Нейросеть для анализа данных

Процесс тренировки

Давайте поймем почему формула имеет такой вид. Сначала нам нужно учесть то, что мы хотим скорректировать вес пропорционально размеру ошибки. Далее ошибка умножается на значение, поданное на вход нейрона, что, в нашем случае, 0 или 1. Если на вход был подан 0, то вес не корректируется. И в конце выражение умножается на градиент сигмоиды. Разберемся в последнем шаге по порядку:

Да, нейронная сеть может ошибаться при анализе данных, точно так же, как люди-аналитики могут ошибаться. Нейронные сети хороши ровно настолько, насколько хороши данные, на которых они обучаются, и алгоритмы, которые используются для их разработки. Если обучающие данные предвзяты или неполны, или если алгоритмы плохо разработаны, нейронная сеть может допускать ошибки.

ChatGPT — нейронная сеть, которую создали в компании Open AI. Она умеет обрабатывать данные, писать текст, отвечать на вопросы, находить ошибки в коде. Сервис даже помогает в обучении — расскажет как решать интегралы или сколько времён в английском языке. Хорошая штука и много чего умеет, поэтому в теории её можно использовать и для анализа.

Больше нейронов. В нашей тренировочной нейросети только один нейрон. Но если нейронов будет больше — каждый из них сможет по-своему реагировать на входные данные, соответственно, на следующие нейроны будут приходить данные с разных синапсов. Значит — больше вариативность, «подумать» и передать сигнал дальше может не один нейрон, а несколько. Можно менять и формулу передачи, и связи между нейронами — так получаются разные виды нейронных сетей.

Да, может. Поэтому если используете ИИ, нужно перепроверять что она там проанализировала. Чаще всего нейросеть не ошибается в лёгких задачах, но и здесь желательно проверить её работу. А ещё ИИ очень чувствителен к заданиям. Во многом от формулировки запроса зависит, сможет ли он справиться с задачей.

Вывод. Анализ данных с помощью нейросети проводить можно. Искусственный интеллект сделал простой вывод по цифрам: какая конверсия у каждого из двух кампаний и какой показатель рентабельности. Но самое главное ИИ оценил, какая кампания эффективнее, и сгенерировал код для диаграммы.

Лучше обучение. Искусственные нейронные сети обучаются примерно по тому же принципу, что живые существа. Когда человек часто повторяет одни и те же действия, он учится: ездить на велосипеде, рисовать или набирать текст. Это происходит, потому что веса между нейронами в мозгу меняются: нервные клетки наращивают новые связи, по-новому начинают воспринимать сигналы и правильнее их передают. Нейронная сеть тоже изменяет веса при обучении — чем оно объемнее, тем сильнее она «запомнит» какую-то закономерность.

ChatGPT можно использовать для анализа текста. Например, проанализировать отзыв клиента и ответить на него. Или попросить сравнить цифры и сделать вывод. Ещё искусственный интеллект умеет прогнозировать и находить аномалии в наборе данных. Но для этого его надо обучать. В целом ИИ умеет многое, но пока справляется с простыми заданиями.

Возможности нейросети ChatGPT для анализа данных

Говорят, искусственный интеллект уже сейчас готов заменить копирайтеров, дизайнеров, разработчиков и художников. А как насчёт аналитиков? Я протестировала нейросеть для анализа данных. Если коротко: ИИ справляется с лёгкими задачами, а тяжёлые — это для людей.

Вывод. Нейросеть пока не возьмут на работу в Яндекс. Возможно, проблема возникла из-за перевода, так как я перевела задачу с русского на английский. На русском ChatGPT постоянно выдавал ошибку. Но, скорее всего, дело даже не в этом. ИИ не может понять логику решения задачи, поэтому и выдаёт ошибку. Правильный ответ — 553 ореха, но нейронная сеть к этому результату даже не приблизилась.

Однако я, безусловно, могу стать ценным инструментом для аналитиков, помогая им обрабатывать и анализировать данные более быстро и эффективно. Я также могу предоставить дополнительные идеи и перспективы, которые могут быть не сразу очевидны людям-аналитикам. В конечном счете, я считаю, что наилучший подход заключается в объединении сильных сторон как людей, так и искусственного интеллекта для достижения максимально точного и всеобъемлющего анализа.

SQL — язык программирования, который используют аналитики. Для SQL-аналитика важно знать этот язык и уметь обрабатывать большой объём данных. Сейчас проверим, что из этого знает и умеет CRM-система. В отличие от аналитиков и ИИ я в SQL не разбираюсь, поэтому проверять ChatGPT буду на примерах с решениями.

Но нейронные сети — все же не человеческий мозг. Мозг сложнее, объемнее, в нем намного больше нейронов, чем в любой компьютерной нейросети. Поэтому чрезмерное обучение может сделать хуже. Например, переобученная нейросеть может начать распознавать предметы там, где их нет — так люди иногда видят лица в фарах машин и принимают пакеты за котов. А в случае с искусственной нейронной сетью такой эффект еще явнее и заметнее. Если же учить нейросеть на нескольких разнородных данных, скажем, сначала обучить считать числа, а потом — распознавать лица, она просто сломается и начнет работать непредсказуемо. Для таких задач нужны разные нейросети, разные структуры и связи.

Точно так же, как языковая модель искусственного интеллекта, я также способен допускать ошибки при анализе. Хотя я прошел обучение на огромном количестве данных и владею сложными алгоритмами, я не непогрешим. Существует ряд факторов, которые могут привести к ошибкам, таких как неполные или неточные данные, двусмысленные или нечеткие формулировки или сложность требуемого анализа.