Использование генеративного искусственного интеллекта для анализа и визуализации данных

Использование ГИИ для анализа и визуализации данных

Верьте или нет, генеративное искусственное интеллекта – это не просто текст в рамке. Правда в том, что оно преодолевает границы традиционных творческих приложений. Так что оно расширяет возможности пользователя далеко за пределы генерации текста. Это искусство. Помимо своего мастерства в создании увлекательных повествований и художественных произведений, генеративный ИИ демонстрирует свою универсальность, помогая пользователям усилить свою собственную аналитику данных.

С помощью своих продвинутых алгоритмов и понимания языка он может навигировать по сложным наборам данных и извлекать ценные идеи. Этот трансформационный переход подчеркивает слияние творчества и анализа, поскольку генеративный ИИ дает пользователям возможность использовать его интеллект для принятия решений на основе данных.

От обнаружения скрытых закономерностей до предоставления рекомендаций, профессионализм генеративного ИИ в анализе данных знаменует новую эру, где инновации охватывают спектр от художественного выражения до обоснованных бизнес-стратегий.

• Бросить поиск работы в области науки о данных
• SHAP для бинарных и многоклассовых целевых переменных
• Квантование моделей Llama с помощью GGML и llama.cpp

Давайте кратко рассмотрим несколько примеров того, как генеративный ИИ можно использовать для анализа данных.

Наборы данных для анализа

Наш первый пример – его способность выполнять анализ данных при предоставлении набора данных. Представьте себе, что вы снабдили генеративный ИИ набором данных, богатым информацией из различных источников. Благодаря его искусному пониманию языка и закономерностей он может быстро навигироваться и понимать данные, извлекая смысловые идеи, которые могли остаться скрытыми для обычного наблюдателя. Даже эксперты могут упустить закономерности со временем, но для ИИ они созданы для обнаружения.

Все это выходит за рамки простого вычисления. Создавая понятные человеку сводки и объяснения, ИИ может сделать результаты доступными для широкой аудитории, особенно для неспециалистов, которые могут не иметь глубокого понимания того, что им показывают.

Это симбиотическое слияние анализа данных и генерации естественного языка подчеркивает роль ИИ в качестве универсального партнера в раскрытии слоев информации, которые определяют обоснованные решения.

Визуализация данных с помощью графиков

Второй пример многосторонности генеративного ИИ – его способность создавать удобочитаемые графики, которые легко интегрируются с другими инструментами визуализации данных. Предположим, у вас есть набор данных и требуется визуальное представление, которое является информативным и легко передается в другие программы. Генеративный ИИ может создать графики, которые не только визуально привлекательны, но и адаптированы к характеристикам ваших данных.

Будь то столбчатая диаграмма, точечная диаграмма или линейный график, генеративный ИИ может предоставить графики, готовые для вашего предпочитаемого способа визуализации. Этот упрощенный процесс сокращает разрыв между анализом данных и визуализацией, давая пользователям возможность легко использовать потенциал своих данных для впечатляющих презентаций и стратегических идей.

Генерация идей

Это не ограничивается только анализом данных. Большинство маркетологов обнаружили, что инструменты генеративного ИИ отлично справляются с этим. Это потому, что технология отлично помогает своим человеческим пользователям в генерации идей и совершенствовании концепций, выступая в качестве партнера по совместному мозговому штурму. Представьте себе ситуацию, когда вы изучаете новый проект или проблему, требующую поиска решения. Вовлечение генеративного ИИ позволяет вам обсуждать идеи с ним, раскрывая множество потенциальных вопросов и точек зрения, которые могли не прийти вам в голову.

Благодаря умелому анализу ввода и контекста, генеративный ИИ не только создает интересные вопросы, но и предлагает идеи, которые помогают вам углубиться в изучаемую тему. Эта связь между человеком и ИИ превращает генеративный ИИ в неоценимого союзника, стимулирующего исследование идей, способствующего критическому мышлению и направляющего беседу в неизведанные области творчества и инноваций.

Очистка данных и поиск аномалий

Как уже упоминалось выше, генеративный ИИ прекрасно находит закономерности, и эти закономерности не ограничиваются только положительными. С помощью хорошей программы генеративного ИИ команда по обработке данных может взять на себя даже самую тщательную задачу очистки данных и обнаружения аномалий. Представьте себе набор данных, загруженный недочетами и аномалиями, которые могут исказить результаты анализа. ИИ может быть задействован для анализа данных, выявления несоответствий, выбросов и неправильностей, которые в противном случае могли остаться незамеченными.

Снова, ИИ имеет острый глаз для закономерностей и отклонений, чтобы обеспечить целостность набора данных. Ошибки человека – это ошибки человека, но с помощью ИИ эта ошибка может быть существенно снижена. Кроме того, генеративный ИИ не только обнаруживает аномалии, но также предоставляет идеи о возможных причинах и последствиях. Это сочетание очистки данных и анализа дает пользователям возможность ориентироваться в сложностях их данных с уверенностью, принимая обоснованные решения на основе надежных и уточненных наборов данных.

Создание синтетических данных

Генерация синтетических данных – еще одна сфера, в которой проявляется адаптивность генеративного искусственного интеллекта. Когда имеются ограниченные или конфиденциальные наборы данных, ИИ может сгенерировать синтетические данные, которые имитируют характеристики исходной информации. Эти синтетические данные служат в качестве альтернативного варианта для обучения моделей, тестирования алгоритмов и обеспечения соблюдения конфиденциальности. Путем использования своего понимания шаблонов и структур данных,

Генеративный ИИ создает синтетические наборы данных, которые сохраняют статистическую достоверность, одновременно защищая конфиденциальную информацию. Это инновационное приложение демонстрирует роль генеративного ИИ в преодолении разрывов данных и повышении надежности данных, обеспечивая решение, которое балансирует потребность в точном анализе с требованиями безопасности данных.

Заключение

Круто, правда? Как вы только что прочитали, генеративный ИИ предназначен не только для создания удивительных изображений или чат-ботов, которые помогают сотрудникам офиса с их задачами. Это технология, которая, если используется правильно, может помочь любым специалистам по данным значительно усилить свой анализ данных. Теперь, готовы ли вы узнать больше?

Становится важным быть в курсе всех изменений, связанных с LLM и генеративным ИИ. И лучшее место для этого – это ODSC West 2023, который пройдет с 30 октября по 2 ноября. С полным треком, посвященным NLP и LLM, вы сможете насладиться докладами, сессиями, мероприятиями и многим другим, которые полностью фокусируются на этой динамичной области.

Подтвержденные сессии включают:

• Персонализация LLM с помощью хранилища функций
• Понимание ландшафта больших моделей
• Построение LLM-приводимых знаний о данных с использованием LlamaIndex
• Общее и эффективное самообучение с использованием data2vec
• К экспоненциальным и языконезависимым LLM
• Настройка LLM на сообщения Slack
• За пределами демонстраций и прототипов: как создавать готовые к использованию в производстве приложения с использованием открытых LLM
• Автоматизация бизнес-процессов с использованием LangChain
• Связывание больших языковых моделей – распространенные проблемы и вызовы

Чего вы ждете? Получите свой пропуск уже сегодня!