GenAI与机器学习:何时选择,如何互补

AI快讯1个月前发布 niko
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在当今热议的生成式人工智能(GenAI)浪潮中,机器学习的角色与应用场景备受关注。GenAI虽成为热门,但传统机器学习在众多业务问题中仍具独特优势。

从实际案例看,在UAT会议上向电子商务CEO展示新预测模型时,同一查询多次测试却得到不同输出。按GenAI流程,这些输出虽都视为有效结果,但CEO需要的是确定数字以规划营销预算。这种不确定性表明,GenAI在需要可靠战略规划的场景中存在局限性,导致又回归到BI+human模型。

机器学习在多种情况下表现出色。当需要一致、确定性输出时,传统ML模型给定相同输入会提供相同结果;拥有结构化历史数据且想基于其预测时,能实现精确分类和预测;可解释性重要时,部分ML模型能说明预测原因;考虑成本时,特定算法处理小数据集成本更低。

而GenAI也有其用武之地,可用于集思广益、快速起草代码制作ML管道原型、创建面向用户的内容传达见解等创造性任务。

数据专业人士面临使用GenAI压力时,应思考要解决的问题类型、可用数据、可解释性需求等。像吴恩达指出,监督学习等技术仍有发展潜力,未来可能比生成式人工智能创造更多价值。总之,为特定任务选对工具,结合两者优势,才能更好解决问题。

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