Üretken yapay zeka ile veri analitiğini dönüştürmek

Mevcut iş ortamındaki teknolojik gelişmeler, kuruluşları yeni teknolojilerden faydalanmanın yollarını aramaya yöneltmektedir. Üretken yapay zeka (GenAI), son birkaç yılda en yüksek büyüme oranını gösteren geniş bir alandır.

Yapay zekanın üretken doğası, veri analitiği ve kullanımına ilişkin algıları ve bakış açılarını değiştirmektedir. Bir dizi talimat vermek kadar basit, herhangi biri metin, görüntü, ses veya hangi formatta isterseniz onunla yanıt verecektir.

Üretken yapay zeka teknolojisi

Bu, görüntü, metin, video veya müzik gibi yenilikçi içerik türleri üretmek için öğrenmeyi kullanan yapay zekanın bir alt alanıdır. Büyük veri kümeleri üzerinde çalışır ve orijinal verileri taklit etmek için gerekli yapıları ve gölgeleri geliştirir.

Bu arayüzlerin basitliği, esas olarak üretken yapay zeka hakkındaki büyük heyecanı körüklüyor. Doğal dilde metin yazabilir ve saniyeler içinde yüksek kaliteli metin ve görüntüler elde edebilirsiniz. Ayrıca, yönetim ilkesi açısından diğer modellerden kategorik olarak nasıl ayrıldığı da sabittir.

Üretken Çekişmeli Ağlar (GAN)

Akademisyenler için bu teknolojinin piyasadaki en son teknoloji olmadığını belirtmek önemlidir. Üretken yapay zeka ilk olarak 60’lı yıllarda sohbet botlarında mesaj üretmek için kullanıldı. Dahası, üretken yapay zeka 2014 yılında gelişmiş ve muhtemelen bugün görülene dönüşmüştür. Üretken yapay zekada eleştirmenlerce beğenilen yöntemlerden biri, ilk olarak Ian Goodfellow ve arkadaşları tarafından önerilen üretken düşman ağlarıdır.

Üretken düşman ağları, bir problemi iki alt modele sahip denetimli bir öğrenme problemi olarak çerçevelemeyi içeren bir tür makine öğrenimi algoritmasıdır.

Yapay zeka modeli, belirli bir etki alanına ait yeni bir veri noktası kümesi oluşturmak için eğitilir. Buna karşılık, ayırt edici olarak bilinen sınıflandırıcı model, yeni veri noktaları kümesini gerçek veya sahte olarak tanımlar. Bu tür bir tekrarlı eğitimde, üretici gerçeğe daha yakın örnekler üretme şansını yakalarken, ayırıcı sahte ve gerçek örnekleri belirlemede daha bilge hale gelir.

Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE)

Üretken modellemedeki bir diğer popüler yaklaşım ise varyasyonel oto kodlayıcıdır. Diederik P. Kingma ve Max Welling tarafından 2013 yılında, yazarlar Google ve Qualcomm’da çalışırken önerilmiştir. Varyasyonel otoenkoder, kodlayıcı-kod çözücü yapısını kullanarak basit otoenkoderlerden ayrılır.

Kodlayıcı ham veriyi daha az parametreye sahip bir olasılık dağılımına dönüştürür ve kod çözücü ağ bunu gerçek veri uzayına geri dönüştürür. Bu yöntem, yapay zeka sistemlerinin eğitimi için yapay insan yüzleri veya veriler oluşturmak için de uygundur.

Transformatör Mimarisi (Derin öğrenme)

Tekrarlayan sinir ağları (RNN), difüzyon modelleri, temel modeller, dönüştürücü modeller ve diğerleri dahil olmak üzere daha birçok üretken yapay zeka modeli vardır.

Google araştırmacıları, Google BERT, OpenAI’s ChatGPT ve Google AlphaFold’da çalışan LLM’nin geliştirilmesinde de kullanılan kendi kendine denetimli transformatör tarzı öğrenmeyi tanıttı.

Temel olarak bu, popülizmi değerlendirmek için tahminler yaparken veya modeller geliştirirken üretken yapay zeka ve veri analitiğini bozar.

Diğer tüm sektörlerde olduğu gibi, üretken yapay zeka da veri analitiği sektörünü büyük ölçüde etkilemiş ve devrim yaratmıştır. Bilginin değerlendirilmesinde ve görüntülenmesinde çok önemli ve çok yönlüdür. Üretken yapay zeka, veri temizleme ve işlemeden görselleştirmeye kadar, büyük ve karmaşık veri setlerinin etkili analizine yeni giriş noktaları sağlar.

Veri analitiği için üretken yapay zeka

Üretken yapay zeka artık veri analizi endüstrisinde bir paradigma değişikliğine yol açmıştır. Çeşitli verileri işlerken ve yorumlarken bilişsel ve analitik sistemlerde önemli ve çeşitli bir işleve sahiptir. Veri temizleme, veri hazırlama, veri dönüştürme, veri yorumlama ve veri görselleştirme, yapay zekanın geleneksel yaklaşımlarının yeterli olmadığı alanlardan bazılarıdır. Şimdi, yapay zekanın üretkenliği, daha büyük ve daha karmaşık verilerden içgörü elde etmek için yeni olanaklar sağladı.

Üretken yapay zekanın veri analitiği alanında keşfettiği bazı kilit rollere bir göz atalım:

Geliştirilmiş veri ön işleme ve büyütme

Veri madenciliği döngüsü, verileri anlaşılabilir ve kullanılabilir bir formata getirmek için veri ön işleme de dahil olmak üzere birçok aşamayı içerir. Bu sürecin veri temizleme, dönüştürme, azaltma ve normalleştirme gibi çeşitli aşamaları vardır ve bu nedenle zorlu olduğu kanıtlanmıştır.

Eğitim modelleri için veri oluşturma

Çekişmeli yapay zeka tamamen sahte veriler üretebilirken, üretken yapay zeka teknolojisi çoğu durumda orijinal veri kaynağına benzeyen sahte veriler üretebilir. Bu, mevcut verilerin az olduğu veya gizlilik protokolleri ile kısıtlandığı durumlarda kullanılmalıdır.

Üretilen sentetik veriler, hassas verilerin paylaşılmasına gerek kalmadan makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi ve geliştirilmesi için bir kaynak olarak kullanılabilir. Bu, kullanıcıların verilerini güvende tutar ve büyük işletmelerin eğitim için daha büyük veri kümeleri kullanmasına olanak tanıyarak daha iyi modeller elde edilmesini sağlar.

Analitik görevlerini otomatikleştirin

İş zekası ve veri analitiği kapsamındaki faaliyetlerin çoğu tekrarlayan zaman ve çaba yatırımları gerektirebilir. Menü komutları işi otomatikleştirebilir, ancak kodlama zaman ve çaba gerektirir. Üretken yapay zeka kullanmak, istediğiniz kadar yükseltme taslağı geliştirmenize yardımcı olabilir.

Gelişmiş veri görselleştirme

Veri görselleştirme, verilerin sunulmasına yardımcı olduğu için veri analitiğinin önemli bir yönüdür. Bu yaklaşım, paydaşların ilgisini çekmeye yardımcı olur ve güzel çizelgeler, grafikler ve hatta gösterge tabloları oluşturarak doğru karar verme şansını artırır.