Transformacja analityki danych dzięki generatywnej sztucznej inteligencji

Postęp technologiczny w obecnym środowisku biznesowym przyciąga organizacje do poszukiwania sposobów na wykorzystanie nowych technologii. Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) to szeroki obszar, który wykazał najwyższy wskaźnik wzrostu w ciągu ostatnich kilku lat.

Generatywny charakter sztucznej inteligencji zmienia postrzeganie i perspektywy analizy danych i ich wykorzystania. Tak proste, jak podanie zestawu wskazówek, każdy odpowiedziałby tekstem, obrazem, dźwiękiem lub w dowolnym formacie.

Generatywna technologia sztucznej inteligencji

Jest to poddziedzina sztucznej inteligencji, która wykorzystuje uczenie się do tworzenia innowacyjnych rodzajów treści, takich jak obrazy, tekst, wideo lub muzyka. Działa na dużych zbiorach danych i opracowuje niezbędne struktury i odcienie, aby naśladować oryginalne dane.

Prostota tych interfejsów napędza głównie wielki szum wokół generatywnej sztucznej inteligencji. Możesz napisać tekst w języku naturalnym i uzyskać wysokiej jakości tekst i obrazy w ciągu kilku sekund. Jest również ustalone, w jaki sposób kategorycznie odbiega od innych modeli pod względem zasady rządzącej.

Generatywne sieci adwersarzy (GAN)

Dla naukowców ważne jest, aby zauważyć, że technologia ta nie jest najnowsza na rynku. Generatywna sztuczna inteligencja została po raz pierwszy użyta w latach 60. do generowania wiadomości w chatbotach. Co więcej, generatywna sztuczna inteligencja rozwinęła się w 2014 roku i prawdopodobnie przekształciła się w to, co widzimy dzisiaj. Jedną z uznanych przez krytyków metod sztucznej inteligencji generatywnej jest generatywna sieć przeciwstawna, która została po raz pierwszy zaproponowana przez Iana Goodfellowa i in.

Generatywne sieci przeciwstawne są rodzajem algorytmu uczenia maszynowego, który obejmuje ujęcie problemu jako nadzorowanego problemu uczenia się z dwoma podmodelami.

Model sztucznej inteligencji jest szkolony w celu utworzenia nowego zestawu punktów danych należących do określonej domeny. Z kolei model klasyfikatora, znany jako dyskryminator, identyfikuje nowy zestaw punktów danych jako prawdziwy lub fałszywy. W tego rodzaju powtarzającym się szkoleniu generator ma szansę wygenerować przykłady bliższe rzeczywistości, podczas gdy dyskryminator staje się mądrzejszy w określaniu fałszywych i prawdziwych próbek.

Autoenkodery wariacyjne (VAE)

Innym popularnym podejściem w modelowaniu generatywnym jest autoenkoder wariacyjny. Został on zaproponowany przez Diederika P. Kingmę i Maxa Wellinga w 2013 roku, kiedy autorzy pracowali w Google i Qualcomm. Autoenkoder wariacyjny różni się od prostych autoenkoderów wykorzystaniem struktury koder-dekoder.

Koder przekształca surowe dane w rozkład prawdopodobieństwa o mniejszej liczbie parametrów, a sieć dekodera rekonstruuje je z powrotem w rzeczywistej przestrzeni danych. Metoda ta jest również wygodna do konstruowania sztucznych ludzkich twarzy lub danych do szkolenia systemów sztucznej inteligencji.

Architektura transformatorowa (głębokie uczenie)

Istnieje wiele innych generatywnych modeli sztucznej inteligencji, w tym rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), modele dyfuzyjne, modele fundamentalne, modele transformatorowe i inne.

Badacze Google wprowadzili samonadzorowane uczenie w stylu transformatora, które zostało również wykorzystane w rozwoju LLM, które działa w Google BERT, ChatGPT OpenAI i Google AlphaFold.

Przede wszystkim zakłóca to generatywną sztuczną inteligencję i analizę danych podczas tworzenia prognoz lub opracowywania modeli oceny populizmu.

Podobnie jak w każdej innej branży, sztuczna inteligencja generatywna wywarła duży wpływ i zrewolucjonizowała branżę analizy danych. Jest kluczowa i wszechstronna w ocenie i wyświetlaniu informacji. Od czyszczenia i przetwarzania danych po wizualizację, sztuczna inteligencja generatywna daje nowe punkty wejścia do skutecznej analizy dużych i złożonych zbiorów danych.

Generatywna sztuczna inteligencja do analizy danych

Generatywna sztuczna inteligencja przyniosła obecnie zmianę paradygmatu w branży analizy danych. Pełni ona istotną i zróżnicowaną funkcję w systemach kognitywnych i analitycznych podczas obsługi i interpretacji różnych danych. Czyszczenie danych, przygotowywanie danych, transformacja danych, interpretacja danych i wizualizacja danych to tylko niektóre z obszarów, w których tradycyjne podejścia sztucznej inteligencji nie były wystarczające. Obecnie generatywność sztucznej inteligencji zapewniła nowe możliwości uzyskiwania wglądu w większe i bardziej skomplikowane dane.

Przyjrzyjmy się niektórym z kluczowych ról, jakie sztuczna inteligencja generatywna odgrywa w dziedzinie analizy danych:

Ulepszone przetwarzanie wstępne i rozszerzanie danych

Cykl eksploracji danych obejmuje wiele faz, w tym wstępne przetwarzanie danych, w celu uzyskania danych w zrozumiałym i użytecznym formacie. Proces ten ma kilka faz, w tym czyszczenie danych, transformację, redukcję i normalizację, co stanowi wyzwanie.

Generowanie danych dla modeli treningowych

Sztuczna inteligencja adwersarzy może generować całkowicie fałszywe dane, podczas gdy technologia sztucznej inteligencji generatywnej może generować fałszywe dane, które w większości przypadków są podobne do oryginalnego źródła danych. Powinno to być stosowane tam, gdzie dostępne dane są rzadkie lub ograniczone przez protokoły prywatności.

Wygenerowane dane syntetyczne mogą być wykorzystywane jako źródło do szkolenia i opracowywania modeli uczenia maszynowego bez konieczności udostępniania danych wrażliwych. Zapewnia to bezpieczeństwo danych użytkowników i umożliwia dużym przedsiębiorstwom korzystanie z większych zestawów danych do szkolenia, co prowadzi do lepszych modeli.

Automatyzacja zadań analitycznych

Większość działań w ramach analityki biznesowej i analizy danych może wymagać powtarzalnych inwestycji czasu i wysiłku. Polecenia menu mogą zautomatyzować pracę, ale kodowanie wymaga czasu i wysiłku. Korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji może pomóc w opracowaniu dowolnej liczby wersji roboczych aktualizacji.

Ulepszona wizualizacja danych

Wizualizacja danych jest ważnym aspektem analizy danych, ponieważ pomaga w ich prezentacji. Takie podejście pomaga zaangażować interesariuszy i zwiększa szanse na podjęcie właściwej decyzji poprzez tworzenie pięknych wykresów, grafów, a nawet pulpitów nawigacyjnych.