Predictive AI nədir?

Proqnozlaşdırıcı süni intellekt zərif səslənir, lakin ideya sadədir: gələcəkdə nə olacağını təxmin etmək üçün keçmiş məlumatlardan istifadə edin. Müştərinin hansı maşının xidmətə ehtiyacı olduğu vaxta qədər söhbət tarixi nümunələri gələcəyə yönəlmiş siqnallara çevirməkdən gedir. Bu sehrli deyil - bir az sağlam skeptisizm və çoxlu təkrarlama ilə qarışıq reallıqla qarşılaşan riyaziyyatdır.

Aşağıda praktiki, silinə bilən izahat var. Əgər siz bura gəldinizsə, maraqlanırsınızsa, Proqnozlaşdırıcı AI nədir? və komandanız üçün faydalı olub-olmamasından asılı olmayaraq, bu, sizi bir oturuşda oh-ok vəziyyətinə gətirəcək.☕️

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 AI-ni biznesinizə necə daxil etmək olar
Daha ağıllı biznes inkişafı üçün AI alətlərini inteqrasiya etmək üçün praktik addımlar.

🔗 Daha məhsuldar olmaq üçün AI-dən necə istifadə etmək olar
Vaxta qənaət edən və səmərəliliyi artıran effektiv AI iş axınlarını kəşf edin.

🔗 AI bacarıqları nədir
Gələcəyə hazır olan peşəkarlar üçün vacib olan əsas AI bacarıqlarını öyrənin.

Predictive AI nədir? Tərif 🤖

Proqnozlaşdırıcı süni intellekt tarixi məlumatlarda nümunələri tapmaq və ehtimal olunan nəticələri proqnozlaşdırmaq üçün statistik təhlildən və maşın öyrənməsindən istifadə edir - kimin alır, nə uğursuz olur, tələb artdıqda. Bir az daha dəqiq desək, yaxın gələcəklə bağlı ehtimalları və ya dəyərləri qiymətləndirmək üçün klassik statistikanı ML alqoritmləri ilə qarışdırır. Proqnozlaşdırıcı analitika ilə eyni ruh; fərqli etiket, bundan sonra nə olacağını proqnozlaşdırmaq üçün eyni fikir [5].

Əgər formal arayışları, standartlar orqanlarını və texniki kitabçaları bəyənirsinizsə, gələcək dəyərləri proqnozlaşdırmaq üçün zamanla sifariş edilmiş məlumatlardan siqnalları (trend, mövsümilik, avtokorrelyasiya) çıxarmaq kimi çərçivə proqnozlaşdırın [2].

Proqnozlaşdırıcı AI-ni faydalı edən nədir ✅

Qısa cavab: o, yalnız idarə panellərini deyil, qərarları idarə edir. Yaxşılıq xüsusiyyətdən irəli gəlir:

• Fəaliyyət - xəritəni növbəti addımlara çıxarır: təsdiq, marşrut, mesaj, yoxlama.

• Ehtimaldan xəbərdar - siz yalnız titrəyişlər deyil, kalibrlənmiş ehtimallar əldə edirsiniz [3].

• Təkrarlana bilən - bir dəfə yerləşdirildikdən sonra modellər heç vaxt yatmayan sakit bir iş yoldaşı kimi daim işləyirlər.

• Ölçülə bilən - qaldırma, dəqiqlik, RMSE-sizin belə adlandırırsınız-uğur kəmiyyətlə ölçülə bilər.

Dürüst olaq: ​​proqnozlaşdırıcı süni intellekt yaxşı həyata keçirildikdə, demək olar ki, darıxdırıcı hiss olunur. Xəbərdarlıqlar gəlir, kampaniyalar özlərini hədəfləyir, planlaşdırıcılar inventarları daha əvvəl sifariş edirlər. Darıxmaq gözəldir.

Sürətli lətifə: biz gördük ki, orta bazar komandaları laglar və təqvim xüsusiyyətlərindən istifadə edərək sadəcə olaraq “növbəti 7 gündə ehtiyatın tükənməsi riski” əldə edən kiçik gradient gücləndirici model göndərirlər. Dərin şəbəkələr yoxdur, sadəcə təmiz məlumatlar və aydın eşiklər. Qələbə flaş deyildi - əməliyyatlarda daha az dırmaşma-zənglər idi.

Proqnozlaşdırılan AI vs Generativ AI - sürətli bölünmə ⚖️

• Generativ süni intellekt verilənlərin paylanmasının modelləşdirilməsi və onlardan nümunələrin götürülməsi yolu ilə yeni məzmun-mətn, şəkillər, kodlar yaradır [4].

• Proqnozlaşdırılan süni intellekt, tarixi nümunələrdən şərti ehtimalları və ya dəyərləri təxmin etməklə nəticələri proqnozlaşdırır - itki riski, gələn həftə tələb, defolt ehtimalı [5].

Generativi yaradıcı bir studiya, proqnozlaşdırıcı isə hava xidməti kimi düşünün. Eyni alətlər qutusu (ML), fərqli məqsədlər.

Beləliklə… praktikada Predictive AI nədir? 🔧

1. Önəm verdiyiniz etiketli tarixi data-nəticələri və onları izah edə biləcək girişləri toplayın

2. Mühəndis xüsusiyyətləri - xam məlumatları faydalı siqnallara çevirin (laglar, yuvarlanan statistikalar, mətn daxiletmələri, kateqoriyalı kodlaşdırmalar).

3. Girişlər və nəticələr arasındakı əlaqələri öyrənən model uyğun alqoritmləri öyrədin

4. Qiymətləndirin - biznes dəyərini əks etdirən metriklərlə saxlama məlumatlarını doğrulayın.

5. Tətbiqinizə, iş axınınıza və ya xəbərdarlıq sisteminə proqnozlar göndərin

6. izləyin məlumatların / konsepsiyanın sürüşməsinə baxın və yenidən təlim/yenidən kalibrləmə davam edin. Aparıcı çərçivələr açıq şəkildə sürüşmə, qərəzlilik və məlumat keyfiyyətini idarəetmə və monitorinq tələb edən davamlı risklər kimi qeyd edir [1].

Alqoritmlər xətti modellərdən ağac ansambllarına və neyron şəbəkələrə qədər müxtəlifdir. Səlahiyyətli sənədlər adi şübhəliləri kataloq edir - logistik reqressiya, təsadüfi meşələr, gradient gücləndirilməsi və s. - yaxşı davranışlı xallara ehtiyacınız olduqda izah edilmiş güzəştlər və ehtimal kalibrləmə variantları [3].

Tikinti blokları - verilənlər, etiketlər və modellər 🧱

• Məlumat - hadisələr, əməliyyatlar, telemetriya, kliklər, sensor oxunuşları. Strukturlaşdırılmış cədvəllər ümumidir, lakin mətn və şəkillər rəqəmsal xüsusiyyətlərə çevrilə bilər.

• Etiketlər - proqnozlaşdırdığınız şey: alınmış və alınmamış, uğursuzluğa qədər günlər, tələbat dolları.

• Alqoritmlər

  • Nəticənin kateqoriyalı olub-olmaması zamanı təsnifat

  • Nəticə ədədi olduqda reqressiya

  • seriyası - trend və mövsümiliyin açıq şəkildə müalicəyə ehtiyacı olduğu zaman üzrə dəyərlərin proqnozlaşdırılması [2].

Zaman sıralarının proqnozlaşdırılması eksponensial hamarlaşdırma və ya ARIMA ailəsi modelləri kimi qarışıq metodlara mövsümilik və tendensiya əlavə edir, müasir ML ilə yanaşı hələ də özlərinə məxsus olan klassik alətlərdir [2].

Əslində göndərilən ümumi istifadə halları 📦

• Gəlir və artım

  • Aparıcı xal, dönüşüm artımı, fərdi tövsiyələr.

• Risk və uyğunluq

  • Fırıldaqçılığın aşkarlanması, kredit riski, AML bayraqları, anomaliyaların aşkarlanması.

• Təchizat və əməliyyatlar

  • Tələbin proqnozlaşdırılması, işçi qüvvəsinin planlaşdırılması, inventarın optimallaşdırılması.

• Etibarlılıq və texniki qulluq

  • Avadanlıqda proqnozlaşdırılan texniki xidmət - nasazlıqdan əvvəl hərəkət edin.

• Səhiyyə və ictimai sağlamlıq

  • Yenidən qəbulları, triajın təcililiyini və ya xəstəlik riski modellərini proqnozlaşdırın (diqqətli yoxlama və idarəetmə ilə)

Əgər siz nə vaxtsa “bu əməliyyat şübhəli görünür” SMS almısınızsa, siz təbiətdə proqnozlaşdırıcı süni intellektlə qarşılaşmısınız.

Müqayisə Cədvəli - Proqnozlaşdırıcı AI üçün alətlər 🧰

Qeyd: qiymətlər geniş vuruşdur-açıq mənbə pulsuzdur, bulud istifadəyə əsaslanır, müəssisə dəyişir. Realizm üçün kiçik və ya iki qəribəlik qalır...

göstərişli analitika ilə necə müqayisə edilir

Nə baş verə biləcəyini proqnozlaşdıran cavablar . Məhdudiyyətlər altında nəticələri optimallaşdıran hərəkətləri seçərək, bu barədə nə etməliyik Peşəkar cəmiyyətlər göstərişli analitikanı yalnız proqnozlar deyil, optimal hərəkətləri tövsiyə etmək üçün modellərdən istifadə kimi müəyyən edirlər [5]. Praktikada proqnoz resepti qidalandırır.

Modellərin qiymətləndirilməsi - əhəmiyyətli ölçülər 📊

Qərara uyğun ölçüləri seçin:

• Təsnifat

  • Xəbərdarlıqlar bahalı olduqda yanlış pozitivlərin qarşısını almaq üçün dəqiqlik

  • Qaçırılanların baha başa gəldiyi zaman daha çox gerçək hadisələri tutmaq üçün xatırlayın

  • AUC-ROC səviyyə keyfiyyətini hədlər üzrə müqayisə etmək üçün.

• Reqressiya

  • Ümumi xətanın böyüklüyü üçün RMSE/MAE

  • Nisbi səhvlər vacib olduqda MAPE

• Proqnozlaşdırma

  • MASE, zaman sıralarının müqayisəsi üçün sMAPE.

  • əhatə dairəsi - qeyri-müəyyənlik zolaqlarınız həqiqətən həqiqəti ehtiva edirmi?

Bəyəndiyim əsas qayda: səhv olduğu üçün büdcənizə uyğun gələn metrikanı optimallaşdırın.

Yerləşdirmə reallığı - sürüşmə, qərəzlilik və monitorinq 🌦️

Modellər pisləşir. Məlumatların dəyişməsi. Davranış dəyişir. Bu uğursuzluq deyil - dünya hərəkətdədir. Aparıcı çərçivələr məlumatların sürüşməsi və konsepsiyanın sürüşməsi , qeyri-qanuni və məlumatların keyfiyyət risklərini vurğulayır və sənədləri, giriş nəzarətlərini və həyat dövrü idarəetməsini tövsiyə edir [1].

• Konsepsiya sürüşməsi - girişlər və hədəf arasındakı əlaqələr inkişaf edir, buna görə də dünənki nümunələr artıq sabahın nəticələrini çox yaxşı proqnozlaşdırmır.

• Model və ya məlumat sürüşməsi - giriş paylamalarının dəyişməsi, sensorların dəyişməsi, istifadəçi davranışının dəyişməsi, performansın azalması. Aşkar edin və hərəkət edin.

Praktiki dərs kitabı: istehsalda ölçülərə nəzarət edin, sürüşmə testləri keçirin, yenidən təlim kadansını qoruyun və arxa test üçün nəticələrə qarşı proqnozları qeyd edin. Sadə izləmə strategiyası heç vaxt qaçmadığınız mürəkkəb strategiyadan üstündür.

Kopyalaya biləcəyiniz sadə başlanğıc iş axını 📝

1. Qərarı müəyyənləşdirin - müxtəlif hədlərdə proqnozla nə edəcəksiniz?

2. Məlumat toplayın - aydın nəticələri olan tarixi nümunələr toplayın.

3. Split - qatar, doğrulama və həqiqətən dayanma testi.

4. Baseline - logistik reqressiya və ya kiçik ağac ansamblı ilə başlayın. Əsas xətlər xoşagəlməz həqiqətləri söyləyir [3].

5. Təkmilləşdirin - xüsusiyyət mühəndisliyi, çarpaz doğrulama, diqqətli nizamlama.

6. Göndərmə - sisteminizə proqnozlar yazan API son nöqtəsi və ya toplu işi.

7. Saat - keyfiyyət, sürüşmə siqnalları, yenidən təlim tetikleyicileri üçün idarə panelləri.

Bu çox səslənirsə, elədir, amma siz bunu mərhələlərlə edə bilərsiniz. Kiçik qalibiyyət kompleksi.

Məlumat növləri və modelləşdirmə nümunələri - sürətli hitlər 🧩

• Cədvəl qeydləri - gradient gücləndirici və xətti modellər üçün ev çəmənliyi [3].

• Zaman seriyası - tez-tez ML-dən əvvəl trend/mövsüm/qalıqlara parçalanmadan faydalanır. Eksponensial hamarlaşdırma kimi klassik üsullar güclü baza olaraq qalır [2].

• Mətn, şəkillər - rəqəmsal vektorlara yerləşdirin, sonra cədvəl kimi proqnozlaşdırın.

• Qrafiklər - müştəri şəbəkələri, cihaz əlaqələri - bəzən bir qrafik modeli kömək edir, bəzən həddindən artıq mühəndislikdir. Necə olduğunu bilirsən.

Risklər və maneələr - çünki real həyat qarışıqdır 🛑

• Qərəz və təmsilçilik - az təmsil olunan kontekstlər qeyri-bərabər xətaya gətirib çıxarır. Sənəd və monitor [1].

• Sızma - təsadüfən gələcək məlumat zəhərinin təsdiqini ehtiva edən xüsusiyyətlər.

• Saxta korrelyasiya - modellər qısa yollara bağlanır.

• Həddindən artıq uyğunlaşma - məşqdə əla, istehsalda kədərli.

• İdarəetmə - nəsilləri, təsdiqləri və giriş nəzarətini izləyin, darıxdırıcı, lakin kritikdir [1].

Təyyarəni endirmək üçün məlumatlara etibar etməyəcəksinizsə, krediti rədd etmək üçün ona etibar etməyin. Yüngül ifadə, amma ruhu alırsınız.

Dərin dalış: hərəkət edən şeyləri proqnozlaşdırmaq ⏱️

Tələb, enerji yükü və ya veb trafiki proqnozlaşdırarkən zaman seriyası düşüncəsi vacibdir. Dəyərlər sıralanır, buna görə də müvəqqəti quruluşa hörmət edirsiniz. Mövsümi tendensiya parçalanması ilə başlayın, eksponensial hamarlaşdırma və ya ARIMA ailəsinin əsas xətlərini sınayın, gecikmiş xüsusiyyətlər və təqvim effektləri daxil olan gücləndirilmiş ağaclarla müqayisə edin. Məlumat incə və ya səs-küylü olduqda hətta kiçik, yaxşı tənzimlənmiş əsas xətt də parlaq modeli üstələyə bilər. Mühəndislik kitabçaları bu əsasları aydın şəkildə izah edir [2].

FAQ-ish mini lüğəti 💬

• Predictive AI nədir? Tarixi nümunələrdən ehtimal olunan nəticələri proqnozlaşdıran ML plus statistika. Proqram iş axınlarında tətbiq olunan proqnozlaşdırıcı analitika ilə eyni ruh [5].

• O, generativ AI-dən nə ilə fərqlənir? Yaradıcılığa qarşı proqnozlaşdırma. Generativ yeni məzmun yaradır; ehtimalları və ya dəyərləri proqnozlaşdıran təxminlər [4].

• Dərin öyrənməyə ehtiyacım varmı? Həmişə deyil. Bir çox yüksək ROI istifadə halları ağaclarda və ya xətti modellərdə işləyir. Sadədən başlayın, sonra artırın [3].

• Qaydalar və ya çərçivələr haqqında nə demək olar? Risklərin idarə edilməsi və idarəetmə üçün etibarlı çərçivələrdən istifadə edin - onlar qərəzliliyi, sürüşməni və sənədləri vurğulayır [1].

Çox uzun. Oxumadım!🎯

Proqnozlaşdıran AI sirli deyil. Bu, dünəndən bu gün daha ağıllı davranmağı öyrənmək üçün intizamlı təcrübədir. Əgər alətləri qiymətləndirirsinizsə, alqoritmlə deyil, öz qərarınızla başlayın. Etibarlı bir baza yaradın, davranışı dəyişdiyi yerdə yerləşdirin və amansızcasına ölçün. Yadda saxlayın - modellər şərab kimi deyil, süd kimi yaşlanır - buna görə də monitorinq və yenidən təlim üçün planlaşdırın. Bir az təvazökarlıq uzun bir yol gedir.

İstinadlar

1. NIST - Süni İntellekt Risk İdarəetmə Çərçivəsi (AI RMF 1.0). Link

2. NIST ITL - Mühəndislik Statistikası Təlimatları: Zaman Seriyalarının Analizinə Giriş. Link

3. scikit-learn - Nəzarət olunan Öyrənmə İstifadəçi Təlimatı. Link

4. NIST - AI Risk Management Framework: Generativ AI Profili. Link

5. INFORMS - Əməliyyat Tədqiqatları və Analitika (analitika icmalı növləri). Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda