當前商業環境中的技術進步,吸引著組織尋找利用新技術的方法。生成式人工智能(GenAI)是一個廣闊的領域，在過去幾年中表現出最高的增長率。

　　人工智能的生成本質，正在改變人們對數據分析及其應用的看法和觀點。就像給出一組指令一樣簡單，任何人都可以用文本、圖像、音頻或任何想要的格式來回應。

　　生成式人工智能技術

　　這是人工智能的一個分支，利用學習來制作創新類型的內容，例如圖像、文本、視頻或音樂。它處理大型數據集,并開發必要的結構和陰影來模擬原始數據。

　　這些界面的簡單性主要推動了GenAI的大肆宣傳。我們可以用自然語言編寫文本，并在幾秒鐘內獲得高質量的文本和圖像。它還確定了其在管理原則方面與其他模型截然不同。

　　生成對抗網絡(GAN)

　　值得注意的是，這項技術并不是市場上最新的。GenAI最早在60年代用于在聊天機器人中生成消息。此外，生成式AI在2014年取得了進展，并很有可能轉變為現今所看到的樣子。GenAI中廣受好評的方法之一是生成對抗網絡(GAN)，它是由Ian Goodfellow等人首次提出的。

　　GAN是一種機器學習算法，它將問題構建為具有兩個子模型的監督學習問題。

　　人工智能模型經過訓練可以創建一組屬于特定領域的新數據點。相比之下，分類器模型，稱為鑒別器，會將新數據點識別為真或假。在這種重復訓練中，生成器會抓住機會生成更接近現實的示例，而鑒別器則會在確定假樣本和真樣本方面變得更加明智。

　　變分自動編碼器(VAE)

　　生成建模中的另一種流行方法是，變分自動編碼器(VAE)。它由DiederikP.Kingma和MaxWelling于2013年提出，當時作者分別在谷歌和高通工作;VAE與簡單的自動編碼器不同，它使用編碼器-解碼器結構。

　　編碼器將原始數據壓縮成參數較少的概率分布，解碼器網絡再將其重構回實際數據空間。這種方法也便于構建人工人臉或訓練人工智能系統的數據。

　　Transformer架構(深度學習)

　　還有更多的生成式AI模型，包括循環神經網絡(RNN)、擴散模型、基礎模型、Transformer模型等。

　　谷歌研究人員引入了自監督的Transformer式學習，該學習也已用于谷歌BERT、OpenAI的ChatGPT和谷歌AlphaFold的LLM開發。

　　主要是，在進行預測或開發評估民粹主義的模型時，這破壞了生成式人工智能和數據分析。

　　就像任何其他行業一樣，生成式人工智能對數據分析行業產生了重大影響，并帶來了革命。它在評估和顯示信息方面至關重要且用途廣泛。從數據清理和處理到可視化，生成式人工智能為有效分析大型復雜數據集提供了新的切入點。

　　用于數據分析的生成式人工智能

　　生成式人工智能現在已經為數據分析行業帶來了范式轉變。在處理和解釋各種數據時，它在認知和分析系統中發揮著重要而多樣的作用。數據清理、數據準備、數據轉換、數據解釋和數據可視化，是傳統人工智能方法不足的一些領域。現在，人工智能的產生為從更大、更復雜的數據中獲取洞察力提供了新的可能性。

　　讓我們來看看生成式人工智能在數據分析領域探索的一些關鍵角色：

　　改進數據預處理和增強

　　數據挖掘周期包括許多階段，包括數據預處理，以便以可理解和可用的格式獲取數據。這個過程有幾個階段，包括數據清理、轉換、縮減和規范化，因此很有挑戰性。

　　生成訓練模型的數據

　　對抗性人工智能可以生成完全虛假的數據，而生成式人工智能技術可以生成在大多數情況下與原始數據源相似的虛假數據。這應該在可用數據稀缺或受到隱私協議限制的情況下使用。

　　生成的合成數據可用作訓練和開發ML模型的來源，而無需依賴共享敏感數據。這可以保證用戶數據的安全，并使大型企業能夠使用更大的數據集進行訓練，從而獲得更好的模型。

　　自動化分析任務

　　商業智能和數據分析中的大多數活動可能需要重復投入時間和精力。菜單命令可以自動完成這項工作，但編碼需要時間和精力。使用生成式人工智能可以幫助開發任意數量的升級草案。

　　增強數據可視化

　　數據可視化是數據分析的一個重要方面，因為它有助于呈現數據。這種方法有助于吸引利益相關者，并通過創建漂亮的圖表、圖形甚至儀表板來提高做出正確決策的機會。