Preoblikovanje podatkovne analitike z generativno umetno inteligenco

Tehnološki napredek v trenutnem poslovnem okolju privablja organizacije, da iščejo načine, kako izkoristiti nove tehnologije. Generativna umetna inteligenca (GenAI) je široko področje, ki je v zadnjih nekaj letih pokazalo najvišjo stopnjo rasti.

Generativna narava umetne inteligence spreminja dojemanje in poglede na podatkovno analitiko in njeno uporabo. Tako preprosto, kot če bi dali niz navodil, bi se vsakdo odzval z besedilom, sliko, zvokom ali v kateri koli obliki želite.

Generativna tehnologija umetne inteligence

To je podpodročje umetne inteligence, ki uporablja učenje za ustvarjanje inovativnih vrst vsebin, kot so slike, besedilo, video ali glasba. Deluje na velikih naborih podatkov ter razvija potrebne strukture in odtenke, ki posnemajo izvirne podatke.

Preprostost teh vmesnikov v glavnem podžiga veliko navdušenje nad generativno umetno inteligenco. Besedilo lahko napišete v naravnem jeziku in v nekaj sekundah dobite visokokakovostno besedilo in slike. Prav tako je ustaljeno, kako se kategorično razlikuje od drugih modelov v smislu svojega vodilnega načela.

Generativna adverzijska omrežja (GAN)

Za znanstvenike je pomembno opozoriti, da ta tehnologija ni najnovejša na trgu. Generativna umetna inteligenca je bila prvič uporabljena v 60. letih prejšnjega stoletja za generiranje sporočil v klepetalnih robotih. Poleg tega je generativna umetna inteligenca napredovala leta 2014 in se je verjetno preoblikovala v to, kar vidimo danes. Ena od kritično priznanih metod generativne umetne inteligence je generativna adversarna mreža, ki so jo prvi predlagali Ian Goodfellow et al.

Generativna adversarna mreža je vrsta algoritma strojnega učenja, ki vključuje oblikovanje problema kot problema nadzorovanega učenja z dvema podmodeloma.

Model umetne inteligence se usposobi za ustvarjanje nove množice podatkovnih točk, ki pripadajo določeni domeni. Nasprotno pa model klasifikatorja, znan kot diskriminator, prepozna novo množico podatkovnih točk kot pravo ali lažno. Pri tovrstnem ponavljajočem se usposabljanju generator izkoristi možnost ustvarjanja primerov, ki so bližje resničnosti, medtem ko diskriminator postane pametnejši pri določanju lažnih in resničnih vzorcev.

Variacijski avtokodirniki (VAE)

Drug priljubljen pristop v generativnem modeliranju je variacijski avtoenkoder. Predlagala sta ga Diederik P. Kingma in Max Welling leta 2013, ko sta avtorja delala v podjetjih Google in Qualcomm. Variacijski avtoenkoder se od enostavnih avtoenkoderjev razlikuje po uporabi strukture koder-dekoder.

Kodirnik surove podatke podredi v verjetnostno porazdelitev z manjšim številom parametrov, dekodirno omrežje pa jih rekonstruira nazaj v dejanski podatkovni prostor. Ta metoda je primerna tudi za konstruiranje umetnih človeških obrazov ali podatkov za usposabljanje sistemov umetne inteligence.

Arhitektura transformatorja (globinsko učenje)

Obstaja še veliko več generativnih modelov umetne inteligence, vključno z rekurentnimi nevronskimi mrežami (RNN), difuzijskimi modeli, temeljnimi modeli, transformatorskimi modeli in drugimi.

Googlovi raziskovalci so uvedli samonadzorovano učenje v transformatorskem slogu, ki je bilo uporabljeno tudi pri razvoju LLM, ki delujejo v Google BERT, ChatGPT podjetja OpenAI in Google AlphaFold.

Predvsem to moti generativno umetno inteligenco in podatkovno analitiko pri napovedovanju ali razvoju modelov za ocenjevanje populizma.

Tako kot v vseh drugih panogah je generativna umetna inteligenca močno vplivala na industrijo podatkovne analitike in jo revolucionarno spremenila. Je ključna in vsestranska pri ocenjevanju in prikazovanju informacij. Od čiščenja in obdelave podatkov do vizualizacije generativna umetna inteligenca omogoča nove vstopne točke za učinkovito analizo velikih in zapletenih podatkovnih nizov.

Generativna umetna inteligenca za podatkovno analitiko

Generativna umetna inteligenca je zdaj prinesla spremembo paradigme v industriji analize podatkov. Ima bistveno in raznoliko funkcijo v kognitivnih in analitičnih sistemih pri obdelavi in interpretaciji različnih podatkov. Čiščenje podatkov, priprava podatkov, preoblikovanje podatkov, interpretacija podatkov in vizualizacija podatkov so nekatera od področij, na katerih tradicionalni pristopi umetne inteligence niso bili dovolj. Zdaj je generativnost umetne inteligence zagotovila nove možnosti za pridobivanje vpogledov iz večjih in bolj zapletenih podatkov.

Oglejmo si nekaj ključnih vlog, ki jih generativna umetna inteligenca raziskuje na področju podatkovne analitike:

Izboljšana predobdelava in razširitev podatkov

Cikel podatkovnega rudarjenja vključuje številne faze, vključno s predobdelavo podatkov, da bi dobili podatke v razumljivi in uporabni obliki. Ta proces ima več faz, vključno s čiščenjem, preoblikovanjem, zmanjševanjem in normalizacijo podatkov, zato se je izkazal za zahtevnega.

Ustvarjanje podatkov za usposabljanje modelov

Nasprotna umetna inteligenca lahko ustvari popolnoma lažne podatke, medtem ko lahko tehnologija generativne umetne inteligence ustvari lažne podatke, ki so v večini primerov podobni izvirnemu viru podatkov. To je treba uporabiti, kadar je razpoložljivih podatkov malo ali so omejeni s protokoli o zasebnosti.

Ustvarjene sintetične podatke je mogoče uporabiti kot vir za usposabljanje in razvoj modelov strojnega učenja, ne da bi se pri tem zanašali na deljenje občutljivih podatkov. Tako so podatki uporabnikov varni, velika podjetja pa lahko za usposabljanje uporabljajo večje nabore podatkov, kar vodi do boljših modelov.

Avtomatizacija analitičnih opravil

Večina dejavnosti v okviru poslovnega obveščanja in analitike podatkov lahko zahteva ponavljajoče se naložbe časa in truda. Z menijskimi ukazi lahko delo avtomatizirate, vendar je kodiranje povezano s časom in naporom. Uporaba generativne umetne inteligence vam lahko pomaga razviti toliko osnutkov nadgradenj, kolikor jih želite.

Izboljšana vizualizacija podatkov

Vizualizacija podatkov je pomemben vidik podatkovne analitike, saj pomaga predstaviti podatke. Ta pristop pomaga pritegniti deležnike in z ustvarjanjem lepih preglednic, grafov in celo nadzornih plošč izboljša možnosti za sprejetje prave odločitve.