Email Dataset

传统人工智能和生成式人工智能的区别在于，传统人工智能使用机器学习、预定义规则和编程逻辑来执行特定任务，而生成式人工智能则从大数据集中学习，以创建类似于人类生成内容的内容。示例：

传统人工智能可以通过识别客户在服务请求期间的情绪、意图和语言，并根据预定标准（例如专业知识、技能和可用性）自动将其路由到正确的客户服务代理，从而提高票务系统的效率。
生成式人工智能通过提供智能写作工具来提高客户服务代理的生产力，使团队能够更有效地处理请求并提供一致的支持。

公司可以使用传统人工智能和生成人工智能来分析数据。传统人工智能可以根据数据做出明智的预测，而生成式人工智能可以根据提供的数据集创建新数据。生成式人工智能还可以适应环境并生成独特的创意内容。

生成式人工智能与机器学习
机器学习和生成式人工智能之间的区别在于，Office 365 数据 500,000 套餐 机器学习不仅限于生成任务。这两种类型的人工智能都从大型数据集和交互中发现的模式中学习，但机器学习进行预测或分类，并且不会生成新内容。



生成式人工智能模型的类型
生成式人工智能有不同的用例，这意味着有许多不同类型的生成模型。以下是一些最常见的生成人工智能模型类型。

生成式 AI 模型图：类型和用例

生成对抗网络
生成对抗网络 (GAN) 的工作原理是在相同的数据集上训练两台不同的学习计算机（称为神经网络），以随着时间的推移生成越来越真实的内容。

这两个网络被称为“生成器”和“鉴别器”，相互竞争并相互驱动，创造出更好的内容。一旦 GAN 收到相同的信息，生成器就会根据训练数据创建数据样本（例如图像或文本）。然后鉴别器分析生成器产生的数据并确定它是真实数据还是生成数据。

GAN 就像两个玩家在游戏中相互竞争。让我们以星球大战机器人 R2-D2 和 C-3PO 作为竞争对手。

该游戏由 R2-D2（生成器）组成，它生成伊沃克人、千年隼和星球大战宇宙中其他事物的图像。 C-3PO（鉴别器）检查这些图像并确定它们是真是假，就像绝地武士检查光剑的真实性一样。