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- 定義[[生成式人工智能（Generative AI）]]：生成式人工智能是一種通過對大量數據進行學習，從而能夠創建新的、與原始數據類似的內容的人工智能技術。這些新生成的內容可能包括文字、圖片、音樂等。
(資料圖片僅供參考)
- 解釋生成式人工智能的工作原理：生成式人工智能的基礎是機器學習模型，特別是深度學習模型，這些模型通過學習大量的訓練數據來理解其中的模式和規律。然后，當給這些模型提供一個初始輸入或"提示"時，它們就可以生成與訓練數據有相似特征的新的內容。
- 描述生成式人工智能的模型類型：生成式人工智能的模型有很多種，包括生成對抗網絡（GANs）、變分自編碼器（VAEs）、自回歸模型如Transformer等。不同類型的模型有不同的特點和應用場景。
- 描述生成式人工智能的應用：生成式人工智能有許多應用，包括創建新的藝術作品、生成文本、進行圖像編輯和增強、生成音樂、生成視頻等。此外，生成式人工智能在設計和建筑、電子游戲、醫藥研發等領域也有廣泛的應用。
前文回顧：AI技術干貨|生成式人工智能詳解1:人工智能、機器學習和深度學習的比較
隨著我們在人工智能領域的深入研究，我們來到了一個分水嶺。這里有兩條路徑，分別指向機器學習模型的兩種最常見類型監督學習和非監督學習。雖然這兩種模型各有特點，但它們共同構成了人工智能架構的基石，并不斷塑造并拓展了人工智能的能力和應用范圍。
那么，是什么因素使這兩種模型有所區別呢？監督學習和非監督學習模型的關鍵區別在于它們所依賴的訓練數據的性質：也就是說，這些數據是帶標簽的還是不帶標簽的。在數據科學中，標簽就像是一個指示牌，顯示了項目的類型、類別或數值。因此，帶標簽的數據已經包含了解決問題的答案，而不帶標簽的數據則沒有，它們就像是一個等待解答的謎。
讓我們通過一個比喻來進一步闡釋這個概念。
想象你是一個繁忙的超市經營者，你手頭有大量歷史銷售數據，包括商品的種類、銷售日期、銷售數量等等。你想根據這些歷史數據預測未來某個商品的銷售數量，以便做出更好的庫存管理決策。這就是一個典型的監督式學習的問題。
圖 1 超市的銷售預測
在這個場景中，銷售日期和商品種類是輸入或“特征”，而銷售數量是“標簽”或答案。你的目標是建立一個模型，根據銷售日期和商品種類來預測銷售數量。
為了訓練這個模型，你會將歷史數據輸入到模型中，讓模型學習到什么樣的商品在什么樣的日期（比如周末、節假日等）有什么樣的銷售數量。然后，模型會找到這些特征和標簽之間的關系。
完成訓練后，你可以將新的銷售日期和商品種類輸入到模型中，模型就能夠預測出該商品在該日期的預期銷售數量。如果模型的預測準確，你就可以基于這些預測做出更有效的庫存管理決策，如提前進貨、減少庫存等，從而提高銷售和降低存儲成本。
這個例子就是典型的監督式學習，通過提供有標簽的訓練數據（即我們知道銷售日期、商品種類和對應的銷售數量），模型能夠學習這些數據之間的關系，并用于預測新的、未知的情況。
當然，我們可以通過對這些銷售數據的分析來為超市營業者提供一些運營建議。在這個簡單的模擬示例中，我們假設銷售數量是日期和商品種類的函數，但實際上銷售數據可能會受到許多其他因素的影響，比如價格、促銷活動、季節、競爭對手的行為等。
1. 庫存管理：通過研究銷售數據，超市可以找出哪些商品在哪個月份賣得最好，從而更好地管理庫存。例如，如果某種商品在某個月份的銷售量特別高，那么在這個月份之前，超市應當增加該商品的庫存，以防止商品短缺。反之，如果某種商品在某個月份的銷售量特別低，那么超市應當減少該商品的庫存，以防止商品積壓。
2. 促銷策略：通過銷售數據，超市也可以發現哪些商品是銷售熱點，哪些商品是滯銷商品。對于銷售熱點，超市可以通過提高價格來提高利潤；對于滯銷商品，超市可以通過打折或組合銷售等促銷策略來提高銷量。
3. 商品布局：超市可以根據各類商品的銷售情況來調整商品的陳列位置，把銷售量高的商品放在顯眼的位置，把銷售量低的商品放在與銷售量高的商品相鄰的位置，這樣可以吸引顧客對滯銷商品的關注，提高其銷量。
4. 供應鏈管理：通過對銷售數據的深度分析，超市還可以優化供應鏈管理，例如更加精準地預測需求，減少供應鏈中的延誤和中斷，提高供應鏈的效率和靈活性。
5. 個性化服務：如果銷售數據包含了關于顧客的信息，那么超市可以通過數據分析來提供個性化的服務，例如針對每個顧客的購物習慣推送個性化的優惠券或商品推薦。
需要注意的是，以上的建議基于我們的假設數據。真實情況下的數據分析會更復雜，需要考慮更多的因素。
然而，非監督式學習面對的是另一種類型的問題。回到超市的例子，假設你現在想了解光顧你超市的顧客有哪些不同的類型。這次，你擁有顧客的數據，例如購物頻次???（或他們光顧你超市的時間段）和購物金額，但你沒有任何預先定義的群體。
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