Transformar a análise de dados com inteligência artificial generativa

Os avanços tecnológicos no atual ambiente empresarial levam as organizações a procurar formas de tirar partido das novas tecnologias. A inteligência artificial generativa (GenAI) é uma área alargada que tem apresentado a maior taxa de crescimento nos últimos anos.

A natureza generativa da inteligência artificial está a mudar as percepções e perspectivas da análise de dados e da sua utilização. Tão simples como dar um conjunto de instruções, qualquer pessoa responderia com texto, uma imagem, áudio ou qualquer outro formato que se queira.

Tecnologia de inteligência artificial generativa

Este é um subcampo da inteligência artificial que emprega a aprendizagem para produzir tipos inovadores de conteúdo, como imagens, texto, vídeo ou música. Trabalha com grandes conjuntos de dados e desenvolve as estruturas e sombras necessárias para imitar os dados originais.

A simplicidade destas interfaces alimenta sobretudo o grande entusiasmo em torno da inteligência artificial generativa. É possível escrever texto em linguagem natural e obter texto e imagens de alta qualidade em segundos. Também se fixa na forma como se afasta categoricamente de outros modelos em termos do seu princípio de funcionamento.

Redes Adversariais Generativas (GAN)

É importante notar para os académicos que esta tecnologia não é a mais recente no mercado. A inteligência artificial generativa foi utilizada pela primeira vez nos anos 60 para gerar mensagens em chatbots. Além disso, a inteligência artificial generativa avançou em 2014 e era provável que se transformasse no que se vê atualmente. Um dos métodos aclamados pela crítica na inteligência artificial generativa é a rede adversária generativa, que foi proposta pela primeira vez por Ian Goodfellow et al.

A rede adversária generativa é um tipo de algoritmo de aprendizagem automática que envolve o enquadramento de um problema como um problema de aprendizagem supervisionada com dois submodelos.

O modelo de inteligência artificial é treinado para criar um novo conjunto de pontos de dados pertencentes a um domínio específico. Em contrapartida, o modelo de classificação, conhecido como discriminador, identifica o novo conjunto de pontos de dados como verdadeiro ou falso. Neste tipo de formação repetitiva, o gerador arrisca-se a gerar exemplos mais próximos da realidade, enquanto o discriminador se torna mais sábio na determinação de amostras falsas e reais.

Autoencodificadores variacionais (VAE)

Outra abordagem popular na modelação generativa é um autoencodificador variacional. Ele foi proposto por Diederik P. Kingma e Max Welling em 2013, quando os autores trabalhavam no Google e na Qualcomm. O autoencoder variacional difere dos autoencoders simples por usar a estrutura codificador-decodificador.

O codificador submete os dados brutos a uma distribuição de probabilidade com menos parâmetros e a rede de descodificadores reconstrói os dados de volta ao espaço de dados real. Este método também é conveniente para a construção de rostos humanos artificiais ou de dados para a formação de sistemas de inteligência artificial.

Arquitetura transformadora (aprendizagem profunda)

Existem muitos outros modelos de inteligência artificial generativa, incluindo redes neuronais recorrentes (RNN), modelos de difusão, modelos fundacionais, modelos transformadores e outros.

Os investigadores da Google introduziram a aprendizagem auto-supervisionada do tipo transformador, que também foi utilizada no desenvolvimento de LLM que funcionam no Google BERT, no ChatGPT da OpenAI e no Google AlphaFold.

Isto perturba principalmente a inteligência artificial generativa e a análise de dados quando se fazem previsões ou se desenvolvem modelos para avaliar o populismo.

Tal como em qualquer outro sector, a inteligência artificial generativa teve um grande impacto e revolucionou o sector da análise de dados. É fundamental e versátil na avaliação e apresentação de informações. Desde a limpeza e processamento de dados até à visualização, a inteligência artificial generativa oferece novos pontos de entrada para a análise eficaz de conjuntos de dados grandes e complexos.

Inteligência artificial generativa para a análise de dados

A inteligência artificial generativa provocou agora uma mudança de paradigma no sector da análise de dados. Tem uma função essencial e diversificada nos sistemas cognitivos e analíticos aquando do tratamento e interpretação de vários dados. A limpeza de dados, a preparação de dados, a transformação de dados, a interpretação de dados e a visualização de dados são algumas das áreas em que as abordagens tradicionais da inteligência artificial não eram suficientes. Atualmente, a geração de inteligência artificial oferece novas possibilidades de obter informações a partir de dados maiores e mais complicados.

Vejamos algumas das principais funções que a inteligência artificial generativa explora no domínio da análise de dados:

Melhoria do pré-processamento e aumento dos dados

O ciclo de extração de dados inclui muitas fases, incluindo o pré-processamento de dados, para obter dados num formato compreensível e utilizável. Este processo tem várias fases, incluindo a limpeza, a transformação, a redução e a normalização dos dados, o que se revela um desafio.

Geração de dados para modelos de treino

A inteligência artificial adversária pode gerar dados completamente falsos, enquanto a tecnologia de inteligência artificial generativa pode produzir dados falsos que são, na maioria dos casos, semelhantes à fonte de dados original. Esta tecnologia deve ser utilizada quando os dados disponíveis são escassos ou estão limitados por protocolos de privacidade.

Os dados sintéticos gerados podem ser utilizados como fonte para treinar e desenvolver modelos de aprendizagem automática sem depender da partilha de dados sensíveis. Isto mantém os dados dos utilizadores seguros e permite que as grandes empresas utilizem conjuntos de dados maiores para treino, o que conduz a melhores modelos.

Automatizar tarefas de análise

A maioria das actividades no âmbito do business intelligence e da análise de dados pode exigir investimentos repetitivos de tempo e esforço. Os comandos de menu podem automatizar o trabalho, mas a codificação envolve tempo e esforço. A utilização de inteligência artificial generativa pode ajudá-lo a desenvolver tantos rascunhos de atualização quantos quiser.

Visualização de dados melhorada

A visualização de dados é um aspeto importante da análise de dados porque ajuda a apresentar os dados. Esta abordagem ajuda a envolver as partes interessadas e aumenta as hipóteses de tomar a decisão certa através da criação de belos quadros, gráficos e até dashboards.