Transformer l’analyse des données grâce à l’intelligence artificielle générative

Les avancées technologiques dans l’environnement commercial actuel incitent les organisations à rechercher des moyens d’exploiter les nouvelles technologies. L’intelligence artificielle générative (GenAI) est un vaste domaine qui a connu le taux de croissance le plus élevé au cours des dernières années.

La nature générative de l’intelligence artificielle modifie les perceptions et les perspectives de l’analyse des données et de son utilisation. Il suffit de donner des instructions pour que n’importe qui réponde par un texte, une image, un son ou n’importe quel autre format.

Technologie d’intelligence artificielle générative

Il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise l’apprentissage pour produire des types de contenu innovants, tels que des images, du texte, des vidéos ou de la musique. Elle travaille sur de grands ensembles de données et développe les structures et les nuances nécessaires pour imiter les données originales.

La simplicité de ces interfaces alimente principalement le grand battage médiatique autour de l’intelligence artificielle générative. Vous pouvez écrire un texte en langage naturel et obtenir des textes et des images de haute qualité en quelques secondes. Il est également fixé sur la manière dont il s’écarte catégoriquement des autres modèles en termes de principe directeur.

Réseaux adversoriels génératifs (GAN)

Il est important de noter que cette technologie n’est pas la plus récente sur le marché. L’intelligence artificielle générative a été utilisée pour la première fois dans les années 60 pour générer des messages dans les chatbots. En outre, l’intelligence artificielle générative a progressé en 2014 et était susceptible de se transformer en ce que l’on voit aujourd’hui. L’une des méthodes d’intelligence artificielle générative les plus appréciées est le réseau accusatoire génératif, qui a été proposé pour la première fois par Ian Goodfellow et al.

Les réseaux adversaires génératifs sont un type d’algorithme d’apprentissage automatique qui consiste à formuler un problème comme un problème d’apprentissage supervisé avec deux sous-modèles.

Le modèle d’intelligence artificielle est formé pour créer un nouvel ensemble de points de données appartenant à un domaine particulier. En revanche, le modèle de classification, connu sous le nom de discriminateur, identifie le nouvel ensemble de points de données comme étant réel ou faux. Dans ce type d’entraînement répétitif, le générateur prend le risque de générer des exemples plus proches de la réalité, tandis que le discriminateur devient plus avisé dans la détermination des échantillons réels et fictifs.

Autoencodeurs variationnels (VAE)

L’autoencodeur variationnel est une autre approche populaire de la modélisation générative. Elle a été proposée par Diederik P. Kingma et Max Welling en 2013, alors que les auteurs travaillaient chez Google et Qualcomm. L’autoencodeur variationnel diffère des autoencodeurs simples par l’utilisation de la structure encodeur-décodeur.

Le codeur transforme les données brutes en une distribution de probabilité avec moins de paramètres, et le réseau de décodeurs les reconstruit dans l’espace de données réel. Cette méthode est également pratique pour construire des visages humains artificiels ou des données pour former des systèmes d’intelligence artificielle.

Architecture de transformateur (apprentissage en profondeur)

Il existe de nombreux autres modèles d’intelligence artificielle générative, notamment les réseaux neuronaux récurrents (RNN), les modèles de diffusion, les modèles fondateurs, les modèles transformateurs, etc.

Les chercheurs de Google ont introduit l’apprentissage auto-supervisé de type transformateur, qui a également été utilisé dans le développement des LLM qui fonctionnent dans Google BERT, OpenAI’s ChatGPT, et Google AlphaFold.

Principalement, cela perturbe l’intelligence artificielle générative et l’analyse des données lorsqu’il s’agit de faire des prédictions ou de développer des modèles pour évaluer le populisme.

Comme dans tout autre secteur, l’intelligence artificielle générative a fortement influencé et révolutionné le secteur de l’analyse des données. Elle est essentielle et polyvalente dans l’évaluation et l’affichage des informations. Du nettoyage et du traitement des données à la visualisation, l’intelligence artificielle générative offre de nouveaux points d’entrée pour l’analyse efficace d’ensembles de données vastes et complexes.

L’intelligence artificielle générative pour l’analyse des données

L’intelligence artificielle générative a entraîné un changement de paradigme dans le secteur de l’analyse des données. Elle joue un rôle essentiel et diversifié dans les systèmes cognitifs et analytiques lorsqu’il s’agit de traiter et d’interpréter diverses données. Le nettoyage des données, la préparation des données, la transformation des données, l’interprétation des données et la visualisation des données sont quelques-uns des domaines dans lesquels les approches traditionnelles de l’intelligence artificielle n’étaient pas suffisantes. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle générative offre de nouvelles possibilités pour obtenir des informations à partir de données plus importantes et plus complexes.

Examinons quelques-uns des rôles clés que l’intelligence artificielle générative explore dans le domaine de l’analyse des données :

Amélioration du prétraitement et de l’enrichissement des données

Le cycle d’exploration des données comprend de nombreuses phases, dont le prétraitement des données, pour obtenir des données dans un format compréhensible et utilisable. Ce processus comporte plusieurs phases, notamment le nettoyage, la transformation, la réduction et la normalisation des données, ce qui représente un véritable défi.

Générer des données pour les modèles d’entraînement

L’intelligence artificielle adversative peut générer des données complètement fausses, tandis que la technologie de l’intelligence artificielle générative peut produire des données fausses qui sont, dans la plupart des cas, similaires à la source de données d’origine. Cette technologie devrait être utilisée lorsque les données disponibles sont rares ou limitées par des protocoles de protection de la vie privée.

Les données synthétiques générées peuvent être utilisées comme source d’entraînement et de développement de modèles d’apprentissage automatique sans qu’il soit nécessaire de partager des données sensibles. Cela permet de préserver la sécurité des données des utilisateurs et permet aux grandes entreprises d’utiliser des ensembles de données plus importants pour l’entraînement, ce qui permet d’obtenir de meilleurs modèles.

Automatiser les tâches d’analyse

La plupart des activités liées à la veille stratégique et à l’analyse des données peuvent nécessiter des investissements répétitifs en termes de temps et d’efforts. Les commandes de menu peuvent automatiser le travail, mais le codage demande du temps et des efforts. L’utilisation de l’intelligence artificielle générative peut vous aider à développer autant de projets de mise à niveau que vous le souhaitez.

Visualisation améliorée des données

La visualisation des données est un aspect important de l’analyse des données car elle permet de présenter les données. Cette approche permet d’impliquer les parties prenantes et d’améliorer les chances de prendre la bonne décision en créant de magnifiques diagrammes, graphiques et même tableaux de bord.