Umgestaltung der Datenanalyse mit generativer künstlicher Intelligenz
Der technologische Fortschritt im aktuellen Geschäftsumfeld veranlasst Unternehmen, nach Möglichkeiten zu suchen, neue Technologien zu nutzen. Generative künstliche Intelligenz (GenAI) ist ein weites Feld, das in den letzten Jahren die höchste Wachstumsrate verzeichnet hat.
Die generative Natur der künstlichen Intelligenz verändert die Wahrnehmung und die Perspektiven der Datenanalyse und ihrer Nutzung. Wenn man eine einfache Anweisung gibt, kann jeder mit einem Text, einem Bild, einem Ton oder einem beliebigen anderen Format antworten.
Generative Technologie der künstlichen Intelligenz
Hierbei handelt es sich um einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der das Lernen einsetzt, um innovative Arten von Inhalten wie Bilder, Texte, Videos oder Musik zu erzeugen. Sie arbeitet mit großen Datensätzen und entwickelt die notwendigen Strukturen und Schattierungen, um die Originaldaten zu imitieren.
Der große Hype um die generative künstliche Intelligenz wird vor allem durch die Einfachheit dieser Schnittstellen genährt. Man kann einen Text in natürlicher Sprache schreiben und erhält innerhalb von Sekunden qualitativ hochwertige Texte und Bilder. Es ist auch festgelegt, wie es sich von anderen Modellen in Bezug auf sein Leitprinzip kategorisch unterscheidet.
Generative adversarische Netzwerke (GAN)
Für Wissenschaftler ist es wichtig zu wissen, dass diese Technologie nicht die neueste auf dem Markt ist. Generative künstliche Intelligenz wurde erstmals in den 60er Jahren eingesetzt, um Nachrichten in Chatbots zu generieren. Darüber hinaus wurde die generative künstliche Intelligenz im Jahr 2014 weiterentwickelt und hat sich wahrscheinlich zu dem entwickelt, was wir heute sehen. Eine der von der Kritik gefeierten Methoden der generativen künstlichen Intelligenz ist das generative adversarische Netzwerk, das erstmals von Ian Goodfellow et al. vorgeschlagen wurde.
Generative adversarische Netzwerke sind eine Art von Algorithmus für maschinelles Lernen, bei dem ein Problem als überwachtes Lernproblem mit zwei Teilmodellen betrachtet wird.
Das Modell der künstlichen Intelligenz wird trainiert, um einen neuen Satz von Datenpunkten zu erstellen, die zu einem bestimmten Bereich gehören. Im Gegensatz dazu identifiziert das Klassifizierungsmodell, der so genannte Diskriminator, den neuen Satz von Datenpunkten entweder als echt oder als gefälscht. Bei dieser Art von wiederholtem Training nimmt der Generator die Chance wahr, realitätsnähere Beispiele zu erzeugen, während der Diskriminator immer besser in der Lage ist, gefälschte und echte Beispiele zu unterscheiden.
Variationale Autoencoder (VAE)
Ein weiterer beliebter Ansatz in der generativen Modellierung ist der Variations-Autoencoder. Er wurde von Diederik P. Kingma und Max Welling im Jahr 2013 vorgeschlagen, als die Autoren bei Google und Qualcomm arbeiteten. Variationale Autoencoder unterscheiden sich von einfachen Autoencodern durch die Verwendung einer Encoder-Decoder-Struktur.
Der Encoder unterteilt die Rohdaten in eine Wahrscheinlichkeitsverteilung mit weniger Parametern, und das Decoder-Netzwerk rekonstruiert sie zurück in den eigentlichen Datenraum. Diese Methode eignet sich auch für die Konstruktion künstlicher menschlicher Gesichter oder von Daten für das Training von Systemen der künstlichen Intelligenz.
Transformer-Architektur (Deep Learning)
Es gibt viele weitere generative Modelle der künstlichen Intelligenz, darunter rekurrente neuronale Netze (RNN), Diffusionsmodelle, Grundmodelle, Transformer-Modelle und andere.
Google-Forscher führten das selbstüberwachte Lernen im Transformator-Stil ein, das auch bei der Entwicklung von LLM eingesetzt wurde, die in Google BERT, OpenAIs ChatGPT und Google AlphaFold arbeiten.
Dies stört vor allem die generative künstliche Intelligenz und die Datenanalyse, wenn es darum geht, Vorhersagen zu treffen oder Modelle zur Bewertung des Populismus zu entwickeln.
Wie in jeder anderen Branche hat auch die generative künstliche Intelligenz die Datenanalysebranche stark beeinflusst und revolutioniert. Sie ist von zentraler Bedeutung und vielseitig bei der Bewertung und Darstellung von Informationen. Von der Datenbereinigung und -verarbeitung bis zur Visualisierung bietet die generative künstliche Intelligenz neue Ansatzpunkte für die effektive Analyse großer und komplexer Datensätze.
Generative künstliche Intelligenz für die Datenanalytik
Die generative künstliche Intelligenz hat inzwischen einen Paradigmenwechsel in der Datenanalysebranche herbeigeführt. Sie hat eine wesentliche und vielfältige Funktion in den kognitiven und analytischen Systemen bei der Verarbeitung und Interpretation verschiedener Daten. Datenbereinigung, Datenaufbereitung, Datentransformation, Dateninterpretation und Datenvisualisierung sind einige der Bereiche, in denen die traditionellen Ansätze der künstlichen Intelligenz nicht ausreichten. Jetzt hat die generative künstliche Intelligenz neue Möglichkeiten geschaffen, um Erkenntnisse aus größeren und komplizierteren Daten zu gewinnen.
Werfen wir einen Blick auf einige der Schlüsselrollen, die die generative künstliche Intelligenz im Bereich der Datenanalyse einnimmt:
Verbesserte Datenvorverarbeitung und -erweiterung
Der Data-Mining-Zyklus umfasst viele Phasen, einschließlich der Datenvorverarbeitung, um Daten in ein verständliches und nutzbares Format zu bringen. Dieser Prozess umfasst mehrere Phasen, darunter Datenbereinigung, -umwandlung, -reduzierung und -normalisierung, was sich als Herausforderung erweist.
Generierung von Daten für Trainingsmodelle
Adversarische künstliche Intelligenz kann vollständig gefälschte Daten erzeugen, während die Technologie der generativen künstlichen Intelligenz gefälschte Daten erzeugen kann, die in den meisten Fällen der ursprünglichen Datenquelle ähnlich sind. Dies sollte verwendet werden, wenn die verfügbaren Daten knapp sind oder durch Datenschutzprotokolle eingeschränkt werden.
Die erzeugten synthetischen Daten können als Quelle für das Training und die Entwicklung von Modellen des maschinellen Lernens verwendet werden, ohne dass sensible Daten weitergegeben werden müssen. So bleiben die Daten der Nutzer sicher und große Unternehmen können größere Datensätze für das Training verwenden, was zu besseren Modellen führt.
Automatisieren von Analyseaufgaben
Die meisten Aktivitäten in den Bereichen Business Intelligence und Datenanalyse können wiederholte Investitionen von Zeit und Mühe erfordern. Menübefehle können die Arbeit automatisieren, aber die Programmierung ist mit Zeit und Aufwand verbunden. Der Einsatz generativer künstlicher Intelligenz kann Ihnen helfen, so viele Aktualisierungsentwürfe zu entwickeln, wie Sie möchten.
Verbesserte Datenvisualisierung
Die Datenvisualisierung ist ein wichtiger Aspekt der Datenanalyse, denn sie hilft bei der Präsentation der Daten. Durch die Erstellung schöner Diagramme, Grafiken und sogar Dashboards können Sie die Beteiligten besser einbinden und die Chancen auf die richtige Entscheidung erhöhen.
