Μετασχηματισμός της ανάλυσης δεδομένων με γεννητική τεχνητή νοημοσύνη

Οι τεχνολογικές εξελίξεις στο σημερινό επιχειρηματικό περιβάλλον προσελκύουν τους οργανισμούς να αναζητήσουν τρόπους αξιοποίησης των νέων τεχνολογιών. Η γενεσιουργός τεχνητή νοημοσύνη (GenAI) είναι ένας ευρύς τομέας που έχει παρουσιάσει τον υψηλότερο ρυθμό ανάπτυξης τα τελευταία χρόνια.

Ο γενεσιουργός χαρακτήρας της τεχνητής νοημοσύνης αλλάζει τις αντιλήψεις και τις προοπτικές της ανάλυσης δεδομένων και της αξιοποίησής της. Τόσο απλά όσο το να δώσετε ένα σύνολο οδηγιών, ο καθένας θα απαντούσε με κείμενο, εικόνα, ήχο ή με όποια μορφή θέλετε.

Γενετική τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης

Πρόκειται για ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιεί τη μάθηση για την παραγωγή καινοτόμων τύπων περιεχομένου, όπως εικόνες, κείμενο, βίντεο ή μουσική. Εργάζεται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και αναπτύσσει τις απαραίτητες δομές και αποχρώσεις για να μιμηθεί τα αρχικά δεδομένα.

Η απλότητα αυτών των διεπαφών τροφοδοτεί κυρίως τη μεγάλη διαφημιστική εκστρατεία σχετικά με τη γεννητική τεχνητή νοημοσύνη. Μπορείτε να γράψετε κείμενο σε φυσική γλώσσα και να λάβετε κείμενο και εικόνες υψηλής ποιότητας μέσα σε δευτερόλεπτα. Είναι επίσης σταθερό το πώς διαφέρει κατηγορηματικά από άλλα μοντέλα όσον αφορά την αρχή που τα διέπει.

Γενετικά αντιθετικά δίκτυα (GAN)

Είναι σημαντικό να σημειωθεί για τους μελετητές ότι αυτή η τεχνολογία δεν είναι η πιο πρόσφατη στην αγορά. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιήθηκε για πρώτη φορά τη δεκαετία του ’60 για τη δημιουργία μηνυμάτων στο πλαίσιο των chatbots. Επιπλέον, η γεννητική τεχνητή νοημοσύνη προχώρησε το 2014 και ήταν πιθανό να μετατραπεί σε αυτό που βλέπουμε σήμερα. Μία από τις κριτικά αναγνωρισμένες μεθόδους στη γενεσιουργό τεχνητή νοημοσύνη είναι το γενεσιουργό αντίπαλο δίκτυο, το οποίο προτάθηκε για πρώτη φορά από τους Ian Goodfellow et al.

Τα γεννητικά αντιθετικά δίκτυα είναι ένας τύπος αλγορίθμου μηχανικής μάθησης που περιλαμβάνει τη διαμόρφωση ενός προβλήματος ως πρόβλημα μάθησης με επίβλεψη με δύο υποδείγματα.

Το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης εκπαιδεύεται για να δημιουργήσει ένα νέο σύνολο σημείων δεδομένων που ανήκουν σε έναν συγκεκριμένο τομέα. Αντίθετα, το μοντέλο ταξινομητή, γνωστό ως διαχωριστής, αναγνωρίζει το νέο σύνολο σημείων δεδομένων ως πραγματικό ή ψεύτικο. Σε αυτό το είδος επαναλαμβανόμενης εκπαίδευσης, η γεννήτρια παίρνει την ευκαιρία να δημιουργήσει παραδείγματα που είναι πιο κοντά στην πραγματικότητα, ενώ ο διαχωριστής γίνεται σοφότερος στον προσδιορισμό των πλαστών και των πραγματικών δειγμάτων.

Μεταβλητοί αυτοκωδικοποιητές (VAE)

Μια άλλη δημοφιλής προσέγγιση στη γεννητική μοντελοποίηση είναι ένας μεταβλητός αυτό-ενκωδικοποιητής. Προτάθηκε από τους Diederik P. Kingma και Max Welling το 2013, όταν οι συγγραφείς εργάζονταν στις εταιρείες Google και Qualcomm. Ο μεταβλητός αυτοκωδικοποιητής διαφέρει από τους απλούς αυτοκωδικοποιητές χρησιμοποιώντας τη δομή κωδικοποιητή-αποκωδικοποιητή.

Ο κωδικοποιητής υποτάσσει τα ακατέργαστα δεδομένα σε μια κατανομή πιθανοτήτων με λιγότερες παραμέτρους και το δίκτυο αποκωδικοποιητή τα ανακατασκευάζει πίσω στον πραγματικό χώρο δεδομένων. Αυτή η μέθοδος είναι επίσης κατάλληλη για την κατασκευή τεχνητών ανθρώπινων προσώπων ή δεδομένων για την εκπαίδευση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης.

Αρχιτεκτονική μετασχηματιστή (βαθιά μάθηση)

Υπάρχουν πολλά ακόμη παραγωγικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων των επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων (RNN), των μοντέλων διάχυσης, των θεμελιωδών μοντέλων, των μοντέλων μετασχηματιστή και άλλων.

Οι ερευνητές της Google εισήγαγαν την αυτοεπιβλεπόμενη μάθηση τύπου μετασχηματιστή, η οποία έχει επίσης χρησιμοποιηθεί στην ανάπτυξη των LLM που λειτουργούν στο Google BERT, στο ChatGPT του OpenAI και στο Google AlphaFold.

Κυρίως, αυτό διαταράσσει τη γενεσιουργό τεχνητή νοημοσύνη και την ανάλυση δεδομένων κατά την πραγματοποίηση προβλέψεων ή την ανάπτυξη μοντέλων για την αξιολόγηση του λαϊκισμού.

Όπως και σε κάθε άλλο κλάδο, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει επηρεάσει σε μεγάλο βαθμό και έχει φέρει επανάσταση στον κλάδο της ανάλυσης δεδομένων. Είναι κομβική και ευέλικτη στην αξιολόγηση και την εμφάνιση πληροφοριών. Από τον καθαρισμό και την επεξεργασία δεδομένων έως την οπτικοποίηση, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δίνει νέα σημεία εισόδου στην αποτελεσματική ανάλυση μεγάλων και πολύπλοκων συνόλων δεδομένων.

Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για την ανάλυση δεδομένων

Η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη έχει πλέον επιφέρει μια αλλαγή παραδείγματος στον κλάδο της ανάλυσης δεδομένων. Έχει μια ουσιαστική και ποικίλη λειτουργία στα γνωστικά και αναλυτικά συστήματα κατά το χειρισμό και την ερμηνεία διαφόρων δεδομένων. Ο καθαρισμός δεδομένων, η προετοιμασία δεδομένων, ο μετασχηματισμός δεδομένων, η ερμηνεία δεδομένων και η οπτικοποίηση δεδομένων είναι μερικοί από τους τομείς στους οποίους οι παραδοσιακές προσεγγίσεις της τεχνητής νοημοσύνης δεν ήταν αρκετές. Τώρα, η γενεσιουργός της τεχνητής νοημοσύνης έχει παράσχει νέες δυνατότητες για την απόκτηση πληροφοριών από μεγαλύτερα και πιο περίπλοκα δεδομένα.

Ας ρίξουμε μια ματιά σε μερικούς από τους βασικούς ρόλους που διερευνά η γενεσιουργός τεχνητή νοημοσύνη στο πεδίο της ανάλυσης δεδομένων:

Βελτιωμένη προεπεξεργασία και επαύξηση δεδομένων

Ο κύκλος εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνει πολλές φάσεις, συμπεριλαμβανομένης της προεπεξεργασίας δεδομένων, για να αποκτήσουν τα δεδομένα μια κατανοητή και αξιοποιήσιμη μορφή. Η διαδικασία αυτή έχει πολλές φάσεις, όπως ο καθαρισμός, ο μετασχηματισμός, η μείωση και η κανονικοποίηση των δεδομένων, με αποτέλεσμα να αποδεικνύεται δύσκολη.

Δημιουργία δεδομένων για την εκπαίδευση μοντέλων

Η αντίπαλη τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να παράγει εντελώς πλαστά δεδομένα, ενώ η τεχνολογία της γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να παράγει πλαστά δεδομένα που στις περισσότερες περιπτώσεις είναι παρόμοια με την αρχική πηγή δεδομένων. Αυτό θα πρέπει να χρησιμοποιείται όταν τα διαθέσιμα δεδομένα είναι σπάνια ή περιορίζονται από πρωτόκολλα προστασίας της ιδιωτικής ζωής.

Τα συνθετικά δεδομένα που παράγονται μπορούν να χρησιμοποιηθούν ως πηγή για την εκπαίδευση και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης χωρίς εξάρτηση από την κοινοποίηση ευαίσθητων δεδομένων. Αυτό διατηρεί τα δεδομένα των χρηστών ασφαλή και επιτρέπει στις μεγάλες επιχειρήσεις να χρησιμοποιούν μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση, γεγονός που οδηγεί σε καλύτερα μοντέλα.

Αυτοματοποίηση εργασιών ανάλυσης

Οι περισσότερες δραστηριότητες στο πλαίσιο της επιχειρηματικής ευφυΐας και της ανάλυσης δεδομένων μπορεί να απαιτούν επαναλαμβανόμενες επενδύσεις χρόνου και προσπάθειας. Οι εντολές μενού μπορούν να αυτοματοποιήσουν τη δουλειά, αλλά η κωδικοποίηση συνεπάγεται χρόνο και προσπάθεια. Η χρήση της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να σας βοηθήσει να αναπτύξετε όσα σχέδια αναβάθμισης θέλετε.

Βελτιωμένη οπτικοποίηση δεδομένων

Η οπτικοποίηση δεδομένων είναι μια σημαντική πτυχή της ανάλυσης δεδομένων, επειδή βοηθά στην παρουσίαση των δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση βοηθάει στην εμπλοκή των ενδιαφερόμενων μερών και βελτιώνει τις πιθανότητες λήψης της σωστής απόφασης, δημιουργώντας όμορφα διαγράμματα, γραφήματα, ακόμη και πίνακες οργάνων.