Transformarea analizei datelor cu ajutorul inteligenței artificiale generative

Progresele tehnologice din mediul de afaceri actual atrag organizațiile să caute modalități de a valorifica noile tehnologii. Inteligența artificială generativă (GenAI) este un domeniu larg care a înregistrat cea mai mare rată de creștere în ultimii ani.

Natura generativă a inteligenței artificiale schimbă percepțiile și perspectivele analizei datelor și ale utilizării acestora. La fel de simplu ca a da un set de indicații, oricine ar răspunde cu un text, o imagine, un sunet sau în orice format doriți.

Tehnologia inteligenței artificiale generative

Acesta este un subdomeniu al inteligenței artificiale care utilizează învățarea pentru a produce tipuri inovatoare de conținut, cum ar fi imagini, text, video sau muzică. Lucrează pe seturi mari de date și dezvoltă structurile și nuanțele necesare pentru a imita datele originale.

Simplitatea acestor interfețe alimentează în principal marele entuziasm cu privire la inteligența artificială generativă. Puteți scrie text în limbaj natural și obține text și imagini de înaltă calitate în câteva secunde. De asemenea, este fixat modul în care se îndepărtează categoric de alte modele în ceea ce privește principiul său de guvernare.

Rețele generative adversariale (GAN)

Este important de reținut pentru cercetători că această tehnologie nu este cea mai recentă de pe piață. Inteligența artificială generativă a fost utilizată pentru prima dată în anii ’60 pentru a genera mesaje în cadrul chatbots. În plus, inteligența artificială generativă a avansat în 2014 și era probabil să se transforme în ceea ce se vede astăzi. Una dintre metodele aclamate de critici în inteligența artificială generativă este rețeaua adversarială generativă, care a fost propusă pentru prima dată de Ian Goodfellow et al.

Rețeaua adversarială generativă este un tip de algoritm de învățare automată care implică încadrarea unei probleme ca o problemă de învățare supravegheată cu două submodele.

Modelul de inteligență artificială este antrenat pentru a crea un nou set de puncte de date aparținând unui anumit domeniu. În schimb, modelul de clasificare, cunoscut sub numele de discriminator, identifică noul set de puncte de date ca fiind reale sau false. În acest tip de formare repetitivă, generatorul își asumă șansa de a genera exemple mai apropiate de realitate, în timp ce discriminatorul devine mai înțelept în determinarea eșantioanelor false și reale.

Autoencodere variaționale (VAE)

O altă abordare populară în modelarea generativă este un autoencoder variațional. Aceasta a fost propusă de Diederik P. Kingma și Max Welling în 2013, când autorii lucrau la Google și Qualcomm. Autoencoderul variațional diferă de autoencoderele simple prin utilizarea structurii encoder-decoder.

Codificatorul supune datele brute unei distribuții de probabilitate cu mai puțini parametri, iar rețeaua decodificatoare le reconstruiește înapoi în spațiul datelor reale. Această metodă este, de asemenea, convenabilă pentru a construi fețe umane artificiale sau date pentru formarea sistemelor de inteligență artificială.

Arhitectura transformatorului (învățare profundă)

Există mult mai multe modele generative de inteligență artificială, inclusiv rețele neuronale recurente (RNN), modele de difuzie, modele fundaționale, modele transformatoare și altele.

Cercetătorii Google au introdus învățarea autosupravegheată în stil transformator, care a fost, de asemenea, utilizată în dezvoltarea LLM care funcționează în Google BERT, OpenAI’s ChatGPT și Google AlphaFold.

În principal, acest lucru perturbă inteligența artificială generativă și analiza datelor atunci când se fac predicții sau se dezvoltă modele pentru evaluarea populismului.

La fel ca în orice altă industrie, inteligența artificială generativă a influențat puternic și a revoluționat industria analizei datelor. Ea este esențială și versatilă în evaluarea și afișarea informațiilor. De la curățarea și prelucrarea datelor la vizualizare, inteligența artificială generativă oferă noi puncte de intrare pentru analiza eficientă a seturilor de date mari și complexe.

Inteligența artificială generativă pentru analiza datelor

Inteligența artificială generativă a adus acum o schimbare de paradigmă în industria analizei datelor. Ea are o funcție esențială și diversă în sistemele cognitive și analitice atunci când manipulează și interpretează diverse date. Curățarea datelor, pregătirea datelor, transformarea datelor, interpretarea și vizualizarea datelor sunt câteva dintre domeniile în care abordările tradiționale ale inteligenței artificiale nu erau suficiente. Acum, inteligența artificială generativă a oferit noi posibilități de a obține informații din date mai mari și mai complicate.

Să aruncăm o privire asupra unora dintre rolurile-cheie pe care inteligența artificială generativă le explorează în domeniul analizei datelor:

Preprocesarea și augmentarea datelor îmbunătățite

Ciclul de extragere a datelor include mai multe faze, inclusiv preprocesarea datelor, pentru a obține date într-un format inteligibil și utilizabil. Acest proces are mai multe faze, inclusiv curățarea, transformarea, reducerea și normalizarea datelor, dovedindu-se astfel a fi o provocare.

Generarea de date pentru modelele de formare

Inteligența artificială adversarială poate genera date complet false, în timp ce tehnologia inteligenței artificiale generative poate produce date false care sunt, în majoritatea cazurilor, similare cu sursa de date originală. Acest lucru ar trebui utilizat atunci când datele disponibile sunt rare sau restricționate de protocoalele de confidențialitate.

Datele sintetice generate pot fi utilizate ca sursă de formare și dezvoltare a modelelor de învățare automată, fără a se recurge la partajarea datelor sensibile. Acest lucru păstrează datele utilizatorilor în siguranță și permite întreprinderilor mari să utilizeze seturi de date mai mari pentru formare, ceea ce conduce la modele mai bune.

Automatizarea sarcinilor analitice

Majoritatea activităților din cadrul business intelligence și al analizei datelor pot necesita investiții repetitive de timp și efort. Comenzile de meniu pot automatiza activitatea, dar codificarea implică timp și efort. Utilizarea inteligenței artificiale generative vă poate ajuta să dezvoltați oricât de multe proiecte de actualizare doriți.

Vizualizarea îmbunătățită a datelor

Vizualizarea datelor este un aspect important al analizei datelor deoarece ajută la prezentarea datelor. Această abordare ajută la implicarea părților interesate și îmbunătățește șansele de a lua decizia corectă prin crearea de diagrame, grafice și chiar tablouri de bord frumoase.