Что такое прогностический ИИ?

Предиктивный ИИ звучит заманчиво, но идея проста: использовать прошлые данные, чтобы предсказать, что, вероятно, произойдёт дальше. От того, какой клиент может уйти, до того, когда машине потребуется обслуживание, речь идёт о преобразовании исторических закономерностей в сигналы, ориентирующие на будущее. Это не магия, а математика, встречающаяся с суровой реальностью, с долей здорового скептицизма и множеством итераций.

Ниже представлено практическое, удобное для чтения объяснение. Если вы задаетесь вопросом « Что такое предиктивный ИИ?» и полезен ли он для вашей команды, это поможет вам за один присест перейти от «да» к «ну и ну».☕️

Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:

🔗 Как внедрить ИИ в свой бизнес
Практические шаги по интеграции инструментов ИИ для более разумного роста бизнеса.

🔗 Как использовать ИИ для повышения продуктивности
Откройте для себя эффективные рабочие процессы ИИ, которые экономят время и повышают эффективность.

🔗 Что такое навыки ИИ?
Изучите ключевые компетенции в области ИИ, необходимые будущим профессионалам.

Что такое предиктивный ИИ? Определение 🤖

Предиктивный ИИ использует статистический анализ и машинное обучение для выявления закономерностей в исторических данных и прогнозирования вероятных результатов: кто покупает, что терпит неудачу, когда спрос резко растёт. Если говорить точнее, он сочетает классическую статистику с алгоритмами машинного обучения для оценки вероятностей или значений ближайшего будущего. Тот же дух, что и у предиктивной аналитики; другое название, та же идея прогнозирования будущих событий [5].

Если вам нравятся формальные ссылки, организации по стандартизации и технические справочники определяют прогнозирование как извлечение сигналов (тренд, сезонность, автокорреляция) из упорядоченных по времени данных для прогнозирования будущих значений [2].

Что делает прогностический ИИ полезным ✅

Короткий ответ: решения принимаются не только на информационных панелях. Положительные качества обусловлены четырьмя факторами:

• Осуществимость — выходные данные сопоставляются с последующими шагами: утвердить, направить, отправить сообщение, проверить.

• С учетом вероятности — вы получаете выверенные вероятности, а не просто вибрации [3].

• Повторяемость — после развертывания модели работают постоянно, как тихий коллега, который никогда не спит.

• Измеримый — подъем, точность, среднеквадратическая ошибка (СКО) — как хотите, успех поддается количественной оценке.

Будем честны: когда предиктивный ИИ работает хорошо, он становится почти скучным. Оповещения приходят, кампании сами себя таргетируют, планировщики заказывают инвентарь заранее. Скука — это прекрасно.

Короткий анекдот: мы видели, как команды компаний среднего бизнеса выпустили небольшую модель повышения градиента, которая просто оценивала «риск дефицита запасов в течение следующих 7 дней», используя задержку и календарные функции. Никаких глубоких сетей, только чистые данные и понятные пороговые значения. Победа была не в мгновение ока, а в меньшем количестве экстренных вызовов в операциях.

Предиктивный ИИ против генеративного ИИ — быстрое разделение ⚖️

• Генеративный ИИ создает новый контент – текст, изображения, код – путем моделирования распределений данных и выборки из них [4].

• Прогностический ИИ прогнозирует результаты — риск оттока, спрос на следующей неделе, вероятность дефолта — путем оценки условных вероятностей или значений на основе исторических моделей [5].

Представьте себе генеративную модель как творческую студию, а предиктивную — как прогноз погоды. Один и тот же набор инструментов (МО), разные цели.

Итак… что же представляет собой предиктивный ИИ на практике? 🔧

1. Соберите маркированные исторические данные — результаты, которые вас интересуют, а также информацию, которая может их объяснить.

2. Инженерные функции — преобразование необработанных данных в полезные сигналы (задержки, скользящая статистика, встраивание текста, категориальное кодирование).

3. Обучите алгоритмы подбора модели , которые изучают взаимосвязи между входными данными и результатами.

4. Оцените и проверьте контрольные данные с помощью показателей, отражающих ценность бизнеса.

5. Развертывание — отправка прогнозов в ваше приложение, рабочий процесс или систему оповещений.

6. Мониторинг и отслеживание производительности, отслеживание данных / концепций и проведение переподготовки/перекалибровки. Ведущие фреймворки открыто называют отклонения, предвзятость и качество данных постоянными рисками, требующими управления и мониторинга [1].

Алгоритмы варьируются от линейных моделей до ансамблей деревьев и нейронных сетей. В авторитетных документах перечислены наиболее распространённые алгоритмы — логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг и другие — с объяснением компромиссов и вариантами калибровки вероятности, когда вам нужны корректные оценки [3].

Строительные блоки — данные, метки и модели 🧱

• Данные — события, транзакции, телеметрия, клики, показания датчиков. Структурированные таблицы широко распространены, но текст и изображения можно преобразовать в числовые характеристики.

• Метки — что вы прогнозируете: куплено или нет, количество дней до отказа, спрос в долларах.

• Алгоритмы

  • Классификация , когда результат однозначен — отток или нет.

  • Регрессия , когда результат числовой — количество проданных единиц.

  • Временные ряды , когда порядок имеет значение — прогнозирование значений во времени, где тренд и сезонность требуют явного рассмотрения [2].

Прогнозирование временных рядов добавляет сезонность и тренд в такие методы, как экспоненциальное сглаживание или модели семейства ARIMA, которые являются классическими инструментами, которые по-прежнему остаются базовыми наравне с современным машинным обучением [2].

Распространенные варианты использования, которые действительно работают 📦

• Доход и рост

  • Оценка лидов, повышение конверсии, персонализированные рекомендации.

• Риск и соответствие

  • Обнаружение мошенничества, кредитный риск, признаки ПОД/ФТ, обнаружение аномалий.

• Поставки и операции

  • Прогнозирование спроса, планирование рабочей силы, оптимизация запасов.

• Надежность и обслуживание

  • Профилактическое обслуживание оборудования — действуйте до возникновения неисправности.

• Здравоохранение и общественное здравоохранение

  • Прогнозирование повторных госпитализаций, срочности сортировки или моделей риска заболеваний (с тщательной проверкой и управлением)

Если вы когда-либо получали SMS-сообщение «Эта транзакция выглядит подозрительно», значит, вы сталкивались с предиктивным ИИ в действии.

Сравнительная таблица — инструменты для предиктивного ИИ 🧰

Примечание: цены указаны в общих чертах: с открытым исходным кодом — бесплатно, облачные — по факту использования, корпоративные — варьируются. Для реалистичности оставлены небольшие изменения…

Чем предиктивный ИИ отличается от предписывающей аналитики 🧭

Предиктивная аналитика отвечает на вопрос о том, что, скорее всего, произойдёт . Предписывающая аналитика идёт дальше: что нам следует делать в связи с этим , выбирая действия, которые оптимизируют результаты в условиях ограничений. Профессиональные сообщества определяют предписывающую аналитику как использование моделей для рекомендации оптимальных действий, а не просто прогнозов [5]. На практике прогнозирование подкрепляет предписания.

Оценка моделей — метрики, которые имеют значение 📊

Выберите показатели, соответствующие решению:

• Классификация

  • Точность, позволяющая избежать ложных срабатываний в случаях, когда оповещения требуют больших затрат.

  • Вспомните, чтобы уловить больше реальных событий, когда промахи обходятся дорого.

  • AUC-ROC для сравнения качества рангов по пороговым значениям.

• Регрессия

  • RMSE/MAE для общей величины ошибки.

  • MAPE, когда относительные ошибки имеют значение.

• Прогнозирование

  • MASE, sMAPE для сопоставимости временных рядов.

  • Охват интервалов прогнозирования — действительно ли ваши полосы неопределенности содержат истину?

Мне нравится следующее практическое правило: оптимизируйте метрику, которая соответствует вашему бюджету, чтобы исключить ошибки.

Реальность развертывания — дрейф, предвзятость и мониторинг 🌦️

Модели деградируют. Данные меняются. Поведение меняется. Это не ошибка — это изменение мира. Ведущие фреймворки требуют постоянного мониторинга дрейфа данных и концепций , выявляют риски, связанные с предвзятостью и качеством данных, а также рекомендуют документирование, контроль доступа и управление жизненным циклом [1].

• Дрейф концепций — связи между входными данными и целью развиваются, поэтому вчерашние модели больше не позволяют достаточно точно предсказывать завтрашние результаты.

• Дрейф модели или данных — смещение входных распределений, изменение датчиков, изменение поведения пользователей, снижение производительности. Выявляйте и действуйте.

Практическое руководство: отслеживайте метрики в процессе производства, проводите тесты на дрейф, поддерживайте частоту переобучения и регистрируйте прогнозы и результаты для бэктестинга. Простая стратегия отслеживания лучше сложной, которую вы никогда не используете.

Простой стартовый рабочий процесс, который вы можете скопировать 📝

1. Определите решение — что вы будете делать с прогнозом при разных пороговых значениях?

2. Собирайте данные — собирайте исторические примеры с понятными результатами.

3. Разделение — обучение, проверка и настоящий контрольный тест.

4. Базовый уровень — начните с логистической регрессии или небольшого ансамбля деревьев. Базовые уровни раскрывают неудобную правду [3].

5. Улучшение — проектирование признаков, перекрестная проверка, тщательная регуляризация.

6. Ship — конечная точка API или пакетное задание, которое записывает прогнозы в вашу систему.

7. Следите за качеством — приборные панели, сигналы тревоги о дрейфе, триггеры переобучения [1].

Если вам кажется, что это много, так оно и есть, но вы можете делать это поэтапно. Даже мелочи приносят свои плоды.

Типы данных и шаблоны моделирования — краткий обзор 🧩

• Табличные записи – родная территория для градиентного бустинга и линейных моделей [3].

• Временные ряды — часто выигрывают от разложения на тренд/сезонность/остатки перед машинным обучением. Классические методы, такие как экспоненциальное сглаживание, остаются надёжной базой данных [2].

• Текст, изображения — внедряются в числовые векторы, затем прогнозируются как в табличном виде.

• Графы — клиентские сети, взаимосвязи устройств — иногда графовая модель помогает, иногда она слишком сложна. Вы знаете, как это бывает.

Риски и ограждения — ведь реальная жизнь полна беспорядка 🛑

• Предвзятость и репрезентативность — недостаточное освещение контекстов приводит к неравномерной ошибке. Документируйте и отслеживайте [1].

• Утечка — функции, которые случайно включают проверку на наличие отравленной информации в будущем.

• Ложные корреляции — модели цепляются за кратчайшие пути.

• Переобучение — отлично для обучения, плохо для производства.

• Управление — отслеживание происхождения, одобрения и контроль доступа — скучно, но критически важно [1].

Если вы не полагаетесь на данные, чтобы посадить самолёт, не полагайтесь на них, чтобы отказать в кредите. Небольшое преувеличение, но вы поняли суть.

Глубокое погружение: прогнозирование движущихся вещей ⏱️

При прогнозировании спроса, энергетической нагрузки или интернет-трафика временные ряды . Значения упорядочены, поэтому необходимо учитывать временную структуру. Начните с разложения на сезонные тренды, попробуйте экспоненциальное сглаживание или базовые модели семейства ARIMA, сравните с расширенными деревьями, включающими запаздывающие признаки и календарные эффекты. Даже небольшая, хорошо настроенная базовая модель может превзойти яркую модель, когда данных мало или они зашумлены. В инженерных справочниках эти основы подробно изложены [2].

Мини-глоссарий в стиле FAQ 💬

• Что такое предиктивный ИИ? Машинное обучение плюс статистика, которая предсказывает вероятные результаты на основе исторических закономерностей. Суть в том же, что и в предиктивной аналитике, применяемой в рабочих процессах программного обеспечения [5].

• Чем он отличается от генеративного ИИ? Создание против прогнозирования. Генеративный ИИ создаёт новый контент, а предиктивный оценивает вероятности или значения [4].

• Нужно ли мне глубокое обучение? Не всегда. Многие высокорентабельные сценарии использования основаны на деревьях или линейных моделях. Начните с простого, а затем усложняйте [3].

• А как насчёт правил или фреймворков? Используйте проверенные фреймворки для управления рисками и руководства — они подчёркивают предвзятость, дрейф и документирование [1].

Слишком длинно. Не читал!🎯

Предиктивный ИИ не таинственен. Это дисциплинированная практика обучения на опыте вчерашнего дня, чтобы действовать умнее сегодня. Если вы оцениваете инструменты, начните с вашего решения, а не с алгоритма. Установите надёжную основу, применяйте её там, где она меняет поведение, и постоянно измеряйте. И помните: модели стареют, как молоко, а не вино, поэтому планируйте мониторинг и переобучение. Немного скромности очень поможет.

Ссылки

1. NIST — Структура управления рисками на основе искусственного интеллекта (AI RMF 1.0). Ссылка

2. NIST ITL — Справочник по инженерной статистике: Введение в анализ временных рядов. Ссылка

3. scikit-learn — Руководство пользователя по контролируемому обучению. Ссылка

4. NIST — Структура управления рисками ИИ: Генеративный профиль ИИ. Ссылка

5. INFORMS - Исследование операций и аналитика (обзор типов аналитики). Ссылка

Найдите новейший ИИ в официальном магазине AI Assistant

О нас