Трансформація аналітики даних за допомогою генеративного штучного інтелекту

Технологічний прогрес у сучасному бізнес-середовищі спонукає організації шукати шляхи використання нових технологій. Генеративний штучний інтелект (GenAI) – це широка сфера, яка демонструє найвищі темпи зростання за останні кілька років.

Генеративна природа штучного інтелекту змінює сприйняття і перспективи аналізу даних та їх використання. Достатньо лише задати набір інструкцій, і будь-хто відповість на них текстом, зображенням, аудіо чи будь-яким іншим форматом, у якому ви захочете.

Технологія генеративного штучного інтелекту

Це підгалузь штучного інтелекту, яка використовує навчання для створення інноваційних типів контенту, таких як зображення, текст, відео або музика. Вона працює з великими наборами даних і розробляє необхідні структури та затінення для імітації оригінальних даних.

Простота цих інтерфейсів в основному підживлює великий ажіотаж навколо генеративного штучного інтелекту. Ви можете написати текст природною мовою і отримати високоякісний текст і зображення за лічені секунди. Також наголошується на тому, що він категорично відрізняється від інших моделей з точки зору свого керівного принципу.

Генеративні змагальні мережі (Generative Adversarial Networks, GAN)

Для науковців важливо зазначити, що ця технологія не є найновішою на ринку. Генеративний штучний інтелект вперше був використаний у 60-х роках для генерації повідомлень у чат-ботах. Більше того, генеративний штучний інтелект удосконалився у 2014 році і, ймовірно, перетворився на те, що ми бачимо сьогодні. Одним з найбільш відомих методів генеративного штучного інтелекту є генеративна змагальна мережа, яку вперше запропонували Ян Гудфеллоу та ін.

Генеративна змагальна мережа – це тип алгоритму машинного навчання, який передбачає постановку задачі як задачі керованого навчання з двома підмоделями.

Модель штучного інтелекту навчається створювати новий набір точок даних, що належать до певної області. На противагу цьому, модель класифікатора, відома як дискримінатор, ідентифікує новий набір точок даних як справжній або фальшивий. При такому повторюваному навчанні генератор має шанс генерувати більш близькі до реальності приклади, тоді як дискримінатор стає мудрішим у визначенні фальшивих і справжніх зразків.

Варіаційні автокодери (VAE)

Ще одним популярним підходом у генеративному моделюванні є варіаційний автокодер. Його запропонували Дідерік П. Кінгма (Diederik P. Kingma) та Макс Веллінг (Max Welling) у 2013 році, коли автори працювали в Google та Qualcomm. Варіаційний автокодер відрізняється від простих автокодерів використанням структури кодер-декодер.

Кодер підпорядковує сирі дані розподілу ймовірностей з меншою кількістю параметрів, а мережа декодерів реконструює їх назад у реальний простір даних. Цей метод також зручний для побудови штучних людських облич або даних для навчання систем штучного інтелекту.

Трансформаторна архітектура (глибоке навчання)

Існує набагато більше генеративних моделей штучного інтелекту, включаючи рекурентні нейронні мережі (RNN), дифузійні моделі, фундаментальні моделі, моделі-трансформери та інші.

Дослідники Google представили самокероване навчання в стилі трансформатора, яке також було використано при розробці LLM, що працюють в Google BERT, OpenAI’s ChatGPT та Google AlphaFold.

Головним чином, це заважає генеративному штучному інтелекту та аналітиці даних при складанні прогнозів або розробці моделей для оцінки популізму.

Як і в будь-якій іншій галузі, генеративний штучний інтелект суттєво вплинув і революціонізував індустрію аналізу даних. Він є ключовим і універсальним в оцінці та відображенні інформації. Від очищення та обробки даних до візуалізації, генеративний штучний інтелект відкриває нові можливості для ефективного аналізу великих і складних наборів даних.

Генеративний штучний інтелект для аналізу даних

Генеративний штучний інтелект призвів до зміни парадигми в галузі аналізу даних. Він виконує важливу і різноманітну функцію в когнітивних і аналітичних системах при обробці та інтерпретації різних даних. Очищення даних, підготовка даних, перетворення даних, інтерпретація даних та візуалізація даних – ось деякі з областей, де традиційних підходів штучного інтелекту було недостатньо. Зараз покоління штучного інтелекту надало нові можливості для отримання інсайтів з більших і складніших даних.

Давайте розглянемо деякі з ключових ролей генеративного штучного інтелекту в аналітиці даних:

Покращена попередня обробка та доповнення даних

Цикл інтелектуального аналізу даних складається з багатьох етапів, включаючи попередню обробку даних, щоб отримати дані в зрозумілому і зручному для використання форматі. Цей процес має кілька етапів, включаючи очищення, перетворення, скорочення та нормалізацію даних, що робить його досить складним.

Генерування даних для навчальних моделей

Супротивний штучний інтелект може генерувати повністю фальшиві дані, тоді як технологія генеративного штучного інтелекту може створювати фальшиві дані, які в більшості випадків схожі на оригінальне джерело даних. Це слід використовувати там, де наявних даних мало або вони обмежені протоколами конфіденційності.

Створені синтетичні дані можна використовувати як джерело для навчання і розробки моделей машинного навчання, не покладаючись на обмін конфіденційними даними. Це забезпечує безпеку даних користувачів і дозволяє великим підприємствам використовувати більші набори даних для навчання, що призводить до створення кращих моделей.

Автоматизуйте завдання аналітики

Більшість дій в рамках бізнес-аналітики та аналізу даних можуть вимагати повторюваних витрат часу і зусиль. Команди меню можуть автоматизувати роботу, але кодування вимагає часу і зусиль. Використання генеративного штучного інтелекту може допомогти вам розробити стільки проектів оновлень, скільки ви хочете.

Покращена візуалізація даних

Візуалізація даних є важливим аспектом аналітики даних, оскільки вона допомагає представити дані. Цей підхід допомагає залучити стейкхолдерів і підвищує шанси на прийняття правильного рішення, створюючи красиві діаграми, графіки і навіть дашборди.