Tietoanalytiikan muuttaminen generatiivisen tekoälyn avulla

Nykyisen liiketoimintaympäristön teknologinen kehitys houkuttelee organisaatioita etsimään keinoja uusien teknologioiden hyödyntämiseen. Generatiivinen tekoäly (Generative artificial intelligence, GenAI) on laaja alue, jonka kasvuvauhti on ollut suurin viime vuosina.

Tekoälyn generatiivinen luonne muuttaa käsityksiä ja näkökulmia data-analytiikasta ja sen hyödyntämisestä. Niinkin yksinkertaista kuin ohjeiden antaminen, kuka tahansa vastaisi siihen tekstillä, kuvalla, äänellä tai missä muodossa tahansa.

Generatiivinen tekoälyteknologia

Tämä on tekoälyn osa-alue, joka käyttää oppimista innovatiivisten sisältötyyppien, kuten kuvien, tekstin, videon tai musiikin tuottamiseen. Se työskentelee suurten tietokokonaisuuksien parissa ja kehittää tarvittavat rakenteet ja sävyt jäljittelemään alkuperäistä dataa.

Näiden rajapintojen yksinkertaisuus ruokkii lähinnä suurta hypeä generatiivisesta tekoälystä. Voit kirjoittaa tekstiä luonnollisella kielellä ja saada laadukasta tekstiä ja kuvia muutamassa sekunnissa. Se on myös kiinnitetty siihen, miten se poikkeaa kategorisesti muista malleista sen ohjaavan periaatteen osalta.

Generatiiviset vastakkaisverkot (GAN)

Tutkijoille on tärkeää huomata, että tämä tekniikka ei ole markkinoiden uusinta uutta. Generatiivista tekoälyä käytettiin ensimmäisen kerran 60-luvulla viestien tuottamiseen chat-roboteissa. Lisäksi generatiivinen tekoäly kehittyi vuonna 2014 ja oli todennäköisesti muuttumassa siihen, mitä nyt nähdään. Yksi kriittisesti ylistetyistä menetelmistä generatiivisessa tekoälyssä on generatiivinen vastakkaisverkko, jota ehdottivat ensimmäisenä Ian Goodfellow et al.

Generatiivinen vastakkaisverkko on eräänlainen koneoppimisalgoritmi, jossa ongelma muotoillaan valvotuksi oppimisongelmaksi, jossa on kaksi alamallia.

Tekoälymalli koulutetaan luomaan uusi tietopistejoukko, joka kuuluu tiettyyn alueeseen. Sitä vastoin luokittelumalli, joka tunnetaan nimellä erottelija, tunnistaa uuden datapistejoukon joko aidoksi tai väärennetyksi. Tällaisessa toistuvassa harjoittelussa generaattori ottaa riskin ja luo lähempänä todellisuutta olevia esimerkkejä, kun taas erottelija tulee viisaammaksi väärennettyjen ja todellisten näytteiden määrittämisessä.

Variatiiviset autokooderit (VAE)

Toinen suosittu lähestymistapa generatiivisessa mallintamisessa on variationaalinen autokooderi. Sitä ehdottivat Diederik P. Kingma ja Max Welling vuonna 2013, kun kirjoittajat työskentelivät Googlella ja Qualcommilla. Variationaalinen autokooderi eroaa yksinkertaisista autokoodereista käyttämällä koodaaja-dekooderirakennetta.

Kooderi alistaa raakadatan todennäköisyysjakaumaksi, jolla on vähemmän parametreja, ja dekooderiverkko rekonstruoi sen takaisin varsinaiseen data-avaruuteen. Tämä menetelmä on myös kätevä keinotekoisten ihmiskasvojen tai tekoälyjärjestelmien harjoittelussa käytettävän datan rakentamiseen.

Muunnosarkkitehtuuri (syväoppiminen)

On olemassa monia muitakin generatiivisia tekoälymalleja, kuten rekursiiviset neuroverkot (RNN), diffuusiomallit, perustamismallit, muuntajamallit ja muut.

Googlen tutkijat ottivat käyttöön itseohjautuvan muuntajatyylisen oppimisen, jota on käytetty myös Googlen BERTissä, OpenAI:n ChatGPT:ssä ja Googlen AlphaFoldissa toimivien LLM:ien kehittämisessä.

Pääasiassa tämä häiritsee generatiivista tekoälyä ja data-analytiikkaa, kun tehdään ennusteita tai kehitetään malleja populismin arviointiin.

Kuten millä tahansa muullakin alalla, generatiivinen tekoäly on vaikuttanut voimakkaasti ja mullistanut data-analytiikka-alan. Se on keskeinen ja monipuolinen tiedon arvioinnissa ja esittämisessä. Tietojen puhdistamisesta ja käsittelystä visualisointiin generatiivinen tekoäly antaa uusia lähtökohtia suurten ja monimutkaisten tietokokonaisuuksien tehokkaaseen analysointiin.

Generatiivinen tekoäly data-analytiikassa

Generatiivinen tekoäly on nyt saanut aikaan paradigman muutoksen data-analytiikka-alalla. Sillä on olennainen ja monipuolinen tehtävä kognitiivisissa ja analyyttisissä järjestelmissä, kun käsitellään ja tulkitaan erilaisia tietoja. Datan puhdistus, datan valmistelu, datan muuntaminen, datan tulkinta ja datan visualisointi ovat joitakin alueita, joilla perinteiset tekoälyn lähestymistavat eivät riittäneet. Nyt tekoälyn generatiivisuus on tarjonnut uusia mahdollisuuksia saada oivalluksia suuremmasta ja monimutkaisemmasta datasta.

Katsotaanpa joitakin keskeisiä rooleja, joita generatiivinen tekoäly tutkii data-analytiikan alalla:

Parannettu tietojen esikäsittely ja lisääminen.

Tiedonlouhinnan sykli sisältää monia vaiheita, kuten tietojen esikäsittelyn, jotta tiedot saadaan ymmärrettävään ja käyttökelpoiseen muotoon. Tässä prosessissa on useita vaiheita, kuten tietojen puhdistus, muuntaminen, pelkistäminen ja normalisointi, mikä osoittautuu haastavaksi.

Tietojen tuottaminen mallien harjoittelua varten

Adversarial artificial intelligence -tekoäly voi tuottaa täysin väärennettyä dataa, kun taas generative artificial intelligence -teknologia voi tuottaa väärennettyä dataa, joka useimmissa tapauksissa muistuttaa alkuperäistä tietolähdettä. Tätä olisi käytettävä silloin, kun käytettävissä oleva data on niukkaa tai sitä rajoittavat tietosuojaprotokollat.

Tuotettua synteettistä dataa voidaan käyttää lähteenä koneoppimismallien harjoitteluun ja kehittämiseen ilman, että se edellyttää arkaluonteisten tietojen jakamista. Tämä pitää käyttäjien tiedot turvassa ja antaa suurille yrityksille mahdollisuuden käyttää suurempia tietokokonaisuuksia harjoitteluun, mikä johtaa parempiin malleihin.

Automatisoi analytiikkatehtäviä

Useimmat Business Intelligenceen ja data-analytiikkaan liittyvät toiminnot saattavat vaatia toistuvia investointeja aikaa ja vaivaa. Valikkokomennot voivat automatisoida työn, mutta koodaaminen vaatii aikaa ja vaivaa. Käyttämällä generatiivista tekoälyä voit kehittää niin monta päivitysluonnosta kuin haluat.

Parannettu tietojen visualisointi

Tietojen visualisointi on tärkeä osa data-analytiikkaa, koska se auttaa tietojen esittämisessä. Tämä lähestymistapa auttaa sitouttamaan sidosryhmiä ja parantaa mahdollisuuksia tehdä oikeita päätöksiä luomalla kauniita kaavioita, kaavioita ja jopa kojelautoja.