AI data science: modellen, analyses en toepassingen voor kleine bedrijven

AI data science

Als al je concurrenten AI gebruiken, hoe kun je dan de competitie nog voorblijven?


Het antwoord is om geavanceerde AI en functionaliteiten voor data science in te zetten waarmee je meer stappen weet te zetten dan je concurrent.


Basisprincpes van data science


Data science is het multidisciplinaire vakgebied dat draait om het begrijpen van gegevens. Deze gegevens of data kunnen gestructureerd zijn, bijvoorbeeld in XML or JSON, of ongestructureerd, zoals de miljoenen datapunten die we op social media vinden. 


AI is een waardevolle toevoeging voor data science aangezien datawetenschappers het kunnen gebruiken om enorme hoeveelheden gegevens te verwerken en daaruit voorlopige conclusies kunnen trekken. 


Door recente doorbraken in taalmodellen is AI voor data science op dit moment belangrijker dan ooit. 

De juiste tool: waarom GPT's?


"Generative Pre-trained Transformers" (generatieve vooraf getrainde transformators) – of afgekort GPT's – vormen een belangrijke technologische doorbraak op het gebied van AI en data science. De systemen zijn gebaseerd op een transformatorarchitectuur die talige input omzet in tokens en ze parallel verwerkt om de context en het volgende woord in een reeks te begrijpen. Vervolgens stuurt het systeem de output naar een decoder die het geheel weer omzet in woorden. 


Vanwege hun vermogen om in context te werken en hun verbeterde snelheid, hebben transformators behoorlijke voordelen bij het verwerken van taal. 

Op dit moment zijn populaire tools die gebruikmaken van de transformatorarchitectuur onder andere:

  • DALL-E
  • Stable Diffusion
  • ChatGPT

GPT-modellen zijn op dit moment de standaard voor tekstverwerkende AI. 

Waardeloze input = waardeloze output


Om op een succesvolle manier data science in te zetten voor je bedrijf, moet je met de juiste data werken. De aloude programmeerregel is ook hier van toepassing: waardeloze input levert waardeloze output op.

 

Een voorbeeld: hoewel GPT een geweldige tool is, kan het niet zelfstandig nadenken. Het heeft gegevens nodig om tot een conclusie te komen. 


Als ANI-tool ('Artificial Narrow Intelligence') zijn GPT-modellen gespecialiseerd in een enkele, 'smalle' taak – taalverwerking. De systemen gaan voor het generen van hun output uit van statistische berekeningen die ze uitvoeren op de gecodeerde tokens die ze aangeleverd krijgen. Het is pure wiskunde, en GPT-modellen kunnen hun output uitsluitend baseren op de data waar ze over beschikken. 


Omdat ChatGPT voornamelijk getraind is op basis van westerse data, en dat met name uit de Verenigde Staten, kan de voorspelde output allerlei soorten biases bevatten. Dit leidt tot uitdagingen wanneer je de GPT-functionaliteit intern in je bedrijf wilt integreren of in een chatbot voor op je website. 


Als we uitgaan van een goede tool zoals een op GPT gebaseerd model, heb je het volgende nodig:


  • Juiste/gepaste gegevens.
  • Juiste/gepaste training om met die gegevens om te gaan. 


Gelukkig is het heel goed mogelijk om de dataset van een GPT-model te verbeteren. 

Het verbeteren van de dataset van een GPT-model voor betere zakelijke inzetbaarheid


Als een GPT-model de output moet leveren die je nodig hebt, moet jij ervoor zorgen dat je het model de juiste data geeft. Bijvoorbeeld: als je een ChatGPT chatbot hebt geïmplementeerd die de OpenAI API gebruikt, kun je alle gebruikersprompts aanpassen zodat ze instructies bevatten om alleen data te gebruiken vanuit de gegevensopslag van je bedrijf. 


LlamaIndex is een tool die je helpt om een breed aanbod aan domeinspecifieke bedrijfsgegevens vanuit verschillende bronnen te integreren, waaronder API's, PDF's en SQL, om te gebruiken met een Large Language Model (LLM). 


Een andere optie is om ChatGPT links te laten liggen en te kiezen voor een opensource LLM, en dit model vervolgens te trainen met je eigen datasets. Je kan met een data-expert samenwerken om je te helpen bij het verfijnen van je datamodellen zodat deze beter op je bedrijfsspecifieke data aansluiten. 

Geavanceerd gebruik van AI voor analyse en andere taken


Door via codering data te combineren met een geautomatiseerde AI-tool, kun je geavanceerde AI- en data science-functionaliteiten inzetten voor je bedrijf. 


AI-agenten zijn bijvoorbeeld AI-tools die geheel onafhankelijk functioneren om een vooraf vastgesteld doel te bereiken. Je kan een AI-agent vragen om duizenden e-mails te verwerken en de agent specifieke acties laten uitvoeren op basis van de inhoud van de e-mails. De AI-agent heeft geen tweede prompt nodig om door te gaan met de verwerking; hij werkt gewoon door totdat het doel bereikt is. 


Een ander voorbeeld is het combineren van de ChatGPT-functionaliteit met de basisprincipes van programmeren om automatisch de verkoopgesprekken te beheren, het klantsentiment te begrijpen, terabytes aan oude bedrijfsgegevens samen te vatten of computerbestanden te doorzoeken en deze informatie te verwerken. 


Ongeacht welke AI-tool je ook gebruikt of maakt, het is van essentieel belang om dit te combineren met menselijke inbreng. AI is een krachtige functionaliteit die productiviteit kan verhogen, maar het beste resultaat krijg je in combinatie met een menselijke touch.

Terug naar het infocentrum