Integracija podatkov s pomočjo umetne inteligence
Upravljanje podatki s pomočjo umetne inteligence v programu MapForce
Upravljanje podatki s pomočjo umetne inteligence v programu MapForce
Súčasné modely umelej inteligencie majú potenciál zlepšiť úlohy integrácie dát mnohými spôsobmi. Niektoré z najvýznamnejších pokrokov, ktoré súvisia s mapovaním dát a procesmi ETL, sa týkajú schopností klasifikácie založených na umelej inteligencii.
Či už sa jedná o klasifikáciu prirodzených jazykových vstupov alebo iných nestruktúrovaných dát, ako sú obrázky a zvuk, systémy poháňané umelou inteligenciou vynikajú v typoch kategorizačných úloh, ktoré boli v minulosti mimoriadne náročné, časovo náročné a náchylné k chybám. Rozhrania umelej inteligencie založené na rozsiahlych jazykových modeloch (LLM) sú schopné analyzovať obrovské množstvá tréningových dát, ktoré sú potrebné na naučenie sa zložitých vzorcov, kontextov a jemností jazyka, čo umožňuje efektívne "rozumieť" reči a obsahu vytvorenému ľuďmi.
Sistemi umetne inteligence (UI) imajo možnost razvrščati podatke v različnih področjih, kar lahko organizacijam pomaga dodajati vrednost svojim podatkom na smiseln način. To je še posebej pomembno pri izboljšanju podatkov, shranjenih v bazo podatkov ali drugem shrambišči, med procesi integracije podatkov ali ETL, kjer podatki, ki jih zagotavlja UI, nudijo dodatne informacije za odločanje v poslovnem okolju.
Ker mnogi sistemi umetne inteligence, kot je GPT-4 podjetja OpenAI, so dostopni preko API-ja, je takoj mogoče integrirati njihovo funkcionalnost v projekte transformacije podatkov v programu MapForce.
S pomočjo vgrajenih orodij, ki ne zahtevajo programiranja, lahko v programu MapForce enostavno definirate zahteve za spletne storitve. To omogoča enostavno nastavitev klicev k API-jem, vključno z OpenAI API, Azure OpenAI API, AWS AI Services in drugimi, kar omogoča uporabo umetne inteligence za obdelavo podatkov v vsakem projektu pretvorbe podatkov.
Široki koraki za konfiguracijo funkcionalnosti umetne inteligence v programu MapForce vključujejo:
Nasledujúce aplikácie popisujú reálne implementácie, ktoré využívajú umelú inteligenciu na klasifikáciu dát počas procesov ETL (extrakcia, transformácia, načítanie) alebo integrácie dát.
Automatizácia analýzy sentimentu Analýza prirodzeného jazyka je už dlho problémom pre analytikov dát, pretože stroje nemali potrebnú schopnosť porozumieť menej konkrétnym aspektom ľudskej reči, ako je kontext, sarkazmus, nejednoznačnosť a slang.
Kerana umetna inteligenca je v veliki meri premagala te omejitve, lahko analizira tekstovne podatke, kot so ocene strank ali objave na družbenih omrežjih, da ugotovi čustveno obarvanost besedila, ne glede na to, ali je pozitivna, negativna ali nevtralna. Ta klasifikacija lahko podjetjem pomaga razumeti povratne informacije strank, oceniti javno mnenje in sprejemati odločitve, ki temeljijo na podatkih, na podlagi rezultatov analize čustev.
Projekat mapiranja podataka, ki ga opisujemo spodaj, uporablja umetno inteligenco za analiziranje podatkov, ki se prejemajo v bazo podatkov za podporo, in samodejno ugotavlja, ali je določen zapis pozitivno, negativnaje predstavuje poročilo o napakialebo by sa to malo považovať za zahteva za funkcionalnost. Potem sú výsledky zapísané do databázy spätnej väzby zákazníkov.
To Článok opisuje kroky, ktoré sú potrebné túto funkciu ETL, ktorá využíva umelú inteligenciu, implementovať v programe MapForce.
Podobne ako pri klasifikácii textu, klasifikácia obrázkov pomocou umelej inteligencie je výrazne pokročilejšia ako staršie technológie. Napríklad, v oblasti elektronického obchodu môže umelá inteligencia automaticky kategorizovať obrázky produktov do rôznych skupín alebo identifikovať konkrétne objekty v rámci obrázkov. Táto klasifikácia môže pomôcť pri riadení zásob, optimalizácii vyhľadávania, organizácii obsahu a pod.
V nasledujúcom príklade mapovania dát je databáza katalógu produktov doplnená o klasifikáciu obrázkov pomocou umelej inteligencie, čím sa pridávajú popisné štítky k položkám produktov. Toto je obzvlášť užitočné, keď je názov produktu nejasný (napríklad "Mongoose", čo je bicykel) alebo keď chýba úplný popis.
Funkcija využíva API služby Microsoft Azure Cognitive Services Computer Vision na analýzu obrázkov produktov a vráti zoznam označení, ktoré sa pridajú do databázy. Napríklad, pri analýze obrázka produktu s názvom "Yellow Watermelon" – ktorý sa ukáže byť nástrahou na ryby – sú vrátené označenia "nástraha, kovové výrobky".
Naučte sa, ako vytvoriť tento projekt integrácie dát pomocou umelej inteligencie na klasifikáciu obrázkov v tomto článku.
Možnosti využitia klasifikácie založenej na umelej inteligencii na pridanie hodnoty mapovaným dátam sú mnohé. Okrem klasifikácie obrazov a sentimentov, ktoré boli vyššie opísané, môžu vývojári využívať nástroje MapForce, ktoré nevyžadujú programovanie a využívajú umelú inteligenciu, na automatizáciu:
Za začetek, izvedite več o tem, kako smo ustvarili projekt analize čustev (sentiment analysis) z uporabo ETL ali razvrščanje slik z uporabo umetne inteligence (AI), kot je opisano zgoraj. To funkcionalnost lahko preizkusite v svojih lastnih projektih integracije podatkov, ko prenesete popolnoma funkcionalno brezplačno preskusno različico programa MapForce.
