Mengubah analisis data dengan kecerdasan buatan generatif

Kemajuan teknologi dalam lingkungan bisnis saat ini menarik organisasi untuk mencari cara memanfaatkan teknologi baru. Kecerdasan buatan generatif (GenAI) adalah area luas yang telah menunjukkan tingkat pertumbuhan tertinggi dalam beberapa tahun terakhir.

Sifat generatif dari kecerdasan buatan mengubah persepsi dan perspektif tentang analisis data dan pemanfaatannya. Sesederhana memberikan serangkaian arahan, siapa pun akan merespons dengan teks, gambar, audio, atau format apa pun yang Anda inginkan.

Teknologi kecerdasan buatan generatif

Ini adalah subbidang Kecerdasan Buatan yang menggunakan pembelajaran untuk menghasilkan jenis konten yang inovatif, seperti gambar, teks, video, atau musik. Teknologi ini bekerja pada kumpulan data yang besar dan mengembangkan struktur dan bayangan yang diperlukan untuk meniru data asli.

Kesederhanaan antarmuka ini terutama memicu hype besar tentang kecerdasan buatan generatif. Anda dapat menulis teks dalam bahasa alami dan mendapatkan teks dan gambar berkualitas tinggi dalam hitungan detik. Hal ini juga ditetapkan pada bagaimana ia secara kategoris berangkat dari model lain dalam hal prinsip yang mengatur.

Jaringan Permusuhan Generatif (GAN)

Penting untuk dicatat bagi para akademisi bahwa teknologi ini bukanlah yang terbaru di pasar. Kecerdasan buatan generatif pertama kali digunakan pada tahun 60-an untuk menghasilkan pesan dalam chatbot. Selain itu, kecerdasan buatan generatif berkembang pesat pada tahun 2014 dan kemungkinan besar akan bertransformasi menjadi seperti yang kita lihat saat ini. Salah satu metode yang diakui secara kritis dalam kecerdasan buatan generatif adalah jaringan permusuhan generatif, yang pertama kali diusulkan oleh Ian Goodfellow dkk.

Generative adversarial network adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang melibatkan pembingkaian masalah sebagai masalah pembelajaran yang diawasi dengan dua sub-model.

Model kecerdasan buatan dilatih untuk membuat sekumpulan titik data baru yang termasuk dalam domain tertentu. Sebaliknya, model pengklasifikasi, yang dikenal sebagai pembeda, mengidentifikasi kumpulan titik data baru tersebut sebagai data asli atau palsu. Dalam pelatihan berulang seperti ini, generator mengambil kesempatan untuk menghasilkan contoh yang lebih mendekati kenyataan, sementara diskriminator menjadi lebih bijaksana dalam menentukan sampel palsu dan asli.

Penyandi Otomatis Variasional (VAE)

Pendekatan populer lainnya dalam pemodelan generatif adalah variational autoencoder. Ini diusulkan oleh Diederik P. Kingma dan Max Welling pada tahun 2013, ketika penulis bekerja di Google dan Qualcomm. Autoencoder variasional berbeda dari autoencoder sederhana dengan menggunakan struktur encoder-decoder.

Encoder menundukkan data mentah ke dalam distribusi probabilitas dengan parameter yang lebih sedikit, dan jaringan decoder merekonstruksi kembali ke dalam ruang data yang sebenarnya. Metode ini juga nyaman untuk membangun wajah manusia buatan atau data untuk melatih sistem kecerdasan buatan.

Arsitektur Transformator (Pembelajaran mendalam)

Masih banyak lagi model kecerdasan buatan yang generatif, termasuk jaringan syaraf tiruan (RNN), model difusi, model dasar, model transformator, dan lain-lain.

Para peneliti Google memperkenalkan pembelajaran gaya transformator yang diawasi sendiri, yang juga telah digunakan dalam pengembangan LLM yang bekerja di Google BERT, ChatGPT OpenAI, dan Google AlphaFold.

Terutama, hal ini mengganggu kecerdasan buatan generatif dan analitik data ketika membuat prediksi atau mengembangkan model untuk menilai populisme.

Sama seperti di industri lainnya, kecerdasan buatan generatif telah memberikan dampak yang besar dan merevolusi industri analisis data. Kecerdasan buatan ini sangat penting dan serbaguna dalam menilai dan menampilkan informasi. Mulai dari pembersihan dan pemrosesan data hingga visualisasi, kecerdasan buatan generatif memberikan titik masuk baru untuk analisis yang efektif terhadap kumpulan data yang besar dan kompleks.

Kecerdasan buatan generatif untuk analisis data

Kecerdasan buatan generatif kini telah membawa perubahan paradigma dalam industri analisis data. Kecerdasan buatan ini memiliki fungsi yang penting dan beragam dalam sistem kognitif dan analitik saat menangani dan menafsirkan berbagai data. Pembersihan data, persiapan data, transformasi data, interpretasi data, dan visualisasi data adalah beberapa area di mana pendekatan tradisional kecerdasan buatan tidak cukup. Sekarang, generasi kecerdasan buatan telah memberikan kemungkinan baru untuk mendapatkan wawasan dari data yang lebih besar dan lebih rumit.

Mari kita lihat beberapa peran utama yang dieksplorasi oleh kecerdasan buatan generatif di bidang analisis data:

Peningkatan prapemrosesan dan augmentasi data

Siklus penggalian data mencakup banyak fase, termasuk prapemrosesan data, untuk mendapatkan data dalam format yang dapat dimengerti dan digunakan. Proses ini memiliki beberapa fase, termasuk pembersihan data, transformasi, reduksi, dan normalisasi, sehingga terbukti menantang.

Menghasilkan data untuk model pelatihan

Kecerdasan buatan yang bersifat adversarial dapat menghasilkan data yang benar-benar palsu, sedangkan teknologi kecerdasan buatan generatif dapat menghasilkan data palsu yang, dalam banyak kasus, mirip dengan sumber data asli. Hal ini harus digunakan ketika data yang tersedia langka atau dibatasi oleh protokol privasi.

Data sintetis yang dihasilkan dapat digunakan sebagai sumber untuk melatih dan mengembangkan model pembelajaran mesin tanpa harus berbagi data sensitif. Hal ini membuat data pengguna tetap aman dan memungkinkan perusahaan besar untuk menggunakan set data yang lebih besar untuk pelatihan, yang menghasilkan model yang lebih baik.

Mengotomatiskan tugas analitik

Sebagian besar aktivitas dalam intelijen bisnis dan analitik data mungkin memerlukan investasi waktu dan tenaga yang berulang-ulang. Perintah menu dapat mengotomatiskan pekerjaan, namun pengkodean membutuhkan waktu dan tenaga. Menggunakan kecerdasan buatan generatif dapat membantu Anda mengembangkan rancangan peningkatan sebanyak yang Anda inginkan.

Visualisasi data yang ditingkatkan

Visualisasi data merupakan aspek penting dari analisis data karena membantu menyajikan data. Pendekatan ini membantu melibatkan para pemangku kepentingan dan meningkatkan peluang untuk membuat keputusan yang tepat dengan membuat bagan, grafik, dan bahkan dasbor yang indah.