Trasformare l’analisi dei dati con l’intelligenza artificiale generativa

I progressi tecnologici nell’attuale contesto aziendale spingono le organizzazioni a cercare modi per sfruttare le nuove tecnologie. L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) è un’area ampia che ha mostrato il più alto tasso di crescita negli ultimi anni.

La natura generativa dell’intelligenza artificiale sta cambiando le percezioni e le prospettive dell’analisi dei dati e del suo utilizzo. Basta dare una serie di indicazioni e chiunque risponderà con un testo, un’immagine, un audio o qualsiasi altro formato si desideri.

Tecnologia di intelligenza artificiale generativa

È un sottocampo dell’intelligenza artificiale che impiega l’apprendimento per produrre tipi innovativi di contenuti, come immagini, testi, video o musica. Lavora su grandi insiemi di dati e sviluppa le strutture e le sfumature necessarie per imitare i dati originali.

La semplicità di queste interfacce alimenta soprattutto il grande clamore per l’intelligenza artificiale generativa. È possibile scrivere un testo in linguaggio naturale e ottenere testi e immagini di alta qualità in pochi secondi. Inoltre, il principio di base di questa intelligenza artificiale generativa è il modo in cui si distingue dagli altri modelli.

Reti avversarie generative (GAN)

È importante notare per gli studiosi che questa tecnologia non è l’ultima arrivata sul mercato. L’intelligenza artificiale generativa è stata utilizzata per la prima volta negli anni ’60 per generare messaggi all’interno dei chatbot. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa è progredita nel 2014 e si è probabilmente trasformata in ciò che si vede oggi. Uno dei metodi più apprezzati nell’ambito dell’intelligenza artificiale generativa è la rete generativa avversaria, proposta per la prima volta da Ian Goodfellow et al.

Le reti generative avversarie sono un tipo di algoritmo di apprendimento automatico che prevede di inquadrare un problema come un problema di apprendimento supervisionato con due sottomodelli.

Il modello di intelligenza artificiale viene addestrato per creare un nuovo insieme di punti dati appartenenti a un particolare dominio. Al contrario, il modello classificatore, noto come discriminatore, identifica la nuova serie di punti dati come reali o falsi. In questo tipo di addestramento ripetitivo, il generatore corre il rischio di generare esempi più vicini alla realtà, mentre il discriminatore diventa più saggio nel determinare i campioni falsi e quelli reali.

Autoencoder variazionali (VAE)

Un altro approccio popolare nella modellazione generativa è l’autoencoder variazionale. È stato proposto da Diederik P. Kingma e Max Welling nel 2013, quando gli autori lavoravano presso Google e Qualcomm. L’autoencoder variazionale si differenzia dagli autoencoder semplici per l’utilizzo della struttura encoder-decoder.

Il codificatore sottomette i dati grezzi in una distribuzione di probabilità con meno parametri e la rete di decodifica li ricostruisce nello spazio dei dati reali. Questo metodo è utile anche per costruire volti umani artificiali o dati per l’addestramento di sistemi di intelligenza artificiale.

Architettura del trasformatore (apprendimento profondo)

Esistono molti altri modelli generativi di intelligenza artificiale, tra cui le reti neurali ricorrenti (RNN), i modelli di diffusione, i modelli fondazionali, i modelli trasformatori e altri.

I ricercatori di Google hanno introdotto l’apprendimento auto-supervisionato di tipo transformer, che è stato impiegato anche nello sviluppo di LLM che funzionano in Google BERT, ChatGPT di OpenAI e Google AlphaFold.

Questo fenomeno è principalmente un elemento di disturbo per l’intelligenza artificiale generativa e l’analisi dei dati quando si tratta di fare previsioni o di sviluppare modelli per la valutazione del populismo.

Come in ogni altro settore, l’intelligenza artificiale generativa ha avuto un forte impatto e ha rivoluzionato il settore dell’analisi dei dati. È fondamentale e versatile per valutare e visualizzare le informazioni. Dalla pulizia ed elaborazione dei dati alla visualizzazione, l’intelligenza artificiale generativa offre nuovi punti di accesso all’analisi efficace di insiemi di dati grandi e complessi.

Intelligenza artificiale generativa per l’analisi dei dati

L’intelligenza artificiale generativa ha determinato un cambiamento di paradigma nel settore dell’analisi dei dati. Ha una funzione essenziale e diversificata nei sistemi cognitivi e analitici durante la gestione e l’interpretazione di vari dati. La pulizia dei dati, la preparazione dei dati, la trasformazione dei dati, l’interpretazione e la visualizzazione dei dati sono alcune delle aree in cui gli approcci tradizionali dell’intelligenza artificiale non erano sufficienti. Ora, l’intelligenza artificiale generativa ha fornito nuove possibilità per ottenere approfondimenti da dati più grandi e complicati.

Vediamo alcuni dei ruoli chiave che l’intelligenza artificiale generativa svolge nel campo dell’analisi dei dati:

Miglioramento della preelaborazione e dell’incremento dei dati

Il ciclo di data mining comprende molte fasi, tra cui la pre-elaborazione dei dati, per ottenere dati in un formato comprensibile e utilizzabile. Questo processo prevede diverse fasi, tra cui la pulizia, la trasformazione, la riduzione e la normalizzazione dei dati, che si rivelano quindi impegnative.

Generazione di dati per l’addestramento dei modelli

L’intelligenza artificiale avversaria può generare dati completamente falsi, mentre la tecnologia di intelligenza artificiale generativa può produrre dati falsi che, nella maggior parte dei casi, sono simili alla fonte di dati originale. Questa tecnologia dovrebbe essere utilizzata quando i dati disponibili sono scarsi o limitati da protocolli di privacy.

I dati sintetici generati possono essere utilizzati come fonte per l’addestramento e lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico senza dover condividere dati sensibili. In questo modo i dati degli utenti sono al sicuro e le grandi aziende possono utilizzare set di dati più ampi per l’addestramento, con conseguente miglioramento dei modelli.

Automatizzare le attività di analisi

La maggior parte delle attività di business intelligence e di analisi dei dati può richiedere investimenti ripetitivi di tempo e fatica. I comandi di menu possono automatizzare il lavoro, ma la codifica richiede tempo e fatica. L’uso dell’intelligenza artificiale generativa può aiutarvi a sviluppare tutte le bozze di aggiornamento che volete.

Visualizzazione dei dati migliorata

La visualizzazione dei dati è un aspetto importante dell’analisi dei dati perché aiuta a presentarli. Questo approccio aiuta a coinvolgere le parti interessate e a migliorare le possibilità di prendere la decisione giusta, creando grafici, diagrammi e dashboard di grande impatto.