Duomenų analizės transformavimas naudojant generatyvinį dirbtinį intelektą

Technologinė pažanga dabartinėje verslo aplinkoje skatina organizacijas ieškoti būdų, kaip panaudoti naujas technologijas. Generatyvinis dirbtinis intelektas (GenAI) yra plati sritis, kuri per pastaruosius kelerius metus augo sparčiausiai.

Generatyvinis dirbtinio intelekto pobūdis keičia duomenų analizės ir jos panaudojimo suvokimą bei perspektyvas. Paprasčiausiai pateikus nurodymus, bet kas atsakytų tekstu, paveikslėliu, garso įrašu ar bet kokiu norimu formatu.

Generatyvinė dirbtinio intelekto technologija

Tai dirbtinio intelekto pakraipa, kurioje mokymasis pasitelkiamas kuriant naujoviškų tipų turinį, pavyzdžiui, vaizdus, tekstą, vaizdo įrašus ar muziką. Ji veikia su dideliais duomenų rinkiniais ir sukuria reikiamas struktūras ir atspalvius, kad imituotų pradinius duomenis.

Šių sąsajų paprastumas daugiausia skatina didelį ažiotažą dėl generatyvinio dirbtinio intelekto. Galite parašyti tekstą natūralia kalba ir per kelias sekundes gauti aukštos kokybės tekstą ir vaizdus. Taip pat fiksuojama, kaip jis kategoriškai skiriasi nuo kitų modelių savo valdymo principu.

Generatyviniai priešpriešos tinklai (GAN)

Mokslininkams svarbu pažymėti, kad ši technologija nėra naujausia rinkoje. Generatyvinis dirbtinis intelektas pirmą kartą buvo panaudotas šeštajame dešimtmetyje pokalbių robotų pranešimams generuoti. Be to, 2014 m. generatyvinis dirbtinis intelektas pažengė į priekį ir greičiausiai transformavosi į tai, ką matome šiandien. Vienas iš kritiškai vertinamų generatyvinio dirbtinio intelekto metodų yra generatyvinis priešybių tinklas, kurį pirmą kartą pasiūlė Ianas Goodfellow ir kt.

Generatyvinis priešpriešinis tinklas yra mašininio mokymosi algoritmo rūšis, kai problema formuluojama kaip prižiūrimo mokymosi problema su dviem submodeliais.

Dirbtinio intelekto modelis mokomas sukurti naują duomenų taškų rinkinį, priklausantį tam tikrai sričiai. Tuo tarpu klasifikatoriaus modelis, vadinamas diskriminatoriumi, identifikuoja naują duomenų taškų rinkinį kaip tikrą arba netikrą. Tokio pasikartojančio mokymo metu generatorius pasinaudoja galimybe sukurti artimesnius tikrovei pavyzdžius, o diskriminatorius tampa išmintingesnis nustatydamas netikrus ir tikrus pavyzdžius.

Variaciniai autoenkoderiai (VAE)

Kitas populiarus generatyvinio modeliavimo metodas yra variacinis autoenkoderis. Jį pasiūlė Diederikas P. Kingma ir Maksas Velingas (Diederik P. Kingma and Max Welling) 2013 m., kai autoriai dirbo bendrovėse”Google ir Qualcomm. Variacinis autoenkoderis skiriasi nuo paprastų autoenkoderių tuo, kad jame naudojama kodavimo ir dekodavimo struktūra.

Kodavimo įrenginys pavergia neapdorotus duomenis į tikimybių pasiskirstymą su mažiau parametrų, o dekoderio tinklas juos atkuria atgal į faktinių duomenų erdvę. Šis metodas taip pat patogus konstruojant dirbtinius žmogaus veidus arba duomenis dirbtinio intelekto sistemoms mokyti.

Transformatoriaus architektūra (gilusis mokymasis)

Yra daug daugiau generatyvinių dirbtinio intelekto modelių, įskaitant pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN), difuzinius modelius, pamatinius modelius, transformatorių modelius ir kt.

Google tyrėjai pristatė savaiminį transformatoriaus tipo mokymąsi, kuris taip pat buvo naudojamas kuriant LLM, veikiančius Google BERT, OpenAI ChatGPT ir Google AlphaFold.

Daugiausia tai trikdo generatyvinį dirbtinį intelektą ir duomenų analitiką atliekant prognozes arba kuriant populizmo vertinimo modelius.

Kaip ir bet kurioje kitoje pramonės šakoje, generatyvinis dirbtinis intelektas stipriai paveikė ir sukėlė revoliuciją duomenų analizės pramonėje. Jis yra esminis ir universalus vertinant ir rodant informaciją. Nuo duomenų valymo ir apdorojimo iki vizualizavimo – generatyvinis dirbtinis intelektas suteikia naujų galimybių veiksmingai analizuoti didelius ir sudėtingus duomenų rinkinius.

Generatyvinis dirbtinis intelektas duomenų analizei

Generatyvinis dirbtinis intelektas šiuo metu pakeitė duomenų analizės pramonės paradigmą. Jis atlieka esminę ir įvairialypę funkciją pažinimo ir analizės sistemose tvarkant ir interpretuojant įvairius duomenis. Duomenų valymas, duomenų paruošimas, duomenų transformavimas, duomenų interpretavimas ir duomenų vizualizavimas – tai tik kelios sritys, kuriose tradicinių dirbtinio intelekto metodų nepakako. Dabar dirbtinio intelekto generatyvumas suteikė naujų galimybių gauti įžvalgų iš didesnių ir sudėtingesnių duomenų.

Apžvelkime keletą pagrindinių generatyvinio dirbtinio intelekto vaidmenų, kuriuos jis tyrinėja duomenų analizės srityje:

Patobulintas išankstinis duomenų apdorojimas ir papildymas

Duomenų gavybos ciklą sudaro daug etapų, įskaitant išankstinį duomenų apdorojimą, siekiant gauti duomenis suprantamu ir tinkamu naudoti formatu. Šį procesą sudaro keli etapai, įskaitant duomenų valymą, transformavimą, mažinimą ir normalizavimą, todėl jis pasirodo esąs sudėtingas.

Duomenų, skirtų modeliams mokyti, generavimas

Priešiškas dirbtinis intelektas gali generuoti visiškai netikrus duomenis, o generatyvinė dirbtinio intelekto technologija gali generuoti netikrus duomenis, kurie daugeliu atvejų yra panašūs į pradinį duomenų šaltinį. Tai turėtų būti naudojama tais atvejais, kai turimų duomenų trūksta arba jie ribojami privatumo protokolais.

Sukurti sintetiniai duomenys gali būti naudojami kaip šaltinis mašininio mokymosi modeliams mokyti ir kurti, nesiremiant dalijimusi neskelbtinais duomenimis. Tai užtikrina naudotojų duomenų saugumą ir leidžia didelėms įmonėms mokymui naudoti didesnius duomenų rinkinius, o tai leidžia sukurti geresnius modelius.

Automatizuokite analizės užduotis

Dauguma verslo žvalgybos ir duomenų analizės veiklų gali pareikalauti pasikartojančių laiko ir pastangų investicijų. Meniu komandomis galima automatizuoti darbą, tačiau kodavimas reikalauja laiko ir pastangų. Naudojant generatyvinį dirbtinį intelektą galima sukurti tiek atnaujinimo projektų, kiek tik norite.

Patobulintas duomenų vizualizavimas

Duomenų vizualizavimas yra svarbus duomenų analizės aspektas, nes padeda pateikti duomenis. Šis metodas padeda įtraukti suinteresuotąsias šalis ir padidina galimybes priimti teisingą sprendimą, nes sukuriamos gražios diagramos, grafikai ir net prietaisų skydeliai.