Преобразование аналитики данных с помощью генеративного искусственного интеллекта

Технологический прогресс в современной бизнес-среде заставляет организации искать способы использования новых технологий. Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это широкая область, которая демонстрирует самые высокие темпы роста в последние несколько лет.

Генеративная природа искусственного интеллекта меняет восприятие и взгляды на аналитику данных и их использование. Достаточно просто дать указания, и любой человек ответит на них текстом, изображением, звуком или в любом другом формате.

Технология генеративного искусственного интеллекта

Это область искусственного интеллекта, которая использует обучение для создания инновационных типов контента, таких как изображения, текст, видео или музыка. Она работает с большими массивами данных и разрабатывает необходимые структуры и оттенки, чтобы имитировать исходные данные.

Простота этих интерфейсов в основном и подогревает ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта. Вы можете написать текст на естественном языке и получить высококачественный текст и изображения в течение нескольких секунд. Он также отличается от других моделей по принципу управления.

Генеративные адверсарные сети (GAN)

Для ученых важно отметить, что эта технология не является новейшей на рынке. Впервые генеративный искусственный интеллект был использован в 60-х годах прошлого века для генерации сообщений в чат-ботах. Более того, в 2014 году генеративный искусственный интеллект продвинулся вперед и, вероятно, превратился в то, что мы видим сегодня. Одним из критически известных методов генеративного искусственного интеллекта является генеративная состязательная сеть, которая была впервые предложена Яном Гудфеллоу и др.

Генеративная состязательная сеть — это тип алгоритма машинного обучения, который предполагает постановку задачи как задачи контролируемого обучения с двумя подмоделями.

Модель искусственного интеллекта обучается создавать новый набор точек данных, относящихся к определенной области. Модель классификатора, известная как дискриминатор, напротив, идентифицирует новый набор точек данных как реальные или фальшивые. При таком повторяющемся обучении генератор использует шанс генерировать более близкие к реальности примеры, а дискриминатор становится более мудрым в определении поддельных и настоящих образцов.

Вариационные автоэнкодеры (VAE)

Еще один популярный подход в генеративном моделировании — вариативный автоэнкодер. Он был предложен Дидериком П. Кингмой и Максом Веллингом в 2013 году, когда авторы работали в Google и Qualcomm. Вариационный автоэнкодер отличается от простых автоэнкодеров тем, что использует структуру кодер-декодер.

Кодер подчиняет исходные данные распределению вероятности с меньшим количеством параметров, а сеть декодеров восстанавливает их обратно в реальное пространство данных. Этот метод также удобен для создания искусственных человеческих лиц или данных для обучения систем искусственного интеллекта.

Трансформаторная архитектура (глубокое обучение)

Существует множество других генеративных моделей искусственного интеллекта, включая рекуррентные нейронные сети (RNN), диффузионные модели, фундаментальные модели, трансформаторные модели и другие.

Исследователи Google представили самоконтролируемое обучение в стиле трансформатора, которое также использовалось при разработке LLM, работающих в Google BERT, OpenAI’s ChatGPT и Google AlphaFold.

В основном это мешает генеративному искусственному интеллекту и аналитике данных при составлении прогнозов или разработке моделей для оценки популизма.

Как и в любой другой отрасли, генеративный искусственный интеллект сильно повлиял на аналитику данных и произвел в ней революцию. Он играет ключевую роль и является универсальным средством оценки и отображения информации. От очистки и обработки данных до визуализации — генеративный искусственный интеллект дает новые возможности для эффективного анализа больших и сложных массивов данных.

Генеративный искусственный интеллект для аналитики данных

Генеративный искусственный интеллект сегодня привел к смене парадигмы в индустрии анализа данных. Он выполняет важную и разнообразную функцию в когнитивных и аналитических системах при обработке и интерпретации различных данных. Очистка данных, подготовка данных, преобразование данных, интерпретация данных и визуализация данных — вот некоторые из областей, где традиционные подходы искусственного интеллекта были недостаточны. Теперь генеративный искусственный интеллект предоставляет новые возможности для получения информации из больших и более сложных данных.

Давайте рассмотрим некоторые из ключевых ролей, которые играет генеративный искусственный интеллект в сфере аналитики данных:

Улучшенная предварительная обработка и расширение данных

Цикл добычи данных включает в себя множество этапов, в том числе предварительную обработку данных, чтобы привести их в понятный и пригодный для использования формат. Этот процесс состоит из нескольких этапов, включая очистку, преобразование, сокращение и нормализацию данных, что представляет собой сложную задачу.

Генерация данных для обучения моделей

Адверсарный искусственный интеллект может генерировать полностью фальшивые данные, в то время как технология генеративного искусственного интеллекта может создавать фальшивые данные, которые в большинстве случаев похожи на исходный источник данных. Это следует использовать в тех случаях, когда доступных данных мало или они ограничены протоколами конфиденциальности.

Созданные синтетические данные можно использовать в качестве источника для обучения и разработки моделей машинного обучения без необходимости делиться конфиденциальными данными. Это обеспечивает безопасность данных пользователей и позволяет крупным предприятиям использовать большие наборы данных для обучения, что приводит к созданию более совершенных моделей.

Автоматизация задач аналитики

Большинство действий в рамках бизнес-аналитики и анализа данных могут требовать повторяющихся затрат времени и сил. Команды меню могут автоматизировать работу, но кодирование требует времени и усилий. Использование генеративного искусственного интеллекта поможет вам разработать столько проектов обновления, сколько вы захотите.

Улучшенная визуализация данных

Визуализация данных — важный аспект аналитики данных, поскольку она помогает представить данные. Такой подход помогает вовлечь заинтересованные стороны и повысить шансы на принятие правильного решения за счет создания красивых диаграмм, графиков и даже приборных панелей.