Transformace datové analytiky pomocí generativní umělé inteligence

Technologický pokrok v současném podnikatelském prostředí láká organizace k hledání způsobů, jak využít nové technologie. Generativní umělá inteligence (GenAI) je široká oblast, která v posledních několika letech vykazuje nejvyšší tempo růstu.

Generativní povaha umělé inteligence mění vnímání a pohled na analýzu dat a její využití. Stačí zadat soubor pokynů a kdokoli odpoví textem, obrázkem, zvukem nebo v jakémkoli formátu.

Technologie generativní umělé inteligence

Jedná se o podoblast umělé inteligence, která využívá učení k vytváření inovativních typů obsahu, jako jsou obrázky, text, video nebo hudba. Pracuje s velkými soubory dat a vyvíjí potřebné struktury a odstíny, které napodobují původní data.

Velký humbuk kolem generativní umělé inteligence podněcuje především jednoduchost těchto rozhraní. Můžete psát text v přirozeném jazyce a během několika sekund získat vysoce kvalitní text a obrázky. Je také pevně stanoveno, jak se kategoricky odlišuje od ostatních modelů, pokud jde o její řídící princip.

Generativní adverzní sítě (GAN)

Pro badatele je důležité poznamenat, že tato technologie není na trhu nejnovější. Generativní umělá inteligence byla poprvé použita v 60. letech 20. století ke generování zpráv v rámci chatbotů. Kromě toho generativní umělá inteligence pokročila v roce 2014 a pravděpodobně se transformovala do podoby, kterou vidíme dnes. Jednou z kritizovaných metod v oblasti generativní umělé inteligence je generativní adverzní síť, kterou poprvé navrhl Ian Goodfellow a kol.

Generativní adverzní sítě jsou typem algoritmu strojového učení, který zahrnuje zarámování problému jako problému učení pod dohledem se dvěma dílčími modely.

Model umělé inteligence je vycvičen k vytvoření nové množiny datových bodů patřících do určité oblasti. Naproti tomu klasifikační model, známý jako diskriminátor, identifikuje novou množinu datových bodů jako skutečnou nebo falešnou. Při tomto druhu opakovaného tréninku generátor využívá šanci generovat příklady blížící se realitě, zatímco diskriminátor se stává moudřejším při určování falešných a skutečných vzorků.

Variační autoenkodéry (VAE)

Dalším oblíbeným přístupem v generativním modelování je variační autoenkodér. Navrhli jej Diederik P. Kingma a Max Welling v roce 2013, kdy autoři pracovali ve společnostech Google a Qualcomm. Variační autoenkodér se od jednoduchých autoenkodérů liší použitím struktury kodér-dekodér.

Kodér podsouvá hrubá data do pravděpodobnostního rozdělení s menším počtem parametrů a dekódovací síť je rekonstruuje zpět do skutečného datového prostoru. Tato metoda je vhodná také pro konstrukci umělých lidských tváří nebo dat pro trénování systémů umělé inteligence.

Architektura transformátoru (hluboké učení)

Existuje mnoho dalších generativních modelů umělé inteligence, včetně rekurentních neuronových sítí (RNN), difuzních modelů, fundamentálních modelů, transformačních modelů a dalších.

Výzkumníci společnosti Google představili samoučící se učení ve stylu transformátorů, které bylo použito také při vývoji LLM, které pracují v Google BERT, ChatGPT společnosti OpenAI a Google AlphaFold.

Hlavně to narušuje generativní umělou inteligenci a analýzu dat při vytváření předpovědí nebo vývoji modelů pro hodnocení populismu.

Stejně jako v jiných odvětvích generativní umělá inteligence silně ovlivnila a způsobila revoluci v odvětví datové analytiky. Je klíčová a všestranná při vyhodnocování a zobrazování informací. Generativní umělá inteligence poskytuje nové vstupní body pro efektivní analýzu velkých a složitých datových souborů, od čištění a zpracování dat až po jejich vizualizaci.

Generativní umělá inteligence pro analýzu dat

Generativní umělá inteligence nyní přinesla změnu paradigmatu v odvětví datové analytiky. Má zásadní a rozmanitou funkci v kognitivních a analytických systémech při zpracování a interpretaci různých dat. Čištění dat, příprava dat, transformace dat, interpretace dat a vizualizace dat jsou některé z oblastí, kde tradiční přístupy umělé inteligence nestačily. Nyní generativní umělá inteligence poskytla nové možnosti, jak získat poznatky z větších a složitějších dat.

Podívejme se na některé z klíčových rolí, které generativní umělá inteligence zkoumá v oblasti datové analytiky:

Zlepšené předzpracování a rozšiřování dat

Cyklus dolování dat zahrnuje mnoho fází, včetně předzpracování dat, aby se data dostala do srozumitelného a použitelného formátu. Tento proces má několik fází, včetně čištění, transformace, redukce a normalizace dat, a ukazuje se tak jako náročný.

Generování dat pro tréninkové modely

Adverzní umělá inteligence může generovat zcela falešná data, zatímco technologie generativní umělé inteligence může vytvářet falešná data, která jsou ve většině případů podobná původnímu zdroji dat. Toho by se mělo využít v případech, kdy je dostupných dat málo nebo jsou omezena protokoly o ochraně soukromí.

Vygenerovaná syntetická data lze použít jako zdroj pro trénování a vývoj modelů strojového učení bez závislosti na sdílení citlivých dat. Data uživatelů tak zůstávají v bezpečí a velké podniky mohou pro trénování používat větší soubory dat, což vede k lepším modelům.

Automatizace analytických úloh

Většina činností v rámci business intelligence a datové analytiky může vyžadovat opakované investice času a úsilí. Příkazy nabídky mohou práci automatizovat, ale kódování vyžaduje čas a úsilí. Použití generativní umělé inteligence vám může pomoci vyvinout tolik návrhů aktualizací, kolik chcete.

Vylepšená vizualizace dat

Vizualizace dat je důležitým aspektem analýzy dat, protože pomáhá prezentovat data. Tento přístup pomáhá zapojit zúčastněné strany a zvyšuje šance na správné rozhodnutí díky vytváření krásných grafů, tabulek a dokonce i ovládacích panelů.