Transformar el análisis de datos con inteligencia artificial generativa

Los avances tecnológicos en el entorno empresarial actual atraen a las organizaciones a buscar formas de aprovechar las nuevas tecnologías. La inteligencia artificial generativa (GenAI) es un área amplia que ha mostrado la mayor tasa de crecimiento en los últimos años.

La naturaleza generativa de la inteligencia artificial está cambiando las percepciones y perspectivas del análisis de datos y su utilización. Tan sencillo como dar una serie de indicaciones, cualquiera respondería con un texto, una imagen, audio o el formato que se desee.

Tecnología de inteligencia artificial generativa

Se trata de un subcampo de la Inteligencia artificial que emplea el aprendizaje para producir tipos innovadores de contenido, como imágenes, texto, vídeo o música. Trabaja con grandes conjuntos de datos y desarrolla las estructuras y matices necesarios para imitar los datos originales.

La sencillez de estas interfaces alimenta sobre todo el gran revuelo en torno a la inteligencia artificial generativa. Puede escribir texto en lenguaje natural y obtener texto e imágenes de alta calidad en cuestión de segundos. También se fija en cómo se aleja categóricamente de otros modelos en cuanto a su principio rector.

Redes Generativas Adversariales (GAN)

Es importante señalar para los estudiosos que esta tecnología no es la última del mercado. La inteligencia artificial generativa se utilizó por primera vez en los años 60 para generar mensajes dentro de los chatbots. Además, la inteligencia artificial generativa avanzó en 2014 y probablemente se transformó en lo que se está viendo hoy en día. Uno de los métodos más aclamados de la inteligencia artificial generativa es la red generativa adversarial, propuesta por primera vez por Ian Goodfellow et al.

Las redes generativas adversariales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que consiste en plantear un problema como un problema de aprendizaje supervisado con dos submodelos.

El modelo de inteligencia artificial se entrena para crear un nuevo conjunto de puntos de datos pertenecientes a un dominio concreto. En cambio, el modelo clasificador, conocido como discriminador, identifica el nuevo conjunto de puntos de datos como reales o falsos. En este tipo de entrenamiento repetitivo, el generador se arriesga a generar ejemplos más cercanos a la realidad, mientras que el discriminador se vuelve más sabio a la hora de determinar muestras falsas y reales.

Autocodificadores variacionales (VAE)

Otro enfoque popular en el modelado generativo es el autocodificador variacional. Fue propuesto por Diederik P. Kingma y Max Welling en 2013, cuando los autores trabajaban en Google y Qualcomm. El autocodificador variacional se diferencia de los autocodificadores simples por el uso de la estructura codificador-decodificador.

El codificador somete los datos brutos a una distribución de probabilidad con menos parámetros, y la red de decodificadores los reconstruye de nuevo en el espacio de datos real. Este método también es conveniente para construir rostros humanos artificiales o datos para el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial.

Arquitectura de transformadores (aprendizaje profundo)

Existen muchos más modelos de inteligencia artificial generativa, como las redes neuronales recurrentes (RNN), los modelos de difusión, los modelos fundacionales y los modelos transformadores, entre otros.

Los investigadores de Google introdujeron el aprendizaje autosupervisado de tipo transformador, que también se ha empleado en el desarrollo de LLM que funcionan en Google BERT, ChatGPT de OpenAI y Google AlphaFold.

Principalmente, esto altera la inteligencia artificial generativa y la analítica de datos a la hora de hacer predicciones o desarrollar modelos para evaluar el populismo.

Al igual que en cualquier otro sector, la inteligencia artificial generativa ha tenido un gran impacto y ha revolucionado el sector del análisis de datos. Es fundamental y versátil a la hora de evaluar y mostrar información. Desde la limpieza y el procesamiento de datos hasta su visualización, la inteligencia artificial generativa ofrece nuevos puntos de entrada para el análisis eficaz de conjuntos de datos grandes y complejos.

Inteligencia artificial generativa para el análisis de datos

La inteligencia artificial generativa ha supuesto un cambio de paradigma en el sector del análisis de datos. Tiene una función esencial y diversa en los sistemas cognitivos y analíticos a la hora de manejar e interpretar diversos datos. La limpieza de datos, la preparación de datos, la transformación de datos, la interpretación de datos y la visualización de datos son algunas de las áreas en las que los enfoques tradicionales de la inteligencia artificial no eran suficientes. Ahora, la inteligencia artificial generativa ofrece nuevas posibilidades para obtener información a partir de datos más grandes y complicados.

Veamos algunas de las funciones clave que la inteligencia artificial generativa explora en el ámbito del análisis de datos:

Mejora del preprocesamiento y el aumento de datos

El ciclo de minería de datos incluye muchas fases, entre ellas el preprocesamiento de datos, para obtener datos en un formato comprensible y utilizable. Este proceso consta de varias fases, como la limpieza, transformación, reducción y normalización de los datos, por lo que resulta todo un reto.

Generación de datos para modelos de entrenamiento

La inteligencia artificial adversarial puede generar datos completamente falsos, mientras que la tecnología de inteligencia artificial generativa puede producir datos falsos que, en la mayoría de los casos, son similares a la fuente de datos original. Esto debería utilizarse cuando los datos disponibles son escasos o están restringidos por protocolos de privacidad.

Los datos sintéticos generados pueden utilizarse como fuente para entrenar y desarrollar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de compartir datos sensibles. Esto mantiene a salvo los datos de los usuarios y permite a las grandes empresas utilizar conjuntos de datos más grandes para el entrenamiento, lo que conduce a mejores modelos.

Automatizar las tareas de análisis

La mayoría de las actividades de inteligencia empresarial y análisis de datos pueden requerir inversiones repetitivas de tiempo y esfuerzo. Los comandos de menú pueden automatizar el trabajo, pero la codificación implica tiempo y esfuerzo. El uso de la inteligencia artificial generativa puede ayudarle a desarrollar tantos borradores de actualización como desee.

Visualización de datos mejorada

La visualización de datos es un aspecto importante del análisis de datos porque ayuda a presentarlos. Este enfoque ayuda a involucrar a las partes interesadas y mejora las posibilidades de tomar la decisión correcta mediante la creación de hermosos cuadros, gráficos e incluso paneles de control.