利用生成式人工智能改造数据分析

当前商业环境中的技术进步吸引着企业寻找利用新技术的方法。生成式人工智能（GenAI）是过去几年中增长速度最快的一个广泛领域。

人工智能的生成性正在改变人们对数据分析及其利用的看法和观点。就像给出一组指令一样简单，任何人都会以文本、图像、音频或任何你想要的格式做出回应。

生成式人工智能技术

这是人工智能的一个子领域，它利用学习来生成创新类型的内容，如图像、文本、视频或音乐。它以大型数据集为基础，开发必要的结构和阴影来模仿原始数据。

这些界面的简洁性主要助长了对生成式人工智能的大肆炒作。你可以用自然语言编写文本，并在几秒钟内获得高质量的文本和图像。它在管理原理上如何与其他模型截然不同，也是固定不变的。

生成对抗网络（GAN）

需要学者们注意的是，这项技术并不是市场上最新的技术。生成式人工智能在上世纪 60 年代首次用于在聊天机器人中生成信息。此外，生成式人工智能在 2014 年取得了进步，并有可能转变为今天的样子。生成式人工智能中备受赞誉的方法之一是生成式对抗网络，它是由伊恩-古德费洛（Ian Goodfellow）等人首次提出的。

生成式对抗网络是一种机器学习算法，它把一个问题看作是有两个子模型的监督学习问题。

人工智能模型经过训练，可以创建一组属于特定领域的新数据点。与此相反，分类器模型（称为判别器）将新的数据点识别为真实或虚假的数据点。在这种重复训练中，生成器有机会生成更接近真实的示例，而鉴别器则能更明智地确定假样本和真样本。

变异自编码器（VAE）

生成模型中另一种流行的方法是变异自动编码器。它是由 Diederik P. Kingma 和 Max Welling 于 2013 年提出的，当时两位作者在谷歌和高通公司工作。变异自动编码器与简单的自动编码器不同，它采用编码器-解码器结构。

编码器将原始数据转换成参数较少的概率分布，解码器网络将其重构回实际数据空间。这种方法也便于构建人造人脸或用于训练人工智能系统的数据。

变压器架构（深度学习）

生成式人工智能模型还有很多，包括递归神经网络（RNN）、扩散模型、基础模型、变换器模型等。

谷歌研究人员引入了自监督变换器式学习，在谷歌 BERT、OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌 AlphaFold 中工作的 LLM 的开发中也采用了这种学习方式。

主要是，在进行预测或开发评估民粹主义的模型时，这会扰乱生成式人工智能和数据分析。

与其他行业一样，生成式人工智能对数据分析行业产生了重大影响和变革。它在评估和显示信息方面举足轻重，用途广泛。从数据清理和处理到可视化，生成式人工智能为有效分析大型复杂数据集提供了新的切入点。

用于数据分析的生成式人工智能

生成式人工智能为数据分析行业带来了范式转变。在处理和解释各种数据时，它在认知和分析系统中发挥着重要而多样的功能。在数据清理、数据准备、数据转换、数据解释和数据可视化等领域，传统的人工智能方法都显得力不从心。现在，人工智能的生成性为从更大、更复杂的数据中获得洞察力提供了新的可能性。

让我们来看看生成式人工智能在数据分析领域发挥的一些关键作用：

改进数据预处理和扩充

数据挖掘周期包括许多阶段，其中包括数据预处理，以便以可理解和可用的格式获取数据。这一过程分为多个阶段，包括数据清理、转换、缩减和规范化，因此具有挑战性。

生成用于训练模型的数据

对抗式人工智能可以生成完全虚假的数据，而生成式人工智能技术则可以生成在大多数情况下与原始数据源相似的虚假数据。在可用数据稀缺或受隐私协议限制的情况下，应该使用这种方法。

生成的合成数据可用作训练和开发机器学习模型的来源，而无需依赖共享敏感数据。这样既能保证用户数据的安全，又能让大型企业使用更大的数据集进行训练，从而建立更好的模型。

自动化分析任务

商业智能和数据分析中的大多数活动可能需要重复投入时间和精力。菜单命令可以实现工作自动化，但编码需要花费时间和精力。使用生成式人工智能可以帮助你开发出尽可能多的升级草案。

增强数据可视化

数据可视化是数据分析的一个重要方面，因为它有助于展示数据。这种方法有助于吸引利益相关者，并通过创建精美的图表、图形甚至仪表盘来提高做出正确决策的几率。