突破障碍:生成式人工智能如何重塑数据分析领域

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人工智能
本文将更详细地探讨生成式人工智能的基本原理和模型以及其在数据分析中的用途。

在当今市场状况下,企业必须不断寻求新方法来利用技术突破以保持领先地位。生成式人工智能是一个近年来迅速扩展的突出领域。

Gartner预测,到2026年,超过80%的组织将使用生成式人工智能API、模型或应用程序,而2023年这一比例不到5%。生成式人工智能已经在数据分析及相关应用中引起了范式变化。只需几个提示词,您就可以获得文本、图像、音频或您喜欢的任何其他格式的响应。

生成式人工智能不是使用典型的人工智能模型来进行预测,而是通过理解和模仿底层数据结构来实现的。得益于深度学习技术和在许多行业的应用,生成式人工智能仅在一年内就得到了增长。

本文将更详细地探讨生成式人工智能的基本原理和模型以及其在数据分析中的用途。

一、生成式人工智能在数据分析中的作用

 生成式人工智能颠覆了包括软件开发工程测试(SDET)在内的数据分析行业。它对数据分析和可视化至关重要,具有多个方面。

生成式人工智能为从庞大而复杂的数据集中获取洞察力开辟了新的途径,涵盖了从数据处理和清洗到数据可视化的各个方面。 

在数据分析的背景下,让我们来审视生成式人工智能研究的一些主要功能:

1.数据的增强预处理和增强

数据准备涉及将未处理的数据转换为进一步分析的格式。这是一个多步骤、复杂的过程,涉及数据的标准化、缩减、清洗和转换。

依赖于数据收集的不同来源可能导致精度和质量的差异。生成式人工智能可以利用增强的数据准备能力转换数据并过滤掉错误。

2.自动化与分析的相关任务

许多商业智能和数据分析任务涉及重复性工作。自动化程序可以完成这些工作,但编码需要时间。生成式人工智能可以自动化这个过程。

例如,聊天机器人可以为数据提取编写定制的自动化脚本。在收集数据时,它可以根据指定的参数自动过滤出相关信息。

3.生成用于训练模型的数据

生成式人工智能可以产生与原始数据集非常相似的合成数据。在数据有限或隐私受保护的情况下使用。合成数据的创建将有助于在不泄露敏感信息的情况下训练机器学习模型。

它保护数据隐私,并使组织能够使用庞大的数据集进行训练,从而产生强大的模型。

二、生成式人工智能在数据分析中的特点

以下是生成式人工智能在数据分析中的一些关键特点:

1.预测分析

组织可以使用生成式人工智能分析庞大的数据集,发现模式和趋势,并产生精确的预测。例如,公司可以预测股票价格或客户流失率,以获得有洞察力的信息并识别新兴模式。

2.自然语言处理

由于生成式人工智能,自然语言处理领域发生了重大变革。生成模型理解和生成类似人类的文本的能力为广泛的应用打开了大门。翻译、创建内容和反馈聊天机器人是一些例子。

3.欺诈检测

与现实世界的数据相比,生成式人工智能可以生成代表典型行为的数据,从而识别欺诈和异常。它可以帮助公司在包括零售、医疗保健和金融等多个领域降低风险并防范欺诈。

三、生成式人工智能在数据分析中的局限性

生成式人工智能已经展示了显著的当前和潜在的未来能力。它的采用可能会改变我们的运作方式。然而,也存在障碍和困难。

1.可解释性

理解如何使用由神经网络驱动的生成式人工智能模型训练庞大的数据集以生成数据可能很困难。

为了解释结果并培养用户信任,组织应确保在流程中有像可解释性和可解释性这样的元素。

2.模型中的偏见

训练集中的偏见会影响生成式人工智能模型,就像传统的机器学习模型一样。输入有偏见的数据会导致结果数据的不一致性和准确性问题。

组织必须使用指标来实现公平的结果,识别偏见,并仔细选择训练数据集以防止这个问题。

3.伦理问题

组织必须确保数据生成遵守伦理规范和法律要求。AI生成的照片和视频是当今的大问题。有必要实施新的框架和规则来减少伦理风险。

四、生成式人工智能在数据分析中的最佳实践

1.优质数据

企业必须确保使用多样化和高质量的数据来训练生成式人工智能模型。无论是第一方还是第三方的可靠来源数据都可以使用。为了消除不准确的数据并提高数据分析,组织还应该清洗和准备他们的数据。

2.隐私政策

在使用生成式人工智能时,保护私人和敏感数据至关重要。在整个数据分析过程中,包括数据收集、存储和共享,组织应识别可能威胁用户隐私的潜在风险,并采取适当行动以减轻这样的风险。

3.数据安全

在考虑使用生成式人工智能的伦理策略时,数据安全是另一个重要组成部分。需要保护生成式人工智能系统免受安全风险,并警惕非法访问。减少危险的其他步骤包括数据加密和频繁更改协议。

五、生成式人工智能在现实世界中的例子

1.医学成像

数据隐私问题限制了医疗机构可以使用的医学成像数据量以训练机器学习算法。可以使用生成式人工智能方法复制真实世界数据的合成形式。这有助于提高临床决策和患者结果,从而训练可靠的诊断模型。

2.推荐产品

零售商可以通过分析客户数据提供特定于用户的推荐。为了提供符合他们需求的建议,需要使用用户的浏览历史和过去的购买来训练生成式人工智能模型。结果,转化率提高,客户满意度也随之提高。

3.地理空间分析

地理空间分析可以通过使用生成式人工智能从高分辨率图像中提取结构化数据来把握物业的大小、建筑和状况。保险公司可以利用这一点来更好地管理索赔,降低成本并评估物业风险。

最后的想法

生成式人工智能像其他任何行业一样,在数据分析领域引起了范式转变。学习人工智能技术以保持领先地位并改善结果,导致组织在近年来看到了指数级发展潜力。

用户界面的简单性,您可以快速轻松地使用自然语言创建高质量的文本和图像,是围绕生成式人工智能的巨大热潮的重要因素。其数据生成能力使其与专注于预测和分类的传统模型区别开来。

有许多生成式人工智能模型,包括流行的技术,如生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)和Transformer架构。ChatGPT、Google BERT和其他技术利用Transformer架构创建大型语言模型(LLMs),以生成内容。

在数据分析中,生成式人工智能应用于预测分析、欺诈检测、数据准备和可视化。然而,采用并非没有问题。人们对伦理问题、偏见、数据隐私和安全以及可解释性提出了担忧。

有了生成式人工智能,数据分析的未来非常有前途。架构的进步、多模态技术和伦理人工智能实践有可能扩大生成式人工智能的范围。

原文标题:Breaking barriers: How generative AI is reshaping the data analytics landscape

原文作者: Pritesh Patel

责任编辑:梁佳乐
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