Трансформиране на анализа на данни с генеративен изкуствен интелект

Технологичният напредък в настоящата бизнес среда привлича организациите да търсят начини за използване на нови технологии. Генериращият изкуствен интелект (GenAI) е широка област, която показва най-висок темп на растеж през последните няколко години.

Генеративният характер на изкуствения интелект променя възприятията и перспективите за анализ на данни и тяхното използване. Колкото и просто да е даването на набор от указания, всеки би отговорил с текст, изображение, аудио или в какъвто формат искате.

Генерираща технология за изкуствен интелект

Това е подобласт на изкуствения интелект, която използва обучение за създаване на иновативни видове съдържание, като например изображения, текст, видео или музика. Тя работи с големи масиви от данни и разработва необходимите структури и нюанси, за да имитира оригиналните данни.

Простотата на тези интерфейси основно подхранва големия шум около генеративния изкуствен интелект. Можете да напишете текст на естествен език и да получите висококачествен текст и изображения за секунди. Фиксирано е и как той категорично се различава от другите модели по отношение на принципа си на управление.

Генериращи противоположни мрежи (GAN)

За учените е важно да се отбележи, че тази технология не е най-новата на пазара. Генеративният изкуствен интелект е използван за първи път през 60-те години на миналия век за генериране на съобщения в рамките на чатботове. Нещо повече, генеративният изкуствен интелект напредва през 2014 г. и вероятно се е трансформирал в това, което се наблюдава днес. Един от критично приетите методи в генеративния изкуствен интелект е генеративната противникова мрежа, която за първи път е предложена от Ian Goodfellow и др.

Генеративната противникова мрежа е вид алгоритъм за машинно обучение, който включва оформянето на проблема като проблем за обучение с наблюдение с два подмодела.

Моделът на изкуствения интелект се обучава да създава нов набор от точки с данни, принадлежащи към определена област. За разлика от тях моделът на класификатора, известен като дискриминатор, идентифицира новия набор от точки с данни като истински или фалшиви. При този вид повтарящо се обучение генераторът поема шанса да генерира примери, които са по-близки до реалността, докато дискриминаторът става по-мъдър в определянето на фалшиви и истински образци.

Вариационни автоенкодери (VAE)

Друг популярен подход в генеративното моделиране е вариационният автоенкодер. Той е предложен от Дидерик П. Кингма и Макс Уелинг през 2013 г., когато авторите са работили в Google и Qualcomm. Вариационният автоенкодер се различава от обикновените автоенкодери по това, че използва структурата енкодер-декодер.

Енкодерът подчинява суровите данни на вероятностно разпределение с по-малко параметри, а декодерната мрежа ги реконструира обратно в реалното пространство на данните. Този метод е удобен и за конструиране на изкуствени човешки лица или на данни за обучение на системи за изкуствен интелект.

Архитектура на трансформатора (дълбоко обучение)

Съществуват още много генеративни модели на изкуствен интелект, включително рекурентни невронни мрежи (RNN), дифузионни модели, основополагащи модели, трансформаторни модели и други.

Изследователите на Google въведоха самонаблюдавано обучение в трансформаторен стил, което е използвано и при разработването на LLM, които работят в Google BERT, ChatGPT на OpenAI и Google AlphaFold.

Основно това нарушава генеративния изкуствен интелект и анализа на данни при изготвянето на прогнози или разработването на модели за оценка на популизма.

Както във всяка друга индустрия, генеративният изкуствен интелект оказа силно влияние и направи революция в индустрията за анализ на данни. Той има ключово значение и е многофункционален при оценяването и показването на информация. От почистването и обработката на данни до визуализацията, генеративният изкуствен интелект дава нови входни точки за ефективен анализ на големи и сложни масиви от данни.

Генеративен изкуствен интелект за анализ на данни

Генериращият изкуствен интелект вече доведе до промяна на парадигмата в индустрията за анализ на данни. Той има съществена и разнообразна функция в когнитивните и аналитичните системи при обработката и интерпретирането на различни данни. Почистването на данни, подготовката на данни, трансформирането на данни, интерпретирането на данни и визуализацията на данни са някои от областите, в които традиционните подходи на изкуствения интелект не бяха достатъчни. Сега генеративността на изкуствения интелект предостави нови възможности за получаване на информация от по-големи и по-сложни данни.

Нека разгледаме някои от ключовите роли, които генеративният изкуствен интелект изследва в сферата на анализа на данни:

Подобрена предварителна обработка на данни и разширяване на данните

Цикълът на извличане на данни включва много фази, включително предварителна обработка на данните, за да се получат данните в разбираем и използваем формат. Този процес има няколко фази, включително почистване на данните, преобразуване, редуциране и нормализиране, като по този начин се оказва предизвикателство.

Генериране на данни за обучение на модели

Адверсантският изкуствен интелект може да генерира напълно фалшиви данни, докато технологията на генеративния изкуствен интелект може да генерира фалшиви данни, които в повечето случаи са подобни на оригиналния източник на данни. Това трябва да се използва, когато наличните данни са оскъдни или ограничени от протоколи за защита на личните данни.

Генерираните синтетични данни могат да се използват като източник за обучение и разработване на модели за машинно обучение, без да се разчита на споделяне на чувствителни данни. Това запазва сигурността на данните на потребителите и позволява на големите предприятия да използват по-големи набори от данни за обучение, което води до по-добри модели.

Автоматизиране на задачите за анализ

Повечето от дейностите в рамките на бизнес разузнаването и анализа на данни могат да изискват повтарящи се инвестиции на време и усилия. Командите от менюто могат да автоматизират работата, но кодирането е свързано с време и усилия. Използването на генеративен изкуствен интелект може да ви помогне да разработите толкова проекти за надграждане, колкото искате.

Усъвършенствана визуализация на данните

Визуализацията на данни е важен аспект на анализа на данни, тъй като помага за представянето на данните. Този подход помага за ангажиране на заинтересованите страни и подобрява шансовете за вземане на правилно решение чрез създаване на красиви диаграми, графики и дори информационни табла.