生成AIVERSOS机器学习

近些年来,AI领域显示令人印象深刻的进展和创新,以前所未有的方式影响我们的日常生活最近工具之一 改变我们工作方式 即ChatGPT工具令我们每日作业方式大起小落模型操作称为创用模型人需要理解机器学习概念与启发模型基本差分

生成AI和机器学习是人工智能中相关领域,但它们服务于不同目的并有独特特征探索彼此间差异

目标:

机器学习(ML):机器学习是一个更广泛的领域,它包含各种培训模型技术,以完成特定任务而不明文编程ML可用于分类、回归、聚类等任务常用于预测建模和决策

生成AI:生成AI侧重于生成数据,典型形式为图像、文本、音频或其他媒体目标生成新内容 仿佛人造数据生成AI模型用于图像生成、文本生成和艺术创造等任务

培训

机器学习(ML):ML模型典型地接受标签数据集培训以学习模式并预测或分类包括监督学习、不受监督学习和增强学习

生成AI:生成AI模型使用不受监督学习技巧培训通过观察和捕捉模式和统计培训数据学习生成数据举例说,变异对称网络(GAN)是一个常用框架,用于变异AI

输出 :

机器学习模式:ML模型典型输出预测或分类基于输入数据举例说,垃圾邮件过滤器将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件内容

生成AI:生成AI模型产生新数据样本,培训数据集中不存在文本仿真AI生成像人文段数或图像仿真AI生成像像动物

应用程序

机器学习(ML):ML广泛用于各个领域,包括自然语言处理、计算机视觉、保健、金融等应用包括推荐系统、图像识别和语音识别

创用AI:创用AI常用,例如制作艺术、音乐或虚构文本数据扩增、样式转移和创建实战深度内容中也使用它

实例:

机器学习(ML):ML技术实例包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络深入学习

生成AI模型实例包括GANs(GANSE反向网络)、VAEs(VAEs自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自译自

简言之,虽然染色AI和机器学习都是人工智能子集,但它们有不同的焦点应用机器学习主要用于预测和分类任务,而基因化AI则用于生成仿人生成数据的新资料和内容

作家Kingshuk Srivasta