Az adatelemzés átalakítása generatív mesterséges intelligenciával
A jelenlegi üzleti környezet technológiai fejlődése vonzza a szervezeteket, hogy keressék az új technológiák hasznosításának lehetőségeit. A generatív mesterséges intelligencia (GenAI) egy olyan széles terület, amely az elmúlt években a legnagyobb növekedési ütemet mutatta.
A mesterséges intelligencia generatív jellege megváltoztatja az adatelemzéssel és annak felhasználásával kapcsolatos felfogásokat és perspektívákat. Olyan egyszerű, mintha megadnánk egy útbaigazítást, bárki válaszolna rá szöveggel, képpel, hanggal vagy bármilyen formátumban.
Generatív mesterséges intelligencia technológia
Ez a mesterséges intelligencia egy olyan részterülete, amely tanulást alkalmaz innovatív típusú tartalmak, például képek, szöveg, videó vagy zene előállítására. Nagy adathalmazokon dolgozik, és kialakítja a szükséges struktúrákat és árnyalatokat az eredeti adatok utánzásához.
A generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatos nagy hype-ot elsősorban ezeknek a felületeknek az egyszerűsége táplálja. Természetes nyelven írhat szöveget, és másodperceken belül kiváló minőségű szöveget és képeket kaphat. Az is rögzült, hogy irányadó elvét tekintve kategorikusan eltér más modellektől.
Generatív adverzális hálózatok (GAN)
Fontos megjegyezni a tudósok számára, hogy ez a technológia nem a legújabb a piacon. A generatív mesterséges intelligenciát először a 60-as években használták a chatbotokon belüli üzenetek generálására. Sőt, a generatív mesterséges intelligencia 2014-ben fejlődött tovább, és valószínűleg átalakult a ma láthatóvá. A generatív mesterséges intelligencia egyik kritikailag elismert módszere a generatív adverzális hálózat, amelyet először Ian Goodfellow et al. javasolt.
A generatív adverzális hálózat egyfajta gépi tanulási algoritmus, amely egy problémát két almodellel rendelkező felügyelt tanulási problémaként fogalmaz meg.
A mesterséges intelligencia modelljét úgy képzik ki, hogy egy adott tartományhoz tartozó új adatponthalmazt hozzon létre. Ezzel szemben az osztályozó modell, amelyet diszkriminátornak neveznek, az új adatponthalmazt valódi vagy hamis adatpontokként azonosítja. Az ilyen jellegű ismétlődő képzés során a generátor a valósághoz közelebbi példák létrehozásának lehetőségét veszi igénybe, míg a diszkriminátor bölcsebbé válik a hamis és valódi minták meghatározásában.
Variációs autókódolók (VAE)
A generatív modellezés egy másik népszerű megközelítése a variációs autoencoder. Ezt Diederik P. Kingma és Max Welling javasolta 2013-ban, amikor a szerzők a Google-nél és a Qualcommnál dolgoztak. A variációs autoencoder abban különbözik az egyszerű autoencodertől, hogy kódoló-dekódoló struktúrát használ.
A kódoló a nyers adatokat egy kevesebb paraméterrel rendelkező valószínűségi eloszlássá alárendeli, a dekódoló hálózat pedig visszaépíti azt a tényleges adattérbe. Ez a módszer alkalmas mesterséges emberi arcok vagy mesterséges intelligencia rendszerek képzéséhez szükséges adatok létrehozására is.
Transzformátor architektúra (mélytanulás)
Számos további generatív mesterséges intelligencia modell létezik, köztük rekurrens neurális hálózatok (RNN), diffúziós modellek, alapozó modellek, transzformátor modellek és mások.
A Google kutatói bevezették az önfelügyelt transzformátor típusú tanulást, amelyet a Google BERT-ben, az OpenAI ChatGPT-ben és a Google AlphaFoldban működő LLM fejlesztésekor is alkalmaztak.
Ez főként a generatív mesterséges intelligenciát és az adatelemzést zavarja meg, amikor előrejelzéseket készít vagy modelleket fejleszt a populizmus értékelésére.
Mint minden más iparágban, a generatív mesterséges intelligencia is erősen befolyásolta és forradalmasította az adatelemzési iparágat. Kulcsfontosságú és sokoldalú az információk értékelésében és megjelenítésében. Az adattisztítástól és -feldolgozástól a vizualizációig a generatív mesterséges intelligencia új belépési pontokat ad a nagy és összetett adathalmazok hatékony elemzéséhez.
Generatív mesterséges intelligencia az adatelemzéshez
A generatív mesterséges intelligencia mostanra paradigmaváltást hozott az adatelemzési iparágban. A különböző adatok kezelése és értelmezése során alapvető és sokrétű funkciót tölt be a kognitív és analitikus rendszerekben. Az adattisztítás, az adatelőkészítés, az adattranszformáció, az adatértelmezés és az adatvizualizáció néhány olyan terület, ahol a mesterséges intelligencia hagyományos megközelítései nem voltak elegendőek. Mostanra a mesterséges intelligencia generációja új lehetőségeket biztosított arra, hogy nagyobb és bonyolultabb adatokból is betekintést nyerjünk.
Nézzünk meg néhány kulcsfontosságú szerepet, amelyet a generatív mesterséges intelligencia az adatelemzés területén fedez fel:
Javított adat-előfeldolgozás és adatbővítés
Az adatbányászati ciklus számos fázist tartalmaz, köztük az adatok előfeldolgozását, hogy az adatok érthető és használható formátumba kerüljenek. Ez a folyamat több fázisból áll, beleértve az adattisztítást, az átalakítást, a redukciót és a normalizálást, így kihívásnak bizonyul.
A modellek képzéséhez szükséges adatok előállítása
A támadó mesterséges intelligencia képes teljesen hamis adatokat generálni, míg a generatív mesterséges intelligencia technológia képes olyan hamis adatokat előállítani, amelyek a legtöbb esetben hasonlítanak az eredeti adatforráshoz. Ezt ott kell alkalmazni, ahol a rendelkezésre álló adatok szűkösek vagy adatvédelmi protokollok által korlátozottak.
A létrehozott szintetikus adatok forrásként használhatók a gépi tanulási modellek képzéséhez és fejlesztéséhez anélkül, hogy az érzékeny adatok megosztására lenne szükség. Így a felhasználók adatai biztonságban maradnak, és a nagyvállalatok nagyobb adathalmazokat használhatnak a képzéshez, ami jobb modellekhez vezet.
Automatizálja az elemzési feladatokat
Az üzleti intelligencián és az adatelemzésen belül a legtöbb tevékenység ismétlődő idő- és munkabefektetést igényelhet. A menüparancsok automatizálhatják a munkát, de a kódolás idővel és erőfeszítéssel jár. A generatív mesterséges intelligencia használatával annyi frissítési tervezetet fejleszthet ki, amennyit csak akar.
Továbbfejlesztett adatvizualizáció
Az adatvizualizáció az adatelemzés fontos szempontja, mert segít az adatok bemutatásában. Ez a megközelítés segít bevonni az érdekelt feleket, és gyönyörű grafikonok, diagramok, sőt, műszerfalak létrehozásával javítja a helyes döntés esélyét.
