Transformácia analýzy údajov pomocou generatívnej umelej inteligencie
Technologický pokrok v súčasnom podnikateľskom prostredí láka organizácie, aby hľadali spôsoby, ako využiť nové technológie. Generatívna umelá inteligencia (GenAI) je široká oblasť, ktorá v posledných rokoch vykazuje najvyššiu mieru rastu.
Generatívna povaha umelej inteligencie mení vnímanie a perspektívy analýzy údajov a jej využívania. Stačí dať súbor pokynov a ktokoľvek by odpovedal textom, obrázkom, zvukom alebo v akomkoľvek formáte.
Generatívna technológia umelej inteligencie
Ide o podoblasť umelej inteligencie, ktorá využíva učenie na vytváranie inovatívnych typov obsahu, ako sú obrázky, text, video alebo hudba. Pracuje s veľkými súbormi údajov a vyvíja potrebné štruktúry a odtiene na napodobnenie pôvodných údajov.
Veľký rozruch okolo generatívnej umelej inteligencie podnecuje najmä jednoduchosť týchto rozhraní. Môžete napísať text v prirodzenom jazyku a získať vysokokvalitný text a obrázky v priebehu niekoľkých sekúnd. Je tiež pevne stanovené, ako sa kategoricky odlišuje od ostatných modelov z hľadiska svojho riadiaceho princípu.
Generatívne adverzné siete (GAN)
Pre vedcov je dôležité poznamenať, že táto technológia nie je na trhu najnovšia. Generatívna umelá inteligencia bola prvýkrát použitá v 60. rokoch na generovanie správ v rámci chatbotov. Okrem toho generatívna umelá inteligencia pokročila v roku 2014 a pravdepodobne sa transformovala do podoby, ktorú vidíme dnes. Jednou z kritizovaných metód v oblasti generatívnej umelej inteligencie je generatívna adverzná sieť, ktorú prvýkrát navrhol Ian Goodfellow a kol.
Generatívne adverzné siete sú typom algoritmu strojového učenia, ktorý zahŕňa rámcovanie problému ako problému učenia pod dohľadom s dvoma čiastkovými modelmi.
Model umelej inteligencie sa trénuje na vytvorenie nového súboru dátových bodov patriacich do určitej oblasti. Naproti tomu klasifikačný model, známy ako diskriminátor, identifikuje novú množinu dátových bodov ako skutočnú alebo falošnú. Pri tomto druhu opakovaného tréningu generátor využíva šancu generovať príklady bližšie k realite, zatiaľ čo diskriminátor sa stáva múdrejším pri určovaní falošných a skutočných vzoriek.
Variačné autoenkodéry (VAE)
Ďalším populárnym prístupom v generatívnom modelovaní je variačný autoenkodér. Navrhli ho Diederik P. Kingma a Max Welling v roku 2013, keď autori pracovali v spoločnostiach Google a Qualcomm. Variačný autoenkodér sa od jednoduchých autoenkodérov líši tým, že používa štruktúru kodér-dekodér.
Kodér podmieňuje surové údaje do pravdepodobnostného rozdelenia s menším počtom parametrov a dekódovacia sieť ich rekonštruuje späť do priestoru skutočných údajov. Táto metóda je vhodná aj na konštrukciu umelých ľudských tvárí alebo údajov na trénovanie systémov umelej inteligencie.
Architektúra transformátora (hlboké učenie)
Existuje mnoho ďalších generatívnych modelov umelej inteligencie vrátane rekurentných neurónových sietí (RNN), difúznych modelov, fundačných modelov, transformačných modelov a ďalších.
Výskumníci spoločnosti Google predstavili samonavedené učenie v štýle transformátora, ktoré sa použilo aj pri vývoji LLM, ktoré fungujú v Google BERT, OpenAI ChatGPT a Google AlphaFold.
Hlavne to narúša generatívnu umelú inteligenciu a analýzu údajov pri vytváraní predpovedí alebo vývoji modelov na hodnotenie populizmu.
Tak ako v každom inom odvetví, aj generatívna umelá inteligencia výrazne ovplyvnila a revolučne zmenila odvetvie analýzy údajov. Je kľúčová a všestranná pri posudzovaní a zobrazovaní informácií. Od čistenia a spracovania údajov až po vizualizáciu poskytuje generatívna umelá inteligencia nové východiská pre efektívnu analýzu veľkých a zložitých súborov údajov.
Generatívna umelá inteligencia na analýzu údajov
Generatívna umelá inteligencia v súčasnosti priniesla zmenu paradigmy v odvetví analýzy údajov. Má zásadnú a rôznorodú funkciu v kognitívnych a analytických systémoch pri spracovaní a interpretácii rôznych údajov. Čistenie údajov, príprava údajov, transformácia údajov, interpretácia údajov a vizualizácia údajov sú niektoré z oblastí, v ktorých tradičné prístupy umelej inteligencie nestačili. V súčasnosti generatívnosť umelej inteligencie poskytla nové možnosti získavania poznatkov z väčších a komplikovanejších údajov.
Pozrime sa na niektoré z kľúčových úloh, ktoré generatívna umelá inteligencia skúma v oblasti analýzy údajov:
Zlepšené predbežné spracovanie a rozšírenie údajov
Cyklus dolovania údajov zahŕňa mnoho fáz vrátane predbežného spracovania údajov, aby sa údaje dostali do zrozumiteľného a použiteľného formátu. Tento proces má niekoľko fáz vrátane čistenia, transformácie, redukcie a normalizácie údajov, čím sa ukazuje ako náročný.
Generovanie údajov na trénovanie modelov
Adverzná umelá inteligencia môže generovať úplne falošné údaje, zatiaľ čo technológia generatívnej umelej inteligencie môže vytvárať falošné údaje, ktoré sú vo väčšine prípadov podobné pôvodnému zdroju údajov. To by sa malo používať v prípadoch, keď je dostupných údajov málo alebo sú obmedzené protokolmi o ochrane osobných údajov.
Vygenerované syntetické údaje možno použiť ako zdroj na trénovanie a vývoj modelov strojového učenia bez závislosti od zdieľania citlivých údajov. Údaje používateľov tak zostávajú v bezpečí a veľké podniky môžu na trénovanie používať väčšie súbory údajov, čo vedie k lepším modelom.
Automatizácia analytických úloh
Väčšina činností v rámci business intelligence a dátovej analytiky si môže vyžadovať opakované investície času a úsilia. Príkazy menu môžu prácu automatizovať, ale kódovanie si vyžaduje čas a úsilie. Použitie generatívnej umelej inteligencie vám môže pomôcť vytvoriť toľko návrhov aktualizácií, koľko chcete.
Rozšírená vizualizácia údajov
Vizualizácia údajov je dôležitým aspektom analýzy údajov, pretože pomáha prezentovať údaje. Tento prístup pomáha zapojiť zainteresované strany a zvyšuje šance na prijatie správneho rozhodnutia vytvorením krásnych grafov, tabuliek a dokonca aj informačných panelov.