Wat is generatieve AI?

GAN's bestaan uit twee netwerken, een generator en een discriminator, die tegen elkaar concurreren. De generator maakt valse gegevens, terwijl de discriminator deze evalueert ten opzichte van echte gegevens. Het doel is dat de generator gegevens produceert die niet kunnen worden onderscheiden van echte gegevens.

• Generator: Maakt synthetische gegevens op basis van training.
• Discriminator: Evalueert de gegevens en geeft feedback aan de generator.

 
GAN-voorbeelden

• Deepfake-technologie: GAN's kunnen echte video's of afbeeldingen maken door gezichtsbewegingen en expressies te leren. Deze toepassingen zorgen echter voor een moreel belang.
• Afbeeldingssynthese: In branches zoals mode of gaming maken GAN's afbeeldingen van hoge kwaliteit voor productontwerp of het maken van tekens.
• Samenwerkingshulpprogramma's voor kunst: Met bepaalde platforms kunnen mensen nieuwe illustraties of realistische portretfoto's maken door bestaande afbeeldingen te combineren met behulp van GAN-technologie. 

EE's zijn modellen die de grootte van gegevens verkleinen en tegelijkertijd de belangrijke onderdelen behouden. Vervolgens maken ze nieuwe gegevens op basis van die verminderde weergave. VAE's worden vaak gebruikt voor taken zoals:

• Gegevenscompressie: Grote gegevenssets efficiënt comprimeren voor eenvoudigere opslag en verwerking.
• Beeldruisreductie: Verbeter de kwaliteit van afbeeldingen met een lage resolutie of ruis door duidelijkere versies te genereren.
• Medische beeldvorming: Verbeter de MRI en CT-scanafbeeldingen en bied duidelijkere visuals voor diagnose. 

Transformatoren zijn een populaire architectuur in natuurlijke taalverwerking en zijn de basis voor taalmodellen zoals GPT-3. Deze modellen genereren tekst door het volgende woord in een zin te voorspellen op basis van de vorige context. Ze werken met behulp van de volgende methoden:

• Aandachtsmechanismen: Transformatoren gebruiken zelf-aandacht om het belang van elk woord in een zin af te wegen.
• Taalbegrip: Transformatoren begrijpen context en relaties tussen woorden om nauwkeurige tekst te genereren.

 
Transformatortoepassingen

• Generatie van inhoud: Schrijf artikelen, rapporten en andere vormen van creatieve inhoud met modellen zoals GPT-3.
• Vertaling: Vertaal tekst van de ene taal naar de andere met hoge nauwkeurigheid.
• Chatbots: Bied in realtime menselijke reacties voor toepassingen zoals klantondersteuning.  

Generatieve AI biedt nieuwe oplossingen en efficiëntie voor verschillende creatieve taken.

• Gestroomlijnde creatieve processen: Met generatieve AI kunnen makers terugkerende taken automatiseren, waardoor er meer tijd is voor innovatie. Artiesten, schrijvers en artiesten kunnen zich richten op het verfijnen van hun werk terwijl AI de basis afhandelt.
  
  

Voorbeeld: Een schrijver die aan een nieuw boek werkt, gebruikt generatieve AI om initiële hoofdstukken te maken op basis van de stijl van die auteur, waardoor ze zich kan concentreren op het verfijnen van de plot en de personages.

• Nieuwe oplossingen: Door enorme gegevenssets te analyseren, kan generatieve AI nieuwe oplossingen voor problemen maken. Dit omvat het ontwerpen van nieuwe producten, het ontwerpen van marketingkopieën of het maken van oplossingen in wetenschap en engineering.
   

Voorbeeld: Een productontwerper die de taak heeft om een nieuwe lijn met milieuvriendelijke pakketten te maken, maakt gebruik van generatieve AI om grote gegevenssets met materialen en consumentenvoorkeuren te analyseren voordat duurzame, innovatieve ontwerpen worden voorgesteld.

 

De voordelen van generatieve AI omvatten brede winst in productiviteitsmaatregelen.

• Automatisch inhoud maken: Bedrijven kunnen het maken van tekst, afbeeldingen of code automatiseren, waardoor er aanzienlijk minder tijd nodig is om inhoud te produceren. Hierdoor kunnen teams zich richten op taken op een hoger niveau en strategische planning.
   

Voorbeeld: Een marketingbureau maakt gebruik van generatieve AI om berichten op sociale media, blogartikelen en promotionele afbeeldingen te maken. De AI helpt bij het analyseren van trends en doelgroepvoorkeuren om inhoud te maken die overeenkomt met de doelmarkt.

 

• Tijd en kostenbesparingen: Door AI te gebruiken om creatieve en technische taken te automatiseren, besparen bedrijven kosten en versnellen ze werkstromen. Dit vermindert de behoefte aan uitgebreide menselijke arbeid op sommige gebieden, wat leidt tot efficiëntere bewerkingen.
   

Voorbeeld: Een softwareontwikkelingsbedrijf maakt gebruik van generatieve AI om code te schrijven en fouten op te sporen. Wanneer je aan een nieuwe toepassing werkt, kan de AI helpen bij het maken van de initiële codestructuur, zodat ontwikkelaars zich kunnen richten op complexere en creatievere aspecten van het project.

Bedrijven gebruiken AI om klantervaringen te verbeteren.

Op maat gemaakte ervaringen en producten: AI kan helpen bij het maken van gepersonaliseerde inhoud, van product aanbevelingen tot op maat gemaakte marketing-e-mails, om de klantervaring te verbeteren. Dit niveau van personalisatie helpt bedrijven om op een dieper niveau in contact te komen met hun doelgroep, waardoor loyaliteit en betrokkenheid worden bevordert.

Voorbeeld: Een retailbedrijf maakt gebruik van generatieve AI om gepersonaliseerde winkelervaringen te creëren voor zijn klanten. De AI analyseert de browsegeschiedenis, aankooppatronen en voorkeuren van elke klant om op maat gemaakte productaanbevelingen te maken, waardoor de winkelervaring boeiender en relevanter wordt.