Los datos no mienten, pero lo que se puede hacer con ellos responde tanto a las normas científicas como a la innovación. Y es esta última, sobre todo, la que disfruta de los beneficios mutuos que profesan la relación entre la ciencia de datos y ChatGPT.
El chatbot de OpenAI es una red neuronal avanzada; es decir, un modelo grande de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que utiliza aprendizaje profundo para devolver un texto similar al producido por el hombre.
Y el modelado lingüístico es precisamente la tarea principal de la preformación, una fase durante la cual el modelo, basándose en palabras anteriores, identifica aquellas útiles para la secuencia para devolver una oración de pleno significado y calidad.
En realidad, ChatGPT proporciona una representación de la oración porque no comprende su significado ni su contexto. Existe un enorme nivel de complejidad que, al igual que toda tecnología requiere, es completamente transparente para quienes lo utilizan.
¿Cómo la ciencia de datos revoluciona la eficacia de ChatGPT?
Para poder profundizar en el argumento que representa la síntesis de la relación simbiótica entre data science y ChatGPT es necesario entrar en la mecánica de ambos aspectos para descubrir su dinámica —y darse cuenta de cierta similitud—.
Al entrar en la ciencia de datos, hay cuatro subniveles a saber:
- Raspado: en su sentido más amplio y común, es la extracción a través de un software, de datos de una salida generada por otro software. La forma más típica es la del web scraping; es decir, la extracción de información de uno o varios sitios web y que puede realizarse de diferentes maneras, las principales bibliotecas útiles de Python son Scrapy e Beautifulsoup, entre otras.
- Exploración y análisis: los datos deben analizarse e, incluso en este ámbito, existen bibliotecas muy conocidas como, entre muchas otras, Numpy, Pandas y Scikit-Learn.
- Visualización: luego, los datos deben hacerse comprensibles, devolviendo una representación gráfica que pueda ser entendida por la alta dirección de la empresa o por el público objetivo. Además de las bibliotecas de Python (Matplotlib es quizás la más extendida), existen herramientas de terceros que facilitan la tarea.
- Machine learning: todas las actividades necesarias para descubrir modelos, aprender y hacer predicciones.
Estas son cuatro áreas en las que ChatGPT destaca. No solo ayuda a los modelos de aprendizaje automático a aprender y, en consecuencia, a hacer predicciones más precisas, sino que, con los adecuados, utiliza técnicas de incitación que crean visualizaciones interactivas, extrae datos de la web y se presta a analizarlos para encontrar correlaciones.
Es evidente que, a pesar de ser dos mundos simbióticos, el progreso de la ciencia de datos contribuye a afilar las cuchillas de ChatGPT y viceversa. El encanto de dos hemisferios que forman uno solo.
Ciencia de datos y ChatGPT: la AI al servicio del análisis de datos
Este es otro tema que se desarrolla a través de algunos puntos clave, ya que ChatGPT ayuda a los científicos de datos en varios aspectos de su trabajo.
Entre ellos se encuentran:
- Optimización: ChatGPT resulta útil para responder a preguntas relacionadas con los algoritmos o las técnicas de ciencia de datos utilizados, especialmente en términos de hiperparámetros para los modelos de aprendizaje automático y, en particular, cuando se trabaja con marcos más populares cuya parametrización puede aplanar la competitividad.
- Análisis en profundidad: un científico de datos puede usar ChatGPT para identificar tendencias en un conjunto de datos o encontrar correlaciones entre diferentes variables.
- Preprocesamiento: ChatGPT puede asesorar sobre técnicas para gestionar los valores faltantes, reducir el tamaño de la funcionalidad y también sobre el aumento de datos.
- Codificación: de la misma manera, ChatGPT puede crear partes de código útiles para análisis avanzados.
Con ChatGPT, los científicos de datos pueden ahorrar tiempo y tomar decisiones más informadas durante todo el proceso de desarrollo del proyecto de ciencia de datos.
Así es como la ciencia de datos mejora las capacidades de ChatGPT
En resumen: los científicos de datos pueden pensar de forma innovadora, ChatGPT no va más allá de los límites trazados por los datos de entrenamiento. Los científicos de datos que se enfrentan a problemas complejos tienden a buscar soluciones alternativas y creativas a su manera.
La ciencia de datos también requiere intuición, ética y, de manera más general, inteligencia emocional.
Todas estas cualidades de las que ChatGPT carece e incluso cuando, como en el caso de la ética, las aparenta tímidamente, pueden atribuirse a una formación en la que se han excluido los términos inadecuados y los temas considerados inadecuados.
El científico de datos puede contribuir a enriquecer los conjuntos de datos disponibles en ChatGPT para que las fronteras dentro de las que se mueve sean más amplias, aunque la emulación de las cualidades humanas típicas es una cuestión que a veces se tuerce y que incluso hoy en día no pertenece a la inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés).
En cambio, lo que la ciencia de datos puede hacer inmediatamente es comprometerse a garantizar que ChatGPT pueda devolver resultados de acuerdo con las normas éticas.
El papel que desempeñan la intuición y la creatividad en el campo de la ciencia de datos es un tema antiguo, como lo demuestra un artículo publicado en la Harvard Business Review, pero la llegada de ChatGPT crea un intercambio que, sin duda, es más actual.
La importancia de la ciencia de datos en la formación de ChatGPT
La formación en ChatGPT se lleva a cabo principalmente a través de los datos disponibles en la web. Una elección un tanto obligatoria, tanto para lograr una transversalidad de uso capaz de llegar al público más amplio posible, como para permitirles trabajar en una serie de actividades relacionadas.
Sin embargo, los ajustes pueden delegarse en las empresas que utilizan ChatGPT internamente, capacitándolas con conjuntos de datos patentados.
Vuelve el aspecto simbiótico entre Data Science y ChatGPT. La Universidad de la Ciudad de Hong Kong ha demostrado empíricamente que ChatGPT puede hacer ciencia de datos con limitaciones obvias y es, a la vuelta de la esquina, que estos muros se pueden sortear.
De hecho, la ciencia de datos puede contribuir a crear conjuntos de datos especializados que sean las fuentes de referencia en las que se basa ChatGPT.
De esa manera, se fortalece el trabajo humano y mantiene siempre dentro de los límites impuestos por la formación de datos, incluso teniendo en cuenta los límites que revela la inteligencia artificial generativa (GenAI, por su acrónimo en inglés).
Ciencia de datos y ChatGPT: una combinación ganadora para el procesamiento de datos complejos
Junto a la puramente técnico-tecnológica, está la cuestión del empleo, ya que si ChatGPT fuera capaz de procesar datos complejos en el campo de la ciencia de datos, entre las profesiones que se dedican a la AI también figuraría la del científico de datos.
La pregunta no se plantea por la complejidad del trabajo del científico de datos, sino que no está en los acordes de ChatGPT que, sin embargo, realiza algunas tareas como los humanos —piénsese en escribir código— y en menos tiempo. Un poco para cuestionar las capacidades abstractivas del operador humano.
Sin embargo, es cierto que, en sinergia, los dos hemisferios pueden hacer mucho el uno por el otro, especialmente si trabajan con conjuntos de datos patentados.
Interpretación de los datos: ¿cómo el data science mejora la precisión de ChatGPT?
El hecho de que la ciencia de datos mejore la precisión con la que ChatGPT interpreta los datos es un tema que refuerza la validez de los demás, ya que el chatbot proporciona información valiosa a los científicos de datos sobre las técnicas que deben utilizar para aumentar su capacidad de interpretación de los datos.
Esto se consigue principalmente mediante procedimientos de aumento de datos; es decir, la adición de copias ligeramente modificadas de datos existentes para regular el overfitting durante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
Este último, se produce cuando un modelo complejo se ajusta a los datos porque tiene un gran número de parámetros en comparación con la cantidad de estos últimos.
Una sinergia que nace de una simbiosis objeto de un estudio a varias manos, curado y redactado por científicos procedentes de diferentes universidades chinas y americanas.
Una investigación que tiene como objetivo observar el uso de ChatGPT para la data augmentation, lo cual, a su vez en los datasets propietarios, ayuda a ChatGPT a contextualizar mejor los datos, revolviendo resultados más precisos y centrados con respecto al tema tratado.
Una sinergia para el análisis predictivo de datos
La simbiosis y la sinergia son palabras clave en la relación entre Data Science y ChatGPT. El uso de estas últimas en el análisis predictivo beneficia en términos de precisión de los datos, pero también a la hora de simplificar los flujos de trabajo.
Las capacidades de aprendizaje automático de ChatGPT son un salvavidas para ayudar a crear modelos de predicción basados en conjuntos de datos patentados.
Un amplio panorama en el que se destacan algunas tareas que pueden ser delegadas a las peculiaridades de ChatGPT, entre las cuales se encuentran:
- La sugerencia de métodos y funcionalidades para crear y analizar un modelo.
- La sugerencia de métodos para solucionar los problemas relacionados con la calidad de los datos.
- La sugerencia de las herramientas más adecuadas para analizar los datos en un contexto específico
Todo esto se transforma en la posibilidad de tomar decisiones precisas, informadas y específicas.
Nuevas perspectivas en la interpretación de datos
El hombre tiene cualidades interpretativas que la inteligencia artificial aún no tiene y estas últimas tienen un grado de precisión y velocidad que el hombre no puede alcanzar.
Los efectos sinérgicos resultantes sugieren perspectivas, es decir, la necesidad de obtener ventajas específicas del uso de los datos y de utilizar modelos que tengan en cuenta, en la medida de lo posible, la creatividad humana.
Este es un tema impermeable y multidisciplinar al que se refiere la literatura del sector utilizando el término “análisis creativo de datos“, es decir, un análisis tradicional de datos mediado y mezclado con las habilidades del pensamiento abstracto.
Ventajas
Lo anterior puede dar ventajas de diversa índole, entre las que destacan las siguientes:
- El descubrimiento de nuevas correlaciones entre los datos y las nuevas tendencias que, combinadas, pueden conducir a nuevas estrategias empresariales e incluso a nuevas oportunidades de negocio, con el desarrollo de nuevos productos o servicios
- La resolución de problemas complejos mediante una lógica innovadora, incluso arriesgada o herética, según los parámetros del mercado de referencia de las empresas
- El aumento de la competitividad también depende de la capacidad de tomar decisiones informadas, innovadoras y específicas, incluso en segmentos de mercado parcial o totalmente inexplorados.
Es más fácil decirlo que hacerlo, por supuesto, pero la difusión de la cultura de los datos debe conducir a una diferenciación en la capacidad de utilizarlos, de lo contrario, la competitividad de las empresas corre el riesgo de entrar en una fase de estancamiento.
Si las empresas activas en un sector toman las mismas decisiones y sacan las mismas conclusiones sobre la base de los datos que poseen, estamos expuestos a una disminución de su potencial innovador.
Fuente: BigData4Innovation.it.
