Gegevensanalyse transformeren met generatieve kunstmatige intelligentie

Technologische vooruitgang in de huidige bedrijfsomgeving trekt organisaties aan om op zoek te gaan naar manieren om nieuwe technologieën in te zetten. Generatieve kunstmatige intelligentie (GenAI) is een breed gebied dat de afgelopen jaren de grootste groei heeft laten zien.

De generatieve aard van kunstmatige intelligentie verandert de percepties en perspectieven van gegevensanalyse en het gebruik ervan. Zo eenvoudig als het geven van een routebeschrijving, iedereen zou reageren met tekst, een afbeelding, audio, of in welk formaat je het maar wilt.

Generatieve kunstmatige intelligentie technologie

Dit is een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat gebruik maakt van leren om innovatieve soorten inhoud te produceren, zoals afbeeldingen, tekst, video of muziek. Het werkt op grote datasets en ontwikkelt de nodige structuren en nuances om de originele gegevens na te bootsen.

De eenvoud van deze interfaces voedt vooral de grote hype rond generatieve kunstmatige intelligentie. Je kunt tekst in natuurlijke taal schrijven en binnen enkele seconden tekst en afbeeldingen van hoge kwaliteit krijgen. Het staat ook vast op welke manier het categorisch afwijkt van andere modellen wat betreft het leidende principe.

Generatieve adversariële netwerken (GAN)

Het is belangrijk om te weten dat deze technologie niet de nieuwste op de markt is. Generatieve kunstmatige intelligentie werd voor het eerst gebruikt in de jaren 60 om berichten te genereren in chatbots. Bovendien ging generatieve kunstmatige intelligentie vooruit in 2014 en was het waarschijnlijk dat het zou veranderen in wat we vandaag de dag zien. Een van de veelgeprezen methoden in generatieve kunstmatige intelligentie is het generatieve adversariële netwerk, dat voor het eerst werd voorgesteld door Ian Goodfellow et al.

Generative adversarial network is een type algoritme voor machinaal leren waarbij een probleem wordt voorgesteld als een supervised leerprobleem met twee submodellen.

Het model voor kunstmatige intelligentie wordt getraind om een nieuwe reeks gegevenspunten te creëren die tot een bepaald domein behoren. Het classificatiemodel, ook wel discriminator genoemd, identificeert de nieuwe set gegevenspunten als echt of nep. In dit soort herhaalde training neemt de generator de kans om voorbeelden te genereren die dichter bij de werkelijkheid staan, terwijl de discriminator wijzer wordt in het bepalen van valse en echte voorbeelden.

Variationele auto-encoders (VAE)

Een andere populaire benadering in generatieve modellering is een variationele autoencoder. Deze werd voorgesteld door Diederik P. Kingma en Max Welling in 2013, toen de auteurs werkten bij Google en Qualcomm. Variationele autoencoder verschilt van eenvoudige autoencoders door het gebruik van de encoder-decoderstructuur.

De encoder zet de ruwe gegevens om in een waarschijnlijkheidsverdeling met minder parameters en het decodernetwerk reconstrueert de gegevens terug in de werkelijke gegevensruimte. Deze methode is ook geschikt voor het construeren van kunstmatige menselijke gezichten of gegevens voor het trainen van kunstmatige intelligentiesystemen.

Transformatorarchitectuur (Diep leren)

Er zijn veel meer generatieve modellen voor kunstmatige intelligentie, waaronder terugkerende neurale netwerken (RNN), diffusiemodellen, basismodellen, transformatormodellen en andere.

Google-onderzoekers introduceerden zelfgesuperviseerd leren in transformatorstijl, dat ook is gebruikt bij de ontwikkeling van LLM die werken in Google BERT, OpenAI’s ChatGPT en Google AlphaFold.

Dit verstoort vooral generatieve kunstmatige intelligentie en data-analyse bij het maken van voorspellingen of het ontwikkelen van modellen voor het beoordelen van populisme.

Net als in elke andere sector heeft generatieve kunstmatige intelligentie de data-analyse-industrie sterk beïnvloed en gerevolutioneerd. Het is cruciaal en veelzijdig in het beoordelen en weergeven van informatie. Van het opschonen en verwerken van gegevens tot visualisatie, generatieve kunstmatige intelligentie biedt nieuwe aanknopingspunten voor de effectieve analyse van grote en complexe datasets.

Generatieve kunstmatige intelligentie voor data analytics

Generatieve kunstmatige intelligentie heeft nu een paradigmaverschuiving teweeggebracht in de data-analyse-industrie. Het heeft een essentiële en diverse functie in de cognitieve en analytische systemen bij het verwerken en interpreteren van verschillende gegevens. Gegevens opschonen, gegevens voorbereiden, gegevens transformeren, gegevens interpreteren en gegevens visualiseren zijn enkele van de gebieden waar de traditionele aanpak van kunstmatige intelligentie niet voldoende was. Nu heeft de generatieve kunstmatige intelligentie nieuwe mogelijkheden geboden om inzichten te krijgen uit grotere en gecompliceerdere gegevens.

Laten we eens kijken naar enkele van de belangrijkste rollen die generatieve kunstmatige intelligentie speelt op het gebied van data-analyse:

Verbeterde data preprocessing en augmentatie

De dataminingcyclus omvat vele fasen, waaronder het voorbewerken van gegevens, om gegevens in een begrijpelijk en bruikbaar formaat te krijgen. Dit proces bestaat uit verschillende fasen, waaronder het opschonen van gegevens, transformatie, reductie en normalisatie, wat een uitdaging blijkt te zijn.

Gegevens genereren voor trainingsmodellen

Adversariële kunstmatige intelligentie kan volledig valse gegevens genereren, terwijl generatieve kunstmatige intelligentie technologie valse gegevens kan produceren die in de meeste gevallen vergelijkbaar zijn met de originele gegevensbron. Dit moet worden gebruikt als de beschikbare gegevens schaars zijn of worden beperkt door privacyprotocollen.

De gegenereerde synthetische gegevens kunnen worden gebruikt als bron voor het trainen en ontwikkelen van modellen voor machinaal leren zonder afhankelijk te zijn van het delen van gevoelige gegevens. Dit houdt de gegevens van gebruikers veilig en stelt grote ondernemingen in staat om grotere datasets te gebruiken voor training, wat leidt tot betere modellen.

Analysetaken automatiseren

De meeste activiteiten binnen business intelligence en data analytics vereisen een repetitieve investering van tijd en moeite. Menuopdrachten kunnen de taak automatiseren, maar coderen kost tijd en moeite. Door gebruik te maken van generatieve kunstmatige intelligentie kunt u zoveel upgrades ontwikkelen als u wilt.

Verbeterde datavisualisatie

Datavisualisatie is een belangrijk aspect van data-analyse omdat het helpt gegevens te presenteren. Deze aanpak helpt belanghebbenden te betrekken en verbetert de kans op het nemen van de juiste beslissing door het creëren van prachtige grafieken, diagrammen en zelfs dashboards.