Üretken yapay zeka ve öngörücü yapay zeka

Yapay zeka, makinelerin normalde insan zekası gerektiren görevleri yerine getirmesini sağlayan çeşitli teknikleri ve kullanımları kapsayan geniş bir terimdir. Yapay zekanın birçok dalı arasında, son yıllarda önemli ölçüde ilgi ve popülerlik kazanan iki tanesi – üretken yapay zeka ve öngörücü yapay zekadır.

Üretken yapay zeka nedir

Üretken yapay zeka, görüntü, metin, video, müzik, kod ve tasarımlar gibi yeni ve orijinal içerik veya veriler oluşturan bir yapay zeka biçimidir. Üretken yapay zeka, verilerdeki kalıpları ve ilişkileri öğrenmek için karmaşık algoritmalar ve derin öğrenme kullanır ve ardından verilere dayalı olarak yeni ve gerçekçi çıktılar üretir. Üretken yapay zekanın en popüler örneklerinden bazıları, doğal dilde sohbet edebilen bir chatbot olan ChatGPT’dir. Midjourney, doğal dil tanımlarından yazılım kodu üretebilen bir araç. Ve Runway, resim, video ve animasyon oluşturabilen ve düzenleyebilen bir platform.

Tahmine dayalı yapay zeka nedir

Tahmine dayalı yapay zeka, mevcut verileri analiz eden ve verilere dayanarak tahminlerde veya önerilerde bulunan bir yapay zeka biçimidir. Tahmine dayalı yapay zeka, geçmiş verilerden öğrenmek ve kalıpları, eğilimleri ve korelasyonları tanımlamak için istatistiksel algoritmalar ve makine öğrenimi kullanır. Tahmine dayalı yapay zeka, nesneleri veya olayları sınıflandırmak, segmentlere ayırmak ve sıralamak için de verileri kullanabilir. Tahmine dayalı yapay zekanın yaygın örneklerinden bazıları, gelecekteki sonuçları veya senaryoları tahmin edebilen öngörü, verilere etiket veya kategori atayabilen sınıflandırma ve değişkenler arasındaki ilişkiyi tahmin edebilen regresyondur.

Hem üretici yapay zeka hem de öngörücü yapay zeka, sağlık, eğitim, eğlence, finans, pazarlama ve daha fazlası gibi farklı alanlarda ve sektörlerde çeşitli kullanım ve kullanım durumlarına sahiptir. Bununla birlikte, farklı hedefleri, işlevleri, zorlukları ve en iyi uygulamaları da vardır.

Üretken yapay zeka ile tahmine dayalı yapay zekayı karşılaştırırken göz önünde bulundurulması gereken bazı önemli noktaları aşağıda bulabilirsiniz.

Hedefler

Üretici yapay zeka yeni ve orijinal içerik veya veri üretmeyi amaçlarken, öngörücü yapay zeka mevcut verileri analiz edip anlamayı ve tahmin veya önerilerde bulunmayı amaçlar.

İşlev

Üretken yapay zeka yeni bilgi veya içerik yaratırken, öngörücü yapay zeka mevcut verilere dayanarak tahminler yapar.

Eğitim verileri

Üretken yapay zeka, öğrenmek ve çıktılar üretmek için çeşitli ve kapsamlı verilere ihtiyaç duyarken, tahmine dayalı yapay zeka öğrenme ve tahmin için geçmiş verilere ihtiyaç duyar.

Örnekler

Üretken yapay zeka metin, görüntü, video, müzik, kod ve tasarımlar oluşturabilirken, öngörücü yapay zeka tahmin, sınıflandırma ve regresyon gerçekleştirebilir.

Öğrenme süreci

Üretken yapay zeka verilerdeki kalıpları ve ilişkileri öğrenirken, tahmine dayalı yapay zeka tahminlerde bulunmak için geçmiş verilerden öğrenir.

Kullanım örnekleri

Üretken yapay zeka yaratıcı görevler, içerik oluşturma ve veri artırma için kullanılabilirken, öngörücü yapay zeka iş analitiği, finansal tahmin ve karar desteği için kullanılabilir.

Zorluklar

Üretken yapay zeka, çıktısında özgüllük, doğruluk veya kaliteden yoksun olabilirken, öngörücü yapay zeka mevcut modeller, veri kalitesi veya verilerdeki yanlılık ile sınırlı olabilir.