Раскрытие влияния генеративного искусственного интеллекта в рассказах о данных и аналитике’.
Открывая влияние генеративного искусственного интеллекта в историях о данных и аналитике
Введение
В обширном ландшафте аналитики данных одной из самых значимых технологических инноваций, которая меняет правила игры, является генеративный искусственный интеллект (GAI). Это захватывающий момент, когда искусственный интеллект выходит за рамки обработки и прогнозирования на основе исторических данных; он создает что-то совершенно новое, революционируя рассказы о данных и аналитические процессы. Во время недавней сессии мне дали возможность познакомиться с основами, архитектурой и потенциальным влиянием этого технологического новшества. Вот краткое резюме содержания нашей работы.
Цели обучения:
- Понять основы генеративного ИИ.
- Изучить различные техники рассказа данных с использованием генеративного ИИ.
- Осознать этическую реализацию генеративного ИИ в аналитике данных.
Понимание генеративного ИИ
Генеративный ИИ представляет собой подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании нового контента. Традиционный ИИ обучается на исторических данных и делает выводы или прогнозы. В отличие от этого, генеративный ИИ синтезирует новый контент, охватывая визуальное, звуковое и текстовое творчество. В этой области определены несколько архитектур, включая генеративно-состязательные сети (GAN), вариационные автоэнкодеры (VAE) и авторегрессионные модели или трансформеры.
GAN используют две нейронные сети, генератор и дискриминатор, которые обучаются вместе. Этот противоборствующий процесс улучшает обе сети, генерируя данные, которые тесно подражают реальным данным и различают между подлинными и сгенерированными данными. VAE немного отличается, но служит тому же генеративному назначению.
- Удерживать курс навигация по оценке заявок, основанных на LLM
- Мета и исследователи из GeorgiaTech выпустили новый набор данных и связанные модели искусственного интеллекта, чтобы ускорить исследования по прямому захвату воздуха для борьбы с изменением климата.
- Ключевой старт в MLOps исследование его неотъемлемых компонентов
Наиболее распространены сейчас авторегрессионные модели, такие как ChatGPT, основанные на трансформерах. Эти модели создают данные последовательно, опираясь на предыдущие элементы и позволяя предсказывать последующий элемент последовательности. Понимание этих моделей дает стратегическое преимущество в эффективном использовании ИИ.
Рассказы о данных: объединение генеративного ИИ и аналитики
Суть аналитики данных заключается в рассказах о данных. В то время как начальные фазы фокусируются на определении, сборе, очистке и анализе данных, ключевую роль играет фаза представления. Здесь нам необходимо эффективно передавать результаты исследования. Создание сюжета, подготовка визуальных материалов и анализ логики играют важную роль в рассказывании истории о данных. Использование генеративного ИИ может значительно повлиять на первые два этапа этого процесса.
Именно здесь вступает в силу рассказывание историй. Рассказывание данных в презентации включает в себя установление контакта с заинтересованными сторонами, понимание их потребностей и представление анализа для облегчения принятия решений. Однако этот этап часто недооценивается в аналитических курсах, несмотря на его важность при передаче влияния данных.
Кейс-стади: Генеративный ИИ как средство повышения эффективности бизнеса
Этот кейс-стади иллюстрирует, как генеративный ИИ, особенно GPT-4, помогает аналитику определить цель его презентации и ясность ролей. Задавая конкретные вопросы ChatGPT, например “как сосредоточиться на стратегическом снижении операционных затрат без увольнений?”, рекомендации ИИ могут помочь направить и уточнить сюжет и стратегию презентации.
Важно понимать, что генеративный ИИ не создает контент целиком, а выступает в качестве партнера в идеях и направлениях, позволяя аналитикам улучшать свои стратегии. Вот как генеративный ИИ помогает в аналитике данных и рассказывании историй, которые повышают эффективность бизнеса.
Продвинутый анализ данных с GPT-4
Улучшенные возможности GPT-4 открывают огромные возможности. По моему опыту я выбрал использовать ChatGPT благодаря его надежности и точности. Хотя существуют альтернативные модели ИИ, такие как LlaMA, каждый из них имеет свои преимущества. Я нашел ChatGPT надежным выбором, хотя другие модели также могут быть одинаково подходящими для различных требований.
Оценка излишних расходов с помощью искусственного интеллекта и быстрого прототипирования
При решении проблемы избыточных затрат ИИ значительно ускоряет прототипирование анализа. В то время как Python или SQL могут выполнять те же задачи, ИИ значительно ускоряет процесс, позволяя быстро создавать прототипы. Однако важно подчеркнуть, что все полученные результаты требуют тщательной проверки и пересмотра с учетом нашей ответственности за точность результатов.
Анализирование ROI и создание стратегических сокращений с помощью ChatGPT
Определение возврата инвестиций (ROI) предполагает специфические методы расчета. Я научил ChatGPT расчетам ROI для различных областей затрат. Это раскрыло интересную картину. В то время как некоторые секторы показывали значительные излишества расходов, они также обеспечивали похвальный ROI, что указывает на эффективность несмотря на избыточные расходы. Это требует стратегических оценок для выявления областей для потенциальных сокращений.
Генеративный ИИ и визуальное представление данных
ИИ-сгенерированные визуальные материалы, такие как диаграммы и графики, играют важную роль в облегчении быстрого исследования данных. Они предлагают отправную точку для более глубокого стратегического мышления. Однако важно оценить, соответствует ли выбранное визуальное представление точным потребностям в интерпретации данных.
Конфиденциальность и этические соображения при использовании ИИ
Генеративный ИИ обладает невероятной способностью получать доступ к разнообразным источникам данных, от онлайн-репозиториев до записных книжек. Было замечательное приспособление: я загружал обширные наборы данных в ИИ без заметных ограничений. Однако для чувствительной информации, особенно лично идентифицируемой информации, необходимо избегать включения такого контента в ИИ по соображениям конфиденциальности.
Внедрение ИИ в повседневные профессиональные действия с данными также вызывает другие этические вопросы. Информация, сгенерированная ИИ, иногда может убедительно представлять неверные данные, подчеркивая нашу роль в проверке и подтверждении получаемых результатов. Проблема предвзятости в системах ИИ хорошо известна, и наша ответственность – обеспечить справедливый и беспристрастный анализ. Важно сбалансировать мощь ИИ с этическими соображениями, особенно в отношении конфиденциальности данных и дезинформации.
Важным аспектом, которым следует запомнить, является то, что ИИ значительно повышает наши аналитические возможности, и ответственность за точное и этичное использование лежит на нас, профессионалах в области данных. ИИ является инструментом, и мы должны быть бдительными в проверке информации, сгенерированной им, чтобы сохранить доверие. Будучи ответственными за результаты, мы должны стремиться к гармонизации эффективности ИИ с этическими и точными принятиями решений.
Как опытный профессионал в области науки о данных, я сталкивался с разными точками зрения на эти вопросы. Важно учитывать эти аспекты при интеграции ИИ в нашу ежедневную рабочую среду. Это включает этические последствия, ответственность и потенциальные последствия использования ИИ-сгенерированного контента.
Заключение
Генеративный ИИ преобразует анализ данных, способствуя инновациям и переопределению повествования, перенося нас в увлекательную эру повышенной эффективности и этических соображений. Он усиливает аналитические процессы, одновременно подчеркивая нашу ответственность и точность. Путь интеграции Генеративного ИИ не только повышает нашу эффективность, но также охватывает спектр соображений, с которыми мы должны справляться, чтобы использовать его потенциал, обеспечивая ответственное и этическое использование.
Этот краткий, но исчерпывающий обзор подчеркивает широкий спектр и последствия интеграции Генеративного ИИ в область анализа данных. Это увлекательное путешествие, которое не только повышает нашу эффективность, но и представляет спектр соображений, которые мы должны решить, когда используем его потенциал. Я надеюсь, что это служит просветительским руководством, проливая свет на то, как Генеративный ИИ может революционизировать ваше путешествие в области аналитики данных, предлагая новую перспективу на оптимизацию эффективности вашего бизнеса и влияния в мире анализа данных.
Основные выводы:
- Модели ИИ, такие как GPT-4, предлагают инновационные решения, помогая получать доступ к данным, анализировать их, увеличивать скорость прототипирования, формировать стратегическое принятие решений и облегчать сложные оценки.
- Объединение Генеративного ИИ и аналитики для повествования является важным. Создание сюжета и представление данных с помощью визуалов являются ключевыми для эффективной передачи результатов заинтересованным сторонам.
- Проверка сгенерированной ИИ информации является важной для обеспечения этических соображений, ответственности и точности при внедрении ИИ для анализа данных.
Часто задаваемые вопросы
Об авторе: Эндрю Мэдсон
Эндрю Мэдсон является старшим директором по аналитике данных в Аризонском государственном университете и опытным университетским профессором с более чем 18-летним стажем. Его глубокая экспертиза охватывает машинное обучение, управление ИИ и стратегическую аналитику данных, приводившую к реализации данных в нескольких компаниях из списка Fortune 500. Как преемственный педагог, Андрей передал свои знания тысячам аспирантов в области науки о данных и аналитики данных.
DataHour Page: https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/advanced-generative-ai-and-data-storytelling
