Czym jest sztuczna inteligencja predykcyjna i jak działa?

Być może słyszałeś o sztucznej inteligencji generatywnej, ale jak dobrze znasz termin „sztuczna inteligencja predykcyjna”? Możesz myśleć, że to podobne koncepcje, ale mają one kilka kluczowych różnic, o których warto pamiętać, a także wiele sposobów, w jakie wykorzystujesz sztuczną inteligencję predykcyjną w swoich codziennych zadaniach! Sprawdź Niektóre interfejsy API sztucznej inteligencji generatywnej, które powinni rozważyć programiści.

Czym jest sztuczna inteligencja predykcyjna i jak działa?

Predykcyjna sztuczna inteligencja wykorzystuje różnorodne informacje dotyczące zdarzeń, które już miały miejsce, aby formułować przewidywania i prognozy dotyczące tego, co może się wydarzyć w przyszłości. Aby mogła być skutecznie wykorzystywana, wymaga dostępu do wysokiej jakości danych i zaawansowanej wiedzy specjalistycznej, pozwalającej na prawidłową identyfikację trendów.

Te algorytmy zbierają dane z wielu źródeł. Na przykład, aby zmierzyć wyniki drużyny sportowej w całym sezonie, predykcyjna sztuczna inteligencja może gromadzić informacje z kluczowych wskaźników sukcesu, takich jak wykorzystane i napotkane szanse oraz wyniki w meczach z konkretnymi drużynami.

Gdy modele predykcyjnej sztucznej inteligencji zgromadzą potrzebne informacje, użytkownicy mogą podejmować decyzje i w razie potrzeby prowadzić dalsze badania.

Przykłady predykcyjnej sztucznej inteligencji

Predykcyjna sztuczna inteligencja jest już wykorzystywana w wielu branżach i być może doświadczyłeś jej w praktyce, wykonując zadania. Na przykład firmy wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję do wykrywania potencjalnych naruszeń danych, a producenci smartfonów mogą pomóc Ci pisać dokładniej. Sprawdź Korzyści ze stosowania sztucznej inteligencji w urządzeniach noszonych i urządzeniach Internetu rzeczy (IoT).

Oto kilka najlepszych przykładów predyktywnej sztucznej inteligencji w działaniu.

1. Przewidywanie tekstu

Predykcja tekstu to jeden z najlepszych przykładów działania sztucznej inteligencji predykcyjnej. Na podstawie analizy języka, w którym piszesz, oraz Twoich wcześniejszych zachowań, predykcja tekstu odgadnie, co wpiszesz dalej. Predykcja tekstu może również pomóc w korygowaniu typowych błędów, a Apple, w szczególności, poczyniło znaczące postępy w tym obszarze. Wbudowana predykcja tekstu to funkcja systemu iOS 17, która wymaga iPhone'a 12 lub nowszego.

Oprócz analizy Twoich wcześniejszych nawyków pisania, funkcja predykcyjna może również wykorzystywać kontekst Twoich rozmów lub dokumentów, aby dostarczać lepsze sugestie dotyczące pisania i pisowni. Możesz wyłączyć wbudowaną funkcję predykcyjną na komputerze Mac, jeśli posiadasz komputer Apple, a także włączyć ją na Androidzie. Sprawdź Szybkie rozwiązania problemu z niedziałającymi emotikonami predykcyjnymi na iPhonie lub iPadzie.

2. Zidentyfikuj potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa

Powiązane artykuły

Cyberbezpieczeństwo to jeden z najważniejszych obszarów, w których rozwija się predykcyjna sztuczna inteligencja (AI), a proaktywna analityka predykcyjna może pomóc w rozwiązywaniu cyberprzestępczości na wiele sposobów. Przykładem sytuacji, w której mogłeś/mogłaś zetknąć się z predykcyjną sztuczną inteligencją w obszarze bezpieczeństwa, jest logowanie się na konto lub próba użycia karty bankowej w nieznanym miejscu.

Często otrzymasz wiadomość e-mail lub SMS z ostrzeżeniem o nietypowym logowaniu i prośbą o podjęcie działań, jeśli zajdzie taka potrzeba. Prośba o zmianę hasła również może wywołać te powiadomienia. Aby uniknąć naruszenia bezpieczeństwa, warto zapoznać się z… Metody oszustwa W zakresie przejęć i sposobów zapobiegania tym zagrożeniom.

3. Sugestie dotyczące aplikacji i treści

Twoje smartfony i aplikacje znacznie lepiej radzą sobie z tworzeniem rekomendacji dopasowanych do Twoich potrzeb, głównie dzięki predykcyjnej sztucznej inteligencji. Na przykład, jeśli korzystasz z Dysku Google, w głównych dokumentach możesz zobaczyć komunikat „Często otwierane mniej więcej o tej porze”. Zobaczysz również komunikat „Na podstawie poprzedniej aktywności” lub „Ten dokument był często otwierany”.

Jeśli korzystasz ze smartfona, prawdopodobnie zauważyłeś, że rekomendacje dotyczące otwierania aplikacji i innych działań zmieniają się w zależności od Twoich nawyków o każdej porze dnia. Aplikacje wykorzystują również Twoje zachowania konsumpcyjne, aby dostarczać lepsze rekomendacje; na przykład Spotify używa sztucznej inteligencji do rekomendowania (i tworzenia) playlist. Sprawdź Poza sztuczną inteligencją DJ: Jak sztuczna inteligencja poprawia wrażenia muzyczne w Spotify.

4. Prognozy ekonomiczne

Sztuczna inteligencja predykcyjna jest również szeroko stosowana w świecie finansów i może pomóc ekonomistom w przewidywaniu zmian na rynkach finansowych w czasie. Na przykład, na podstawie danych historycznych i bieżących wydarzeń na świecie, sztuczna inteligencja predykcyjna może określić, czy kursy walut wzrosną, czy spadną. Ponieważ sztuczna inteligencja predykcyjna jest również biegła w identyfikowaniu zachowań konsumentów, takie modele mogą być wykorzystywane do określania zmian trendów w branży.

Ta technologia może również przewidywać ruchy giełdowe i zmiany cen kryptowalut. Jeśli planujesz handel z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, warto to sprawdzić. Narzędzia kryptowalutowe Punktem wyjścia jest sztuczna inteligencja.

5. Prognoza pogody

Prognozowanie pogody zawsze stanowiło wyzwanie, ale meteorolodzy prawdopodobnie będą mogli w przyszłości liczyć na wsparcie sztucznej inteligencji. Chociaż modele te są stosunkowo nowe w tej dziedzinie, Abdallah Diak, menedżer programu Google AI Research, zauważa, że GraphCast potrafi przewidywać pogodę z 10-dniowym wyprzedzeniem lepiej niż standardowe metody prognozowania.

Predykcyjna sztuczna inteligencja może gromadzić więcej danych pogodowych w krótszych okresach. Możliwość lepszego przewidywania krótkoterminowej pogody jest korzystna dla każdego, ponieważ oznacza, że dokładnie wiesz, jak się ubrać na zewnątrz. Patrząc jednak szerzej, predykcyjna sztuczna inteligencja może być również cennym narzędziem wspierającym innowacyjne inicjatywy związane ze zmianami klimatu i prognozowanie poważnych burz.

6. Decyzje biznesowe

Firmy wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję (AI), aby podejmować lepsze decyzje i prognozować na nadchodzący rok oraz wyznaczać cele na przyszłość. Ponieważ predykcyjna sztuczna inteligencja jest tak skuteczna w pomiarze zachowań konsumentów, firmy mogą precyzyjnie określić sukces swoich obecnych produktów i ofert w okresie 6-12 miesięcy. Aby wypełnić luki na rynku, mogą również wykorzystać zebrane informacje do wprowadzania i testowania nowych produktów.

Dzięki predykcyjnej sztucznej inteligencji firmy mogą również decydować, co uwzględnić w kampaniach reklamowych. Co więcej, mogą określić, gdzie efektywniej alokować budżety. Przygotowaliśmy podsumowanie. Do niezbędnych narzędzi AI Dla właścicieli firm, którzy chcą dowiedzieć się więcej.

Czym różni się sztuczna inteligencja predykcyjna od sztucznej inteligencji generatywnej?

Sztuczna inteligencja predykcyjna i generatywna wykorzystują uczenie maszynowe, natomiast sztuczna inteligencja generatywna analizuje dostępne informacje w celu tworzenia nowych treści, zamiast wyciągać wnioski.

Sztuczna inteligencja generatywna i sztuczna inteligencja predykcyjna mogą ze sobą współdziałać. Na przykład, ekonomista mógłby wykorzystać sztuczną inteligencję predykcyjną do rozpoznania nadchodzącej recesji lub krachu rynkowego. Jednocześnie mógłby wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną do tworzenia prac badawczych lub innych treści na temat tego, co zrobić w przypadku wystąpienia takiej recesji (lub jak najlepiej ją wykorzystać).

Predykcyjna sztuczna inteligencja jest w naszym życiu bardziej obecna, niż początkowo sądzimy, a jej zastosowanie będzie rosło wraz ze wzrostem dokładności. Możesz już sprawdzić Najlepsze narzędzia AI do kryptowalut, z których możesz korzystać już teraz.

Idź do góry przycisk