Predictive AI чист?

AI-и пешгӯишаванда зебо садо медиҳад, аммо идея оддӣ аст: маълумотҳои гузаштаро истифода баред, то тахмин кунед, ки эҳтимол дар оянда чӣ мешавад. Аз кадоме муштарӣ метавонад то он даме, ки мошин ба хидмат ниёз дорад, дар бораи табдил додани намунаҳои таърихӣ ба сигналҳои ояндадор аст. Ин ҷоду нест - ин вохӯрии математикӣ бо воқеияти бесарусомон, бо каме шубҳаи солим ва такрори зиёд аст.

Дар зер фаҳмони дастӣ ва skimable аст. Агар шумо ба ин ҷо омада, ҳайрон шавед, ки AI-и пешгӯӣ чист? ва оё он барои дастаи шумо муфид аст, ин шуморо дар як нишаст аз ҳа то оҳ-ок мерасонад.☕️

Мақолаҳоеро, ки пас аз ин мақола хондан мехоҳед:

🔗 Чӣ тавр AI-ро ба тиҷорати худ дохил кардан мумкин аст
Қадамҳои амалӣ барои ҳамгироии абзорҳои AI барои рушди оқилонаи тиҷорат.

🔗 Чӣ тавр истифода бурдани AI барои самараноктар шудан
Ҷараёни самараноки кории AI-ро кашф кунед, ки вақтро сарфа мекунанд ва самаранокиро баланд мебардоранд.

🔗 Малакаҳои AI чистанд
Салоҳиятҳои калидии AI-ро барои мутахассисони омода барои оянда омӯзед.

Predictive AI чист? Таъриф 🤖

AI-и пешгӯишаванда таҳлили оморӣ ва омӯзиши мошинро барои дарёфти намунаҳо дар маълумоти таърихӣ ва пешгӯии натиҷаҳои эҳтимолӣ истифода мебарад - кӣ мехарад, чӣ ноком мешавад, вақте ки талабот афзоиш меёбад. Ба ибораи каме дақиқтар, он омори классикиро бо алгоритмҳои ML барои ҳисоб кардани эҳтимолият ё арзишҳо дар бораи ояндаи наздик омехта мекунад. Ҳамон рӯҳияи таҳлили пешгӯӣ; тамғаи гуногун, як идеяи пешгӯии оянда чӣ мешавад [5].

Агар ба шумо истинодҳои расмӣ, мақомоти стандартӣ ва дастурҳои техникӣ писанд омад, ки пешгӯии чаҳорчӯбаро ҳамчун истихроҷи сигналҳо (тамоюл, мавсимӣ, автокоррелятсия) аз маълумоти бо вақт фармоишшуда барои пешгӯии арзишҳои оянда [2].

Чӣ AI-и пешгӯиро муфид мекунад ✅

Ҷавоби кӯтоҳ: он на танҳо панелҳои идоракунӣ, балки қарорҳоро бармеангезад. Нек аз чаҳор хислат бармеояд :

• Фаъолият - харитаро ба қадамҳои минбаъда мебарорад: тасдиқ, масир, паём, тафтиш.

• Эҳтимолиятро дарк мекунед - шумо эҳтимолияти калибршуда мегиред, на танҳо ларзиш [3].

• Такроршаванда - вақте ки ҷойгир карда мешавад, моделҳо мисли як ҳамкори ором, ки ҳеҷ гоҳ хоб намекунад, пайваста кор мекунанд.

• Андозашаванда - бардоред, дақиқ, RMSE - шумо онро мегӯед - муваффақият миқдор аст.

Биёед ростқавл бошем: вақте ки AI-и пешгӯишаванда хуб иҷро карда мешавад, он қариб дилгиркунанда аст. Огоҳиҳо меоянд, маъракаҳо ба худ нигаронида шудаанд, банақшагирандагон инвентаризатсияро пештар фармоиш медиҳанд. Дилгиркунанда зебост.

Латифаи фаврӣ: мо дидем, ки дастаҳои миёнаи бозор як модели ночизи баландбардории градиентро мефиристанд, ки бо истифода аз ақибмонӣ ва хусусиятҳои тақвим ба таври оддӣ "хатари захираи захира дар 7 рӯзи оянда" ба даст овардаанд. Не шабакаҳои амиқ, танҳо маълумоти тоза ва остонаҳои равшан. Ғалаба флеш набуд - ин камтар зангҳои скрабл дар амалиёт буд.

Пешгӯии AI vs Generative AI - тақсимоти зуд ⚖️

• AI тавлидкунандаи мундариҷаи нав - матн, тасвирҳо, кодҳо тавассути моделсозии тақсимоти додаҳо ва интихоб аз онҳо [4].

• Пешгӯии AI натиҷаҳоро пешгӯӣ мекунад - хатари коҳиш, талабот ҳафтаи оянда, эҳтимолияти пешфарз - тавассути арзёбии эҳтимолияти шартӣ ё арзишҳо аз намунаҳои таърихӣ [5].

Дар бораи тавлидкунанда ҳамчун як студияи эҷодӣ ва пешгӯӣ ҳамчун хидмати обу ҳаво фикр кунед. Як қуттии асбобҳо (ML), ҳадафҳои гуногун.

Пас… AI пешгӯӣ дар амал чист? 🔧

1. ҷамъ кунед - натиҷаҳое, ки ба шумо таваҷҷӯҳ доранд ва маълумотҳое, ки метавонанд онҳоро шарҳ диҳанд.

2. Хусусиятҳои муҳандисӣ -маълумоти хомро ба сигналҳои муфид табдил диҳед (қафомонӣ, омори ҳаракат, воридкунии матн, рамзгузории категорияӣ).

3. модели мувофиқро омӯзед, ки муносибатҳои байни воридот ва натиҷаҳоро меомӯзанд.

4. Арзёбӣ - тасдиқи маълумоти нигоҳдорӣ бо ченакҳое, ки арзиши тиҷоратро инъикос мекунанд.

5. Ҷойгир кардан -ба барнома, ҷараёни корӣ ё системаи огоҳкунӣ пешгӯиҳо фиристед.

6. Мониторинги иҷроишро пайгирӣ кунед маълумот / дрифтҳои консепсияро тамошо кунед ва бозомӯзӣ/азнавкалибровкаро нигоҳ доред. Чаҳорчӯбаҳои пешқадам ба таври возеҳ дрифт, ғаразнокӣ ва сифати маълумотро ҳамчун хатарҳои ҷовидона меноманд, ки идоракунӣ ва мониторингро талаб мекунанд [1].

Алгоритмҳо аз моделҳои хатӣ то ансамблҳои дарахтӣ то шабакаҳои нейронро дар бар мегиранд. Ҳуҷҷатҳои бонуфуз феҳристи гумонбарони муқаррариро - регрессияи логистикӣ, ҷангалҳои тасодуфӣ, баланд бардоштани градиент ва ғайра - бо мубодилаи фаҳмондашуда ва имконоти калибрченкунии эҳтимолият, вақте ки ба шумо холҳои хуб рафтор кардан лозим аст [3].

Блокҳои сохтмонӣ - маълумот, тамғакоғазҳо ва моделҳо 🧱

• Маълумот - рӯйдодҳо, транзаксияҳо, телеметрия, кликҳо, хониши сенсорҳо. Ҷадвалҳои сохторӣ маъмуланд, аммо матн ва тасвирҳоро ба хусусиятҳои ададӣ табдил додан мумкин аст.

• Тамғакоғазҳо - он чизе ки шумо пешгӯӣ мекунед: харидашуда ва не, рӯзҳо то шикаст, долларҳои талабот.

• Алгоритмҳо

  • Тасниф, вақте ки натиҷа категориалӣ аст ё не.

  • Регрессия, вақте ки натиҷа рақамӣ аст - чанд адад фурӯхта мешавад.

  • Силсилаи вақт ҳангоми масъалаҳои фармоиш - пешгӯии арзишҳо дар тӯли вақт, ки тамоюл ва мавсимӣ ба муносибати возеҳ ниёз доранд [2].

Пешгӯии силсилаи вақт мавсимӣ ва тамоюлро ба усулҳои омехта илова мекунад, ба монанди ҳамворкунии экспоненсиалӣ ё моделҳои ARIMA-оила асбобҳои классикӣ мебошанд, ки дар баробари ML муосир [2] ҳамчун асосҳои худро нигоҳ медоранд.

Ҳолатҳои истифодаи умумӣ, ки воқеан интиқол дода мешаванд 📦

• Даромад ва афзоиш

  • Баҳои пешбарӣ, болоравии табдил, тавсияҳои фардӣ.

• Хавф ва мутобиқат

  • Муайян кардани қаллобӣ, хатари қарзӣ, парчамҳои AML, ошкор кардани аномалия.

• Таъминот ва амалиёт

  • Пешгӯии талабот, банақшагирии қувваи корӣ, оптимизатсияи инвентаризатсия.

• Эътимоднокӣ ва нигоҳдорӣ

  • Нигоҳдории пешгӯишаванда оид ба таҷҳизот - пеш аз шикаст.

• Тандурустӣ ва саломатии ҷамъиятӣ

  • Пешгӯии бозгашт, таъҷилии триаж ё моделҳои хатари беморӣ (бо тасдиқи дақиқ ва идоракунӣ)

Агар шумо ягон бор SMS-и "ин транзаксия шубҳанок ба назар мерасад" гирифта бошед, шумо дар ваҳшӣ бо AI-и пешгӯишаванда вохӯрдаед.

Ҷадвали муқоиса - асбобҳо барои AI 🧰

Эзоҳ: нархҳо инсултҳои васеъ мебошанд - манбаи кушода ройгон аст, абр ба истифода асос ёфтааст, корхона фарқ мекунад. Барои реализм як ё ду чизи ночиз боқӣ мемонад ...

Чӣ гуна AI-и пешгӯӣ бо таҳлили муқаррарӣ

Ҷавобҳои пешгӯишаванда, ки эҳтимоли рух додани он аст . Пешниҳод пеш меравад - мо бояд дар ин бора чӣ кор кунем , амалҳоеро интихоб кунем, ки натиҷаҳоро дар зери маҳдудият оптимизатсия кунанд. Ҷамъиятҳои касбӣ таҳлили дастуриро ҳамчун истифодаи моделҳо барои тавсияи амалҳои оптималӣ муайян мекунанд, на танҳо пешгӯиҳо [5]. Дар амал, пешгӯӣ дорухатро таъмин мекунад.

Арзёбии моделҳо - ченакҳои муҳим 📊

Меъёрҳоеро интихоб кунед, ки ба қарор мувофиқанд:

• Тасниф

  • Дақиқӣ барои пешгирӣ кардани мусбатҳои бардурӯғ ҳангоми гарон будани огоҳиҳо.

  • Ба ёд оред , ки воқеаҳои воқеии бештареро ба даст оред, вақте ки гум кардан гарон аст.

  • AUC-ROC барои муқоисаи сифат дар байни ҳадди ниҳоӣ.

• Регрессия

  • RMSE/MAE барои бузургии умумии хато.

  • MAPE вақте ки хатогиҳои нисбӣ муҳиманд.

• Пешгӯӣ

  • MASE, sMAPE барои муқоисаи силсилаи вақт.

  • Фарогирии фосилаҳои пешгӯӣ - оё бандҳои номуайянии шумо воқеан ҳақиқатро дар бар мегиранд?

Қоидае, ки ба ман маъқул аст: ченакеро, ки бо буҷаи шумо мувофиқат мекунад, барои нодуруст будан оптимизатсия кунед.

Воқеияти ҷойгиркунӣ - дрейф, ғаразнокӣ ва мониторинг 🌦️

Моделҳо бад мешаванд. Тағйирёбии маълумот. Тағйироти рафтор. Ин нокомӣ нест - ин ҷаҳон ҳаракат мекунад. Чаҳорчӯбаҳои пешқадам мониторинги доимии драфти додаҳо ва консепсияро , хатарҳои ғаразнок ва сифати маълумотро таъкид мекунанд ва ҳуҷҷатгузорӣ, назорати дастрасӣ ва идоракунии давраи ҳаётро тавсия медиҳанд [1].

• Drift консепсия - муносибатҳои байни воридот ва ҳадаф таҳаввул меёбанд, аз ин рӯ намунаҳои дирӯз дигар натиҷаҳои фардоро хеле хуб пешгӯӣ намекунанд.

• Модел ё драфти додаҳо - тағирёбии тақсимоти воридот, тағирёбии сенсорҳо, морфҳои рафтори корбар, таназзули фаъолият. Муайян кунед ва амал кунед.

Китоби бозии амалӣ: ченакҳоро дар истеҳсолот назорат кунед, санҷишҳои дрейфро иҷро кунед, каденси бозомӯзиро нигоҳ доред ва пешгӯиҳо нисбат ба натиҷаҳои санҷишро сабт кунед. Стратегияи оддии пайгирӣ стратегияи мураккаберо, ки шумо ҳеҷ гоҳ иҷро намекунед, мағлуб мекунад.

Ҷараёни кории оддии ибтидоӣ, ки шумо метавонед нусхабардорӣ кунед 📝

1. Қарорро муайян кунед - шумо бо пешгӯӣ дар остонаҳои гуногун чӣ кор хоҳед кард?

2. Ҷамъоварии маълумот - ҷамъ овардани мисолҳои таърихӣ бо натиҷаҳои равшан.

3. Тақсим - қатора, тасдиқ ва санҷиши воқеан нигоҳдорӣ.

4. Асосӣ - бо регрессияи логистикӣ ё ансамбли дарахтони хурд оғоз кунед. Асосҳо ҳақиқатҳои нороҳаткунандаро мегӯянд [3].

5. Беҳтар кардан - муҳандисии хусусият, тасдиқи салиб, танзими бодиққат.

6. Ship - нуқтаи ниҳоии API ё кори дастаҷамъӣ, ки ба системаи шумо пешгӯиҳо менависад.

7. Watch - панелҳои идоракунӣ барои сифат, ҳушдорҳои дрейф, триггерҳои бозомӯзӣ [1].

Агар ин бисёр садо диҳад, ин аст - аммо шумо метавонед онро дар марҳилаҳо иҷро кунед. Комплекси хурдӣ ғолиб меояд.

Намудҳои додаҳо ва намунаҳои моделсозӣ - Хитҳои зуд 🧩

• Сабтҳои ҷадвалӣ - майдони хонагӣ барои баланд бардоштани градиент ва моделҳои хатӣ [3].

• Силсилаи вақт - аксар вақт аз таҷзия ба тамоюл/мавсимӣ/боқимондаҳо пеш аз ML фоида меорад. Усулҳои классикӣ ба монанди ҳамворкунии экспоненсиалӣ ҳамчун асосҳои қавӣ боқӣ мемонанд [2].

• Матн, тасвирҳо - ба векторҳои ададӣ ворид кунед, сипас мисли ҷадвал пешгӯӣ кунед.

• Графикҳо - шабакаҳои муштариён, муносибатҳои дастгоҳ - баъзан модели графикӣ кӯмак мекунад, баъзан он аз ҳад зиёд муҳандисӣ аст. Шумо медонед, ки чӣ гуна аст.

Хавфҳо ва хатарҳо - зеро ҳаёти воқеӣ бесарусомон аст 🛑

• Мушкилот ва намояндагӣ - контекстҳои кам муаррифӣшуда ба хатогиҳои нобаробар оварда мерасонанд. Ҳуҷҷат ва мониторинг [1].

• Ихроҷ - хусусиятҳое, ки тасодуфан тасдиқи заҳри иттилооти ояндаро дар бар мегиранд.

• Муносибатҳои бардурӯғ - моделҳо ба миёнабурҳо пайваст мешаванд.

• Overfitting - бузург оид ​​ба таълим, ғамгин дар истеҳсолот.

• Идоракунӣ - пайгирӣ кардани насл, тасдиқҳо ва назорати дастрасии дилгиркунанда, вале муҳим [1].

Агар шумо барои фуруд овардани ҳавопаймо ба маълумот такя накунед, барои рад кардани қарз ба он такя накунед. Каме изофанависӣ, аммо шумо рӯҳияро ба даст меоред.

Ғавби амиқ: пешгӯии чизҳое, ки ҳаракат мекунанд ⏱️

Ҳангоми пешгӯии талабот, сарбории энергия ё трафики веб, силсилаи вақт муҳим аст. Арзишҳо тартиб дода шудаанд, бинобар ин шумо сохтори муваққатиро эҳтиром мекунед. Бо таҷзияи тамоюли мавсимӣ оғоз кунед, ҳамворкунии экспоненсиалӣ ё асосҳои оилавии ARIMA-ро санҷед, бо дарахтони пурқувват муқоиса кунед, ки дорои хусусиятҳо ва эффектҳои тақвимӣ мебошанд. Ҳатто як пойгоҳи хурд ва хуб танзимшуда метавонад аз модели дурахшанда бартарӣ диҳад, вақте ки маълумот лоғар ё ғавғо аст. Дастурҳои муҳандисӣ ин асосҳоро ба таври возеҳ мегузаранд [2].

Луғати хурди FAQ-ish 💬

• Predictive AI чист? ML плюс оморе, ки натиҷаҳои эҳтимолиро аз намунаҳои таърихӣ пешгӯӣ мекунад. Ҳамон рӯҳи таҳлили пешгӯӣ, ки дар ҷараёни кории нармафзор истифода мешавад [5].

• Он аз AI тавлидкунанда чӣ фарқ дорад? Эҷод ва пешгӯӣ. Генератив мундариҷаи нав эҷод мекунад; тахминҳои пешгӯии эҳтимолият ё арзишҳо [4].

• Оё ба ман омӯзиши амиқ лозим аст? На ҳамеша. Бисёр ҳолатҳои истифодаи ROI баланд дар дарахтҳо ё моделҳои хатӣ кор мекунанд. Аз содда оғоз кунед ва сипас афзоиш диҳед [3].

• Дар бораи қоидаҳо ё чаҳорчӯба чӣ гуфтан мумкин аст? Барои идоракунии хавфҳо ва идоракунӣ чаҳорчӯбаҳои боэътимодро истифода баред - онҳо ғаразнокӣ, дрейф ва ҳуҷҷатҳоро таъкид мекунанд [1].

Хеле дароз. Нахондам!🎯

AI-и пешгӯишаванда пурасрор нест. Ин амалияи боинтизомест, ки аз дирӯз омӯхтани имрӯз оқилонатар амал кардан аст. Агар шумо асбобҳоро арзёбӣ кунед, на аз алгоритм, на аз қарори худ оғоз кунед. Муайян кардани заминаи боэътимод, ҷойгир кардани он ҷое, ки рафтори он тағир меёбад ва беист чен кунед. Ва дар хотир доред - моделҳо мисли шир пир мешаванд, на шароб - бинобар ин мониторинг ва бозомӯзиро ба нақша гиред. Як каме фурӯтанӣ роҳи дурро пеш мебарад.

Иқтибосҳо

1. NIST - Чаҳорчӯбаи идоракунии хатарҳои зеҳнии сунъӣ (AI RMF 1.0). Пайванд

2. NIST ITL - Дастур оид ба омори муҳандисӣ: Муқаддима ба таҳлили силсилаи вақт. Пайванд

3. scikit-learn - Дастури корбарии омӯзиши назоратшаванда. Пайванд

4. NIST - Чаҳорчӯбаи идоракунии хатари AI: Профили тавлидии AI. Пайванд

5. INFORMS - Таҳқиқоти амалиётӣ ва таҳлил (намудҳои шарҳи таҳлил). Пайванд

Дар Дӯкони расмии AI Assistant AI-и навтаринро пайдо кунед

Дар бораи мо