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 roepen echter morele vragen op.
• Afbeeldingssynthese: in branches zoals mode of gaming maken GAN's afbeeldingen van hoge kwaliteit voor productontwerp of het creëren van personages.
• Creatieve samenwerkingshulpprogramma's: bepaalde platforms bieden de mogelijkheid om nieuwe kunstwerken of realistische portretten te creëren 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: het efficiënt comprimeren van grote gegevenssets voor eenvoudigere opslag en verwerking.
• Ruisonderdrukking in afbeeldingen: het verbeteren van de kwaliteit van afbeeldingen met een lage resolutie of ruis door duidelijkere versies te genereren.
• Medische beeldvorming: het verbeteren van MRI- en CT-scanbeelden en zorgen voor duidelijkere beelden 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: transformatortoepassingen gebruiken zelfaandacht om het belang van elk woord in een zin te wegen.
• Taalbegrip: transformatortoepassingen begrijpen context en relaties tussen woorden om nauwkeurige tekst te genereren.

Transformatortoepassingen

• Inhoud genereren: het schrijven van artikelen, rapporten en andere vormen van creatieve inhoud met modellen zoals GPT-3.
• Vertaling: het vertalen van tekst van de ene taal naar de andere taal met hoge nauwkeurigheid.
• Chatbots: bieden 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. Kunstenaars, schrijvers en muzikanten kunnen zich richten op het verfijnen van hun werk terwijl AI de basis afhandelt.
  
  

Voorbeeld: een schrijver die aan een nieuw boek werkt, maakt gebruik van generatieve AI om de eerste hoofdstukken te schrijven op basis van zijn/haar eigen stijl, waardoor de schrijver 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 vinden. Dit omvat het ontwerpen van nieuwe producten, het ontwerpen van marketinginhoud of het vinden van oplossingen voor de wetenschap en techniek.
   

Voorbeeld: een productontwerper die de opdracht heeft gekregen om een nieuwe lijn milieuvriendelijke verpakkingen te ontwerpen, maakt gebruik van generatieve AI om grote gegevenssets over materialen en consumentenvoorkeuren te analyseren, waarna deze duurzame, innovatieve ontwerpen kan voorstellen.

De voordelen van generatieve AI omvatten brede winst in productiviteitsmaatregelen.

• Geautomatiseerde inhoud maken: bedrijven kunnen het maken van tekst, afbeeldingen of code automatiseren, waardoor de tijd die nodig is om inhoud te produceren duidelijk wordt verkort. Hierdoor kunnen teams zich richten op taken op een hoger niveau en strategische planning.
   

Voorbeeld: een marketingbureau gebruikt 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 aanslaat bij 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 zware 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.

Ervaringen en producten aanpassen: AI kan helpen bij het maken van gepersonaliseerde inhoud, van product aanbevelingen tot op maat gemaakte marketing-e-mails, waardoor de klantervaring wordt verbeterd. 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 bedrijf in de detailhandel maakt gebruik van generatieve AI om gepersonaliseerde winkelervaringen voor zijn klanten te creëren. 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.