如果您感到困惑，我和您一样——有很多方法可供选择，而 ChatGPT（或生成式 AI）并不是一刀切的解决方案。数据分析、人工智能和自动化中最常见和最独特的领域或方法包括计量经济学、生成式 AI (Gen AI)、深度学习和基于规则的自动化。要确定最佳方法，请考虑以下五 (5) 个关键问题：
犯错的代价是什么？
如果错误成本很高，例如在医疗诊 薪资主管电子邮件数据库 断或自动驾驶中，则更可解释的模型（如基于规则的自动化或计量经济学）是首选。对于错误不那么严重的场景（例如推荐系统），可以使用深度学习或生成式人工智能等实验方法。
你需要解释你的模型所做出的决定吗？
如果可解释性至关重要，例如在金融或法律领域，计量经济学或基于规则的自动化等模型更适合，因为它们具有清晰的决策过程。如果可解释性不那么重要，则可以使用深度学习或生成式人工智能等黑盒模型。
您的模型是否需要生成一致的结果？
对于需要一致结果的应用（如银行系统），基于规则的自动化或计量经济学等确定性方法是理想的选择。如果可变性是可以接受的，例如在艺术品生成等创意任务中，生成式人工智能或深度学习可能是更好的选择。
您的数据是否有明确的事实来源？
当存在明确的事实依据时，例如信用评分、计量经济学或基于规则的自动化等结构化数据应用，生成式人工智能或深度学习就很有效。对于没有严格事实来源的任务，例如文本或图像生成，生成式人工智能或深度学习则表现优异。