Создание, обучение и использование моделей прогнозирования с использованием ИИ

Что такое прогностическое моделирование?

Прогностическое моделирование - это статистический подход, который анализирует шаблоны данных для определения будущих событий или результатов. Это важный аспект прогностической аналитики, типа анализа данных, который включает в себя методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для прогнозирования активности, поведения и тенденций с использованием текущих и прошлых данных.

Прогнозное моделирование - это метод машинного обучения , который лучше всего подойдет для любой компании, которая хочет спрогнозировать будущие результаты роста своего бизнеса. Потратив много лет на изучение приложений этого метода обработки данных, предприятия теперь, наконец, используют его по максимуму. Потенциал. Предприятия используют уникальные прогнозные модели и алгоритмы, которые поддерживают инструменты прогнозной аналитики. Для получения наилучших результатов от инструментов прогнозной аналитики и использования данных для принятия обоснованных решений требуется определить, какие методы прогнозного моделирования данных идеально подходят для бизнеса.

Прогнозирование следующего поколения опирается на возможности искусственного интеллекта, такие как алгоритмы прогнозирования машинного обучения (ML), для упрощения и оптимизации процессов прогнозирования спроса. Планировщики могут использовать огромные объемы структурированных и неструктурированных данных и позволяют алгоритмам AI / ML соединять узлы данных и границы для обнаружения закономерностей и взаимосвязей способами, которые традиционная система прогнозирования никогда не смогла бы сделать. Эта автоматизация помогает планировщикам принимать более быстрые и качественные решения.

Что такое методы прогнозного моделирования?

При определении того, как выбрать прогнозирующую модель, специалисты по обработке данных выполняют выборку данных, чтобы проанализировать репрезентативное подмножество точек данных, на основе которых может быть разработана соответствующая прогнозирующая модель. Некоторые популярные примеры прогнозирующего моделирования включают:

• Логистическая регрессия: метод статистического анализа, который предсказывает параметры логистической модели на основе предыдущих наблюдений за набором данных
• Деревья принятия решений: древовидная структура, подобная блок-схеме, в которой каждый внутренний узел обозначает проверку атрибута, каждая ветвь представляет результат теста, и каждый конечный узел содержит метку класса
• Анализ временных рядов: относится к методам иллюстрации и анализа данных временных рядов с целью извлечения значимых статистических данных

Как работает прогнозирование ИИ?

Прогнозирование с использованием искусственного интеллекта улучшает процесс прогнозирования спроса и прогнозные результаты, поскольку алгоритмы создают более точные картины причинно-следственной связи спроса по сравнению с более традиционными методами прогнозирования спроса. Решения с использованием искусственного интеллекта / ML позволяют перейти от традиционного прогнозирования к реальному распознаванию и формированию спроса.

Процесс прогнозирования с использованием искусственного интеллекта может снять с плеч планировщика тяжелую работу, связанную с анализом прогнозов, и обеспечить точность прогноза, автоматизируя анализ и предлагая варианты действий. Эти действия также могут быть автоматизированы или авторизованы планировщиками, запускающими рабочие процессы или виджеты.

Решение для прогнозирования на основе искусственного интеллекта использует набор алгоритмов машинного обучения для оптимизации прогнозов. Затем система выбирает модель, которая однозначно подходит для конкретной бизнес-метрики, которую вы прогнозируете.

Готовое решение делает все это без ручного ввода — оно независимо управляет всем конвейером машинного обучения, начиная с обучения модели и настройки гиперпараметров, вплоть до развертывания модели прогнозирования в производстве.

Пошаговый обзор процесса, который использует система прогнозирования на основе искусственного интеллекта:

• Подключение данных: Это включает в себя предоставление ваших внутренних источников данных и любых внешних данных, которые могут быть полезны для прогноза.
• Выберите показатели прогноза: Затем клиент выбирает, какие показатели прогнозировать и каким должен быть временной горизонт.
• Выполнить автоматическую подготовку данных: Подготовка данных может быть значительным мероприятием. С помощью решения для автоматической подготовки данных вы можете предварительно обработать исторические данные с помощью различных алгоритмов, чтобы удалить факторы, которые не имеют отношения к прогнозу.
• Обучите модель машинного обучения: Обучение модели включает отправку предварительно обработанных данных в различные алгоритмы прогнозирования, а затем проверку точности каждого результата.
• Создайте индивидуальную модель: На основе точности каждой модели выбираются только самые эффективные из них для создания пользовательской модели для текущей задачи прогнозирования.
• Просмотрите пользовательскую модель: После создания первоначальной настроенной модели мы проводим частые проверки точности и при необходимости повторяем предыдущие этапы обучения.
• Составьте прогноз: Далее мы используем пользовательскую модель и предоставленные данные для составления прогноза в режиме реального времени, а результаты сохраняются для будущего использования.
• Используйте информацию о прогнозах: Наконец, прогнозы отображаются в виде информационных панелей, отчетов или оповещений, так что ими может воспользоваться любой человек, независимо от его технических знаний.

Как создать прогнозирующую модель

Независимо от типов существующих прогнозирующих моделей, процесс развертывания прогнозирующей модели выполняется по одним и тем же шагам:

• Очистка данных путем обработки недостающих данных и устранения выбросов
• Определите, является ли параметрическое или непараметрическое прогнозирующее моделирование наиболее эффективным
• Преобразуйте данные в формат, соответствующий алгоритму моделирования
• Укажите подмножество данных, которые будут использоваться для обучения модели
• Обучите параметры модели из обучающего набора данных
• Проведите тесты мониторинга производительности прогнозирующей модели для оценки эффективности модели
• Проверка точности прогнозирующего моделирования на данных, не используемых для калибровки модели
• Развертывание модели для прогнозирования

В чем преимущества прогнозирования с помощью искусственного интеллекта?

Прогнозирование с использованием искусственного интеллекта предлагает множество преимуществ для процесса прогнозирования спроса, в первую очередь повышая точность прогноза, устраняя смещения и прозрачность прогноза наряду с сокращением времени цикла и эффективной реакцией на колебания спроса. Отрасль или организация, использующие традиционные методы прогнозирования, могут столкнуться с потрясениями спроса, которые могут привести к срыву цепочки поставок бизнеса.

Организации внедряют прогностическую аналитику с использованием прогностических моделей, что помогает им принимать более эффективные бизнес-решения. Прогностические модели позволяют компаниям лучше понимать свою клиентскую базу, прогнозировать будущие перспективы продаж и т.д. Ниже приведены некоторые из способов, с помощью которых прогностические модели приносят пользу различным предприятиям:

• Внедряйте методы для получения конкурентного преимущества,
• Получите лучшее представление о базе потребителей и их требованиях,
• Оценка и снижение финансовых рисков,
• Улучшайте существующие продукты для увеличения доходов,
• Минимизация времени и затрат при прогнозировании результатов,
• Прогнозируйте внешние элементы, которые могут повлиять на производительность и т.д.

Конечно, благодаря облачным возможностям следующего поколения эти действия и функции будут совместными и будут визуализироваться на информационных панелях с сетками, диаграммами, виджетами и всплывающими окнами, предоставляя команде планирования всю информацию, позволяющую им принимать более эффективные решения.

Способность планировщиков строить более точные прогнозы спроса с помощью алгоритмов искусственного интеллекта может в конечном итоге создать более гибкую и устойчивую цепочку поставок. Благодаря более точному прогнозированию компании могут более активно работать с поставщиками, чтобы обеспечить заказ необходимого количества продуктов и материалов в сроки, соответствующие спросу клиентов и сокращающие перебои в доставке. Детализация и скорость, с которой можно выявлять последствия сбоев и возможности роста и автоматически устранять их или применять, означают, что прогнозирование с использованием искусственного интеллекта / ML больше не "приятно иметь", а является важным бизнес-инструментарием.

Примеры прогностического моделирования

Ниже вы найдете несколько примеров и реальных примеров использования того, как различные отрасли используют прогнозные модели для ускорения рабочих процессов и увеличения доходов:

1. В розничной торговли помогает розничным торговцам во многих регионах в планировании запасов и динамическом ценообразовании, оценке эффективности рекламных кампаний и принятии решения о том, какие персонализированные розничные предложения лучше всего подходят для покупателей. Исследуя поведение потребителей и добиваясь лучшего понимания своих клиентов с помощью прогностических моделей, Staples добилась 137-процентной окупаемости инвестиций.
2. Здравоохранение Отрасль здравоохранения использует прогностическую аналитику и моделирование для анализа и прогнозирования будущих потребностей населения в области здравоохранения путем использования медицинских данных. Прогностические модели в отрасли здравоохранения помогают определить действия, которые повышают удовлетворенность пациентов, использование ресурсов и контроль бюджета. Прогностическое моделирование также позволяет отрасли здравоохранения совершенствовать финансовое управление для оптимизации результатов лечения пациентов.
3. Банковское дело Банковская отрасль извлекает выгоду из прогнозной аналитики, формируя подход, учитывающий кредитные риски, управляя капиталом и ликвидностью и выполняя нормативные обязательства. Модели прогнозной аналитики обеспечивают более эффективное обнаружение и защиту, а также лучший контроль и соответствие требованиям. Прогностические модели позволяют банкам и другим финансовым организациям адаптировать каждое взаимодействие с клиентом, снижать отток клиентов, завоевывать доверие клиентов и создавать замечательный клиентский опыт.
4. Производство Производственные компании используют прогностическое моделирование для прогнозирования рисков технического обслуживания и снижения затрат при внезапных поломках. Модели прогнозной аналитики помогают предприятиям повысить свою производительность и общую эффективность оборудования, а также позволяют компаниям повышать качество продукции и улучшать потребительский опыт.

Основные выводы

• Прогнозное моделирование может помочь компании понять, насколько хорошо работает бизнес, снизить потенциальные риски и улучшить качество обслуживания клиентов и общую ценность на протяжении всего срока службы.
• Прогнозирующее моделирование не требует машинного обучения или искусственного интеллекта (ИИ), но они расширяют доступную обработку, могут повысить эффективность и позволяют лучше оценивать данные.
• Процесс прогнозного моделирования состоит из семи важных шагов: понимание цели, определение целей моделирования, сбор данных, подготовка данных, преобразование данных, разработка модели и активация модели.

Будущее прогнозного моделирования

Есть три ключевых тенденции, которые будут определять будущее моделирования данных.

1. Возможности моделирования данных внедряются во все большее количество бизнес-приложений и гражданских инструментов обработки данных. Эти возможности могут предоставить бизнес-пользователям соответствующие ограждения и шаблоны для работы с прогнозным моделированием.
2. Инструменты и фреймворки для прогностического моделирования с низким уровнем кодирования облегчают экспертам в области науки о данных быструю очистку данных, создание моделей и проверку результатов.
3. Появляются более совершенные инструменты для автоматизации многих задач разработки данных, необходимых для внедрения прогнозных моделей в производство. Кэрролл прогнозирует, что это позволит большему числу организаций перейти от простого построения моделей к их внедрению способами, обеспечивающими их потенциальную ценность.