Predictive AI ແມ່ນຫຍັງ?

ການຄາດເດົາ AI ເບິ່ງຄືວ່າເປັນເລື່ອງແປກ, ແຕ່ແນວຄວາມຄິດແມ່ນງ່າຍດາຍ: ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຜ່ານມາເພື່ອຄາດເດົາສິ່ງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນຕໍ່ໄປ. ຈາກທີ່ລູກຄ້າອາດຈະປັ່ນປ່ວນເຖິງເວລາທີ່ເຄື່ອງຕ້ອງການການບໍລິການ, ມັນກ່ຽວກັບການປ່ຽນຮູບແບບປະຫວັດສາດໃຫ້ເປັນສັນຍານທີ່ເບິ່ງໄປຂ້າງຫນ້າ. ມັນ​ບໍ່​ແມ່ນ magic - ມັນ​ເປັນ​ການ​ປະ​ຊຸມ​ທາງ​ຄະ​ນິດ​ສາດ​ຂອງ​ຄວາມ​ເປັນ​ຈິງ​ທີ່ messy, ມີ​ຄວາມ​ສົງ​ໃສ​ດ້ານ​ສຸ​ຂະ​ພາບ​ເລັກ​ນ້ອຍ​ແລະ​ການ​ເຮັດ​ໃຫ້​ອີກ​ເທື່ອ​ຫນຶ່ງ.

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຕົວອະທິບາຍແບບມື, skimmable. ຖ້າເຈົ້າມາທີ່ນີ້ສົງໄສວ່າ Predictive AI ແມ່ນຫຍັງ? ແລະບໍ່ວ່າຈະເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບທີມງານຂອງທ່ານ, ນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານຈາກ huh ກັບ oh-ok ໃນນັ່ງດຽວ.☕️

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 ວິທີການລວມ AI ເຂົ້າໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ
ຂັ້ນຕອນການປະຕິບັດເພື່ອປະສົມປະສານເຄື່ອງມື AI ສໍາລັບການເຕີບໂຕທາງທຸລະກິດທີ່ສະຫລາດກວ່າ.

🔗 ວິທີການນໍາໃຊ້ AI ໃຫ້ມີປະສິດຕິຜົນຫຼາຍຂຶ້ນ
ຄົ້ນພົບຂະບວນການເຮັດວຽກ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ປະຫຍັດເວລາ ແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບ.

🔗 ທັກສະ AI ແມ່ນຫຍັງ
ຮຽນຮູ້ຄວາມສາມາດ AI ທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ກຽມພ້ອມໃນອະນາຄົດ.

Predictive AI ແມ່ນຫຍັງ? ຄໍານິຍາມ 🤖

Predictive AI ໃຊ້ການວິເຄາະສະຖິຕິແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຊອກຫາຮູບແບບໃນຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດແລະຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ - ໃຜຊື້, ສິ່ງທີ່ລົ້ມເຫລວ, ເມື່ອຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນ. ໃນເງື່ອນໄຂທີ່ຊັດເຈນກວ່າເລັກນ້ອຍ, ມັນປະສົມປະສານສະຖິຕິຄລາສສິກກັບ ML algorithms ເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼືມູນຄ່າກ່ຽວກັບອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້. ຈິດໃຈດຽວກັນກັບການວິເຄາະການຄາດຄະເນ; ປ້າຍຊື່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຄວາມຄິດດຽວກັນຂອງການຄາດຄະເນສິ່ງທີ່ຈະມາເຖິງຕໍ່ໄປ [5].

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການອ້າງອິງຢ່າງເປັນທາງການ, ອົງການຈັດຕັ້ງມາດຕະຖານແລະປື້ມຄູ່ມືດ້ານວິຊາການກອບການພະຍາກອນເປັນສັນຍານສະກັດ (ທ່າອ່ຽງ, ລະດູການ, ການເຊື່ອມໂຍງອັດຕະໂນມັດ) ຈາກຂໍ້ມູນຕາມລໍາດັບເວລາເພື່ອຄາດຄະເນມູນຄ່າໃນອະນາຄົດ [2].

ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາ AI ເປັນປະໂຫຍດ ✅

ຄໍາຕອບສັ້ນ: ມັນຂັບເຄື່ອນການຕັດສິນໃຈ, ບໍ່ພຽງແຕ່ dashboards. ຄວາມ ດີ ແມ່ນມາຈາກ 4 ລັກສະນະ:

• Actionability - ແຜນທີ່ຜົນໄດ້ຮັບໄປຫາຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ: ອະນຸມັດ, ເສັ້ນທາງ, ຂໍ້ຄວາມ, ກວດກາ.

• Probability-aware - ທ່ານໄດ້ຮັບ calibrated ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ບໍ່ພຽງແຕ່ vibes [3].

• ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້ - ເມື່ອນຳໃຊ້ແລ້ວ, ຕົວແບບແລ່ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຄືກັບເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ງຽບສະຫງົບທີ່ບໍ່ເຄີຍນອນ.

• ສາມາດວັດແທກໄດ້ - ຍົກ, ຄວາມແມ່ນຍໍາ, RMSE - ເຈົ້າຊື່ມັນ - ຄວາມສໍາເລັດແມ່ນເປັນປະລິມານ.

ໃຫ້ຄວາມຊື່ສັດ: ເມື່ອ AI ຄາດຄະເນເຮັດໄດ້ດີ, ມັນເກືອບຈະຫນ້າເບື່ອ. ການແຈ້ງເຕືອນມາຮອດ, ແຄມເປນເປົ້າຫມາຍຕົວເອງ, ຜູ້ວາງແຜນສັ່ງສິນຄ້າຄົງຄັງກ່ອນຫນ້ານັ້ນ. ຫນ້າເບື່ອແມ່ນງາມ.

ຫຍໍ້ໜ້າຫຍໍ້ໆ: ພວກເຮົາເຫັນທີມຕະຫຼາດກາງສົ່ງຕົວແບບເລັ່ງລັດຂະໜາດນ້ອຍທີ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຄະແນນ “ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການຊື້ເຄື່ອງໃນ 7 ມື້ຕໍ່ໄປ” ໂດຍໃຊ້ການຊັກຊ້າ ແລະຄຸນສົມບັດປະຕິທິນ. ບໍ່ມີຕາຫນ່າງເລິກ, ພຽງແຕ່ເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແລະກໍານົດຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນ. ໄຊຊະນະບໍ່ແມ່ນ flash- ມັນແມ່ນການຂູດຮີດຫນ້ອຍລົງໃນ ops.

Predictive AI vs Generative AI - ການແບ່ງປັນໄວ ⚖️

• Generative AI ເຮັດໃຫ້ເນື້ອຫາໃຫມ່ - ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ລະຫັດໂດຍການສ້າງແບບຈໍາລອງການແຈກຢາຍຂໍ້ມູນແລະການເກັບຕົວຢ່າງຈາກພວກມັນ [4].

• Predictive AI ຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບ - ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງ, ຄວາມຕ້ອງການໃນອາທິດຫນ້າ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນຕອນຕົ້ນ - ໂດຍການປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕາມເງື່ອນໄຂຫຼືມູນຄ່າຈາກຮູບແບບປະຫວັດສາດ [5].

ຄິດວ່າການຜະລິດເປັນສະຕູດິໂອສ້າງສັນ, ແລະຄາດຄະເນເປັນການບໍລິການສະພາບອາກາດ. ກ່ອງເຄື່ອງມືດຽວກັນ (ML), ຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ດັ່ງນັ້ນ… Predictive AI ແມ່ນຫຍັງໃນການປະຕິບັດ? 🔧

1. ເກັບກໍາ ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດທີ່ມີປ້າຍຊື່ - ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ທ່ານສົນໃຈແລະປັດໃຈທີ່ອາດຈະອະທິບາຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າ.

2. ຄຸນສົມບັດຂອງວິສະວະກອນ - ປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໃຫ້ເປັນສັນຍານທີ່ເປັນປະໂຫຍດ (lags, rolling stats, text embeddings, categorical encoding).

3. ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ -fit algorithms ທີ່ຮຽນຮູ້ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງວັດສະດຸປ້ອນແລະຜົນໄດ້ຮັບ.

4. ປະເມີນ -validate ຂໍ້ມູນການຍຶດຫມັ້ນກັບ metrics ທີ່ສະທ້ອນເຖິງມູນຄ່າທຸລະກິດ.

5. Deploy -send ຄາດ​ຄະ​ເນ​ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ app ຂອງ​ທ່ານ​, workflow​, ຫຼື​ລະ​ບົບ​ການ​ແຈ້ງ​ເຕືອນ​.

6. ຕິດ​ຕາມ ​ກວດ​ກາ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​, ເບິ່ງ​ສໍາ​ລັບ ​ຂໍ້​ມູນ / ແນວ​ຄວາມ​ຄິດ drift , ແລະ​ຮັກ​ສາ​ການ retraining / recalibration​. ກອບການນຳພາບອກຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າຄວາມຫຼົ້ມເຫຼວ, ຄວາມລຳອຽງ, ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນເປັນຄວາມສ່ຽງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການປົກຄອງ ແລະ ການຕິດຕາມ [1].

ສູດການຄິດໄລ່ຕັ້ງແຕ່ຕົວແບບເສັ້ນຊື່ໄປຫາຊຸດຕົ້ນໄມ້ຈົນເຖິງເຄືອຂ່າຍ neural. Authoritative docs catalog the normal suspend-logistic regression, random forests, gradient boosting, and more-with trade-offs explained and probability calibration options when you need well-behaved score [3].

ຕຶກອາຄານ - ຂໍ້ມູນ, ປ້າຍກຳກັບ, ແລະແບບຈຳລອງ🧱

• ຂໍ້ມູນ - ເຫດການ, ທຸລະກໍາ, telemetry, ຄລິກ, ການອ່ານເຊັນເຊີ. ຕາຕະລາງທີ່ມີໂຄງສ້າງແມ່ນທົ່ວໄປ, ແຕ່ຂໍ້ຄວາມແລະຮູບພາບສາມາດຖືກປ່ຽນເປັນລັກສະນະຕົວເລກ.

• ປ້າຍກຳກັບ - ສິ່ງ​ທີ່​ເຈົ້າ​ຄາດ​ຄະ​ເນ: ຊື້​ທຽບ​ກັບ​ບໍ່, ມື້​ຈົນ​ກ​່​ວາ​ຄວາມ​ລົ້ມ​ເຫຼວ, ໂດ​ລາ​ຂອງ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ.

• ສູດການຄິດໄລ່

  • ການ​ຈັດ​ປະ​ເພດ ​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​ແມ່ນ categorical-churn ຫຼື​ບໍ່​.

  • ການຖົດຖອຍ ເມື່ອຜົນໄດ້ຮັບເປັນຕົວເລກ - ຈໍານວນຫົວຫນ່ວຍຂາຍ.

  • ຊ່ວງເວລາ ເມື່ອຄຳສັ່ງຊື້ສຳຄັນ-ການພະຍາກອນຄ່າຕາມເວລາ, ບ່ອນທີ່ທ່າອ່ຽງ ແລະລະດູການຕ້ອງການການປິ່ນປົວຢ່າງຈະແຈ້ງ [2].

ການພະຍາກອນແບບຊຸດເວລາຈະເພີ່ມລະດູການ ແລະທ່າອ່ຽງເຂົ້າໃນວິທີການປະສົມເຊັ່ນ: ການເຮັດໃຫ້ລຽບແບບ exponential ຫຼື ARIMA-family model ແມ່ນເຄື່ອງມືຄລາສສິກທີ່ຍັງຖືເປັນພື້ນຖານຂອງຕົວມັນເອງຄຽງຄູ່ກັບ ML ທີ່ທັນສະໄຫມ [2].

ກະເປົ໋າໃຊ້ທົ່ວໄປ ຈັດສົ່ງແທ້ 📦

• ລາຍໄດ້ & ການຂະຫຍາຍຕົວ

  • ຄະ​ແນນ​ນໍາ​ພາ​, ການ​ຍົກ​ສູງ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ​, ການ​ແນະ​ນໍາ​ສ່ວນ​ບຸກ​ຄົນ​.

• ຄວາມສ່ຽງ & ການປະຕິບັດຕາມ

  • ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານສິນເຊື່ອ, ທຸງ AML, ການກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິ.

• ການສະຫນອງ & ການດໍາເນີນງານ

  • ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​, ການ​ວາງ​ແຜນ​ກໍາ​ລັງ​ແຮງ​ງານ​, ການ​ປັບ​ປຸງ​ສິນ​ຄ້າ​.

• ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືແລະການບໍາລຸງຮັກສາ

  • ການຮັກສາການຄາດເດົາກ່ຽວກັບອຸປະກອນ - ປະຕິບັດກ່ອນທີ່ຈະລົ້ມເຫລວ.

• ສຸຂະພາບ ແລະ ສາທາລະນະສຸກ

  • ຄາດຄະເນການອ່ານ, ຄວາມຮີບດ່ວນຂອງການທົດລອງ, ຫຼືແບບຈໍາລອງຄວາມສ່ຽງຕໍ່ພະຍາດ (ມີການກວດສອບຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະການຄຸ້ມຄອງ)

ຖ້າທ່ານເຄີຍໄດ້ຮັບ SMS ທີ່ "ການເຮັດທຸລະກໍານີ້ເບິ່ງຄືວ່າຫນ້າສົງໄສ", ທ່ານໄດ້ພົບກັບ AI ທີ່ຄາດເດົາໃນທໍາມະຊາດ.

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ - ເຄື່ອງມືສໍາລັບການຄາດເດົາ AI 🧰

ຫມາຍ​ເຫດ​: ລາ​ຄາ​ແມ່ນ​ສະ​ແດງ​ໃຫ້​ເຫັນ​ຢ່າງ​ກວ້າງ​ຂວາງ - ແຫຼ່ງ​ເປີດ​ແມ່ນ​ຟຣີ​, ຟັງ​ແມ່ນ​ອີງ​ໃສ່​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​, ວິ​ສາ​ຫະ​ກິດ​ແຕກ​ຕ່າງ​ກັນ​. ສິ່ງເລັກໆນ້ອຍໆ ຫຼື ສອງອັນຖືກປະໄວ້ເພື່ອຄວາມສົມຈິງ...

AI Predictive ປຽບທຽບກັບ ຕາມໃບສັ່ງແພດ 🧭

ຄໍາຕອບທີ່ຄາດເດົາວ່າ ສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ . Prescriptive ໄປຕື່ມອີກ - ພວກເຮົາຄວນເຮັດແນວໃດກ່ຽວກັບມັນ , ເລືອກການປະຕິບັດທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຜົນໄດ້ຮັບພາຍໃຕ້ຂໍ້ຈໍາກັດ. ສັງຄົມມືອາຊີບກໍານົດການວິເຄາະຕາມໃບສັ່ງແພດເປັນການນໍາໃຊ້ຕົວແບບເພື່ອແນະນໍາການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການຄາດຄະເນ [5]. ໃນການປະຕິບັດ, ການຄາດຄະເນ feeds ຕາມໃບສັ່ງແພດ.

ການປະເມີນແບບຈໍາລອງ - ຕົວຊີ້ວັດທີ່ມີຄວາມສໍາຄັນ 📊

ເລືອກການວັດແທກທີ່ກົງກັບການຕັດສິນໃຈ:

• ການຈັດປະເພດ

  • ຄວາມຊັດເຈນ ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນເວລາທີ່ການແຈ້ງເຕືອນມີລາຄາແພງ.

  • ຈື່ຈໍາ ທີ່ຈະຈັບເຫດການທີ່ແທ້ຈິງຫຼາຍຂຶ້ນເມື່ອພາດແມ່ນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.

  • AUC-ROC ເພື່ອປຽບທຽບຄຸນນະພາບອັນດັບໃນທົ່ວເກນ.

• ການຖົດຖອຍ

  • RMSE/MAE ສໍາລັບຂະຫນາດຄວາມຜິດພາດໂດຍລວມ.

  • MAPE ເມື່ອຄວາມຜິດພາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເປັນເລື່ອງສໍາຄັນ.

• ການຄາດຄະເນ

  • MASE, sMAPE ສໍາລັບການປຽບທຽບຊຸດເວລາ.

  • ການຄຸ້ມຄອງ ສໍາລັບໄລຍະການຄາດເດົາ - ແຖບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງເຈົ້າມີຄວາມຈິງບໍ?

ກົດລະບຽບທີ່ຂ້ອຍມັກ: ເພີ່ມປະສິດທິພາບການວັດແທກທີ່ສອດຄ່ອງກັບງົບປະມານຂອງເຈົ້າສໍາລັບຄວາມຜິດ.

ຄວາມເປັນຈິງຂອງການນຳໃຊ້ - ພຽງການລອຍລົມ, ຄວາມລຳອຽງ, ແລະການຕິດຕາມ 🌦️

ຕົວແບບຫຼຸດລົງ. ການປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນ. ການປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມລົ້ມເຫລວ - ມັນແມ່ນໂລກທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍ. ກອບການນໍາພາຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີການຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສໍາລັບ ການ drift ຂໍ້ມູນ ແລະ ການ drift ແນວຄວາມຄິດ , ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມລໍາອຽງແລະຄວາມສ່ຽງດ້ານຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ແລະແນະນໍາເອກະສານ, ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ, ແລະການຄຸ້ມຄອງວົງຈອນຊີວິດ [1].

• ການລອຍລົມແນວຄວາມຄິດ - ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງວັດສະດຸປ້ອນແລະເປົ້າຫມາຍພັດທະນາ, ດັ່ງນັ້ນຮູບແບບຂອງມື້ວານນີ້ບໍ່ໄດ້ຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບຂອງມື້ອື່ນໄດ້ດີຫຼາຍ.

• ຕົວແບບຫຼືຂໍ້ມູນ drift - ການແຈກຢາຍການປ້ອນຂໍ້ມູນປ່ຽນ, ເຊັນເຊີປ່ຽນແປງ, ພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້, ການຫຼຸດລົງຂອງການປະຕິບັດ. ກວດພົບແລະປະຕິບັດ.

ປື້ມຄູ່ມືພາກປະຕິບັດ: ຕິດຕາມການວັດແທກໃນການຜະລິດ, ດໍາເນີນການທົດສອບ drift, ຮັກສາ cadence retraining, ແລະບັນທຶກການຄາດຄະເນທຽບກັບຜົນໄດ້ຮັບສໍາລັບ backtesting. ຍຸດທະສາດການຕິດຕາມແບບງ່າຍໆເອົາຊະນະຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ເຈົ້າບໍ່ເຄີຍແລ່ນ.

ຂັ້ນຕອນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ທ່ານສາມາດຄັດລອກ📝

1. ກໍານົດການຕັດສິນໃຈ - ເຈົ້າຈະເຮັດແນວໃດກັບການຄາດຄະເນໃນຂອບເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ?

2. ລວບລວມຂໍ້ມູນ - ເກັບກໍາຕົວຢ່າງປະຫວັດສາດທີ່ມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊັດເຈນ.

3. Split - ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​, ການ​ກວດ​ສອບ​, ແລະ​ການ​ທົດ​ສອບ​ການ​ຖື​ຢ່າງ​ແທ້​ຈິງ​.

4. ພື້ນຖານ - ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຖົດຖອຍຂອງ logistic ຫຼື ensemble ຕົ້ນໄມ້ຂະຫນາດນ້ອຍ. ພື້ນຖານບອກຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສະບາຍ [3].

5. ປັບປຸງ - ວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດ, ການກວດສອບຂ້າມ, ລະມັດລະວັງເປັນປົກກະຕິ.

6. Ship - ຈຸດສິ້ນສຸດ API ຫຼືວຽກ batch ທີ່ຂຽນການຄາດເດົາໃນລະບົບຂອງທ່ານ.

7. Watch - dashboards for quality, drift alarms, retraining triggers [1].

ຖ້ານັ້ນຟັງຫຼາຍ, ມັນແມ່ນ - ແຕ່ເຈົ້າສາມາດເຮັດມັນໄດ້ໃນຂັ້ນຕອນ. ນ້ອຍຊະນະປະສົມ.

ປະເພດຂໍ້ມູນ ແລະຮູບແບບການສ້າງແບບຈໍາລອງ - hits ໄວ🧩

• ບັນທຶກຕາຕະລາງ - ເດີ່ນບ້ານສຳລັບການເພີ່ມລະດັບ gradient ແລະແບບ linear [3].

• ໄລຍະເວລາ - ມັກຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການຍ່ອຍສະຫຼາຍເປັນແນວໂນ້ມ / ລະດູການ / ສ່ວນທີ່ເຫຼືອກ່ອນ ML. ວິທີການຄລາສສິກເຊັ່ນ: ການເຮັດໃຫ້ລຽບແບບ exponential ຍັງຄົງເປັນພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງ [2].

• ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ - ຝັງຢູ່ໃນ vectors ຕົວເລກ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຄາດຄະເນເຊັ່ນຕາຕະລາງ.

• ກຣາຟ - ເຄືອຂ່າຍລູກຄ້າ, ຄວາມສໍາພັນຂອງອຸປະກອນ - ບາງຄັ້ງຕົວແບບກາຟຊ່ວຍ, ບາງຄັ້ງມັນເກີນວິສະວະກໍາ. ເຈົ້າຮູ້ວ່າມັນເປັນແນວໃດ.

ຄວາມສ່ຽງແລະ guardrails - ເນື່ອງຈາກວ່າຊີວິດຈິງແມ່ນ messy 🛑

• ຄວາມລຳອຽງ & ຄວາມເປັນຕົວແທນ - ບໍລິບົດທີ່ບໍ່ສະແດງນຳໄປສູ່ຄວາມຜິດພາດທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ. ເອກະສານແລະຕິດຕາມກວດກາ [1].

• ການຮົ່ວໄຫຼ - ລັກສະນະທີ່ບັງເອີນປະກອບມີການກວດສອບສານພິດຂອງຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດ.

• ຄວາມສຳພັນທີ່ແປກປະຫຼາດ - ໂມເດລລັອກໃສ່ທາງລັດ.

• Overfitting - ທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມ, sad ໃນການຜະລິດ.

• ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ - ຕິດ​ຕາມ​ເຊື້ອ​ສາຍ​, ການ​ອະ​ນຸ​ມັດ​, ແລະ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ການ​ຄວບ​ຄຸມ​ຫນ້າ​ເບື່ອ​ແຕ່​ສໍາ​ຄັນ [1​]​.

ຖ້າທ່ານບໍ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນເພື່ອລົງຈອດຍົນ, ຢ່າອີງໃສ່ມັນເພື່ອປະຕິເສດການກູ້ຢືມ. overstatement ເລັກນ້ອຍ, ແຕ່ທ່ານໄດ້ຮັບວິນຍານ.

ດຳນ້ຳເລິກ: ການພະຍາກອນສິ່ງທີ່ເຄື່ອນທີ່ ⏱️

ເມື່ອຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ການໂຫຼດພະລັງງານ, ຫຼືການເຂົ້າຊົມເວັບ, ຊຸດເວລາ ແມ່ນສໍາຄັນ. ຄຸນຄ່າຖືກສັ່ງ, ດັ່ງນັ້ນທ່ານເຄົາລົບໂຄງສ້າງທາງໂລກ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການເນົ່າເປື່ອຍຕາມລະດູການ, ລອງໃຊ້ການເຮັດໃຫ້ລຽບແບບເລກກຳລັງ ຫຼື ພື້ນຖານຂອງຄອບຄົວ ARIMA, ປຽບທຽບກັບຕົ້ນໄມ້ທີ່ເພີ່ມກຳລັງທີ່ຮວມມີຄຸນສົມບັດທີ່ຊັກຊ້າ ແລະຜົນກະທົບປະຕິທິນ. ແມ້ແຕ່ເສັ້ນພື້ນຖານຂະໜາດນ້ອຍ, ມີການປັບແຕ່ງທີ່ດີສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່າຮູບແບບທີ່ສົດໃສເມື່ອຂໍ້ມູນບາງໆ ຫຼືບໍ່ມີສຽງ. ປື້ມຄູ່ມືວິສະວະກໍາຍ່າງຜ່ານພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຊັດເຈນ [2].

FAQ-ish ຄຳສັບນ້ອຍ 💬

• Predictive AI ແມ່ນຫຍັງ? ML plus ສະຖິຕິທີ່ຄາດຄະເນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈາກຮູບແບບປະຫວັດສາດ. ຈິດໃຈດຽວກັນກັບການວິເຄາະຄາດຄະເນ, ນໍາໃຊ້ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງຊອບແວ [5].

• ມັນແຕກຕ່າງຈາກ AI ທົ່ວໄປແນວໃດ? ການສ້າງທຽບກັບການຄາດຄະເນ. Generative ສ້າງເນື້ອຫາໃຫມ່; ການຄາດຄະເນການຄາດຄະເນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຫຼືຄ່າ [4].

• ຂ້ອຍຕ້ອງການການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງບໍ? ບໍ່ສະເຫມີ. ຫຼາຍໆກໍລະນີທີ່ໃຊ້ ROI ສູງແລ່ນຢູ່ເທິງຕົ້ນໄມ້ຫຼືຕົວແບບເສັ້ນ. ເລີ່ມຕົ້ນງ່າຍດາຍ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ escalate [3].

• ຈະເປັນແນວໃດກ່ຽວກັບກົດລະບຽບຫຼືກອບ? ໃຊ້ກອບທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງແລະການຄຸ້ມຄອງ - ພວກເຂົາເນັ້ນຫນັກໃສ່ຄວາມລໍາອຽງ, ການລອຍລົມ, ແລະເອກະສານ [1].

ຍາວເກີນໄປ. ບໍ່ໄດ້ອ່ານ!🎯

AI ການຄາດເດົາບໍ່ແມ່ນຄວາມລຶກລັບ. ມັນເປັນການປະຕິບັດທີ່ມີລະບຽບວິໄນຂອງການຮຽນຮູ້ຈາກມື້ວານນີ້ເພື່ອປະຕິບັດໃນມື້ນີ້ທີ່ສະຫລາດກວ່າ. ຖ້າທ່ານກໍາລັງປະເມີນເຄື່ອງມື, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານ, ບໍ່ແມ່ນສູດການຄິດໄລ່. ສ້າງພື້ນຖານທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ນຳໃຊ້ບ່ອນທີ່ມັນປ່ຽນແປງພຶດຕິກຳ, ແລະວັດແທກຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ. ແລະຈື່ຈໍາ - ອາຍຸແບບຈໍາລອງເຊັ່ນ: ນົມ, ບໍ່ແມ່ນເຫຼົ້າແວງ - ສະນັ້ນວາງແຜນສໍາລັບການຕິດຕາມກວດກາແລະ retraining. ຄວາມຖ່ອມຕົວເລັກນ້ອຍໄປໄກ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. NIST - ຂອບການຈັດການຄວາມສ່ຽງທາງປັນຍາທຽມ (AI RMF 1.0). ເຊື່ອມຕໍ່

2. NIST ITL - ຄູ່ມືສະຖິຕິວິສະວະກໍາ: ການແນະນໍາການວິເຄາະຊຸດເວລາ. ເຊື່ອມຕໍ່

3. scikit-learn - ຄູ່ມືຜູ້ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ. ເຊື່ອມຕໍ່

4. NIST - AI Risk Management Framework: Generative AI Profile. ເຊື່ອມຕໍ່

5. ຂໍ້ມູນ - ການຄົ້ນຄວ້າການດໍາເນີນງານ & ການວິເຄາະ (ປະເພດຂອງການວິເຄາະພາບລວມ). ເຊື່ອມຕໍ່

ຊອກຫາ AI ລ່າສຸດໄດ້ທີ່ຮ້ານ AI Assistant ຢ່າງເປັນທາງການ

ກ່ຽວກັບພວກເຮົາ