Шта је предиктивна вештачка интелигенција?

Предиктивна вештачка интелигенција звучи отмено, али идеја је једноставна: користите податке из прошлости да бисте погодили шта се вероватно дешава следеће. Од тога који би купац могао да пређе на услугу до тога када машини треба сервис, ради се о претварању историјских образаца у сигнале који гледају у будућност. То није магија - то је математика која се сусреће са неуредном стварношћу, са мало здравог скептицизма и пуно итерација.

Испод је практично, лако читаво објашњење. Ако сте се овде питали Шта је предиктивна вештачка интелигенција? и да ли је корисна за ваш тим, ово ће вас превести од „ха“ до „океј“ у једном даху.☕️

Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:

🔗 Како укључити вештачку интелигенцију у своје пословање
Практични кораци за интеграцију вештачке интелигенције за паметнији раст пословања.

🔗 Како користити вештачку интелигенцију да бисте били продуктивнији
Откријте ефикасне вештачке интелигенције које штеде време и повећавају ефикасност.

🔗 Шта су вештине вештачке интелигенције
Научите кључне компетенције вештачке интелигенције неопходне за професионалце спремне за будућност.

Шта је предиктивна вештачка интелигенција? Дефиниција 🤖

Предиктивна вештачка интелигенција користи статистичку анализу и машинско учење како би пронашла обрасце у историјским подацима и предвидела вероватне исходе - ко купује, шта не успева, када потражња порасте. Нешто прецизније речено, она комбинује класичну статистику са алгоритмима машинског учења како би проценила вероватноће или вредности о блиској будућности. Исти дух као и предиктивна аналитика; другачији назив, иста идеја предвиђања шта следи [5].

Ако волите формалне референце, тела за стандардизацију и технички приручници, прогнозирање се схвата као издвајање сигнала (тренд, сезоналност, аутокорелација) из временски уређених података ради предвиђања будућих вредности [2].

Шта чини предиктивну вештачку интелигенцију корисном ✅

Кратак одговор: он покреће доношење одлука, не само контролне табле. Добра страна долази из четири особине:

• Применљивост - излази се мапирају на следеће кораке: одобрење, усмеравање, слање поруке, инспекција.

• Свесно вероватноће - добијате калибрисане вероватноће, не само вибрације [3].

• Поновљивост - једном када се примене, модели раде стално, попут тихог колеге који никад не спава.

• Мерљиво - пораст, прецизност, RMSE - шта год вам падне на памет - успех је мерљив.

Будимо искрени: када је предиктивна вештачка интелигенција добро урађена, делује готово досадно. Стижу упозорења, кампање циљају саме себе, планери наручују залихе раније. Досадно је лепо.

Кратка анегдота: видели смо тимове средњег тржишта који су испоручили мали модел са појачавањем градијента који је једноставно проценио „ризик од несташице залиха у наредних 7 дана“ користећи кашњења и функције календара. Без дубоких мрежа, само чисти подаци и јасни прагови. Победа није била тренутна - то је био мањи број позива за хитне интервенције у операцијама.

Предиктивна вештачка интелигенција наспрам генеративне вештачке интелигенције - брза подела ⚖️

• Генеративна вештачка интелигенција ствара нови садржај - текст, слике, код - моделирањем дистрибуција података и узорковањем из њих [4].

• Предиктивна вештачка интелигенција предвиђа исходе - ризик од одлива, потражњу следеће недеље, вероватноћу неизвршења обавеза - процењујући условне вероватноће или вредности из историјских образаца [5].

Замислите генеративни програм као креативни студио, а предиктивни као метеоролошку услугу. Исти алати (ML), различити циљеви.

Дакле… шта је предиктивна вештачка интелигенција у пракси? 🔧

1. Прикупите означене историјске податке - резултате који вас занимају и улазне податке који би их могли објаснити.

2. Инжењерске функције - претварају сирове податке у корисне сигнале (кашњења, покретне статистике, уграђивање текста, категоријална кодирања).

3. Обучите алгоритме прилагођене моделу који уче везе између улаза и исхода.

4. Процените - валидирајте податке о задржавању помоћу метрика које одражавају пословну вредност.

5. Примените и пошаљите предвиђања у своју апликацију, ток рада или систем упозорења.

6. Праћење учинка, пазите на података / концепта и одржавајте преобуку/рекалибрацију. Водећи оквири експлицитно наводе одступање, пристрасност и квалитет података као сталне ризике који захтевају управљање и праћење [1].

Алгоритми се крећу од линеарних модела, преко ансамбала стабала, до неуронских мрежа. Ауторитативна документација каталогизује уобичајене осумњичене - логистичку регресију, случајне шуме, појачавање градијента и још много тога - са објашњењима компромиса и опцијама калибрације вероватноће када су вам потребни добри резултати [3].

Градивни блокови - подаци, ознаке и модели 🧱

• Подаци - догађаји, трансакције, телеметрија, кликови, очитавања сензора. Структуриране табеле су уобичајене, али текст и слике се могу конвертовати у нумеричке карактеристике.

• Ознаке - шта предвиђате: купљено наспрам некупљеног, дани до неуспеха, долара потражње.

• Алгоритми

  • Класификација када је исход категоричко-чурн или не.

  • Регресија када је резултат нумерички - колико је продатих јединица.

  • Временске серије када је редослед важан - прогнозирање вредности током времена, где тренд и сезоналност захтевају експлицитни третман [2].

Прогнозирање временских серија додаје сезоналност и тренд у комбинацију метода попут експоненцијалног изглађивања или модела ARIMA породице, што су класични алати који се и даље држе као основе уз модерно машинско учење [2].

Уобичајени случајеви употребе који се заправо испоручују 📦

• Приход и раст

  • Бодовање потенцијалних клијената, повећање конверзије, персонализоване препоруке.

• Ризик и усклађеност

  • Откривање преваре, кредитни ризик, заставице за спречавање прања новца, откривање аномалија.

• Снабдевање и операције

  • Прогнозирање потражње, планирање радне снаге, оптимизација залиха.

• Поузданост и одржавање

  • Предиктивно одржавање опреме - деловати пре квара.

• Здравствена заштита и јавно здравље

  • Предвидети поновне пријеме, хитну тријажу или моделе ризика од болести (уз пажљиву валидацију и управљање)

Ако сте икада добили СМС поруку „ова трансакција изгледа сумњиво“, сусрели сте се са предиктивном вештачком интелигенцијом у пракси.

Табела поређења - алати за предиктивну вештачку интелигенцију 🧰

Напомена: цене су оквирне - отворени код је бесплатан, облак је заснован на коришћењу, предузећа варирају. Мала измена или две су остављене ради реализма…

Како се предиктивна вештачка интелигенција пореди са прескриптивном аналитиком 🧭

Предиктивна аналитика одговара на оно што је вероватно да ће се десити . Прескриптивна аналитика иде даље - шта би требало да урадимо поводом тога , бирајући акције које оптимизују исходе под ограничењима. Стручна друштва дефинишу прескриптивну аналитику као коришћење модела за препоручивање оптималних акција, а не само прогноза [5]. У пракси, предвиђање храни прописивање.

Процена модела - метрике које су важне 📊

Изаберите метрике које одговарају одлуци:

• Класификација

  • Прецизност како би се избегли лажно позитивни резултати када су упозорења скупа.

  • Подсетите се да ухватите више истинитих догађаја када су промашаји скупи.

  • AUC-ROC за упоређивање квалитета ранга преко прагова.

• Регресија

  • RMSE/MAE за укупну величину грешке.

  • MAPE када су релативне грешке битне.

• Прогнозирање

  • MASE, sMAPE за упоредивост временских серија.

  • Покривеност за интервале предвиђања - да ли ваше зоне несигурности заиста садрже истину?

Правило које ми се свиђа: оптимизујте метрику која је у складу са вашим буџетом ако није у праву.

Реалност примене - одступање, пристрасност и праћење 🌦️

Модели се деградирају. Подаци се мењају. Понашање се мења. Ово није неуспех - то је свет који се креће. Водећи оквири захтевају континуирано праћење померања података и померања концепата , истичу пристрасност и ризике квалитета података и препоручују документацију, контроле приступа и управљање животним циклусом [1].

• Померање концепта - односи између улаза и циља еволуирају, тако да јучерашњи обрасци више не предвиђају сутрашње исходе баш добро.

• Померање модела или података - померање расподеле улаза, промена сензора, трансформација понашања корисника, опадање перформанси. Детекција и деловање.

Практични приручник: пратите метрике у продукцији, покрећите тестове померања, одржавајте каденцу поновног тренирања и бележите предвиђања у односу на исходе за повратно тестирање. Једноставна стратегија праћења је боља од компликоване коју никада не покрећете.

Једноставан почетни радни ток који можете копирати 📝

1. Дефинишите одлуку - шта ћете урадити са предвиђањем на различитим праговима?

2. Прикупите податке - сакупите историјске примере са јасним исходима.

3. Подела - обука, валидација и истински тест издржљивости.

4. Почетна линија - почните са логистичком регресијом или малим ансамблом стабла. Почетне линије говоре непријатне истине [3].

5. Побољшање - инжењеринг карактеристика, унакрсна валидација, пажљива регуларизација.

6. Испорука - крајња тачка API-ја или пакетни задатак који пише предвиђања у ваш систем.

7. Праћење - контролне табле за квалитет, аларми за одступање, окидачи за преобуку [1].

Ако то звучи као много, јесте - али то можете урадити у фазама. Сићушни побеђује сложено.

Типови података и обрасци моделирања - брзи прегледи 🧩

• Табеларни записи - домаћи терен за моделе са градијентним појачавањем и линеарне моделе [3].

• Временске серије - често имају користи од декомпозиције на тренд/сезоналност/резидуале пре машинског учења. Класичне методе попут експоненцијалног изглађивања остају јаке основе [2].

• Текст, слике - уградити у нумеричке векторе, а затим предвидети као табеларно.

• Графови - мреже купаца, односи између уређаја - понекад графички модел помаже, понекад је то претерано компликовање. Знате како је.

Ризици и заштитне ограде - јер је стварни живот неуредан 🛑

• Пристрасност и репрезентативност - недовољно заступљени контексти доводе до неуједначених грешака. Документујте и пратите [1].

• Цурење - функције које случајно укључују будућу валидацију отрова информација.

• Лажне корелације - модели се хватају за пречице.

• Претерано опремање - одлично на тренингу, тужно у продукцији.

• Управљање - праћење порекла, одобрења и контроле приступа - досадно, али кључно [1].

Ако се не бисте ослањали на податке да бисте слетели авионом, немојте се ослањати на њих ни да бисте одбили кредит. Мало претеривање, али схватате поенту.

Дубинска анализа: предвиђање ствари које се крећу ⏱️

Приликом предвиђања потражње, енергетског оптерећења или веб саобраћаја, временских серија је важно. Вредности су уређене, тако да поштујете временску структуру. Почните са декомпозицијом сезонског тренда, испробајте експоненцијално изглађивање или ARIMA-фамилију основних линија, упоредите са појачаним стаблима која укључују карактеристике са закашњењем и ефекте календара. Чак и мала, добро подешена основна линија може надмашити блистав модел када су подаци танки или бучни. Инжењерски приручници јасно објашњавају ове основе [2].

Мини речник у стилу често постављаних питања 💬

• Шта је предиктивна вештачка интелигенција? Машинско учење плус статистика која предвиђа вероватне исходе на основу историјских образаца. Исти дух као и предиктивна аналитика, примењен у софтверским токовима рада [5].

• По чему се разликује од генеративне вештачке интелигенције? Креација наспрам предвиђања. Генеративна ствара нови садржај; предиктивна процењује вероватноће или вредности [4].

• Да ли ми је потребно дубоко учење? Не увек. Многи случајеви употребе са високим повраћајем улагања изводе се на дрветима или линеарним моделима. Почните једноставно, па ескалирајте [3].

• Шта је са прописима или оквирима? Користите поуздане оквире за управљање ризицима и управљање – они наглашавају пристрасност, одступање и документацију [1].

Предугачко. Нисам прочитао/ла!🎯

Предиктивна вештачка интелигенција није мистериозна. То је дисциплинована пракса учења из јучерашњег стања како би се данас деловало паметније. Ако процењујете алате, почните са својом одлуком, а не са алгоритмом. Успоставите поуздану основу, примените је тамо где мења понашање и неуморно мерите. И запамтите - модели старе као млеко, а не као вино - зато планирајте праћење и преобуку. Мало скромности много помаже.

Референце

1. NIST - Оквир за управљање ризицима вештачке интелигенције (AI RMF 1.0). Линк

2. NIST ITL - Приручник за инжењерску статистику: Увод у анализу временских серија. Линк

3. scikit-learn - Упутство за коришћење надгледаног учења. Линк

4. NIST - Оквир за управљање ризицима вештачке интелигенције: Генеративни профил вештачке интелигенције. Линк

5. ИНФОРМС - Операциона истраживања и аналитика (преглед врста аналитике). Линк

Пронађите најновију вештачку интелигенцију у званичној продавници вештачке интелигенције

О нама