Omvandling av dataanalys med generativ artificiell intelligens

De tekniska framstegen i dagens affärsmiljö får organisationer att leta efter sätt att utnyttja ny teknik. Generativ artificiell intelligens (GenAI) är ett brett område som har visat den högsta tillväxttakten under de senaste åren.

Den generativa karaktären hos artificiell intelligens förändrar uppfattningar och perspektiv på dataanalys och dess användning. Det kan vara så enkelt som att ge en vägbeskrivning, och vem som helst kan svara med text, bild, ljud eller i vilket format som helst.

Generativ teknik för artificiell intelligens

Detta är ett delområde inom artificiell intelligens som utnyttjar inlärning för att producera innovativa typer av innehåll, t.ex. bilder, text, video eller musik. Den arbetar med stora datamängder och utvecklar de strukturer och skuggor som krävs för att efterlikna originaldata.

Det är framför allt enkelheten i dessa gränssnitt som ligger bakom den stora hypen kring generativ artificiell intelligens. Du kan skriva text på ett naturligt språk och få text och bilder av hög kvalitet inom några sekunder. Den är också fixerad på hur den kategoriskt avviker från andra modeller när det gäller dess styrande princip.

Generativa adversariala nätverk (GAN)

Det är viktigt att notera för forskare att denna teknik inte är den senaste på marknaden. Generativ artificiell intelligens användes först på 60-talet för att generera meddelanden inom chatbots. Dessutom utvecklades generativ artificiell intelligens under 2014 och skulle sannolikt omvandlas till vad som ses idag. En av de kritikerrosade metoderna inom generativ artificiell intelligens är det generativa adversariala nätverket, som först föreslogs av Ian Goodfellow et al.

Generative adversarial network är en typ av maskininlärningsalgoritm som innebär att man formulerar ett problem som ett övervakat inlärningsproblem med två undermodeller.

Den artificiella intelligensmodellen tränas för att skapa en ny uppsättning datapunkter som tillhör en viss domän. Klassificeringsmodellen, även kallad diskriminatorn, identifierar däremot den nya uppsättningen datapunkter som antingen äkta eller falska. I den här typen av repetitiv träning tar generatorn chansen att generera exempel som ligger närmare verkligheten, medan diskriminatorn blir klokare när det gäller att avgöra vad som är falska och riktiga prover.

Variationsbaserade autoencoders (VAE)

En annan populär metod inom generativ modellering är en variationell autoencoder. Det föreslogs av Diederik P. Kingma och Max Welling 2013, när författarna arbetade på Google och Qualcomm. Variational autoencoder skiljer sig från enkla autoencoders genom att använda kodar-avkodarstrukturen.

Kodaren omvandlar rådata till en sannolikhetsfördelning med färre parametrar, och avkodningsnätverket rekonstruerar den tillbaka till det faktiska datautrymmet. Denna metod är också lämplig för att konstruera artificiella mänskliga ansikten eller data för utbildning av artificiella intelligenssystem.

Transformatorarkitektur (djupinlärning)

Det finns många fler generativa modeller för artificiell intelligens, inklusive återkommande neurala nätverk (RNN), diffusionsmodeller, grundmodeller, transformatormodeller och andra.

Google-forskare introducerade självövervakad transformer-stilinlärning, som också har använts i utvecklingen av LLM som fungerar i Google BERT, OpenAI’s ChatGPT och Google AlphaFold.

Främst stör detta generativ artificiell intelligens och dataanalys när man gör förutsägelser eller utvecklar modeller för att bedöma populism.

Precis som i alla andra branscher har generativ artificiell intelligens kraftigt påverkat och revolutionerat dataanalysbranschen. Den är central och mångsidig när det gäller att bedöma och visa information. Från datarengöring och bearbetning till visualisering ger generativ artificiell intelligens nya ingångar till effektiv analys av stora och komplexa datamängder.

Generativ artificiell intelligens för dataanalys

Generativ artificiell intelligens har nu lett till ett paradigmskifte inom dataanalysbranschen. Den har en viktig och mångsidig funktion i de kognitiva och analytiska systemen vid hantering och tolkning av olika data. Datarengöring, dataförberedelse, datatransformation, datatolkning och datavisualisering är några av de områden där de traditionella metoderna för artificiell intelligens inte räckte till. Nu har den generativa artificiella intelligensen gett nya möjligheter att få insikter från större och mer komplicerade data.

Låt oss ta en titt på några av de viktigaste rollerna som generativ artificiell intelligens utforskar inom dataanalys:

Förbättrad förbehandling och förstärkning av data

Data mining-cykeln innehåller många faser, inklusive förbehandling av data, för att få data i ett förståeligt och användbart format. Denna process har flera faser, inklusive datarensning, transformation, reduktion och normalisering, vilket visar sig vara en utmaning.

Generera data för träningsmodeller

Adversarial artificiell intelligens kan generera helt falska data, medan generativ artificiell intelligensteknik kan producera falska data som i de flesta fall liknar den ursprungliga datakällan. Detta bör användas när tillgängliga data är knappa eller begränsas av sekretessprotokoll.

De syntetiska data som genereras kan användas som källa för att träna och utveckla modeller för maskininlärning utan att man behöver dela med sig av känsliga data. Detta skyddar användarnas data och gör det möjligt för stora företag att använda större datamängder för utbildning, vilket leder till bättre modeller.

Automatisera analytiska uppgifter

De flesta aktiviteter inom business intelligence och dataanalys kan kräva repetitiva investeringar i tid och ansträngning. Menykommandon kan automatisera jobbet, men kodning innebär tid och ansträngning. Med hjälp av generativ artificiell intelligens kan du utveckla så många uppgraderingsutkast som du vill.

Förbättrad datavisualisering

Datavisualisering är en viktig aspekt av dataanalys eftersom den hjälper till att presentera data. Det här tillvägagångssättet hjälper till att engagera intressenter och förbättrar chanserna att fatta rätt beslut genom att skapa vackra diagram, grafer och till och med instrumentpaneler.