Деревья решений — популярный метод, используемый в науке о данных и машинном обучении. Их легко понять, и их можно использовать во многих различных приложениях для анализа данных на основе вероятностей для принятия лучших бизнес-решений. Они также очень универсальны — их можно использовать для всего, от маркетинга до медицинских диагнозов.

В этой статье мы рассмотрим, что такое деревья решений ИИ, как они работают и как их можно реализовать.

Как работает дерево решений ИИ

Дерево решений — это графическое представление возможных решений решения, основанное на определенных условиях. Существует несколько типов деревьев решений, используемых как для регрессии, так и для задач классификации.

Деревья решений обучения с учителем обучаются с использованием обучающего набора, где известна зависимая переменная (также называемая меткой класса). Цель состоит в том, чтобы изучить взаимосвязь между предикторами и целевой переменной в обучающих данных, чтобы дерево можно было использовать для прогнозирования метки класса для новых, невидимых данных.

Например, CART (деревья классификации и регрессии) являются широко используемыми алгоритмами машинного обучения. Случайный лес — это своего рода алгоритм дерева решений, который создает ансамбль деревьев решений — каждое дерево является поддеревом большего леса.

Меры выбора атрибутов используются для определения относительной важности предикторов при построении дерева. Правила принятия решений основаны на максимальном приросте информации (или коэффициенте усиления, в некоторых случаях).

Листья дерева решений представляют конечные результаты принятых решений. Эти результаты могут быть как хорошими, так и плохими, в зависимости от цели дерева. Например, если целью дерева является получение прибыли, то конечный узел, представляющий прибыль, будет считаться хорошим, а конечный узел, представляющий убыток, будет считаться плохим.

Точность дерева решений можно измерить его способностью правильно предсказывать результаты новых данных. Эта точность обычно определяется количественно с использованием какой-либо метрики ошибки, такой как среднеквадратическая ошибка или частота ошибок классификации.

Деревья решений можно создавать с использованием различных алгоритмов, таких как алгоритм ID3 или алгоритм C4.5. Эти алгоритмы решают, как дерево должно быть разделено в каждом узле.

Индекс Джини, например, вычисляет вероятность того, что определенная функция будет классифицирована неправильно при случайном выборе. Идея состоит в том, чтобы свести к минимуму примесь Джини, чтобы создать максимально чистое дерево.

Алгоритмы ID3 и C4.5 вместо этого используют прирост информации, который является мерой того, сколько «информации» получено при рассмотрении конкретной функции. Цель по-прежнему состоит в том, чтобы создать как можно более чистое дерево, с основным отличием в математических вычислениях под капотом.

Каковы преимущества использования дерева решений ИИ?

В мире ИИ объяснимость становится все более важной для уменьшения предвзятости и повышения прозрачности. Вот почему деревья решений являются ценным инструментом для организаций, стремящихся внедрить ИИ и машинное обучение.

Некоторые преимущества деревьев решений включают в себя:

  • Прозрачность
  • предсказуемость
  • Устойчивость к переоснащению

Первый пункт, прозрачность, особенно важен для компаний, которые хотят объяснить заинтересованным сторонам свои решения в области ИИ. Рассмотрим, например, систему кредитного скоринга, которая опирается на дерево решений, чтобы предсказать, какие заявители, вероятно, не выплатят свои кредиты. Дерево можно использовать, чтобы показать, как работает система подсчета очков и почему определенные кандидаты были признаны подверженными высокому риску.

Даже для тех, кто не имеет никакого опыта в науке о данных или программировании, деревья решений легко понять и визуализировать.

Помимо прозрачности, деревья решений также обладают мощными возможностями прогнозирования. Они могут обрабатывать как линейные, так и нелинейные отношения, и они устойчивы к переоснащению (общая проблема с моделями машинного обучения).

Это связано с тем, что у них меньше параметров, чем у других типов моделей (таких как нейронные сети). Это также означает, что их можно обучать на небольших наборах данных, что часто является важным фактором для предприятий с ограниченными ресурсами.

6 реальных приложений деревьев решений в ИИ

Чтобы лучше понять, как можно использовать деревья решений в искусственном интеллекте, давайте рассмотрим шесть различных способов их применения в реальном мире.

Маркетинговые кампании

Маркетологи должны иметь возможность сегментировать свою аудиторию, ориентироваться на нужных клиентов и распределять ресурсы таким образом, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций. На все более насыщенном и конкурентном рынке это стало труднее, чем когда-либо.

Одним из инструментов, который может помочь маркетологам ориентироваться в этих водах, является дерево решений. Деревья решений — это тип прогнозной модели, которую можно использовать для определения того, какие сегменты клиентов с наибольшей вероятностью конвертируются, какие каналы наиболее эффективны для их привлечения и сколько нужно потратить на каждый из них.

Например, рассмотрим исторический набор данных потенциальных клиентов с такими точками данных, как канал, местоположение потенциальных клиентов и отраслевая вертикаль. Дерево решений можно использовать для определения того, какие лиды с наибольшей вероятностью превратятся в клиентов, и оттуда маркетолог может сосредоточить свои усилия на нацеливании на эти сегменты.

Прелесть деревьев решений в том, что их можно применять к любой маркетинговой кампании, будь то привлечение клиентов, перекрестные продажи или даже лидогенерация.

Давайте рассмотрим простой пример, от корня до листьев, того, как дерево решений можно использовать для сегментации клиентской базы. Корневой узел спрашивает: «Какова вероятность конверсии клиента?» и возможные результаты: «Высокий», «Средний» и «Низкий».

Первая ветвь, или левый узел, спрашивает: «Какова стоимость привлечения клиента?» и возможные результаты «Высокий» и «Низкий». Если ответ «Высокий», то следующим вопросом будет «Какова пожизненная ценность клиента?» Если ответ на этот вопрос также «Высокий», то мы можем сделать вывод, что за этим стоит следить.

С другой стороны, если первоначальный вопрос был «Какова стоимость привлечения клиента?» и ответ был «Низкий», тогда мы спрашивали: «Каков коэффициент конверсии клиента?» Если этот ответ «Высокий», то мы можем сделать вывод, что это лидерство также заслуживает внимания.

Это всего лишь простой пример, но он показывает, как можно использовать деревья решений для сегментации клиентской базы и концентрации маркетинговых усилий. Используя исторические данные, маркетологи могут разрабатывать модели, которые точно предсказывают поведение клиентов, а затем использовать эту информацию для разработки целевых кампаний.

Принятие финансовых решений

Сегодня на финансовые офисы возлагается все больше обязанностей: от подготовки подробных отчетов до анализа данных и прогнозирования будущих тенденций. Чтобы удовлетворить эти требования, многие организации обращаются к деревьям решений.

Рассмотрим несколько конкретных примеров.

Утверждение кредита

В конце дерева решений одобрение кредита находится простой вывод да или нет. Но на это окончательное решение могут повлиять многие данные, включая кредитный рейтинг заявителя, историю трудоустройства, текущее финансовое положение и многое другое.

Например, может случиться так, что даже если у заявителя плохой кредитный рейтинг, он все равно может быть одобрен для получения кредита, если у него есть хороший опыт работы и внушительные текущие финансы.

Взыскание долгов

Дерево решений может помочь финансовым командам расставить приоритеты, какие долги собирать в первую очередь. Это особенно полезно, когда ресурсы ограничены и не все долги могут быть взысканы сразу.

Например, дерево может учитывать сумму долга, срок его погашения, вероятность успешного взыскания долга и многое другое. Оттуда команда может сосредоточить свои усилия на долге, который, скорее всего, будет взыскан.

Инвестиционный анализ

Точно так же деревья решений можно использовать для анализа потенциальных инвестиций. Вводя различные переменные, такие как ожидаемая окупаемость инвестиций, степень риска, сроки инвестиций и т. д., финансовые специалисты могут принимать более обоснованные решения о том, какие возможности следует использовать.

Опять же, деревья решений обеспечивают четкий и краткий способ взвесить все соответствующие факторы и прийти к обоснованному выводу.

В современном быстро меняющемся деловом мире деревья решений являются ценным инструментом для финансовых команд. Принимая во внимание множество переменных и результатов, они могут помочь организациям принимать более обоснованные и эффективные решения.

Медицинский диагноз

Большая часть современной медицины очень экспериментальна. Новое лекарство может помочь одним пациентам, но не другим, или иметь опасные побочные эффекты, которые не ожидались. В этих случаях важно иметь способ быстро и точно диагностировать пациентов, чтобы их можно было лечить надлежащим образом.

Использование машинного обучения может увеличить эти риски, поэтому это не надежное решение. Но при правильном использовании деревья решений могут стать мощным инструментом медицинской диагностики.

Вот как это работает: в дерево решений поступают данные о пациенте — его симптомы, ранее существовавшие состояния, результаты анализов и так далее. Оттуда дерево выводит список потенциальных диагнозов, ранжированных в порядке от наиболее вероятного к наименее вероятному.

В сочетании с медицинскими знаниями эксперта это может быть мощным инструментом для сужения потенциальных причин симптомов пациента. В некоторых случаях он может даже идентифицировать ранее неизвестное состояние.

Исследования рынка

В любом бизнесе исследование рынка необходимо, чтобы понять, чего хотят и в чем нуждаются клиенты. Его можно использовать для оценки удовлетворенности клиентов, тестирования новых продуктов или услуг и изучения общественного мнения по различным вопросам.

Существует множество различных подходов к исследованию рынка, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Например, опросы являются популярным вариантом, потому что они относительно дешевы и просты в управлении. Однако они могут быть предвзятыми, если не будут выполнены правильно, и часто имеют низкий процент ответов.

Фокус-группы — еще один вариант, но они могут быть дорогими и трудоемкими. Кроме того, результаты могут не быть репрезентативными для большей популяции.

Деревья решений могут быть полезным инструментом в маркетинговых исследованиях. Вводя различные переменные, такие как тип исследования, размер целевой группы, доступные ресурсы и т. д., предприятия могут легче сравнивать и сопоставлять различные варианты. Это может помочь им выбрать подход, который лучше всего соответствует их потребностям.

Хотя ни один инструмент не идеален, деревья решений могут стать ценным дополнением к набору инструментов исследователя рынка. Принимая во внимание множество факторов, они могут помочь предприятиям принимать более обоснованные и эффективные решения о том, как проводить исследования рынка.

Как вы можете применить ИИ дерева решений в своем бизнесе?

На заре ИИ предприятиям приходилось нанимать группы специалистов по данным и инженеров для разработки и внедрения сложных моделей ИИ. Это можно сделать с помощью комбинации таких инструментов, как Python, R и Spark. Но теперь доступны онлайн-инструменты, которые позволяют предприятиям создавать модели ИИ без каких-либо навыков программирования или знания методов обработки данных.

Одним из таких инструментов является Akkio, который предлагает интерфейс перетаскивания для создания моделей ИИ. Все, что вам нужно сделать, это выбрать входные переменные и выходную переменную из вашего набора данных, и Akkio автоматически создаст дерево решений на основе ваших входных данных.

В сравнении между ведущими платформами машинного обучения, включая AutoML от Google, SageMaker от Amazon и Azure ML от Microsoft, Akkio оказался самым простым в использовании, доступным и быстрым решением.

Akkio можно использовать для различных приложений, таких как обнаружение мошенничества или оценка лидов. Для обнаружения мошенничества вам потребуется ввести данные о предыдущих мошеннических транзакциях. Затем Akkio проанализирует эти данные и предскажет, какие будущие транзакции могут быть мошенническими.

Оценка лидов — еще одно приложение, в котором можно использовать Akkio. Здесь вы вводите данные о своих лидах, такие как их контактная информация, демографические данные и поведение. Затем Akkio проанализирует эти данные и оценит каждого потенциального клиента в зависимости от вероятности его превращения в платного клиента.

Вывод: начните работу с Akkio уже сегодня

Если вы ищете быстрый и простой способ начать анализ дерева решений, Akkio — идеальное решение. Благодаря интерфейсу перетаскивания вы можете создавать модели ИИ без каких-либо навыков программирования или знания методов обработки данных.

Akkio предлагает бесплатную пробную версию, чтобы вы могли попробовать ее, прежде чем переходить на платный план. Являетесь ли вы маркетологом или продавцом, финансовым аналитиком или даже медицинским исследователем, Akkio может помочь вам принимать более взвешенные решения с помощью ваших данных. Зарегистрируйтесь бесплатно, чтобы начать.

Первоначально опубликовано на https://www.akkio.com.