বিং দিয়ে তৈরি এবং ফটোশপের মাধ্যমে সম্পাদনা করা হয়েছে
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI উন্নত সুপারিশ অ্যালগরিদম, ঝুঁকি মূল্যায়ন মডেল এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলির মাধ্যমে কয়েক দশক ধরে কোম্পানিগুলির ROI চালনা করছে। যাইহোক, জেনারেটিভ এআই-এর সাম্প্রতিক বৃদ্ধি এটিকে নতুন আলোচিত বিষয় করে তুলেছে। প্রত্যেকেই কন্টেন্ট জেনারেশন এবং কাস্টমার সার্ভিস বা ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট তৈরির জন্য ডিফিউশন মডেলের জন্য বৃহৎ ভাষার মডেলের সুবিধার দিকে নজর দিচ্ছে। জেনারেটিভ এআই কি বর্ধিত উত্পাদনশীলতার মূল চালক হতে চলেছে?
এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, জেনারেটিভ এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই-এর মূল প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলি বোঝার জন্য আমাদের বিষয়টির গভীরে তাকাতে হবে। এই নিবন্ধে, আমরা AI পদ্ধতির এই দুটি প্রধান শ্রেণীর চালনার মূল মেশিন-লার্নিং কৌশলগুলি, তাদের সাথে যুক্ত অনন্য সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জগুলি এবং তাদের নিজ নিজ বাস্তব-বিশ্বের ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনগুলি পর্যালোচনা করব।
বেসিক সংজ্ঞা
জেনারেটিভ এআই এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই হল দুটি শক্তিশালী ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যা ব্যবসায় এবং এর বাইরেও বিস্তৃত পরিসরে প্রয়োগ করে। উভয় ধরনের AI ডেটা থেকে শেখার জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, কিন্তু তারা তা ভিন্ন উপায়ে করে এবং তাদের লক্ষ্য ভিন্ন।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই ঐতিহাসিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যতের ঘটনা বা ফলাফলের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়। এটি ঐতিহাসিক ডেটাতে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে এবং ভবিষ্যতের প্রবণতাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সেই নিদর্শনগুলি ব্যবহার করে এটি করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই মডেলকে গ্রাহকের ক্রয়ের ইতিহাসের ডেটার ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং তারপরে পরবর্তী মাসে কোন গ্রাহকরা সবচেয়ে বেশি মন্থন করতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
জেনারেটিভ এআই এক ধরনের AI যা নতুন কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে, যেমন টেক্সট, ছবি, মিউজিক এবং কোড। এটি বিদ্যমান ডেটা থেকে শিখে এবং তারপর প্রশিক্ষণ ডেটার মতো নতুন ডেটা তৈরি করে এটি করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি জেনারেটিভ এআই মডেলকে বিজ্ঞাপন অনুলিপি উদাহরণগুলির একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে এবং তারপরে নতুন সৃজনশীল এবং কার্যকর বিজ্ঞাপন অনুলিপি তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
মূল পার্থক্য হল যে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই ভবিষ্যদ্বাণী এবং পূর্বাভাস দেয়, যখন জেনারেটিভ এআই নতুন সামগ্রী আউটপুট করে। এখানে বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে কয়েকটি উদাহরণ রয়েছে:
- প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি): ভবিষ্যদ্বাণীমূলক NLP মডেলগুলি পাঠ্যকে পূর্বনির্ধারিত শ্রেণীতে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে (যেমন, স্প্যাম বনাম স্প্যাম নয়), যখন জেনারেটিভ NLP মডেলগুলি প্রদত্ত প্রম্পটের (যেমন, একটি সামাজিক মিডিয়া পোস্ট বা পণ্যের বিবরণ) এর উপর ভিত্তি করে নতুন পাঠ্য তৈরি করতে পারে।
- ইমেজ প্রসেসিং: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ইমেজ প্রসেসিং মডেল, যেমন কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (CNN), ছবিগুলিকে পূর্বনির্ধারিত লেবেলে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে (যেমন, মুদি দোকানের শেলফে বিভিন্ন পণ্য শনাক্ত করা)। অন্যদিকে, ডিফিউশন মডেলের মতো জেনারেটিভ মডেল নতুন ছবি তৈরি করতে পারে যা প্রশিক্ষণের ডেটাতে নেই (যেমন, বিজ্ঞাপন প্রচারের ভার্চুয়াল মডেল)।
- ওষুধের আবিষ্কার: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ওষুধ আবিষ্কারের মডেলগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে একটি নতুন যৌগ বিষাক্ত হতে পারে বা একটি নতুন ওষুধের চিকিত্সা হিসাবে সম্ভাবনা রয়েছে কিনা৷ জেনারেটিভ ড্রাগ আবিষ্কারের মডেলগুলি পছন্দসই বৈশিষ্ট্য সহ নতুন আণবিক কাঠামো তৈরি করতে পারে, যেমন উচ্চ কার্যকারিতা বা কম বিষাক্ততা।
এই দুই ধরনের AI চালনাকারী বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের নির্দিষ্ট শক্তি এবং দুর্বলতা রয়েছে যা আপনার ব্যবসার প্রয়োজনের জন্য সঠিক পদ্ধতি বেছে নেওয়ার জন্য আপনাকে বুঝতে হবে।
যদি এই গভীর-শিক্ষামূলক সামগ্রী আপনার জন্য দরকারী, আমাদের AI মেলিং লিস্টে সাবস্ক্রাইব করুন সতর্কতা অবলম্বন করার জন্য যখন আমরা নতুন উপাদান প্রকাশ করি।
কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বনাম জেনারেটিভ এআই অ্যালগরিদম কাজ করে
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই এক ধরনের AI যা ভবিষ্যতের ঘটনা বা ফলাফল সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করে। এটি সাধারণত তত্ত্বাবধানে শিক্ষার উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, যা এক ধরনের মেশিন লার্নিং যার জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজন। লেবেলযুক্ত ডেটা এমন ডেটা যা সঠিক ইনপুট এবং আউটপুট জোড়া বা সিরিজ দিয়ে টীকা করা হয়েছে। মডেলটি ইনপুট ডেটা এবং আউটপুট ডেটার মধ্যে গাণিতিক সম্পর্ক শিখে এবং তারপর নতুন ডেটা সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই জ্ঞান ব্যবহার করে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI অ্যালগরিদমগুলি ক্রমাগত ভেরিয়েবল (যেমন, বিক্রয়ের পরিমাণ) এবং বাইনারি ভেরিয়েবল (যেমন, একজন গ্রাহক মন্থন করবে কিনা) সহ বিস্তৃত ভেরিয়েবলের ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এগুলি লিনিয়ার রিগ্রেশন, লজিস্টিক রিগ্রেশন, ডিসিশন ট্রি এবং এলোমেলো বনের মতো মৌলিক মেশিন লার্নিং মডেলের উপর ভিত্তি করে তৈরি হতে পারে। কিছু ক্ষেত্রে, ডিপ লার্নিং অ্যালগরিদম এবং রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই কাজের জন্য ব্যতিক্রমী কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে, ধন্যবাদ ডেটাতে জটিল প্যাটার্ন শেখার ক্ষমতার জন্য। এটি এই অ্যালগরিদমগুলিকে গ্রাহকের আচরণের পূর্বাভাস দেওয়া, জালিয়াতি সনাক্ত করা বা রোগীর ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার মতো কাজের জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
ধরা যাক একজন স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী হৃদরোগের ঝুঁকিতে থাকা রোগীদের সনাক্ত করতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই ব্যবহার করতে চায়। রোগীদের জনসংখ্যার তথ্য, স্বাস্থ্যের অবস্থা এবং চিকিত্সার মতো বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যগুলি কীভাবে হৃদরোগের সাথে যুক্ত ছিল তা দেখতে তারা তাদের পূর্ববর্তী রোগীদের থেকে ঐতিহাসিক ডেটা ব্যবহার করতে পারে। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি অপ্রত্যাশিত নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে পারে এবং কোন রোগীদের হৃদরোগ হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে সে সম্পর্কে বেশ সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী প্রদান করতে পারে। স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীরা তখন ব্যক্তিগতকৃত প্রতিরোধ পরিকল্পনা বিকাশ করতে এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI এর বিপরীতে, জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি সাধারণত তত্ত্বাবধানহীন বা আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদম ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত হয়। এর মানে হল যে তাদের প্রচুর পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটার প্রয়োজন হয় না। তত্ত্বাবধানহীন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি লেবেলবিহীন ডেটা থেকে শেখে, যখন আধা-তত্ত্বাবধানে শেখার অ্যালগরিদমগুলি লেবেলবিহীন ডেটা এবং অল্প পরিমাণ লেবেলযুক্ত ডেটার সংমিশ্রণ থেকে শেখে।
মূলত, বর্তমান জেনারেটিভ এআই মডেলগুলির বেশিরভাগই প্রশিক্ষণ ডেটার অংশ মাস্ক করে তৈরি করা হয় এবং তারপরে মাস্কড ডেটা পুনরুদ্ধার করার জন্য মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দিয়ে।
উদাহরণ স্বরূপ, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে (LLMs) প্রশিক্ষণের ডেটাতে কিছু টোকেনকে এলোমেলোভাবে একটি বিশেষ টোকেন দিয়ে প্রতিস্থাপন করে প্রশিক্ষিত করা হয়, যেমন [MASK]। মডেলটি তখন আশেপাশের শব্দের প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে মুখোশযুক্ত টোকেনগুলির পূর্বাভাস দিতে শেখে।
আরেকটি সাধারণ ধরনের জেনারেটিভ এআই মডেল হল ইমেজ এবং ভিডিও জেনারেশন এবং এডিটিং এর জন্য ডিফিউশন মডেল। এই মডেলগুলি প্রথমে ছবিতে শব্দ যোগ করে এবং তারপরে শব্দ অপসারণের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিয়ে তৈরি করা হয়।
LLM এবং ডিফিউশন মডেল উভয়ই অসামান্য কর্মক্ষমতা অর্জন করতে পারে যখন পর্যাপ্ত পরিমাণে লেবেলবিহীন ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। যাইহোক, নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে ফলাফল উন্নত করতে, ডেভেলপাররা প্রায়শই অল্প পরিমাণে লেবেলযুক্ত ডেটাতে জেনারেটিভ মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন করে। শক্তিবৃদ্ধি শেখার মাধ্যমে মানুষের প্রতিক্রিয়া একত্রিত করা অনেকগুলি প্রতিকূল প্রতিক্রিয়া হ্রাস করে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করতে পারে।
বিপণন হল প্রথম ব্যবসায়িক ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি যা জেনারেটিভ এআই থেকে উপকৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, একটি বিপণন সংস্থা সৃজনশীল বিষয়বস্তু যেমন ব্লগ পোস্ট, নিবন্ধ এবং সামাজিক মিডিয়া পোস্ট তৈরি করতে একটি জেনারেটিভ এআই মডেল ব্যবহার করতে পারে। প্রথমত, তারা একটি পূর্বপ্রশিক্ষিত এলএলএম নির্বাচন করতে পারে যা তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে গ্রহণযোগ্য কর্মক্ষমতা প্রদর্শন করে। তারপরে, তারা এজেন্সির ক্লায়েন্টদের থেকে বিদ্যমান সামগ্রীর একটি ডেটাসেটে মডেলটিকে সূক্ষ্ম-টিউন করতে পারে। একবার প্রশিক্ষিত হলে, মডেলটি নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যা এজেন্সির ক্লায়েন্টদের প্রয়োজন অনুসারে তৈরি করা হয়।
শক্তি এবং দুর্বলতা
যখন এটি আসে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআইএখানে, হয় যথোপযুক্ত সৃষ্টিকর্তা এই প্রযুক্তি ব্যবহার করে:
- উচ্চ নির্ভুলতা: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI মডেলগুলিকে অনেক কাজের জন্য অত্যন্ত উচ্চ নির্ভুলতা অর্জনের জন্য প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে, যেমন পণ্যের সুপারিশ, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং ঝুঁকি মূল্যায়ন।
- স্বয়ংক্রিয়তা: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI অনেক কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে পারে এবং মানব কর্মীদের আরও কৌশলগত এবং সৃজনশীল কাজের উপর ফোকাস করতে মুক্ত করতে পারে।
যাইহোক, এই ধরনের AI এর সাথে আসে চ্যালেঞ্জ, যেমন উদাহরণস্বরূপ:
- লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজনীয়তা: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI মডেলগুলির জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা প্রয়োজন, যা সংগ্রহ করা ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে।
- সাফল্যের জন্য উচ্চ বার: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই অ্যাপ্লিকেশন সফল হতে অত্যন্ত নির্ভুল হতে হবে। এটি অর্জন করা কঠিন হতে পারে, বিশেষ করে জটিল কাজের জন্য।
- মডেল রক্ষণাবেক্ষণ: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই মডেলগুলিকে তাদের সঠিকতা বজায় রাখার জন্য নিয়মিত নতুন ডেটাতে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার। এটি সীমিত সংস্থানগুলির জন্য একটি চ্যালেঞ্জ হতে পারে।
জেনারেটিভ এআই অ্যালগরিদম তাদের নিজস্ব আছে শক্তি পয়েন্ট:
- উত্পাদনশীলতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধি: জেনারেটিভ এআই কন্টেন্ট তৈরি, কোড লেখা, ছবি তৈরি এবং ডিজাইন করার প্রক্রিয়াকে অনেক দ্রুত করে তুলতে পারে। এটি ব্যবসার একটি উল্লেখযোগ্য পরিমাণ সময় এবং অর্থ সাশ্রয় করতে পারে।
- সৃজনশীলতা: জেনারেটিভ এআই নতুন এবং উদ্ভাবনী ধারণা তৈরি করতে পারে যা মানুষ হয়তো ভাবেনি। এটি ব্যবসাগুলিকে নতুন পণ্য এবং পরিষেবাগুলি বিকাশ করতে এবং তাদের বিদ্যমান পণ্য এবং পরিষেবাগুলিকে উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।
তবে খুবই নতুন প্রযুক্তি হিসেবে এর রয়েছে বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ বিবেচনায় নিতে, সহ:
- নির্ভরযোগ্যতার অভাব: জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি অত্যন্ত অবিশ্বস্ত হতে থাকে৷ তারা মিথ্যা বা বিভ্রান্তিকর তথ্য তৈরি করতে পারে, এবং সাধারণত গ্রাহক-মুখী অ্যাপ্লিকেশনের জন্য লুপের একজন মানুষের প্রয়োজন হবে।
- পূর্বপ্রশিক্ষিত মডেলের উপর নির্ভরতা: ব্যবসায়িকদের সাধারণত বাহ্যিকভাবে তৈরি পূর্বপ্রশিক্ষিত মডেলের উপর নির্ভর করতে হয় জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য। এটি মডেল এবং এর আউটপুটের উপর তাদের নিয়ন্ত্রণ সীমিত করতে পারে।
- কপিরাইট এবং মেধা সম্পত্তি সমস্যা: জেনারেটিভ এআই মডেলের ব্যবহারকে ঘিরে কপিরাইট এবং বৌদ্ধিক সম্পত্তির উদ্বেগ রয়েছে৷ উদাহরণস্বরূপ, কপিরাইটযুক্ত ডেটার উপর প্রশিক্ষিত একটি জেনারেটিভ এআই মডেল দ্বারা তৈরি সামগ্রীর কপিরাইটের মালিক কে তা স্পষ্ট নয়।
এই শক্তি এবং দুর্বলতাগুলি মূলত জেনারেটিভ এআই এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই-এর জন্য মূল প্রয়োগের ক্ষেত্রগুলি নির্ধারণ করে। এর একটি ঘনিষ্ঠ কটাক্ষপাত করা যাক.
বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশন
আবেদন ক্ষেত্র ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই অত্যন্ত নির্ভুল পূর্বাভাস তৈরি করার ক্ষমতা দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় যা নির্দিষ্ট কাজগুলিকে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় হতে দেয়। একই সময়ে, এগুলিও এমন ক্ষেত্র যেখানে AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য পর্যাপ্ত লেবেলযুক্ত ডেটা পাওয়া সম্ভব। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক এআই অ্যাপ্লিকেশনের কিছু উদাহরণের মধ্যে রয়েছে:
- পণ্য সুপারিশ সিস্টেম: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI গ্রাহকদের তাদের অতীত ক্রয়ের ইতিহাস এবং ব্রাউজিং আচরণের উপর ভিত্তি করে পণ্যের সুপারিশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ সিস্টেম: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI প্রতারণামূলক লেনদেন এবং কার্যকলাপ সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে।
- ঝুঁকি মূল্যায়ন সিস্টেম: ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI মডেলগুলি ব্যবসাগুলিকে ঋণ খেলাপি, বীমা দাবি এবং গ্রাহক মন্থনের মতো ঘটনাগুলির ঝুঁকি মূল্যায়ন করার অনুমতি দেয়৷
- চাহিদা পূর্বাভাস সিস্টেম: পণ্য এবং পরিষেবার চাহিদা সঠিকভাবে পূর্বাভাস করার মাধ্যমে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI ব্যবসাগুলিকে তাদের উত্পাদন এবং জায় স্তরের পরিকল্পনা করতে এবং বিপণন প্রচারাভিযানগুলি বিকাশ করতে সহায়তা করে৷
- ভবিষ্যদ্বাণীমূলক রক্ষণাবেক্ষণ সিস্টেম: এআই ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করা যেতে পারে কখন মেশিন এবং যন্ত্রপাতি ব্যর্থ হওয়ার সম্ভাবনা থাকে, এইভাবে কোম্পানিগুলিকে ব্যয়বহুল ডাউনটাইম প্রতিরোধ করতে এবং তাদের সম্পদের আয়ু বাড়াতে সাহায্য করে৷
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI এর বিপরীতে, জেনারেটিভ এআই আমাদের সবচেয়ে অনুকূল আউটপুট উত্পাদন করতে হবে না. স্বয়ংক্রিয়ভাবে উৎপন্ন ফলাফল "যথেষ্ট ভাল" এখনও ব্যবসায়িকদের উৎপাদনশীলতা এবং দক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে, যার ফলে জেনারেটিভ এআই সলিউশনগুলি কার্যকর করা যায়। যাইহোক, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি নির্ভরযোগ্য নয় এবং সেগুলি স্থাপন করার সময় মিথ্যা তথ্য বা অপ্রত্যাশিত আউটপুট তৈরি করতে পারে।
এই সীমাবদ্ধতাগুলি বিবেচনা করে, জেনারেটিভ AI পরীক্ষামূলক সেটিংসের জন্য সর্বোত্তম উপযুক্ত যেখানে সঠিকতা অপরিহার্য নয় (যেমন, AI ব্যক্তিত্ব চ্যাটবট) বা লুপে একজন মানুষের সাথে অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, যেখানে মানুষ প্রকাশ করার আগে সমস্ত মডেল আউটপুট পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা করে, পাঠানো, বা তাদের মৃত্যুদন্ড কার্যকর করা।
জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের কিছু উদাহরণের মধ্যে রয়েছে:
- কন্টেন্ট সৃষ্টি: জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি ব্লগ পোস্ট, পণ্যের বিবরণ এবং সোশ্যাল মিডিয়া বিজ্ঞাপনের প্রজন্মকে ত্বরান্বিত করতে পারে৷ উদাহরণস্বরূপ, লেখকরা বিষয়বস্তু তৈরির নির্দেশনা দিতে বিস্তারিত নির্দেশনা প্রদান করতে পারেন এবং তারপর আউটপুট পর্যালোচনা ও সম্পাদনা করতে পারেন।
- ইমেজ প্রজন্ম: জেনারেটিভ এআই পণ্যের নকশা, বিপণন এবং বিনোদনে বাস্তবসম্মত ছবি এবং ভিডিও তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ডিজাইনাররা তখন স্ক্র্যাচ থেকে তৈরি করার পরিবর্তে এই স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি ভিজ্যুয়াল বিষয়বস্তু পর্যালোচনা, সম্পাদনা এবং সাজাতে পারে।
- কোড জেনারেশন: জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য কোড লিখতে বা বিকাশকারীদের কোড পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিকাশকারীরা তারপর কোডটি কার্যকর করার আগে পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা করতে পারে।
- ওষুধের আবিষ্কার: জেনারেটিভ এআই ওষুধের বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে পারে নতুন ওষুধ প্রার্থীদের সনাক্ত করে এবং তাদের বৈশিষ্ট্যের ভবিষ্যদ্বাণী করে, যখন মানুষ মান নিয়ন্ত্রণ নিশ্চিত করে এবং এআই দ্বারা উত্পন্ন ওষুধের মডেলগুলি মূল্যায়ন করে।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI এখনও উচ্চ-মূল্যের AI বাজারে আধিপত্য বিস্তার করছে, কারণ এটি উচ্চ নির্ভুলতার সাথে প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে, মানুষের তদারকির প্রয়োজনীয়তা দূর করে। অন্যদিকে, জেনারেটিভ এআই হল একটি নতুন এবং দ্রুত উন্নয়নশীল ক্ষেত্র যেখানে অনেক ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনে বিপ্লব ঘটানোর সম্ভাবনা রয়েছে। যদিও এটা দেখা বাকি আছে যে জেনারেটিভ AI ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI এর সাথে তুলনীয় একটি প্রধান উত্পাদনশীলতা চালক হয়ে উঠবে কি না, এর সম্ভাবনা অনস্বীকার্য।
এই নিবন্ধটি উপভোগ করবেন? আরও এআই গবেষণা আপডেটের জন্য সাইন আপ করুন।
আমরা যখন এর মতো আরও সংক্ষিপ্ত নিবন্ধগুলি প্রকাশ করি তখন আমরা আপনাকে জানাব।
সংশ্লিষ্ট
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.topbots.com/generative-vs-predictive-ai/
