Болжалды AI дегеніміз не?

Болжалды AI керемет естіледі, бірақ идея қарапайым: кейін не болатынын болжау үшін өткен деректерді пайдаланыңыз. Тұтынушы қай уақыттан бастап машинаға қызмет көрсету қажет болғанда, бұл тарихи үлгілерді болашаққа бағытталған сигналдарға айналдыру туралы. Бұл сиқыр емес - бұл математикалық қиын шындықпен кездесу, аздап дұрыс скептицизм және көп итерация.

Төменде практикалық, қысқартылатын түсіндірме бар. болжамды AI дегеніміз не деп сұрасаңыз және бұл сіздің командаңызға пайдалы ма, бұл сізді бір отырыста у-о-о-ға дейін жеткізеді.☕️

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 AI-ны бизнесіңізге қалай қосуға болады
Бизнестің ақылды өсуі үшін AI құралдарын біріктірудің практикалық қадамдары.

🔗 Өнімді болу үшін AI қалай пайдалануға болады
Уақытты үнемдейтін және тиімділікті арттыратын тиімді AI жұмыс процестерін табыңыз.

🔗 AI дағдылары дегеніміз не
Болашаққа дайын мамандар үшін маңызды AI құзыреттілігін біліңіз.

Болжалды AI дегеніміз не? Анықтама 🤖

Болжалды AI тарихи деректердегі үлгілерді табу және ықтимал нәтижелерді болжау үшін статистикалық талдау мен машиналық оқытуды пайдаланады - кім сатып алады, не істемейді, сұраныс өскенде. Дәлірек айтқанда, ол жақын болашаққа қатысты ықтималдықтарды немесе мәндерді бағалау үшін классикалық статистиканы ML алгоритмдерімен араластырады. Болжамдық аналитика сияқты рух; басқа белгі, келесіні болжаудың бірдей идеясы [5].

Ресми сілтемелерді, стандарттар органдарын және техникалық анықтамаларды ұнататын болсаңыз, болашақ мәндерді болжау үшін уақыт бойынша реттелген деректерден сигналдарды (тенденция, маусымдық, автокорреляция) алу ретінде кадрлық болжау [2].

Болжалды AI не пайдалы ✅

Қысқа жауап: ол бақылау тақтасын ғана емес, шешімдерді қабылдайды. Жақсылық төрт қасиеттен туындайды :

• Әрекет қабілеттілігі – картаны келесі қадамдарға шығарады: бекіту, бағыттау, хабарлау, тексеру.

• Ықтималдылық туралы хабардар - сіз тек діріл емес, калибрленген ықтималдықтарды аласыз [3].

• Қайталанатын – қолданылғаннан кейін модельдер ешқашан ұйықтамайтын тыныш әріптес сияқты үнемі жұмыс істейді.

• Өлшенетін – көтергіштік, дәлдік, RMSE-сіз атайсыз-табыс – сандық.

Шынын айтайық: болжамды AI жақсы жасалғанда, ол жалықтырып жібереді. Ескертулер келеді, науқандар өздеріне бағытталған, жоспарлаушылар түгендеуге ертерек тапсырыс береді. Жалықтыру әдемі.

Жылдам анекдот: біз орта нарықтағы командалардың лагиентті арттыратын шағын үлгіні жібергенін көрдік, ол жай ғана кешігулер мен күнтізбе мүмкіндіктерін пайдалана отырып, «келесі 7 күнде қордың жоғалу қаупін» көрсетті. Терең желілер жоқ, тек таза деректер және анық шектер. Жеңіс флэш емес еді - бұл операция кезінде скрабл-қоңыраулар аз болды.

Болжалды AI және Генеративті AI - жылдам бөлу ⚖️

• Генеративті AI деректерді таратуды модельдеу және олардан іріктеу арқылы жаңа мазмұнды-мәтіндерді, кескіндерді, кодтарды жасайды [4].

• Болжалды AI нәтижелерді болжайды - бұзылу қаупі, келесі аптада сұраныс, әдепкі ықтималдық - тарихи үлгілерден шартты ықтималдықтарды немесе мәндерді бағалау арқылы [5].

Шығармашылық студия ретінде генеративті, ал болжауды ауа райы қызметі ретінде қарастырыңыз. Бірдей құралдар жинағы (ML), әртүрлі мақсаттар.

Сонымен… іс жүзінде болжамды AI дегеніміз не? 🔧

1. Белгіленген тарихи деректер - сізді қызықтыратын нәтижелерді және оларды түсіндіре алатын кірістерді жинаңыз

2. Инженерлік мүмкіндіктер - өңделмеген деректерді пайдалы сигналдарға айналдырады (кешіктер, жылжымалы статистика, мәтінді ендіру, категориялық кодтау).

3. Енгізулер мен нәтижелер арасындағы қарым-қатынастарды үйренетін модель -фит алгоритмдерін жаттықтырыңыз

4. Бағалау - бизнес мәнін көрсететін көрсеткіштермен тоқтау деректерінде тексеру.

5. Қолданбаға, жұмыс үрдісіне немесе ескерту жүйесіне болжауларды жіберу

6. қадағалаңыз деректердің / тұжырымдаманың дрейфін бақылаңыз және қайта даярлау/қайта калибрлеуді жүргізіңіз. Жетекші құрылымдар басқаруды және мониторингті қажет ететін тұрақты тәуекелдер ретінде дрейфті, қиғаштықты және деректер сапасын анық атайды [1].

Алгоритмдер сызықтық модельдерден ағаш ансамбльдерге дейін, нейрондық желілерге дейін ауытқиды. Беделді құжаттар кәдімгі күдіктілердің каталогын жасайды - логистикалық регрессия, кездейсоқ ормандар, градиентті күшейту және т.б. - түсіндірілген келіссөздер және жақсы тәртіпті ұпайлар қажет болғанда ықтималдықты калибрлеу опциялары [3].

Құрылыс блоктары - деректер, белгілер және үлгілер 🧱

• Деректер - оқиғалар, транзакциялар, телеметрия, шертулер, сенсордың көрсеткіштері. Құрылымдық кестелер кең таралған, бірақ мәтін мен кескіндерді сандық мүмкіндіктерге түрлендіруге болады.

• Белгілер - сіз болжап отырған нәрсе: сатып алынған және жоқ, сәтсіздікке дейін күндер, сұраныс доллары.

• Алгоритмдер

  • Нәтиже категориялық-шұңқырлы немесе жоқ болғанда жіктеу

  • Нәтиже сандық болған кездегі регрессия

  • уақыт қатары – тренд пен маусымдық нақты өңдеуді қажет ететін уақыт бойынша мәндерді болжау [2].

Уақыт серияларын болжау экспоненциалды тегістеу немесе ARIMA отбасы үлгілері сияқты аралас әдістерге маусымдық және тренд қосады, олар қазіргі заманғы ML [2] қатарында әлі де негізгі сызықтар ретінде сақталады.

Шын мәнінде жеткізілетін жалпы пайдалану жағдайлары 📦

• Табыс және өсу

  • Жетекші ұпайлар, конверсияны арттыру, жекелендірілген ұсыныстар.

• Тәуекел және сәйкестік

  • Алаяқтықты анықтау, несиелік тәуекел, AML жалаулары, аномалияны анықтау.

• Жабдықтау және операциялар

  • Сұранысты болжау, жұмыс күшін жоспарлау, қорларды оңтайландыру.

• Сенімділік және техникалық қызмет көрсету

  • Жабдықтағы болжамды техникалық қызмет көрсету – істен шыққанға дейін әрекет ету.

• Денсаулық сақтау және қоғамдық денсаулық сақтау

  • Қайта қабылдауды, триаждың жеделдігін немесе ауру қаупінің үлгілерін болжау (мұқият тексеру және басқару арқылы)

Егер сіз «бұл транзакция күдікті көрінеді» деген SMS-хабарлама алсаңыз, сіз табиғатта болжамды AI-ді кездестірдіңіз.

Салыстыру кестесі – болжамды AI құралдары 🧰

Ескертпе: бағалар кең штрихтар - ашық дереккөз тегін, бұлт пайдалану негізінде, кәсіпорын өзгереді. Шынайы болу үшін бір-екі қызық нәрсе қалды...

нұсқаушы қалай салыстырады 🧭

Болжамдық жауаптар не болуы мүмкін . Нұсқау әрі қарай жүреді - шектеулер жағдайында нәтижелерді оңтайландыратын әрекеттерді таңдай отырып, бұл туралы не істеу керек Кәсіби қоғамдар нұсқаушы аналитиканы болжамды ғана емес, оңтайлы әрекеттерді ұсыну үшін үлгілерді пайдалану ретінде анықтайды [5]. Іс жүзінде болжау рецептті тамақтандырады.

Бағалау үлгілері – маңызды көрсеткіштер 📊

Шешімге сәйкес келетін көрсеткіштерді таңдаңыз:

• Классификация

  • Ескертулер қымбат болған кезде жалған позитивтерді болдырмау үшін дәлдік

  • Қатысушылар қымбат болған кезде көбірек шынайы оқиғаларды түсіру үшін еске түсіріңіз

  • AUC-ROC шекті мәндер бойынша дәреже сапасын салыстыру үшін.

• Регрессия

  • Жалпы қателік шамасы үшін RMSE/MAE

  • Салыстырмалы қателер маңызды болған кезде MAPE

• Болжау

  • Уақыт қатарларының салыстырмалылығы үшін MASE, sMAPE

  • Болжау аралықтарын қамту

Маған ұнайтын негізгі ереже: қате болу үшін бюджетке сәйкес келетін метриканы оңтайландыру.

Орналастырудың шынайылығы - дрейф, ауытқу және мониторинг 🌦️

Модельдер нашарлайды. Деректер ауысуы. Мінез-құлық өзгереді. Бұл сәтсіздік емес - бұл әлем қозғалып жатыр. деректердің дрейфі мен концепцияның дрейфіне үздіксіз мониторинг жүргізуді талап етеді , деректердің бұрмалануын және сапасының тәуекелдерін атап көрсетеді және құжаттаманы, қол жеткізуді басқаруды және өмірлік циклді басқаруды ұсынады [1].

• Тұжырымдаманың дрейфі – кірістер мен мақсат арасындағы қатынастар дамиды, сондықтан кешегі үлгілер ертеңгі нәтижелерді жақсы болжай алмайды.

• Модель немесе деректер дрейфі – кіріс үлестірімдерінің ауысуы, сенсорлардың өзгеруі, пайдаланушы мінез-құлқы морфы, өнімділіктің төмендеуі. Анықтаңыз және әрекет етіңіз.

Практикалық оқулық: өндірістегі көрсеткіштерді бақылаңыз, дрейфтік сынақтарды орындаңыз, қайта оқыту каденциясын сақтаңыз және кері тестілеу нәтижелеріне қарсы болжамдарды тіркеу. Қарапайым бақылау стратегиясы сіз ешқашан іске қосылмаған күрделі стратегияны жеңеді.

Көшіруге болатын қарапайым бастапқы жұмыс процесі 📝

1. Шешімді анықтаңыз - әртүрлі шектерде болжаммен не істейсіз?

2. Деректерді жинаңыз - нақты нәтижелері бар тарихи мысалдарды жинаңыз.

3. Бөлу - поезд, валидация және шын мәнінде тоқтау сынағы.

4. Базалық - логистикалық регрессиядан немесе шағын ағаш ансамблінен бастаңыз. Негізгі сызықтар ыңғайсыз шындықтарды айтады [3].

5. Жақсарту - мүмкіндіктерді жобалау, кросс-валидация, мұқият реттеу.

6. Жіберу - жүйеге болжамдар жазатын API соңғы нүктесі немесе пакеттік тапсырма.

7. Сағат – сапа, дрейф дабылдары, қайта даярлау триггерлері үшін бақылау тақталары [1].

Егер бұл көп сияқты көрінсе, солай - бірақ сіз мұны кезең-кезеңімен жасай аласыз. Кішкентай жеңеді комбинация.

Деректер түрлері және модельдеу үлгілері - жылдам хиттер 🧩

• Кестелік жазбалар - градиентті күшейтуге және сызықтық модельдерге арналған үй шымтезектері [3].

• Уақыт қатары – көбінесе ML алдында тренд/маусымдық/қалдықтарға ыдыраудан пайда көреді. Экспоненциалды тегістеу сияқты классикалық әдістер күшті бастапқы сызықтар болып қала береді [2].

• Мәтін, кескіндер – сандық векторларға ендіру, содан кейін кестелік сияқты болжау.

• Графиктер – тұтынушы желілері, құрылғылардың қарым-қатынастары – кейде графикалық модель көмектеседі, кейде ол шамадан тыс инженерия болып табылады. Сіз оның қалай екенін білесіз.

Тәуекелдер мен қоршаулар – өйткені шынайы өмір бейберекет 🛑

• Біржақтылық және репрезентативтілік - аз ұсынылған контекстер біркелкі емес қатеге әкеледі. Құжат және монитор [1].

• Ағып кету - болашақ ақпараттың улануын тексеруді кездейсоқ қамтитын мүмкіндіктер.

• Жалған корреляциялар – модельдер таңбашаларға бекітіледі.

• Шамадан тыс фитинг - жаттығуда керемет, өндірісте қайғылы.

• Басқару - текті, мақұлдауларды және қол жеткізуді бақылауды қадағалау - жалықтырмайтын, бірақ маңызды [1].

Егер сіз ұшақты қондыру үшін деректерге сенбесеңіз, несиеден бас тарту үшін оған сенбеңіз. Аздап асыра айту, бірақ сіз рухты аласыз.

Терең сүңгу: қозғалатын нәрселерді болжау ⏱️

Сұранысты, энергия жүктемесін немесе веб-трафикті болжау кезінде уақыт қатарын ойлау маңызды. Мәндер реттелген, сондықтан сіз уақытша құрылымды құрметтейсіз. Маусымдық трендті декомпозициядан бастаңыз, экспоненциалды тегістеуді немесе ARIMA отбасының негізгі көрсеткіштерін қолданып көріңіз, артта қалған мүмкіндіктер мен күнтізбе әсерлерін қамтитын күшейтілген ағаштармен салыстырыңыз. Деректер жұқа немесе шулы болған кезде тіпті кішкентай, жақсы реттелген базалық сызық жарқыраған модельден асып түседі. Инженерлік нұсқаулықтар осы негіздерді анық көрсетеді [2].

Жиі қойылатын сұрақтар шағын глоссарий 💬

• Болжалды AI дегеніміз не? Тарихи үлгілерден ықтимал нәтижелерді болжайтын ML плюс статистика. Бағдарламалық жасақтаманың жұмыс үрдісінде қолданылатын болжамды аналитика сияқты рух [5].

• Оның генеративті AI-ден айырмашылығы неде? Жасау және болжау. Генеративті жаңа мазмұн жасайды; ықтималдықтарды немесе мәндерді болжамдық бағалау [4].

• Маған терең білім қажет пе? Әрқашан емес. Көптеген жоғары ROI пайдалану жағдайлары ағаштарда немесе сызықтық үлгілерде орындалады. Қарапайымнан бастаңыз, содан кейін жоғарылатыңыз [3].

• Ережелер немесе шеңберлер туралы не деуге болады? Тәуекелдерді басқару және басқару үшін сенімді құрылымдарды пайдаланыңыз - олар біржақтылықты, дрейфті және құжаттаманы баса көрсетеді [1].

Тым ұзақ. Оқымадым!🎯

Болжалды AI жұмбақ емес. Бұл кешегіден бүгін ақылдырақ әрекет етуді үйренудің тәртіпті тәжірибесі. Егер сіз құралдарды бағалап жатсаңыз, алгоритмнен емес, шешіміңізден бастаңыз. Сенімді базаны орнатыңыз, оның мінез-құлқын өзгертетін жерге орналастырыңыз және тынымсыз өлшеңіз. Есіңізде болсын, модельдер шарап емес, сүт сияқты қартаяды, сондықтан бақылау мен қайта даярлауды жоспарлаңыз. Біраз кішіпейілділік ұзақ жолға шығады.

Анықтамалар

1. NIST - Жасанды интеллект тәуекелдерді басқару құрылымы (AI RMF 1.0). Сілтеме

2. NIST ITL - Инженерлік статистика бойынша анықтамалық: Уақыт серияларын талдауға кіріспе. Сілтеме

3. scikit-learn - Бақыланатын оқыту пайдаланушы нұсқаулығы. Сілтеме

4. NIST - AI тәуекелдерін басқару құрылымы: генеративті AI профилі. Сілтеме

5. INFORMS - Operations Research & Analytics (аналитикаға шолу түрлері). Сілтеме

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы