AI-ya Pêşbînîker çi ye?

AI-ya pêşbînîkirî xeyalî xuya dike, lê raman hêsan e: daneyên berê bikar bînin da ku texmîn bikin ka çi dibe ku paşê bibe. Ji kîjan xerîdar dikare biçe bigire heya kengê makîneyek hewceyê xizmetê ye, ew li ser veguherandina qalibên dîrokî bo sînyalên pêşerojê ye. Ne sêrbazî ye - ew matematîkî ye ku bi rastiya tevlihev re rû bi rû dimîne, bi hinekî gumanbariya saxlem û gelek dubarekirinê.

Li jêr ravekerek pratîkî û hêsan heye. Ger hûn hatine vir û meraq dikin ka AI-ya Pêşbînîkirî çi ye? û gelo ew ji bo tîmê we bikêrhatî ye, ev ê we di carekê de ji haha ​​​​bigihîne oh-ok.☕️

Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:

🔗 Meriv çawa AI-ê di karsaziya xwe de bicîh dike
Gavên pratîkî ji bo entegrekirina amûrên AI ji bo mezinbûna karsaziya aqilmendtir.

🔗 Meriv çawa AI-ê bikar tîne da ku hilberînertir bibe
Herikînên xebatê yên AI yên bi bandor kifş bikin ku demê teserûf dikin û karîgeriyê zêde dikin.

🔗 Zanyariyên AI çi ne
Jêhatîbûnên sereke yên AI-ê yên ku ji bo pisporên amade yên pêşerojê girîng in fêr bibin.

AI-ya Pêşbînîkirî çi ye? Pênasînek 🤖

AI-ya pêşbînîkirinê analîza îstatîstîkî û fêrbûna makîneyê bikar tîne da ku qalibên di daneyên dîrokî de bibîne û encamên muhtemel pêşbînî bike - kî dikire, çi têk diçe, dema ku daxwaz zêde dibe. Bi gotineke hinekî rasttir, ew îstatîstîkên klasîk bi algorîtmayên ML-ê re tevlihev dike da ku îhtîmal an nirxan di derbarê pêşeroja nêzîk de texmîn bike. Heman ruh wekî analîtîkên pêşbînîkirinê; etîketek cûda, heman ramana pêşbînîkirina tiştê ku paşê tê [5].

Heke hûn ji referansên fermî hez dikin, saziyên standardkirinê û pirtûkên rêbernameyê yên teknîkî pêşbînîkirinê wekî derxistina sînyalan (trend, demsalî, otokorelasyon) ji daneyên demkî ji bo pêşbînîkirina nirxên pêşerojê çarçove dikin [2].

Çi dike ku AI-ya Pêşbînîkirî Bikêrhatî be ✅

Bersiva kurt: ew biryaran diafirîne, ne tenê li ser panelan. Başî ji çar taybetmendiyan tê:

• Çalakbûn - nexşeya gavên din nîşan dide: pejirandin, rêkirin, peyam, vekolîn.

• Bi hişmendiya îhtimalê - hûn îhtimalên kalibrkirî distînin, ne tenê vibrasyonan [3].

• Dubarekirin - piştî bicihkirinê, model bi berdewamî dixebitin, mîna hevkarekî bêdeng ku qet ranazê.

• Pîvanbar - bilindkirin, rastbûn, RMSE - hûn navê wê dikin - serkeftin dikare were pîvandin.

Werin em rastgo bin: dema ku AI-ya pêşbînîkirinê baş tê kirin, ew hema bêje bêzar dibe. Hişyarî digihîjin, kampanya xwe hedef digirin, plansazker zûtir envanterê siparîş dikin. Bêzarbûn xweşik e.

Çîrokeke kurt: me dîtiye ku tîmên bazara navîn modelek piçûk a zêdekirina gradyanê dişînin ku bi karanîna derengmayîn û taybetmendiyên salnameyê tenê "rîska nebûna stokê di 7 rojên bê de" tomar dike. Ne torên kûr, tenê daneyên paqij û sînorên zelal. Serkeftin ne ji nişka ve bû - ew kêmtir bangên tevlihev di operasyonan de bû.

AI-ya Pêşbînîkirî li hember AI-ya Afirîner - dabeşkirina bilez ⚖️

• AI-ya afirîner naveroka nû - nivîs, wêne, kod - bi modelkirina belavkirina daneyan û nimûnegirtinê ji wan çêdike [4].

• AI-ya pêşbînîkirî encaman - rîska windabûnê, daxwaza hefteya bê, îhtîmala têkçûnê - bi texmînkirina îhtîmalên şertî an nirxan ji qalibên dîrokî pêşbînî dike [5].

Li afirîneriyê wek studyoyek afirîner û pêşbînîkirinê jî wek karûbarek hewayê bifikirin. Qutiya amûran (ML) heman, armancên cuda.

Ji ber vê yekê… di pratîkê de AI-ya Pêşbînîker çi ye? 🔧

1. berhev bikin - encamên ku hûn eleqedar dibin û têketinên ku dikarin wan rave bikin.

2. Taybetmendiyên endezyar - daneyên xav vediguherînin sînyalên kêrhatî (lag, statîstîkên gerok, bicihkirina nivîsê, kodkirinên kategorîk).

3. modelê perwerde bikin ku têkiliyên di navbera têketin û encaman de fêr bibin.

4. Nirxandin - daneyên ragirtî bi metrîkên ku nirxa karsaziyê nîşan didin piştrast bikin.

5. Pêşbîniyan li sepanê, herikîna kar, an pergala hişyariyê bi cih bikin

6. Çavdêrîkirin - şopandina performansê, çavdêriya daneyan / têgehan bikin, û ji nû ve perwerdekirin/ji nû ve kalibrasyonê bidomînin. Çarçoveyên pêşeng bi eşkereyî dûrketin, xeletî, û kalîteya daneyan wekî rîskên berdewam ên ku hewceyê rêveberî û çavdêriyê ne, bi nav dikin [1].

Algorîtma ji modelên xêzik bigire heya komên daran û torên neural diguherin. Belgeyên otorîter gumanbarên asayî - regresyona lojîstîkî, daristanên rasthatî, zêdekirina gradyanê, û hêj bêtir - navnîş dikin, digel danûstandinên ravekirî û vebijarkên kalibrkirina îhtîmalê dema ku hûn hewceyê puanên baş-rêvebir in [3].

Blokên avahiyê - dane, etîket û model 🧱

• Daneyên - bûyer, danûstandin, telemetrî, klîk, xwendinên sensoran. Tabloyên rêkxistî gelemperî ne, lê nivîs û wêne dikarin werin veguheztin taybetmendiyên hejmarî.

• Etîket - tiştê ku hûn pêşbînî dikin: kirîn vs nekirin, rojên heta têkçûnê, dolarên daxwazê.

• Algorîtmayên

  • Dabeşkirin dema ku encam kategorîk-çûn be an nebe.

  • Regresyon dema ku encam hejmarî be - çend yekîne hatine firotin.

  • rêzedemên demê - pêşbînîkirina nirxan di demê re, li cihê ku trend û demsalî hewceyê dermankirina eşkere ne [2].

Pêşbîniya rêze-demî demsalîbûn û trendê li rêbazên tevlihevkirinê zêde dike - mîna nermkirina eksponansiyel an modelên malbata ARIMA amûrên klasîk in ku hîn jî wekî bingehên xwe li kêleka ML-ya nûjen digirin [2].

Rewşên karanîna hevpar ên ku bi rastî têne şandin 📦

• Dahat û mezinbûn

  • Pûana Serdan, bilindkirina Veguherînê, Pêşniyarên Kesane.

• Rîsk û pabendbûn

  • Tesbîtkirina sextekariyê, rîska krediyê, nîşanên AML, tesbîtkirina anomaliyan.

• Pêşkêşkirin û operasyon

  • Pêşbîniya daxwazê, plansaziya hêza kar, çêtirkirina envanterê.

• Pêbawerî û parastin

  • Parastina pêşbînîkirî ya alavan - Berî têkçûnê tevbigerin.

• Lênihêrîna tenduristiyê û tenduristiya giştî

  • Pêşbîniya modelên ji nû ve qebûlkirinê, lezgîniya triyajê, an rîska nexweşiyê bikin (bi pejirandin û rêveberiya baldar)

Heger we qet SMSek bi nivîsa "ev danûstandin gumanbar xuya dike" wergirtibe, ev tê wê wateyê ku hûn bi AI-ya pêşbînîker re di rewşek awarte de rastî hatine.

Tabloya Berawirdkirinê - amûrên ji bo AI-ya Pêşbînîkirî 🧰

Têbînî: biha bi rêjeyên giştî ne - çavkaniya vekirî belaş e, ewr li gorî karanînê ye, pargîdanî jî diguhere. Ji bo realîzmê, hinek an du taybetmendî hatine hiştin…

Çawa AI-ya Pêşbînîkirî bi analîtîkên pêşniyarkirî

Pêşbînîkirin bersiva tiştê ku muhtemel e bibe dide . Rêzikname wêdetir diçe - divê em li ser çi bikin , çalakiyên ku encamên di bin sînordaran de çêtirîn dikin hildibijêrin. Civakên pîşeyî analîtîkên rêziknamekirî wekî karanîna modelan ji bo pêşniyarkirina çalakiyên çêtirîn, ne tenê pêşbîniyan pênase dikin [5]. Di pratîkê de, pêşbînîkirin rêziknameyê dide.

Nirxandina modelan - metrîkên girîng 📊

Pîvanên ku bi biryarê re li hev dikin hilbijêrin:

• Bisinifkirinî

  • Diyarî ji bo dûrketina ji pozîtîfên derewîn dema ku hişyarî biha ne.

  • Dema ku windakirin biha ne, ji bo girtina bûyerên rastîn bêtir bi bîr bînin

  • AUC-ROC ji bo berawirdkirina kalîteya rêzê li seranserê eşikan.

• Paşveçûn

  • RMSE/MAE ji bo mezinahiya xeletiya giştî.

  • MAPE dema ku xeletiyên têkildar girîng in.

• Pêşbînîkirin

  • MASE, sMAPE ji bo berawirdkirina rêze-demî.

  • Vegirtin ji bo navberên pêşbînîkirinê - gelo bendên nezelaliya we bi rastî rastiyê dihewînin?

Qaîdeyek ku ez jê hez dikim: metrîka ku bi budceya we re li hev dike ji bo xeletiyê çêtir bikin.

Rastiya bicihkirinê - guherîn, alîgirî, û çavdêrîkirin 🌦️

Model xirab dibin. Guhertinên daneyan. Guhertinên reftaran. Ev ne têkçûn e - ev cîhan diguhere. Çarçoveyên pêşeng çavdêriya domdar ji bo belavbûna daneyan û belavbûna têgehan , xetereyên xeletî û kalîteya daneyan ronî dikin, û belgekirin, kontrolên gihîştinê û rêveberiya çerxa jiyanê pêşniyar dikin [1].

• Çewtiya têgehê - têkiliyên di navbera têketinan û armancê de pêş dikevin, ji ber vê yekê qalibên duh êdî encamên sibê baş pêşbînî nakin.

• Model an jî guherîna daneyan - belavbûna têketinê diguhere, sensor diguherin, tevgera bikarhêner diguhere, performans kêm dibe. Tesbît bike û tevbigere.

Pirtûka pratîkî: metrîkên di hilberînê de bişopînin, testên driftê bimeşînin, kadansa ji nû ve perwerdekirinê biparêzin, û pêşbîniyan li hember encamên ji bo ceribandina paşîn tomar bikin. Stratejiyeke şopandinê ya hêsan ji stratejiyeke tevlihev a ku hûn qet nameşînin çêtir e.

Karekî destpêkê yê hêsan ku hûn dikarin kopî bikin 📝

1. Biryarê diyar bike - tu dê bi pêşbîniyê di asta astên cuda de çi bikî?

2. Daneyan kom bikin - mînakên dîrokî bi encamên zelal berhev bikin.

3. Parçekirin - perwerde, pejirandin, û ceribandinek bi rastî jî li ber xwe dide.

4. Xeta bingehîn - bi regresyona lojîstîkî an jî komeke daran a piçûk dest pê bikin. Xetên bingehîn rastiyên nerehet dibêjin [3].

5. Baştirkirin - endezyariya taybetmendiyan, pejirandina xaçerêyî, rêkûpêkkirina bi baldarî.

6. Ship - xaleke dawî an karekî komî yê API-yê ku pêşbîniyan ji bo pergala we dinivîse.

7. Temaşekirin - dashboardên ji bo kalîteyê, alarmên drift, tetikên ji nû ve perwerdekirinê [1].

Eger ew pir xuya bike, ew pir e - lê hûn dikarin wê di qonaxan de bikin. Tiny qezenc dike tevlihev.

Cureyên daneyan û qalibên modelkirinê - encamên bilez 🧩

• Qeydên tabloyî - qada sereke ji bo modelên zêdekirina gradient û xêzikî [3].

• Rêze-demjimêr - pir caran ji parçekirina nav trend/demsal/bermayiyan berî ML sûd werdigirin. Rêbazên klasîk ên wekî nermkirina eksponansiyel xêzên bingehîn ên bihêz dimînin [2].

• Nivîs, wêne - li vektorên hejmarî bicîh bikin, dûv re wekî tabloyî pêşbînî bikin.

• Grafîk - torên xerîdaran, têkiliyên cîhazan - carinan modelek grafîkê dibe alîkar, carinan jî zêde endezyarî ye. Hûn dizanin ka ew çawa ye.

Rîsk û rêgir - ji ber ku jiyana rast tevlihev e 🛑

• Pêşdarazî û temsîlî - çarçoveyên kêm-temsîlkirî dibin sedema xeletiyên neyeksan. Belge bike û çavdêriyê bike [1].

• Leakage - taybetmendiyên ku bi xeletî piştrastkirina jehra agahdariyê ya pêşerojê vedihewîne.

• Têkiliyên sexte - model bi kurtasîyan ve girêdayî ne.

• Zêde fitkirin - di perwerdeyê de pir baş e, di hilberînê de xemgîn e.

• Rêveberî - şopandina rêziknameyê, pejirandinan, û kontrola gihîştinê - bêzar e lê girîng e [1].

Eger hûn ji bo daketina balafirê xwe nespêrin daneyan, ji bo redkirina deynê jî xwe nespêrin wan daneyan. Hinekî zêde gotin e, lê hûn ruhê mijarê fêm dikin.

Lêkolîna kûr: pêşbînîkirina tiştên ku diguherin ⏱️

Dema pêşbînîkirina daxwaz, barê enerjiyê, an trafîka webê, rêze-demî girîng e. Nirx têne rêzkirin, ji ber vê yekê hûn rêzê li avahiya demkî digirin. Bi dekompozîsyona trenda demsalî dest pê bikin, nermkirina eksponansiyel an xetên bingehîn ên malbata ARIMA biceribînin, bi darên zêdekirî yên ku taybetmendiyên derengmayî û bandorên salnameyê vedihewînin re bidin ber hev. Tewra xetên bingehîn ên piçûk û baş-mîhengkirî jî dikarin ji modelek geş çêtir performansê nîşan bidin dema ku daneyên zirav an bi deng in. Pirtûkên destan ên endezyariyê van bingehan bi zelalî dişopînin [2].

Ferhenga kurt a pirsên pir caran tên pirsîn 💬

• AI ya Pêşbînîkirî çi ye? ML û îstatîstîkên ku encamên muhtemel ji qalibên dîrokî pêşbînî dikin. Heman ruh wekî analîtîkên pêşbînîkirî, ku di herikên xebatê yên nermalavê de tê sepandin [5].

• Çawa ji AI-ya afirîner cuda ye? Afirandin vs pêşbînîkirin. Afirîner naveroka nû diafirîne; pêşbînîkirin îhtimalan an nirxan texmîn dike [4].

• Ma ez hewceyê fêrbûna kûr im? Ne her tim. Gelek rewşên karanîna ROI-ya bilind li ser daran an modelên xêzikî dimeşin. Bi sade dest pê bikin, dûv re zêde bikin [3].

• Li ser rêzikname an çarçoveyan çi? Ji bo rêveberiya rîsk û rêveberiyê çarçoveyên pêbawer bikar bînin - ew tekezî li ser alîgirî, nelirêtî û belgekirinê dikin [1].

Pir dirêj e. Min nexwend!🎯

AI-ya pêşbînîkirî ne sir e. Ew pratîkek dîsîplînkirî ye ku ji duh fêr bibe da ku îro bi aqilmendî tevbigerin. Ger hûn amûran dinirxînin, bi biryara xwe dest pê bikin, ne bi algorîtmayê. Xalek bingehîn a pêbawer ava bikin, li cihê ku tevger diguhere bicîh bikin, û bênavber bipîvin. Û ji bîr mekin - model mîna şîr pîr dibin, ne şerab - ji ber vê yekê ji bo çavdêrîkirin û ji nû ve perwerdekirinê plan bikin. Hinekî dilnizmî rêyek dirêj diçe.

Referans

1. NIST - Çarçoveya Rêvebiriya Rîska Zekaya Sûni (AI RMF 1.0). Girêdan

2. NIST ITL - Destûra Îstatîstîkên Endezyariyê: Danasîna Analîza Rêzeya Demê. Girêdan

3. scikit-learn - Rêbernameya Bikarhêner a Fêrbûna Çavdêrîkirî. Girêdan

4. NIST - Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI: Profîla AI ya Afirîner. Girêdan

5. INFORMS - Lêkolîn û Analîtîkên Operasyonan (pêşniyara cureyên analîtîkan). Girêdan

AI-ya herî dawî li Dikana Alîkarên AI-ya Fermî bibînin

Çûna nava