Ciência de dados de IA: modelos, análise e uso para pequenos negócios

AI data science

Se todos os seus concorrentes usam IA, como é possível manter uma vantagem competitiva?


A resposta é aproveitar os recursos avançados de IA e a ciência de dados que permitem que você use a IA melhor que a concorrência.


Noções básicas de ciência de dados


Ciência de Dados é a disciplina multidisciplinar de compreensão dos dados. Os dados podem ser estruturados, como em XML ou JSON, ou não estruturados, como os bilhões de pontos de dados que encontramos nas mídias sociais. 


A IA é um ativo inestimável na ciência de dados porque os cientistas de dados podem aproveitá-la para processar enormes quantidades de dados e tirar conclusões a partir deles. 


Avanços recentes em modelos de linguagem tornaram a IA mais importante do que nunca na ciência de dados. 

A ferramenta certa: por que GPTs?


Os "transformadores pré-treinados generativos" (ou GPTs) representam um avanço significativo na tecnologia de IA e ciência de dados. Eles são baseados na arquitetura do transformador que codifica a entrada de linguagem em tokens, processa-os em paralelo para entender o contexto e a próxima palavra em uma sequência e, em seguida, envia a saída para um decodificador que os converte de volta em palavras. 


Os transformadores têm vantagens significativas no processamento de linguagem por causa de sua capacidade de fornecer contexto e também por causa de sua velocidade aumentada. 

Algumas ferramentas populares que atualmente utilizam a arquitetura do transformador são:

  • DALL-E
  • Stable Diffusion
  • ChatGPT

Os modelos GPT tornaram-se o padrão para a IA de processamento de texto. 

Lixo entra, lixo sai


Você deve trabalhar com os dados corretos para aproveitar com sucesso a ciência de dados nos negócios. Aplica-se a velha máxima da programação: entrada de lixo resulta em saída de lixo.

 

Por exemplo, embora o GPT seja uma ferramenta fenomenal, ele não pode pensar de forma independente. Ele precisa de dados para tirar conclusões. 


Como ferramentas de Inteligência Artificial Estreita (ANI), os modelos GPT são especializados em uma tarefa única ou restrita - processamento de linguagem. Eles realizam cálculos estatísticos nos tokens codificados que recebem para gerar sua saída. É matemática pura e os modelos GPT podem basear sua saída apenas nos dados que eles têm. 


Como o ChatGPT foi treinado predominantemente em dados ocidentais, particularmente dados dos Estados Unidos, sua saída prevista às vezes pode conter vieses. Isso pode representar desafios se você deseja implementar a funcionalidade GPT internamente no seu negócio ou em um chatbot em seu site. 


Dada uma excelente ferramenta como um modelo baseado em GPT, você precisa:


  • Dados corretos/adequados.
  • Treinamento correto/apropriado sobre esses dados. 


Felizmente, é totalmente possível melhorar os dados de um modelo GPT. 

Melhorando os dados do modelo GPT para melhores usos comerciais


Para que um modelo GPT forneça a saída necessária, você deve fornecer os dados a partir dos quais deseja operar. Por exemplo, se você implementou um chatbot de ChatGPT que chama a API OpenAI, você pode modificar todos os prompts do usuário para incluir instruções para obter dados apenas do armazenamento de dados da sua empresa. 


LlamaIndex é uma ferramenta que ajuda você a integrar uma ampla variedade de dados específicos de domínio da empresa de várias fontes, incluindo APIs, PDFs e SQL, para usar com um LLM (Large Language Model). 


Outra opção é pular o ChatGPT e optar por um LLM de código aberto e treinar esses modelos em seus próprios conjuntos de dados. Você pode trabalhar com um especialista em dados para ajudar a ajustar seus modelos de dados para um alinhamento mais próximo aos dados específicos da empresa. 

Usos avançados de IA para análise e outras tarefas


Ao combinar dados de forma programática com uma ferramenta automatizada de IA, você pode começar a aproveitar a funcionalidade avançada de IA e ciência de dados em seus negócios. 


Por exemplo, agentes de IA são ferramentas de IA que agem de forma totalmente independente para atingir um objetivo predeterminado. Você pode pedir a um agente de IA para filtrar milhares de e-mails e, em seguida, fazer com que o agente execute ações específicas com base no conteúdo de cada e-mail. O Agente de IA não precisa de um segundo prompt para continuar funcionando; ele simplesmente continua até atingir seu objetivo. 


Outro exemplo é combinar a funcionalidade do ChatGPT com a programação básica para monitorar automaticamente as ligações de vendas, entender o sentimento do cliente, resumir terabytes de dados antigos da empresa ou pesquisar arquivos de computador e processar as informações. 


Manter a supervisão humana ao longo do caminho é essencial, independentemente da ferramenta de IA que você criar. A IA é um recurso poderoso para aumentar a produtividade, mas é melhor usada com o toque humano.

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