Машинное обучение и предиктивная аналитика решают проблему по-разному. В конечном счете, прогнозная аналитика, скорее всего, станет одной из операций машинного обучения.

Это похоже на то, как жаждущий и утоленный подходят к одному и тому же стакану воды. Машинное обучение более адаптивно, новее и имеет больше степеней свободы, поэтому оно может стать более регулируемым в зависимости от подхода к проблеме. Предиктивная аналитика существует дольше и более процедурна в своем использовании.

Что такое прогнозная аналитика?

И машинное обучение, и прогнозная аналитика используются для прогнозирования набора данных о будущем. Прогнозная аналитика использует пророческое моделирование, которое может включать машинное обучение. Предиктивная аналитика имеет совершенно конкретную цель — использовать буквальные данные для прогнозирования ответственности за предстоящий результат.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение отличается от пророческой аналитики. Машинное обучение имеет меньшее отношение к отчетности, чем к самому моделированию.

Машинное обучение — это первоклассный инструмент для управления статистическим анализом. Из-за своей грамотности он может точно настроить параметры своих моделей в соответствии с данными. Это может потребовать большого количества композиций, если делать это вручную, используя расширенные гетероскедастические стили и другие статистические инструменты для подсчета цветных точек данных для точной настройки параметров их моделей.

Как платформа FutureAnalytica использует алгоритмы машинного обучения для облегчения работы.

Платформа FutureAnalytica на основе искусственного интеллекта помогает автоматизировать трудоемкие итерационные задачи по разработке моделей машинного обучения. Точно так же это позволяет специалистам по обработке и анализу данных, аналитикам и изобретателям создавать высококлассные модели машинного обучения с высоким масштабом, эффективностью и производительностью, сохраняя при этом качество моделей. Наша платформа Искусственный интеллект автоматически развивает восприимчивость для сотен производимых вами моделей. Эта проницательность, предоставляемая нашей платформой, дает вам информацию для специалистов по данным, бизнес-директоров, вдохновителей данных и так далее. Платформа предлагает лучшую модель для размещения. Алгоритмы предиктивной аналитики FutureAnalytica изучают все действия в сети компании в режиме реального времени, чтобы выявить отклонения, предупреждающие о мошенничестве и других уязвимостях. Все компании, которые пользуются нашими услугами, могут использовать такие средства, как перенацеливание онлайн-рекламы на посетителей, с данными, которые предсказывают меньшую вероятность конверсии и покупательского намерения.

Преимущества машинного обучения

Преимущества машинного обучения заключаются в прогнозировании действий клиентов, рекомендациях по продуктам, совершенствовании стратегий запросов, поддержке ввода данных, фискальном анализе, медицинской проверке и лечении, а также обнаружении сетевых вторжений.

Использование предиктивной аналитики. Предиктивная аналитика использует текущую и буквальную статистику для прогнозирования проблем в будущем, таких как действия клиента, изменения запросов и т. д. Пророческий анализ включает машинное обучение, пророческое моделирование и интеллектуальный анализ данных, которые являются статистическими способами.

Многие ассоциации в настоящее время открыты для идеи использования пророческой аналитики, которая, как известно, поддерживает мнение бизнеса при одновременном повышении эффективности операций.

Прогнозное моделирование обеспечивает пророческую аналитику. Прогнозное моделирование обеспечивает пророческую аналитику, включающую алгоритм машинного обучения, который предназначен для взаимодействия с новыми наборами данных и значениями для решения бизнес-задач. Пророческая аналитика и машинное обучение — это не одно и то же, как кажется, но они смешиваются и идут рука об руку, поскольку пророческие модели включают алгоритм машинного обучения, обеспечивающий исключительные бизнес-результаты.

Примеры использования прогнозной аналитики и моделей машинного обучения

Банковские и финансовые услуги. В сфере банковских и фискальных услуг пророческая аналитика и машинная грамотность используются совместно для обнаружения и сокращения случаев мошенничества, измерения угрозы запроса, выявления возможностей и, что важно, для многого другого.

Безопасность. Поскольку в 2017 году кибербезопасность стоит на первом месте в списке дел каждого бизнеса, неудивительно, что пророческая аналитика и компьютерная грамотность играют решающую роль в обеспечении безопасности. Учреждения безопасности обычно используют пророческую аналитику для улучшения услуг и производительности, а также для выявления аномалий, мошенничества, понимания действий потребителей и повышения безопасности данных.

Розничная торговля — розничные организации используют пророческую аналитику и машинную грамотность, чтобы лучше понимать поведение потребителей.

Кто что покупает и где? На эти вопросы можно легко ответить с помощью правильных пророческих моделей и наборов данных, помогая ритейлерам планировать заранее и запасать детали, основанные на сезонности и потребительских тенденциях, что значительно повышает рентабельность инвестиций.

Как работают алгоритмы прогнозной аналитики и машинного обучения?

Предиктивная аналитика управляется пророческим моделированием. Это скорее подход, чем процесс. Пророческая аналитика и машинная грамотность идут рука об руку, поскольку пророческие модели обычно включают алгоритм машинного обучения. Эти модели также можно обучать с течением времени, чтобы они реагировали на новые данные или значения, обеспечивая требуемые результаты, необходимые бизнесу. Пророческое моделирование во многом пересекается с областью машинной грамотности.

Есть два типа пророческих моделей. Это модели классификации, которые прогнозируют принадлежность к классу, и модели ретрогрессии, которые прогнозируют число. Эти модели также состоят из алгоритмов. Эти алгоритмы выполняют интеллектуальный анализ данных и статистический анализ, определяя тенденции и все закономерности в данных. Результаты программного обеспечения пророческой аналитики будут преобразованы в алгоритмы, которые можно использовать для создания пророческих моделей. Алгоритмы определяются как «классификаторы», определяющие, к какому набору данных относятся данные заказов.

Заключение

Платформа искусственного интеллекта FutureAnalytica обеспечивает пакетную проверку пользовательских данных в режиме реального времени по запросу. Его также можно использовать для обработки данных в реальном времени и получения результатов ИИ, которые могут быть сопряжены с операциями конечного пользователя по различным медиаканалам. Организации, пользующиеся нашими услугами, используют данные для прогнозирования того, когда потребуется рутинная консервация оборудования, а также могут записывать их до того, как возникнет проблема или неисправность. Разделив клиентскую базу на определенные группы, маркетологи могут использовать пророческую аналитику, чтобы формировать перспективные мнения для создания уникального культового контента.

Решение AI без кода, которое позволит любому получить результаты расширенной аналитики несколькими щелчками мыши. По любым вопросам пишите нам на [email protected]. Пожалуйста, не забудьте посетить наш сайт www.futureanalytica.com