Data Analitikasında Generativ AI (GenAI): Necə İstifadə Etməli

Süni intellekt (AI) haqqında hər gün xəbər oxuyuruq — ChatGPT, Meta.ai, Gemini kimi alətlər işləmə tərzimizi dəyişir. Bəs generativ AI (GenAI) əslində nədir və bir data analitiki kimi ondan necə fayda görə bilərsən? Bu yazıda GenAI-nin nə olduğunu və OSEMN çərçivəsinin hər mərhələsində necə istifadə olunduğunu izah edirik.

Bu yazı data analitikasi nedir bələdçisinin davamıdır.

AI, machine learning və GenAI arasında fərq

AI (süni intellekt) maşınların adətən insanların yerinə yetirdiyi tapşırıqları — düşünmək, mühakimə etmək, faktları birləşdirmək — görə bilməsidir. AI yeni deyil, onilliklərdir mövcuddur. Machine learning (maşın öyrənməsi) AI-nin bir formasıdır: maşına çoxlu məlumat və nümunə verilir, o da bunlardan öyrənib model qurur və yeni nəticələr proqnozlaşdırır. Məsələn, Meta kimi platformalar istifadəçi davranışından öyrənib reklamları fərdiləşdirir.

Bəs indiki hype niyə? Səbəb AI-nin xüsusi bir forması olan generativ AI-dir. Əksər AI-lar əvvəlcədən müəyyən qaydalar üzərində işləyir; GenAI isə datadan öyrənib əvvəllər görünməyən yeni məzmun — mətn, şəkil, hətta musiqi — yarada bilir. Bunun üçün deep learning (dərin öyrənmə) istifadə edir: maşına böyük həcmdə məlumat verilir, o nümunələri öyrənir, sonra bir sualla (prompt) yönləndirildikdə giriş datasını təqlid edən yeni, orijinal material yaradır.

LLM, ChatGPT, LLAMA və Gemini

Bu maşınlar əslində buludda (cloud) yerləşən çoxlu birləşdirilmiş serverdir. Bu məlumat və model aparatına böyük dil modeli (Large Language Model — LLM) deyilir. Meta-nın qurduğu model LLAMA adlanır (Large Language Model Meta.ai) və onunla Meta.ai interfeysi vasitəsilə əlaqə qururuq. OpenAI-nin modeli GPT-dir və ChatGPT ilə istifadə olunur; Google-un modeli isə Gemini-dir. Bu alətlərlə təbii dildə — sanki bir dostla danışırmış kimi — söhbət edirsən.

Nümunə: Meta.ai-yə təkərli kreslodan istifadə edən bir dostla Avropa səyahəti üçün marşrut hazırlamağı xahiş edirsən; o, hər yerin əlçatan olduğu tam bir plan verir və saatlarla araşdırmadan qurtarırsan. GenAI yalnız mətn deyil — şəkil, musiqi, kod və hətta video da yarada bilir, çünki müvafiq data ilə öyrədilib.

GenAI necə işləyir?

GenAI-nin arxasındakı proses belədir: əvvəlcə maşına (böyük bir kompüter kimi düşün) nəhəng həcmdə məlumat verilir. Machine learning vasitəsilə maşın bu datadan nümunələr və xüsusiyyətlər öyrənir. Sonra maşına bir sual (prompt) verilir və o, giriş datasını faydalı şəkildə təqlid edən yeni, orijinal material yaradır. GenAI böyük həcmdə datanı sürətlə emal edə bildiyi üçün data analizində son dərəcə faydalıdır.

Vacib bir nüans: GenAI sadəcə mövcud məlumatı təkrarlamır — o, öyrəndiyi nümunələr əsasında əvvəllər mövcud olmayan yeni məzmun yaradır. Məhz bu «yaratma» qabiliyyəti onu adi AI-dən fərqləndirir və data analitikası üçün bu qədər güclü edir.

Fərqli GenAI texnologiyaları və girişlər

GenAI-nin girişləri (input) müxtəlif ola bilər: mətn, şəkil, səs, animasiya, audio, video və ya kod. Model kifayət qədər müxtəlif data ilə öyrədilibsə, çıxış da müxtəlif formatda ola bilər. Mətnlə öyrədilmiş model mətn yaradır; şəkillərlə öyrədilmiş model yeni şəkillər; kodla öyrədilmiş model isə proqram kodu yaradır. Bu çoxformatlı imkan GenAI-ni müxtəlif iş tapşırıqları üçün əlverişli edir — data analitiki üçün bu, həm mətn hesabatları, həm qrafiklər, həm də kod generasiyası deməkdir.

GenAI OSEMN-in hər mərhələsində

GenAI data analitikasının hər addımını sürətləndirir. OSEMN çərçivəsi üzrə baxaq:

Obtain — Toplamaq

GenAI real data çatışmayanda mövcud datanı təqlid edən sintetik data yarada bilir. Səhiyyədə GenAI real xəstə profillərini təqlid edən, amma məxfiliyi pozmayan sintetik xəstə datasetləri yaradır — beləcə tədqiqatçılar az real data ilə güclü analiz apara bilir.

Scrub — Təmizləmək

GenAI data təmizləməni avtomatlaşdırır: səhvləri, kənar dəyərləri və çatışmayan dəyərləri öyrənilmiş nümunələr əsasında aşkarlayıb düzəldir. Nümunə: supermarketdə skaner datasını təmizləmək — ikiqat skan olunmuş məhsullar və ya çatışmayan loyallıq datası kimi anomaliyaları düzəltmək.

Explore — Araşdırmaq

GenAI-nin ən güclü olduğu sahə. Qabaqcıl nümunə tanıma ilə ənənəvi metodlarla görünməyən mürəkkəb əlaqələri aşkar edir və qrafiklərin qurulmasına kömək edir. Marketinq analitikləri böyük istehlakçı davranışı datasını GenAI ilə araşdırıb müxtəlif demoqrafikalar üzrə gizli trendləri tapa bilir.

Model — Modelləşdirmək

GenAI feature engineering-i avtomatlaşdırır — datadakı dəyişənləri müəyyən edir və yeni model arxitekturaları təklif edir. Maliyyə analitikləri kredit skorinq modellərini qurmaq və dəqiqliyini artırmaq üçün GenAI-dən istifadə edir.

iNterpret — Şərh etmək

GenAI mürəkkəb modellər üçün anlaşıqlı izah və vizuallaşdırma yaradır. Nümunə: şəhərsalmada GenAI trafik axını simulyasiyalarını şərh edib, mütəxəssis olmayan planlaşdırıcılara intuitiv vizualizasiya və ssenari analizi təqdim edir.

GenAI proqnozlaşdırıcı analitikada

GenAI-nin ən qiymətli tətbiqlərindən biri proqnozlaşdırıcı analitikadır (predictive analytics). Ənənəvi modellər keçmiş dataya əsasən gələcəyi proqnozlaşdırır; GenAI isə bu prosesi bir neçə yolla gücləndirir. O, datadakı dəyişənləri avtomatik müəyyən edərək feature engineering-i sürətləndirir, yeni model arxitekturaları təklif edir və hətta onları datanın xüsusiyyətlərinə görə özü yaradır. Nəticədə analitik daha az vaxtda daha dəqiq proqnoz modelləri qura bilir.

Nümunə: maliyyə analitikləri kredit skorinq modellərini qurmaq və təkmilləşdirmək üçün GenAI-dən istifadə edir. GenAI yalnız yeni əlamətlər (məsələn, xərcləmə nümunələri) təklif etmir, həm də müxtəlif model arxitekturalarını sınaqdan keçirib proqnoz dəqiqliyini artırır. Bu, əvvəllər saatlarla və ya günlərlə çəkən işi əhəmiyyətli dərəcədə qısaldır.

GenAI data keyfiyyətini yaxşılaşdırır

GenAI həm də data keyfiyyəti problemlərini həll etməyə kömək edir. Real data çatışmayanda o, mövcud datanı təqlid edən sintetik data yaradır — bu, xüsusən böyük datasetlərə ehtiyac olan və ya məxfilik həssas sahələrdə (məsələn, səhiyyə) faydalıdır. Eyni zamanda GenAI data təmizləməni avtomatlaşdırır: öyrənilmiş nümunələr əsasında səhvləri, kənar dəyərləri və çatışmayan dəyərləri aşkarlayıb düzəldir. Beləliklə, həm datanın həcmi, həm də keyfiyyəti artır — bu isə daha etibarlı analiz deməkdir.

GenAI-nin biznesdə tətbiqləri

GenAI-nin tətbiq sahələri çox genişdir. İnsan söhbətini təqlid edən çatbotlardan tutmuş, heyranedici vizual sənət və musiqi yaradan proqramlara qədər GenAI insan yaradıcılığının və səmərəliliyinin sərhədlərini genişləndirir. Bizneslər onu müştəri xidmətində (avtomatik cavablar), kontent yaradılmasında (mətn, şəkil, video), kod yazılmasında və məhsul dizaynında istifadə edir. Şirkətlər AI-ni inteqrasiya etdikcə, GenAI-ni anlamaq və istifadə etmək data analitiki üçün getdikcə daha vacib olur.

AI ilə bağlı narahatlıqlar

GenAI güclü olsa da, onunla bağlı narahatlıqları da nəzərə almaq lazımdır. Birincisi — dəqiqlik: GenAI bəzən inandırıcı görünən, amma yanlış məlumat («hallüsinasiya») yarada bilir, ona görə nəticələri həmişə yoxlamaq lazımdır. İkincisi — məxfilik və data təhlükəsizliyi: həssas datanı AI alətlərinə verməzdən əvvəl ehtiyatlı olmaq lazımdır. Üçüncüsü — qərəz (bias): model öyrədildiyi datadakı qərəzləri təkrarlaya bilər. Məsuliyyətli AI istifadəsi bu riskləri başa düşməyi və onları idarə etməyi tələb edir. Meta kimi şirkətlər «məsuliyyətli AI» prinsiplərini məhz bu səbəbdən vurğulayır.

GenAI-dən necə fayda görməli?

Əsas mesaj budur: GenAI texnologiyanın özündən çox, onu real problemlərə düşünülmüş və yaradıcı şəkildə tətbiq etməkdən ibarətdir. Getdikcə daha çox data analitikası aləti GenAI imkanları əlavə edir. Data analitiki kimi işində AI-nin harada kömək edə biləcəyini düşün — amma nəticələri həmişə yoxla, çünki GenAI-nin çıxışları həmişə dəqiq olmur. Ən yaxşı yol — bu pulsuz alətləri özün sınamaqdır.

Tez-tez verilən suallar (FAQ)

GenAI ilə adi AI arasında fərq nədir?

Adi AI əvvəlcədən müəyyən qaydalarla işləyir; GenAI isə datadan öyrənib yeni, orijinal məzmun (mətn, şəkil, kod) yaradır.

LLM nədir?

Large Language Model — buludda çoxlu serverdən ibarət, böyük mətn datası ilə öyrədilmiş modeldir. LLAMA, GPT və Gemini nümunələrdir.

GenAI data analitikinin işini əvəz edəcəkmi?

Yox, əvəz etmir — sürətləndirir. Analitik hələ də düzgün sualı verməli, nəticələri yoxlamalı və onları biznes kontekstində şərh etməlidir.

Sintetik data nədir?

Real datanı təqlid edən, süni yaradılmış datadır. Real data çatışmayanda və ya məxfilik həssas olanda (məsələn, xəstə datası) istifadə olunur.

GenAI-nin çıxışlarına tam etibar etmək olarmı?

Xeyr. GenAI bəzən inandırıcı görünən, amma yanlış məlumat yarada bilir. Nəticələri həmişə yoxlamaq lazımdır.

Deep learning nədir?

Machine learning-in qabaqcıl formasıdır; məlumat parçaları arasında mürəkkəb əlaqələr qurmaqda güclüdür. GenAI məhz deep learning-dən istifadə edir.

AI ilə bağlı əsas narahatlıqlar hansılardır?

Dəqiqlik (hallüsinasiya), məxfilik və data təhlükəsizliyi, həmçinin modelin datadakı qərəzi təkrarlaması. Məsuliyyətli istifadə bu riskləri idarə etməyi tələb edir.

GenAI OSEMN-in hansı mərhələsində ən faydalıdır?

Hər mərhələdə kömək edir, amma xüsusilə araşdırmada (explore) güclüdür — ənənəvi metodlarla görünməyən mürəkkəb əlaqələri sürətlə aşkar edir.

GenAI-ni öz layihələrinə necə daxil etməli?

Praktik olaraq GenAI-ni iş axınına daxil etməyin bir neçə yolu var. Datanı araşdırarkən böyük datasetdən tez fikir çıxarmaq üçün ondan istifadə edə bilərsən. Hesabat yazarkən ilk qaralamanı GenAI hazırlaya, sən isə redaktə edə bilərsən. Kod lazım olanda (məsələn, Python skripti) GenAI onu yaza bilər. Vizuallaşdırma ideyaları üçün ondan məsləhət ala bilərsən. Əsas prinsip: GenAI-ni köməkçi kimi istifadə et, amma son qərar və yoxlama sənin üzərində qalsın.

Getdikcə daha çox data analitikası aləti (Excel, Google Sheets, Tableau və s.) daxili GenAI imkanları əlavə edir. Bu o deməkdir ki, yaxın gələcəkdə GenAI ayrı bir alət deyil, gündəlik iş axınının təbii hissəsi olacaq. Ona görə indidən bu alətlərlə tanış olmaq və onları məsuliyyətlə istifadə etməyi öyrənmək müasir data analitiki üçün mühüm üstünlükdür.

Nəticə: GenAI bir köməkçidir, əvəzedici deyil

GenAI data analitikasının hər mərhələsini — toplamadan şərh etməyə qədər — sürətləndirir və daha səmərəli edir. Sintetik data yaradır, təmizləməni avtomatlaşdırır, araşdırmanı dərinləşdirir, model qurmağa kömək edir və nəticələri anlaşıqlı vizualizasiyalara çevirir. Amma o, data analitikini əvəz etmir. Analitik hələ də düzgün sualı verməli, məqsədi müəyyən etməli, GenAI-nin çıxışlarını yoxlamalı və nəticələri biznes kontekstində şərh etməlidir.

Ən yaxşı yanaşma GenAI-ni güclü bir köməkçi kimi görməkdir: o, təkrarlanan və vaxt aparan işləri üzərinə götürür, sən isə strateji düşüncəyə və qərar vermeyə fokuslanırsan. Bu texnologiya sürətlə inkişaf edir, ona görə onu indidən öyrənmək və məsuliyyətlə istifadə etmək müasir data analitiki üçün böyük üstünlükdür. Ən yaxşısı — bu pulsuz alətləri özün sınamaq və gündəlik işinə tətbiq etməkdir. Meta.ai, ChatGPT və Gemini pulsuzdur; onların gücünü əsl anlamaq üçün sınamaqdan başqa yol yoxdur.

Bu bələdçini bitirdin! İndi data analitikasının bütün OSEMN dövrəsini və müasir GenAI imkanlarını tanıyırsan.

👉 Əsas bələdçi: data analitikası nədir