Transformering af dataanalyse med generativ kunstig intelligens
Teknologiske fremskridt i det nuværende forretningsmiljø får organisationer til at lede efter måder at udnytte nye teknologier på. Generativ kunstig intelligens (GenAI) er et bredt område, der har vist den højeste vækstrate i de sidste par år.
Den kunstige intelligens’ generative natur ændrer opfattelsen af og perspektiverne for dataanalyse og dens anvendelse. Så simpelt som at give en række anvisninger, vil enhver svare med tekst, et billede, lyd eller hvilket som helst andet format, du ønsker det i.
Generativ kunstig intelligens-teknologi
Dette er et underområde af kunstig intelligens, som anvender læring til at producere innovative typer af indhold, f.eks. billeder, tekst, video eller musik. Den arbejder med store datasæt og udvikler de nødvendige strukturer og nuancer for at efterligne de oprindelige data.
Enkelheden i disse grænseflader er den primære årsag til den store hype omkring generativ kunstig intelligens. Du kan skrive tekst på et naturligt sprog og få tekst og billeder i høj kvalitet på få sekunder. Den er også fastlåst på, hvordan den kategorisk afviger fra andre modeller med hensyn til dens styrende princip.
Generative adversariske netværk (GAN)
Det er vigtigt at bemærke for forskere, at denne teknologi ikke er den nyeste på markedet. Generativ kunstig intelligens blev første gang brugt i 60’erne til at generere beskeder i chatbots. Desuden udviklede generativ kunstig intelligens sig i 2014 og ville sandsynligvis forvandle sig til det, vi ser i dag. En af de kritikerroste metoder inden for generativ kunstig intelligens er det generative kontradiktoriske netværk, som først blev foreslået af Ian Goodfellow et al.
Generative adversarial network er en type maskinlæringsalgoritme, der indebærer, at man formulerer et problem som et overvåget læringsproblem med to undermodeller.
Den kunstige intelligensmodel trænes til at skabe et nyt sæt datapunkter, der tilhører et bestemt domæne. I modsætning hertil identificerer klassifikationsmodellen, kendt som diskriminatoren, det nye sæt datapunkter som enten ægte eller falske. I denne form for gentagen træning tager generatoren chancen med at generere eksempler, der er tættere på virkeligheden, mens diskriminatoren bliver klogere på at bestemme falske og ægte prøver.
Variationelle autokodere (VAE)
En anden populær tilgang til generativ modellering er en variationel autokoder. Den blev foreslået af Diederik P. Kingma og Max Welling i 2013, da forfatterne arbejdede hos Google og Qualcomm. Variational autoencoder adskiller sig fra simple autoencodere ved at bruge encoder-decoder-strukturen.
Koderen omdanner rådataene til en sandsynlighedsfordeling med færre parametre, og dekodernetværket rekonstruerer dem tilbage til det faktiske datarum. Denne metode er også praktisk til at konstruere kunstige menneskeansigter eller data til træning af kunstige intelligenssystemer.
Transformer-arkitektur (dyb læring)
Der findes mange flere generative kunstige intelligensmodeller, herunder tilbagevendende neurale netværk (RNN), diffusionsmodeller, grundmodeller, transformermodeller og andre.
Google-forskere introducerede selvovervåget læring i transformerstil, som også er blevet brugt i udviklingen af LLM, der fungerer i Google BERT, OpenAI’s ChatGPT og Google AlphaFold.
Hovedsageligt forstyrrer dette generativ kunstig intelligens og dataanalyse, når der laves forudsigelser eller udvikles modeller til vurdering af populisme.
Ligesom i alle andre brancher har generativ kunstig intelligens i høj grad påvirket og revolutioneret dataanalysebranchen. Den er central og alsidig i vurderingen og visningen af information. Fra datarensning og -behandling til visualisering giver generativ kunstig intelligens nye indgangsvinkler til effektiv analyse af store og komplekse datasæt.
Generativ kunstig intelligens til dataanalyse
Generativ kunstig intelligens har nu medført et paradigmeskift i dataanalyseindustrien. Den har en vigtig og forskelligartet funktion i de kognitive og analytiske systemer, når de håndterer og fortolker forskellige data. Datarensning, dataforberedelse, datatransformation, datafortolkning og datavisualisering er nogle af de områder, hvor de traditionelle tilgange til kunstig intelligens ikke var nok. Nu har den generative kunstige intelligens givet nye muligheder for at få indsigt i større og mere komplicerede data.
Lad os se på nogle af de vigtigste roller, som generativ kunstig intelligens udforsker inden for dataanalyse:
Forbedret forbehandling og udvidelse af data
Datamining-cyklussen omfatter mange faser, herunder forbehandling af data for at få data i et forståeligt og brugbart format. Denne proces har flere faser, herunder datarensning, -transformation, -reduktion og -normalisering, hvilket viser sig at være en udfordring.
Generering af data til træningsmodeller
Adversarial kunstig intelligens kan generere helt falske data, mens generativ kunstig intelligens-teknologi kan producere falske data, der i de fleste tilfælde ligner den oprindelige datakilde. Dette bør bruges, hvor de tilgængelige data er knappe eller begrænset af privatlivsprotokoller.
De syntetiske data, der genereres, kan bruges som kilde til træning og udvikling af maskinlæringsmodeller uden at være afhængig af at dele følsomme data. Det holder brugernes data sikre og gør det muligt for store virksomheder at bruge større datasæt til træning, hvilket fører til bedre modeller.
Automatiser analyseopgaver
De fleste aktiviteter inden for business intelligence og dataanalyse kan kræve gentagne investeringer i tid og kræfter. Menukommandoer kan automatisere jobbet, men kodning kræver tid og kræfter. Brug af generativ kunstig intelligens kan hjælpe dig med at udvikle så mange opgraderingsudkast, som du ønsker.
Forbedret datavisualisering
Datavisualisering er et vigtigt aspekt af dataanalyse, fordi det hjælper med at præsentere data. Denne tilgang hjælper med at engagere interessenter og forbedrer chancerne for at træffe den rigtige beslutning ved at skabe smukke diagrammer, grafer og endda dashboards.
