Как предсказательный ИИ прогнозирует будущие события

Большинству людей хотелось бы знать, что нас ждет в будущем. Некоторые, вероятно, захотят знать, будут ли они богатыми или у них будет роскошный дом. Другие просто хотели бы знать, какая будет погода в их день рождения через шесть месяцев.

Технология прогнозного искусственного интеллекта может рассказать вам, что ждет вас в будущем — ну, во всяком случае, для вашего бизнеса. Хотя вам может понадобиться хрустальный шар, методический процесс прогнозирующего ИИ гораздо более практичен. И это гораздо надежнее, чем блестящий шар гадалки.

Как предсказательный ИИ предсказывает будущее

В прогнозирующем ИИ нет ничего мистического. Эта технология следует заранее установленному процессу, чтобы узнать о прошлых моделях и поведении. Он использует эту информацию для построения модели данных для прогнозирования будущих событий на основе прошлых событий.

Но прежде чем он сможет рассказать вам что-либо о будущем, системы прогнозирующего ИИ должны выполнить несколько шагов. К ним относятся следующие:

• Сбор и предварительная обработка данных. Все прогнозы начинаются с данных. Когда прогностическая модель ИИ сможет получить доступ к новейшим (и самого высокого качества) данным, ее прогнозы будут гораздо более точными.

Модели прогнозного ИИ также могут обрабатывать несколько типов данных, включая числа, текст и данные датчиков. Однако независимо от того, какие данные предпочитает модель, она не может использовать необработанные данные.

Вот почему системы прогнозного искусственного интеллекта всегда предварительно обрабатывают данные в формате, который они могут понять. Это также означает, что данные необходимо очистить и систематизировать, прежде чем преобразовать их в понятный формат.

• Выбор модели. Следующим шагом является выбор правильной архитектуры модели ИИ. Наиболее распространенные варианты архитектуры включают алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети или деревья решений.

Каждый из этих типов архитектуры имеет уникальные сильные и слабые стороны. Это делает процесс отбора решающим. Какой бы вариант вы ни выбрали, он должен идеально соответствовать поставленной задаче.

После выбора модель ИИ проходит специальный процесс обучения. Модель получает и обрабатывает подготовленные данные для выявления закономерностей, поведения и взаимосвязей.

Процесс обучения повторяется, чтобы постоянно оценивать производительность модели. Это упрощает внесение корректировок, благодаря чему модель становится более точной в своих прогнозах.

• Дополнительная оценка: Завершение процесса обучения не означает, что модель ИИ автоматически будет работать хорошо. Хотя использование обучающих данных может произвести впечатление, оно может потерпеть неудачу с невидимыми данными.

Вот почему необходима дальнейшая оценка после первоначального обучения. Для тестирования, чтобы определить обобщаемость модели, необходим отдельный набор данных. Крайне важно проверить способность модели делать точные прогнозы, выходящие за рамки обучающих данных.

По результатам дополнительной оценки модель может нуждаться в дальнейшем уточнении. Сделать это можно путем настройки его исходных параметров. Если это не сработает, возможно, придется начать заново, используя другую архитектуру модели.

• Развертывание прогнозирующей модели ИИ. Если после оценки модель ИИ докажет, что работает хорошо, она готова к работе. На этом этапе предприятие или организация интегрирует модель в систему, где она продолжит делать прогнозы.

Например, модели профилактического обслуживания интегрируются с цифровой системой управления заводом. Это позволяет работникам завода предвидеть отказы машин и оборудования и принимать меры предосторожности.

Однако интеграция не означает конец учебного процесса. Модели прогнозного ИИ требуют постоянного мониторинга для обеспечения их работоспособности. Когда новые данные становятся доступными, модели следует переобучить, чтобы их прогнозы оставались актуальными и точными.

Ограничения прогнозирующего ИИ

Опять же, предсказательный ИИ не работает по волшебству, поэтому у него будут некоторые ограничения. Хотя эта технология полезна для прогнозирования будущих событий в различных секторах бизнеса, она может работать только с полученными данными.

Например, прогнозирующим моделям искусственного интеллекта необходимы высококачественные данные и их достаточное количество, чтобы научиться делать точные прогнозы. Если модель получает только предвзятую или неполную информацию, ее прогнозы отразят это.

Более того, непредвиденные переменные могут ограничить эту технологию. Такие переменные могут повлиять на любое событие, и моделям ИИ будет сложно что-либо предсказать в таких ситуациях.

Это также означает, что прогнозы ИИ всегда будут вероятностью, а не уверенностью. Например, те люди, которые хотят узнать прогноз погоды на шесть месяцев, вероятно, не учитывают, что неожиданное изменение режима ветра может привести к дождю, даже если на определенный день нет прогноза дождя.

Точно так же в бизнесе может произойти неожиданный сдвиг, полностью опровергающий первоначальные прогнозы ИИ.

Является ли прогнозный ИИ честным и прозрачным?

В 2024 году все задаются вопросом, этично ли использование ИИ при принятии решений. В конце концов, если в исходных данных обучения имеется предвзятость, это может привести к дискриминационным прогнозам.

Например, если модель одобрения кредита банка обучена на устаревших исторических данных, она может давать предвзятые прогнозы, которые отдают предпочтение определенной демографической группе.

Поскольку не на 100% ясно, как модели ИИ приходят к своим выводам и прогнозам, прозрачности не хватает. В конечном итоге это снижает доверие и поднимает ряд вопросов об ответственности.

Разработчики должны приложить дополнительные усилия для обучения прогнозирующих моделей ИИ с использованием новейших данных. Это единственный способ обеспечить прозрачное обучение моделей и предоставление объективных прогнозов и прогнозов.

Отрасли, которые получают наибольшую выгоду от технологии прогнозного искусственного интеллекта

Если оставить в стороне эти опасения, прогнозирующий ИИ продолжает набирать обороты в нескольких секторах бизнеса. В финансах модели искусственного интеллекта точно предсказывают тенденции фондового рынка и могут помочь предотвратить мошеннические действия.

В здравоохранении врачи используют прогнозирующий искусственный интеллект для более ранней диагностики заболеваний и прогнозирования результатов лечения пациентов. В секторе розничной торговли системы прогнозного искусственного интеллекта прогнозируют потребительский спрос и даже могут помочь маркетологам персонализировать рекламные кампании.

Прогнозирующий искусственный интеллект также помогает предотвратить сбои в цепочках поставок, прогнозируя потенциальные сбои в логистике.

По мере того, как эта технология расширяется и развивается, она будет продолжать трансформировать другие сектора бизнеса по всему миру.

Прогнозирующий ИИ указывает путь к более эффективному будущему

В шаре с интеллектуальным искусственным интеллектом нет ничего кристального. Вместо этого этот технологически продвинутый мяч будет продолжать катить всех к более эффективному будущему, наполненному упреждающим управлением рисками и оптимизированным принятием решений.