Генеративный ИИ для планирования и оптимизации

Варианты использования генеративного ИИ

Корпоративные варианты использования AI/ML сегодня можно разделить на 3 области: обработка естественного языка (NLP), компьютерное зрение/распознавание изображений и прогнозная аналитика.

Возможности генеративного ИИ (Gen AI) в области НЛП и компьютерного зрения/распознавания изображений хорошо определены. Все началось с ChatGPT [1], который можно рассматривать как NLP-приложение Gen AI к текстовым данным с лежащими в его основе предварительно обученными моделями больших языков (LLM), обеспечивающими выполнение задач NLP, например.

  • Вопросы-ответы (QA)/чат-боты
  • Извлечение текста и обобщение
  • Автокоррекция
  • Перевод
  • Классификация
  • Генерация естественного языка (NLG)

Эквивалентом ChatGPT для обработки изображений/компьютерного зрения будет модель глубокого обучения Стабильная диффузия для преобразования текста в изображение, которую люди использовали (или все еще используют) для создания нового искусства под влиянием стилей известных художников. Это было заменено выпуском GPT-4, который можно рассматривать как мультимодальную модель, состоящую из [2] возможностей обработки текста, изображений, видео и речи.

Это подводит нас к теме применения генеративного ИИ в прогнозной аналитике. Поле недостаточно четко определено, и мы исследуем, что Gen AI может означать в контексте прогнозной аналитики в оставшейся части этой статьи.

Генеративный ИИ в контексте прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика — это мощная парадигма, которая широко применима в нескольких областях: маркетинг (прогнозирование спроса, прогнозирование оттока, рекомендации), финансы (динамическое ценообразование), оптимизация цепочки поставок, производство (прогнозное обслуживание) и т. д.

Учитывая эту широкую применимость и шумиху, связанную с ассоциацией ИИ поколения со всем в наши дни, есть много обещаний, связанных с прогнозной аналитикой на основе ИИ поколения.

Обещание здесь заключается в том, что вы можете предоставить любую (сложную) проблему прогнозирования агенту Gen AI, который затем может волшебным образом обработать его с соответствующими корпоративными данными; и вернуть идеальный прогноз с высоким уровнем…