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Libérer l’IA générative dans l’analyse des données

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Libérer l’IA générative dans l’analyse des données
Libérer l’IA générative dans l’analyse des données


Introduction

L’IA générative améliore l’analyse des données en créant de nouvelles données et en simplifiant les tâches telles que le codage et l’analyse. Grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-3.5 permettent cela en comprenant et en générant SQL, Python, un résumé de texte et des visualisations à partir de données. Pourtant, des limitations persistent, comme la gestion des contextes courts et des erreurs. Les améliorations futures ciblent les LLM spécialisés, les capacités multimodales et de meilleures interfaces utilisateur pour des flux de données rationalisés. Des initiatives telles que TalktoData visent à rendre l’analyse des données plus accessible grâce à des plateformes d’IA générative conviviales. L’objectif est de simplifier et d’élargir l’analyse des données pour tous.

Objectifs d’apprentissage:

  • Comprendre le rôle de l’IA générative dans l’analyse des données.
  • Explorez les applications des grands modèles linguistiques (LLM) dans l’analyse des données.
  • Identifiez les limites et les solutions de l’IA générative pour l’analyse des données.

Définir l’IA générative : comprendre sa fonction et son importance

IA générative est un sous-ensemble d’IA qui excelle dans la génération de contenu englobant du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et des données synthétiques. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui classent ou prédisent en fonction de paramètres prédéfinis, l’IA générative génère du contenu. Il opère dans le domaine de l’apprentissage en profondeurse distinguant par sa capacité à produire de nouvelles étiquettes de données basées sur les informations fournies.

Une différence frappante réside dans sa capacité à gérer des données non structurées, éliminant ainsi le besoin de modeler les données pour les adapter à des paramètres prédéfinis. L’IA générative a un vaste potentiel pour comprendre et déduire à partir des données fournies. Il s’agit donc d’une innovation révolutionnaire en matière d’analyse de données.

Applications de l’IA générative dans l’analyse de données

L’IA générative, notamment via des LLM, tels que GPT-4 pr GPT-3.5, présente de nombreuses applications en analyse de données. L’un des cas d’utilisation les plus marquants est sa capacité à générer du code pour les professionnels des données. Les LLM formés sur des extraits de code accessibles au public dans SQL et Python peut générer du code, facilitant considérablement les tâches d’analyse des données.

Ces modèles possèdent des capacités de raisonnement, leur permettant d’extraire des informations et de créer des corrélations au sein des données. De plus, ils peuvent résumer des textes, générer des visualisations, et même modifier les graphiques, améliorant ainsi le processus analytique. Ils effectuent non seulement des tâches d’apprentissage automatique traditionnelles telles que régression et classification mais aussi s’adapter pour analyser directement des ensembles de données. Cela rend l’analyse des données plus intuitive et efficace.

Dévoilement des capacités des LLM et de leur utilisation dans le monde réel

Lors de l’utilisation des LLM pour l’analyse des données, le processus implique l’utilisation de diverses bibliothèques telles que GPT 3.5 d’OpenAI, Indice LLaMAet les frameworks associés pour effectuer une analyse de données sur les fichiers CSV et les bases de données SQL.

Code:

#Import OpenAI and API Key

import os

import openai

from IPython.display import Markdown, display

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'

openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]

#Import Pandas and Pandas Query Engine from Llama-index

import pandas as pd

from llama_index.query_engine import PandasQueryEngine

# Load sample csv file(Titanic dataset)

df = pd.read_csv("titanic.csv")

df.head(5)

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La principale importance réside dans la capacité inhérente des LLM à générer du code basé sur des requêtes en langage naturel. Permettant ainsi aux utilisateurs de rechercher des informations à partir de leurs données de manière transparente. Par exemple, le chargement d’un fichier CSV dans un moteur de requête Pandas permet aux utilisateurs de poser des questions dans un langage simple, comme « Combien de passagers ont survécu ? ». LLM génère le code correspondant, fournissant des résultats précis.

Code:

response = pd_query_engine.query(

"Total How many passengers survived?",

)

display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

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Code:

response = pd_query_engine.query(

"What is the average, maximum and minimum age of male and female population?",

)

display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

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Cette interaction transparente s’étend aux bases de données SQL, où le LLM génère des requêtes SQL basées sur les métadonnées fournies, permettant des requêtes complexes telles que la récupération des albums les plus vendus dans des pays spécifiques. Les métadonnées jouent un rôle central dans l’utilisation efficace des LLM pour l’analyse des données. Dans les bases de données SQL, les métadonnées fournissent des informations cruciales concernant les tables, les clés primaires, les clés étrangères, les noms de colonnes et leurs types de données respectifs. Ces métadonnées servent de guide aux LLM, leur permettant de comprendre la structure de la base de données et de générer des requêtes SQL basées sur ces paramètres prédéfinis.

Code:

#Load a SQL database

from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, Column, String, Integer, select, column

# Sample Database

# https://www.sqlitetutorial.net/sqlite-sample-database/

engine = create_engine("sqlite:///Chinook.db")

metadata_obj = MetaData()

#Lets use SQL Query engine from Llama-index

from llama_index import SQLDatabase

sql_database = SQLDatabase(engine)

#Create Query Engine

from llama_index.indices.struct_store import NLSQLTableQueryEngine

query_engine = NLSQLTableQueryEngine(

sql_database=sql_database

)

query_str = (

"What are all the tables in the database?"

)

response = query_engine.query(query_str)

print(response)

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Code:

response = query_engine.query("Give me first 5 rows of Album table")

print(response)

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Cependant, des limitations existent, telles que des restrictions de contexte courtes, des erreurs potentielles dans la génération de code et une surcharge de calcul. La nécessité de LLM avancés comme GPT-4 pour améliorer la compréhension du contexte et la précision dans la génération de code de requête SQL est claire. De plus, l’avenir consiste à rendre ces systèmes d’IA plus conviviaux, intuitifs et capables de gérer divers flux de travail d’analyse de données. De plus, ils pourraient potentiellement révolutionner la manière dont les entreprises et les utilisateurs interagissent avec les outils analytiques à l’avenir.

Les modèles de modèles de langage, en particulier GPT-3.5, offrent un aperçu tangible du potentiel de l’IA générative dans les applications du monde réel. Dans une démonstration pratique utilisant un notebook Colab, il est évident comment les LLM peuvent être utilisés pour analyser des fichiers CSV et des bases de données SQL, simplifiant ainsi le processus d’analyse des données pour les cas d’utilisation courants.

En chargeant un exemple de fichier CSV et une base de données SQL publique, ces LLM ont démontré leur capacité à générer des réponses aux questions sur les données. Ils ont démontré leur capacité à interpréter les requêtes des utilisateurs, à comprendre les structures des tableaux et à fournir des réponses précises. Cependant, certaines limites et inconvénients apparaissent lors de l’utilisation des LLM.

Surmonter les limites et les inconvénients de l’IA générative dans l’analyse des données

Les LLM, malgré leurs immenses capacités, ne sont pas sans limites. Leurs principales contraintes incluent le contexte court, les taux d’erreur élevés, la surcharge de calcul et l’absence d’interface intuitive pour les utilisateurs finaux. Fournir un grand volume de données peut provoquer des erreurs de débordement, et les taux d’erreur, en particulier dans les LLM à usage général, peuvent atteindre jusqu’à 40 %.

Surmonter les limites et les inconvénients de l'IA générative dans l'analyse des données

De plus, l’absence d’interface utilisateur intuitive limite une adoption généralisée, en particulier parmi les utilisateurs professionnels qui ne sont pas forcément à l’aise avec les API ou les interfaces de codage. Pour remédier à ces limites, des solutions et des avancées sont nécessaires.

Comprendre les limites et les défis liés à l’utilisation de l’IA générative

Les défis liés à l’IA générative, en particulier les LLM, ont rendu nécessaire des modèles raffinés et des méthodologies améliorées pour surmonter les limitations existantes. Les problèmes de contexte court, les taux d’erreur plus élevés, la surcharge de calcul et le manque d’interfaces utilisateur intuitives nécessitent des solutions innovantes pour optimiser les performances LLM dans l’analyse des données.

Développements et avancées futurs dans l’IA générative pour l’analyse des données

L’avenir de l’IA générative dans l’analyse des données recèle des développements prometteurs. Les améliorations des capacités LLM, telles que GPT-4 et d’autres modèles, visent à résoudre les limitations actuelles. L’accent mis sur le réglage fin des LLM pour SQL et l’intégration de fonctionnalités multimodèles pour les entrées de texte, de voix et d’images devrait révolutionner les flux de travail d’analyse de données.

Développements et avancées futurs dans l'IA générative pour l'analyse des données

De plus, l’introduction d’applications utilisateur finaux basées sur l’UI/UX démocratisera l’utilisation de l’IA générative dans l’analyse des données, permettant à un public plus large d’exploiter sa puissance.

Solutions aux inconvénients actuels : un aperçu des approches améliorées

Remédier aux inconvénients de l’IA générative nécessite des approches innovantes. Chez TalktoData, nous travaillons sur une solution adaptée pour simplifier l’analyse des données. La plateforme offre une interface utilisateur intuitive conçue spécifiquement pour les flux de travail d’analyse de données, répondant aux complexités liées à la gestion de diverses sources de données, notamment les bases de données SQL et divers formats de fichiers.

La fonctionnalité révolutionnaire de création d’instances Jupyter Sandbox dédiées pour chaque requête permet aux utilisateurs d’interagir avec la plate-forme et de recevoir des informations, de générer du code et de l’exécuter dans un environnement dédié. Cela élimine la complexité du flux de travail traditionnel d’analyse de données, simplifiant le processus et permettant des interactions transparentes.

Innover dans le workflow d’analyse de données avec la solution TalktoData

La solution TalktoData est sur le point de révolutionner la façon dont les tâches d’analyse de données sont effectuées. En combinant la puissance de l’IA générative avec une interface intuitive et conviviale, la plateforme cherche à combler le fossé entre les complexités de l’analyse des données et une approche plus centrée sur l’utilisateur. Avec la capacité de simplifier les interactions, de générer du code et d’exécuter des processus analytiques, cette solution vise à responsabiliser les professionnels des données de tous les secteurs.

Conclusion

L’IA générative, notamment les LLM comme GPT-3.5, transforme l’analyse des données. Pour ce faire, ils créent non seulement de nouvelles données, mais également en rationalisant des tâches d’analyse complexes. Bien que ces modèles présentent un immense potentiel pour révolutionner le domaine, ils présentent des limites importantes. Ces limitations conduisent à la nécessité de modèles améliorés et d’interfaces plus conviviales.

L’avenir de l’IA générative dans l’analyse de données réside dans le perfectionnement de modèles tels que GPT-4, les capacités multimodales et l’amélioration des expériences utilisateur. Des initiatives telles que TalktoData signalent une évolution vers des analyses de données plus accessibles à tous. Il met en évidence la volonté de simplifier et d’élargir l’analyse des données d’une manière centrée sur l’utilisateur. À mesure que la technologie continue d’évoluer, relever ces défis mènera à des applications plus inclusives, intuitives et puissantes de l’IA générative dans l’analyse des données.

Points clés à retenir

  • L’IA générative diffère des modèles traditionnels en créant du contenu au lieu de classifications ou de prédictions prédéfinies, révolutionnant ainsi l’analyse des données.
  • Des modèles comme GPT-3.5 excellent dans la génération de code, l’analyse de données et la création de visualisations, améliorant ainsi les processus d’analyse de données.
  • Les limitations telles que le contexte court et la complexité de l’interface entraînent le besoin de modèles améliorés, d’une meilleure UI/UX et de capacités multimodales à l’avenir.

Questions fréquemment posées

T1. Quelles sont les principales limites des grands modèles linguistiques (LLM) dans l’analyse de données ?

Rép. Les LLM sont confrontés à des contraintes liées à des contextes courts, des taux d’erreur élevés, une surcharge de calcul et un manque d’interfaces intuitives, ce qui entrave une utilisation efficace.

Q2.Comment l’IA générative comme GPT-3.5 est-elle utilisée dans des scénarios pratiques d’analyse de données ?

Rép. Les LLM, illustrés par GPT-3.5, simplifient l’analyse des données en générant du code, en résumant les textes et en interprétant les requêtes des utilisateurs sur les données, facilitant ainsi les tâches de données courantes.

Q3. Quelle est la solution à ces limitations de l’IA générative pour l’analyse des données ?

Rép. Les solutions impliquent d’affiner les LLM, d’améliorer les interfaces utilisateur et de développer des modèles spécialisés, illustrés par la plate-forme centrée sur l’utilisateur de TalktoData pour une analyse transparente des données.

A propos de l’auteur

Vinod Varma est un professionnel des données chevronné possédant une riche expérience en science et analyse des données. En tant que co-fondateur de Sager AI depuis février 2022, il a joué un rôle déterminant dans l’élaboration de la vision de l’entreprise et dans sa croissance. Sager AI se spécialise dans l’intersection de l’IA générative et des données, proposant des solutions innovantes tirant parti des technologies de pointe. La vaste expérience de Vinod comprend des postes de Data Scientist au sein du groupe HRS à Cologne, en Allemagne, où il a contribué à des stratégies basées sur les données.

Page Heure de données : https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/unleashing-generative-ai-in-data-analytics

LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/vinod-varma-24/

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