생성적 인공 지능으로 데이터 분석 혁신하기

현재 비즈니스 환경의 기술 발전으로 인해 조직은 새로운 기술을 활용할 방법을 모색하고 있습니다. 생성적 인공 지능(GenAI)은 지난 몇 년 동안 가장 높은 성장률을 보인 광범위한 분야입니다.

인공 지능의 생성적 특성은 데이터 분석과 그 활용에 대한 인식과 관점을 바꾸고 있습니다. 일련의 지시만 내리면 누구나 텍스트, 이미지, 오디오 등 원하는 형식으로 응답할 수 있습니다.

생성 인공 지능 기술

학습을 통해 이미지, 텍스트, 동영상 또는 음악과 같은 혁신적인 유형의 콘텐츠를 제작하는 인공지능의 하위 분야입니다. 대규모 데이터 세트에서 작동하며 원본 데이터를 모방하는 데 필요한 구조와 음영을 개발합니다.

이러한 인터페이스의 단순성은 주로 생성형 인공 지능에 대한 과대 광고의 원동력입니다. 자연어로 텍스트를 작성하고 몇 초 안에 고품질의 텍스트와 이미지를 얻을 수 있습니다. 또한, 운영 원리 측면에서 다른 모델과 확연히 구분되는 특징이 있습니다.

생성적 적대 신경망(GAN)

학자들은 이 기술이 최신 기술이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 생성적 인공 지능은 60년대에 챗봇 내에서 메시지를 생성하는 데 처음 사용되었습니다. 또한 생성 인공지능은 2014년에 발전하여 오늘날과 같은 모습으로 변화할 가능성이 높았습니다. 생성적 인공 지능에서 비평가들의 찬사를 받고 있는 방법 중 하나는 Ian Goodfellow 등이 처음 제안한 생성적 적대적 네트워크입니다.

생성적 적대 신경망은 두 개의 하위 모델을 사용하여 문제를 지도 학습 문제로 구성하는 머신 러닝 알고리즘의 한 유형입니다.

인공지능 모델은 특정 도메인에 속하는 새로운 데이터 포인트 세트를 생성하도록 훈련됩니다. 이와 반대로 판별기라고 하는 분류기 모델은 새로운 데이터 포인트 집합을 진짜인지 가짜인지 식별합니다. 이러한 반복적인 훈련을 통해 생성기는 실제에 가까운 예시를 생성할 수 있는 기회를 얻고, 판별기는 가짜 샘플과 진짜 샘플을 더 현명하게 판단할 수 있게 됩니다.

가변 자동 인코더(VAE)

제너레이티브 모델링의 또 다른 인기 있는 접근 방식은 가변 자동 인코더입니다. 이는 저자들이 구글과 퀄컴에서 근무하던 2013년에 디데릭 킹마와 맥스 웰링이 제안했습니다. 변형 자동 인코더는 인코더-디코더 구조를 사용한다는 점에서 단순한 자동 인코더와 다릅니다.

인코더는 원시 데이터를 더 적은 수의 매개변수로 확률 분포로 변환하고, 디코더 네트워크는 이를 다시 실제 데이터 공간으로 재구성합니다. 이 방법은 인공 사람의 얼굴이나 인공지능 시스템 학습용 데이터를 구축하는 데에도 편리합니다.

트랜스포머 아키텍처(딥 러닝)

순환 신경망(RNN), 확산 모델, 기초 모델, 트랜스포머 모델 등 더 많은 생성형 인공 지능 모델이 있습니다.

Google 연구원들은 자기 지도형 트랜스포머 스타일 학습을 도입했으며, 이는 Google BERT, OpenAI의 ChatGPT 및 Google AlphaFold에서 작동하는 LLM 개발에도 사용되었습니다.

이는 주로 예측을 하거나 포퓰리즘을 평가하기 위한 모델을 개발할 때 생성적 인공 지능과 데이터 분석을 방해합니다.

다른 산업과 마찬가지로, 생성 인공지능은 데이터 분석 산업에 큰 영향을 미치고 혁신을 일으켰습니다. 정보를 평가하고 표시하는 데 있어 중추적이고 다재다능한 역할을 합니다. 데이터 정리 및 처리에서 시각화에 이르기까지, 생성 인공지능은 크고 복잡한 데이터 집합을 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 진입점을 제공합니다.

데이터 분석을 위한 생성적 인공 지능

생성형 인공지능은 이제 데이터 분석 업계의 패러다임 전환을 가져왔습니다. 다양한 데이터를 처리하고 해석할 때 인지 및 분석 시스템에서 필수적이고 다양한 기능을 수행합니다. 데이터 정리, 데이터 준비, 데이터 변환, 데이터 해석, 데이터 시각화 등은 기존 인공지능의 접근 방식으로는 충분하지 않았던 영역입니다. 이제 인공지능의 발전으로 더 크고 복잡한 데이터에서 인사이트를 얻을 수 있는 새로운 가능성이 열렸습니다.

데이터 분석 영역에서 제너레이티브 인공 지능이 수행하는 몇 가지 주요 역할을 살펴보겠습니다:

데이터 전처리 및 증강 개선

데이터 마이닝 주기에는 이해하기 쉽고 사용 가능한 형식으로 데이터를 얻기 위한 데이터 전처리를 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 이 프로세스는 데이터 정리, 변환, 축소, 정규화 등 여러 단계로 이루어져 있어 까다로운 것으로 알려져 있습니다.

학습 모델용 데이터 생성

적대적 인공 지능은 완전히 가짜 데이터를 생성할 수 있지만, 생성 인공 지능 기술은 대부분의 경우 원본 데이터 소스와 유사한 가짜 데이터를 생성할 수 있습니다. 이 기술은 사용 가능한 데이터가 부족하거나 개인정보 보호 프로토콜에 의해 제한되는 경우에 사용해야 합니다.

생성된 합성 데이터는 민감한 데이터를 공유하지 않고도 머신러닝 모델을 훈련하고 개발하기 위한 소스로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 데이터를 안전하게 보호하고 대규모 기업에서는 더 큰 데이터 세트를 학습에 사용할 수 있어 더 나은 모델을 만들 수 있습니다.

분석 작업 자동화

비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석의 대부분의 활동은 반복적인 시간과 노력을 투자해야 할 수 있습니다. 메뉴 명령으로 작업을 자동화할 수 있지만 코딩에는 시간과 노력이 필요합니다. 생성형 인공 지능을 사용하면 원하는 만큼 많은 업그레이드 초안을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

향상된 데이터 시각화

데이터 시각화는 데이터를 표현하는 데 도움이 되기 때문에 데이터 분석의 중요한 측면입니다. 이 접근 방식은 멋진 차트, 그래프, 심지어 대시보드를 만들어 이해관계자의 참여를 유도하고 올바른 결정을 내릴 가능성을 높여줍니다.