ko je Napovedovalna umetna inteligenca omejena na obstoječe vzorce in lahko spregleda nove scenarije. Poleg tega Oblikovalna umetna inteligenca običajno zahteva bolj zapleteno usposabljanje, ki zahteva več virov v primerjavi z Napovedovalno umetno inteligenco.
Algoritmi, ki jih uporabljajo Oblikovalna umetna inteligenca in Napovedovalna umetna inteligenca, so dodatni viri razlikovanja. Oblikovalna umetna inteligenca temelji na kompleksnih algoritmih in globokega učenja za ustvarjanje nove vsebine na podlagi podatkov, na katerih je trenirana. Nasprotno pa Napovedovalna umetna inteligenca običajno uporablja statistične algoritme in strojno učenje za analizo podatkov in napovedovanje.
Kljub nekaterim podobnostim ti dve obliki umetne inteligence imata svoje cilje, funkcije, podatke za usposabljanje, postopke učenja, primere uporabe, izzive, kompleksnost usposabljanja, ustvarjalnost in algoritme, ki jih ločujejo drug od drugega. Razumevanje teh razlik je ključno za izkoristek prednosti vsakega pristopa in uporabo najustreznejše oblike umetne inteligence za določene naloge in industrije.
The source of the article is from the blog smartphonemagazine.nl