Какво е предсказуем изкуствен интелект?

Предсказуемият изкуствен интелект звучи фантастично, но идеята е проста: използвайте минали данни, за да отгатнете какво вероятно ще се случи по-нататък. От това кой клиент може да се откаже от услугата до това кога машината се нуждае от обслужване, става въпрос за превръщане на исторически модели в сигнали, насочени към бъдещето. Не е магия - това е математика, срещаща се с хаотична реалност, с малко здравословен скептицизъм и много итерации.

По-долу е дадено практическо и лесно за четене обяснение. Ако сте се чудили какво е предсказуем изкуствен интелект? и дали е полезен за вашия екип, това ще ви помогне да разберете всичко наведнъж.☕️

Статии, които може да ви харесат след тази:

🔗 Как да внедрите изкуствен интелект във вашия бизнес
Практически стъпки за интегриране на инструменти с изкуствен интелект за по-интелигентен растеж на бизнеса.

🔗 Как да използвате изкуствен интелект, за да бъдете по-продуктивни
Открийте ефективни работни процеси с изкуствен интелект, които спестяват време и повишават ефективността.

🔗 Какво представляват уменията за изкуствен интелект
Научете ключови компетенции в областта на изкуствения интелект, необходими за професионалисти, готови за бъдещето.

Какво е предсказуем изкуствен интелект? Определение 🤖

Предсказуемият изкуствен интелект използва статистически анализ и машинно обучение, за да открива модели в исторически данни и да прогнозира вероятни резултати - кой купува, какво се проваля, кога търсенето се увеличава. С малко по-точни думи, той съчетава класическата статистика с алгоритми за машинно обучение, за да оцени вероятностите или стойностите за близкото бъдеще. Същият дух като предсказуемия анализ; различен етикет, същата идея за прогнозиране на това, което предстои [5].

Ако харесвате официални справки, стандартизационните органи и техническите наръчници очертават прогнозирането като извличане на сигнали (тенденция, сезонност, автокорелация) от времево подредени данни за прогнозиране на бъдещи стойности [2].

Какво прави предсказуемия изкуствен интелект полезен ✅

Кратък отговор: той е движещата сила на решенията, не само на таблата за управление. Ползата идва от четири черти:

• Приложимост - резултатите съответстват на следващите стъпки: одобрение, маршрутизиране, съобщение, проверка.

• Вероятностно-осъзнато - получавате калибрирани вероятности, а не само вибрации [3].

• Повторяемост - веднъж внедрени, моделите работят постоянно, като тих колега, който никога не спи.

• Измерими - повдигане, прецизност, RMSE - каквото се сетите - успехът е количествено измерим.

Нека бъдем честни: когато предсказуемият изкуствен интелект е направен добре, се усеща почти скучно. Пристигат сигнали, кампаниите се насочват сами, планиращите поръчват инвентар по-рано. Скучното е красиво.

Бърз анекдот: видяхме екипи от среден пазар да пускат малък модел за повишаване на градиента, който просто оценява „риск от недостиг на стоки през следващите 7 дни“, използвайки забавяния и функции на календара. Без дълбоки мрежи, само чисти данни и ясни прагове. Победата не беше мигновена - тя беше по-малко обаждания за спешна помощ в операциите.

Предсказуем ИИ срещу Генеативен ИИ - бързото разделение ⚖️

• Генеративният изкуствен интелект създава ново съдържание – текст, изображения, код – чрез моделиране на разпределенията на данни и вземане на проби от тях [4].

• Предсказващият изкуствен интелект прогнозира резултати - риск от отлив, търсене следващата седмица, вероятност за неизпълнение - чрез оценка на условни вероятности или стойности от исторически модели [5].

Мислете за генеративния подход като за креативно студио, а за предсказуемия подход като за метеорологична услуга. Същият инструментариум (ML), различни цели.

И така… какво е предсказуемият изкуствен интелект на практика? 🔧

1. Съберете обозначени исторически данни – резултати, които ви интересуват, и входните данни, които биха могли да ги обяснят.

2. Функции за инженерство - превръщат суровите данни в полезни сигнали (закъснения, движещи се статистики, вграждане на текст, категорични кодирания).

3. Обучете алгоритми, съответстващи на модела , които изучават връзките между входните данни и резултатите.

4. Оценка - валидиране на данни за задържане с показатели, които отразяват бизнес стойността.

5. Внедряване и изпращане на прогнози във вашето приложение, работен процес или система за предупреждения.

6. Мониторинг - проследяване на производителността, наблюдение за на данните / концепциите и поддържане на преобучение/рекалибриране. Водещите рамки изрично посочват отклонението, пристрастията и качеството на данните като текущи рискове, които изискват управление и мониторинг [1].

Алгоритмите варират от линейни модели до дървовидни ансамбли и невронни мрежи. Авторитетните документи каталогизират обичайните заподозрени - логистична регресия, случайни гори, градиентно усилване и други - с обяснение на компромиси и опции за калибриране на вероятности, когато се нуждаете от добре поведени резултати [3].

Градивните елементи - данни, етикети и модели 🧱

• Данни - събития, транзакции, телеметрия, кликвания, показания на сензори. Структурираните таблици са често срещани, но текстът и изображенията могат да бъдат преобразувани в числови характеристики.

• Етикети - какво прогнозирате: закупено срещу не, дни до провал, долари на търсене.

• Алгоритми

  • Класификация , когато резултатът е категоричен отлив или не.

  • Регресия , когато резултатът е числов - колко продадени бройки.

  • Времеви серии , когато редът има значение - прогнозиране на стойности във времето, където тенденцията и сезонността се нуждаят от изрично третиране [2].

Прогнозирането на времеви серии добавя сезонност и тенденция към комбинираните методи като експоненциално изглаждане или модели от семейството ARIMA, които са класически инструменти, които все още се държат като базови линии, наред със съвременното машинно обучение [2].

Често срещани случаи на употреба, които действително се доставят 📦

• Приходи и растеж

  • Оценка на потенциални клиенти, повишаване на конверсиите, персонализирани препоръки.

• Риск и съответствие

  • Откриване на измами, кредитен риск, AML флагове, откриване на аномалии.

• Доставка и експлоатация

  • Прогнозиране на търсенето, планиране на работната сила, оптимизиране на запасите.

• Надеждност и поддръжка

  • Прогнозна поддръжка на оборудването - действайте преди повреда.

• Здравеопазване и обществено здраве

  • Прогнозиране на модели за повторни хоспитализации, спешност на триажа или риск от заболяване (с внимателно валидиране и управление)

Ако някога сте получавали SMS от типа „тази транзакция изглежда подозрителна“, значи сте се сблъсквали с предсказуем изкуствен интелект в действие.

Таблица за сравнение - инструменти за предсказуем изкуствен интелект 🧰

Забележка: цените са общи - отвореният код е безплатен, облачните услуги са базирани на потреблението, корпоративните решения варират. Оставени са една-две малки особености за реализъм...

Как се сравнява предсказуемият изкуствен интелект с предписателния анализ 🧭

Предскриптивният анализ дава отговори на това, което е вероятно да се случи . Предскриптивният отива по-далеч - какво трябва да направим по въпроса , като избираме действия, които оптимизират резултатите при ограничения. Професионалните общества определят предскриптивния анализ като използване на модели за препоръчване на оптимални действия, а не само прогнози [5]. На практика, прогнозирането подхранва предписанията.

Оценяване на модели - показатели, които са важни 📊

Изберете показатели, които съответстват на решението:

• Класификация

  • Прецизност, за да се избегнат фалшиви положителни резултати, когато сигналите са скъпи.

  • Спомнете си, за да уловите повече истински събития, когато пропуските са скъпоструващи.

  • AUC-ROC за сравняване на качеството на ранга между праговете.

• Регресия

  • RMSE/MAE за обща величина на грешката.

  • MAPE, когато относителните грешки имат значение.

• Прогнозиране

  • MASE, sMAPE за съпоставимост на времевите редове.

  • Покритие за интервали на прогнозиране - вашите зони на несигурност всъщност съдържат истина?

Едно емпирично правило, което харесвам: оптимизирайте показателя, който е в съответствие с бюджета ви, за да не е грешен.

Реалност на внедряването - дрейф, пристрастия и мониторинг 🌦️

Моделите се влошават. Данните се променят. Поведението се променя. Това не е провал - светът се движи. Водещите рамки настояват за непрекъснато наблюдение на отклоненията в данните и концепциите , подчертават рисковете от пристрастия и качество на данните и препоръчват документация, контрол на достъпа и управление на жизнения цикъл [1].

• Концептуален дрейф - връзките между входящите данни и целта се развиват, така че вчерашните модели вече не предсказват много добре утрешните резултати.

• Дрейф на модела или данните - изместване на входните разпределения, промяна на сензорите, промяна в поведението на потребителите, спад в производителността. Откриване и действие.

Практически наръчник: следете показателите в производствения процес, провеждайте тестове за дрейф, поддържайте честота на преобучение и регистрирайте прогнози спрямо резултати за бектестиране. Една проста стратегия за проследяване е по-добра от сложна, която никога не изпълнявате.

Един прост работен процес за начинаещи, който можете да копирате 📝

1. Дефинирайте решението - какво ще правите с прогнозата при различни прагове?

2. Събирайте данни - събирайте исторически примери с ясни резултати.

3. Разделяне - обучение, валидиране и истински тест за издръжливост.

4. Базови стойности - започнете с логистична регресия или малък дървовиден ансамбъл. Базовите стойности казват неудобни истини [3].

5. Подобряване - инженерство на характеристики, кръстосана валидация, внимателна регуларизация.

6. Ship - крайна точка на API или пакетна задача, която записва прогнози във вашата система.

7. Следете - табла за управление за качество, аларми за отклонение, тригери за преобучение [1].

Ако това ви звучи много, значи е така - но можете да го направите на етапи. Малкото печели сложно.

Типове данни и модели на моделиране - бързи попадения 🧩

• Таблични записи - основната тема за градиентно усилване и линейни модели [3].

• Временните серии - често се възползват от разлагането на тренд/сезонност/остатъци преди машинното обучение. Класическите методи като експоненциалното изглаждане остават силни базови линии [2].

• Текст, изображения - вграждане в числови вектори, след което прогнозиране като таблично.

• Графики - мрежи от клиенти, взаимоотношения между устройства - понякога графовият модел помага, понякога е прекалено сложно инженерство. Знаете как е.

Рискове и предпазни мерки - защото реалният живот е хаотичен 🛑

• Пристрастие и представителност - недостатъчно представените контексти водят до неравномерна грешка. Документирайте и наблюдавайте [1].

• Изтичане - функции, които случайно включват бъдеща проверка за отравяне на информация.

• Фалшиви корелации - моделите се придържат към преки пътища.

• Прекалено добре - страхотно в тренировките, тъжно в продукцията.

• Управление - проследяване на произхода, одобренията и контрола на достъпа - скучно, но критично [1].

Ако не бихте разчитали на данните, за да приземете самолет, не разчитайте на тях, за да откажете заем. Леко преувеличено, но разбирате духа.

Дълбоко гмуркане: прогнозиране на неща, които се движат ⏱️

Когато прогнозирате търсенето, енергийното натоварване или уеб трафика, с времеви серии е от значение. Стойностите са подредени, така че да се спазва темпоралната структура. Започнете с декомпозиция на сезонни тенденции, опитайте експоненциално изглаждане или базови линии от ARIMA-семейство, сравнете с подсилени дървета, които включват закъснели характеристики и календарни ефекти. Дори малка, добре настроена базова линия може да превъзхожда един бърз модел, когато данните са оскъдни или шумни. Инженерните наръчници ясно разглеждат тези основи [2].

Мини речник, подобен на ЧЗВ 💬

• Какво е предсказуем изкуствен интелект? Машинно обучение плюс статистика, която предсказва вероятните резултати от исторически модели. Същият дух като предсказуемия анализ, приложен в софтуерните работни процеси [5].

• По какво се различава от генеративния ИИ? Създаване срещу прогнозиране. Генеративният създава ново съдържание; прогнозният оценява вероятностите или стойностите [4].

• Необходимо ли е дълбоко обучение? Не винаги. Много случаи на употреба с висока възвръщаемост на инвестициите работят върху дървета или линейни модели. Започнете просто, след което ескалирайте [3].

• А какво ще кажете за регулациите или рамките? Използвайте надеждни рамки за управление на риска и управление – те наблягат на пристрастността, отклонението и документацията [1].

Твърде дълго. Не прочетох! 🎯

Предсказуемият изкуствен интелект не е мистериозен. Това е дисциплинирана практика да се учим от вчера, за да действаме по-умно днес. Ако оценявате инструменти, започнете с вашето решение, а не с алгоритъма. Установете надеждна базова линия, внедрете я там, където променя поведението, и измервайте безмилостно. И не забравяйте - моделите остаряват като млякото, а не като виното - така че планирайте мониторинг и преобучение. Малко смирение е от голямо значение.

Референции

1. NIST - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект (AI RMF 1.0). Връзка

2. NIST ITL - Наръчник по инженерна статистика: Въведение в анализа на времеви серии. Връзка

3. scikit-learn - Ръководство за потребителя за контролирано обучение. Връзка

4. NIST - Рамка за управление на риска, свързан с изкуствения интелект: Генеративен профил на изкуствения интелект. Връзка

5. ИНФОРМС - Оперативни изследвания и анализи (общ преглед на видовете анализи). Връзка

Намерете най-новия изкуствен интелект в официалния магазин за асистенти с изкуствен интелект

За нас