ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
AI στην Προγνωστική Συντήρηση
Βιομηχανίες
ΟΔΗΓΟΣ Βασικών Αρχών
Προγνωστική AI
Η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί παρατηρούμενες πληροφορίες για να εκτιμήσει ένα άγνωστο αποτέλεσμα, όπως η ζήτηση, ο χρόνος παράδοσης ή μια κατηγορία.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
Μια πρόβλεψη εξαρτάται από τα δεδομένα και τις υποθέσεις του μοντέλου. Δεν αποτελεί εγγύηση ούτε απόδειξη ότι το μοντέλο έχει εντοπίσει μια αιτιώδη σχέση.
Βασικά takeaways
- Καθορίστε τον ορίζοντα και τις διαθέσιμες εισόδους.
- Συνδέστε την ποιότητα πρόβλεψης με τη δράση που υποστηρίζει.
- Αξιολογήστε την αβεβαιότητα και την απόδοση με την πάροδο του χρόνου.
Βαθιά κατάδυση
Καθορίστε τον χρόνο και τον ορίζοντα πρόβλεψης. Μια πρόβλεψη για το αύριο, τον επόμενο μήνα και τα επόμενα πέντε λεπτά μπορεί να απαιτεί διαφορετικές εισροές και αξιολόγηση. Βεβαιωθείτε ότι κάθε είσοδος θα είναι πραγματικά διαθέσιμη όταν εκδίδεται η πρόβλεψη. Ξεχωρίστε την πρόβλεψη από τη δράση που έγινε σε αυτήν. Μια πρόβλεψη αποθέματος εκτιμά τη ζήτηση. μια απόφαση αναπλήρωσης εξαρτάται επίσης από τον χρόνο παράδοσης, τη χωρητικότητα αποθήκευσης, το κόστος έλλειψης και τα απόβλητα. Μια καλύτερη αριθμητική βαθμολογία είναι χρήσιμη μόνο όταν βελτιώνει την κατάντη απόφαση. Αξιολογήστε με βάση απλές γραμμές βάσης και σε χρονικές περιόδους. Το μέσο σφάλμα μπορεί να κρύβει συστηματική υποπρόβλεψη κατά τη διάρκεια της αιχμής ζήτησης ή κακή απόδοση σε νέα προϊόντα. Όπου ενδείκνυται, υπολογίστε την αβεβαιότητα και ελέγξτε πόσο συχνά οι παρατηρήσεις εμπίπτουν στα αναφερόμενα διαστήματα. Παρακολουθήστε τόσο τις αλλαγές εισόδου όσο και τα μετρούμενα αποτελέσματα μετά την ανάπτυξη. Τα σχόλια μπορεί να φτάσουν αργά και οι αποφάσεις του ίδιου του μοντέλου μπορούν να αλλάξουν ποια αποτελέσματα γίνονται ορατά. Καταγράψτε παρακάμψεις και διορθώσεις, ώστε μια μεταγενέστερη αναθεώρηση να μπορεί να διακρίνει τα σφάλματα μοντέλου από τις μετρήσεις που λείπουν ή τις αλλαγές πολιτικής.
04Δουλευμένο παράδειγμα
Συγκρίνετε σφάλματα πρόβλεψης
- Επιλογή Α
Για μια υποθετική περίοδο τριών ημερών, η πραγματική ζήτηση είναι 10, 20 και 30 μονάδες. Η πρόβλεψη Α προβλέπει 12, 18 και 28.
- Επιλογή Β
Τα απόλυτα σφάλματα είναι 2, 2 και 2, δίνοντας μέσο απόλυτο σφάλμα 2 μονάδες. Μια σταθερή πρόβλεψη 20 έχει σφάλματα 10, 0 και 10, κατά μέσο όρο περίπου 6,67 μονάδες.
Το τεστ
Ελέγξτε τις πρόσθετες περιόδους και το κόστος έλλειψης προτού αποφασίσετε ότι η πρώτη πρόβλεψη είναι λειτουργικά καλύτερη.
Αυτό που δείχνει
Τα σχήματα που επινοήθηκαν απεικονίζουν έναν υπολογισμό σφάλματος, όχι στοιχεία σχετικά με ένα αναπτυγμένο σύστημα πρόβλεψης.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Προβλέψτε τη ζήτηση πριν επιλέξετε μια πολιτική αποθήκευσης.
Υπολογίστε το χρόνο ολοκλήρωσης ενώ αναφέρετε ένα εύρος αβεβαιότητας.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Σαφέστερες αποφάσεις. Σας βοηθά να διαχωρίσετε σαφείς τεχνικούς ισχυρισμούς από τη γλώσσα μάρκετινγκ.
- Κόστος και προϋπολογισμός. Μπορείτε να κάνετε καλύτερες ερωτήσεις εφαρμογής προτού ξοδέψετε χρήματα ή χρόνο.
- Ομάδα και ροή εργασίας. Οι ομάδες με κοινή κατανόηση λαμβάνουν καλύτερες αποφάσεις για προϊόντα, πολιτικές και μάθηση.
Προσέξτε
- Διαφορετικές ομάδες μπορεί να χρησιμοποιούν τον ίδιο όρο με διαφορετικό τρόπο, επομένως ορίστε το πεδίο εφαρμογής νωρίς.
- Τα σημεία αναφοράς μπορεί να φαίνονται ισχυρά ενώ η απόδοση στον πραγματικό κόσμο είναι άνιση.
- Η αγνόηση της ποιότητας των δεδομένων και των σχεδίων αξιολόγησης δημιουργεί συχνά εύθραυστα αποτελέσματα.
Επόμενα βήματα
- Ξεκινήστε με έναν ορισμό σε απλή γλώσσα του αποτελέσματος που χρειάζεστε.
- Επιλέξτε μία μέτρηση επιτυχίας και μία συνθήκη αποτυχίας πριν από τη δοκιμή.
- Εκτελέστε ένα μικρό πιλότο με αντιπροσωπευτικά δεδομένα, όχι ένα εκλεπτυσμένο σετ επίδειξης.
- Τεκμηριώστε πού βοηθά το Predictive AI και πού είναι καλύτερες οι απλούστερες μέθοδοι.
Πηγές και περαιτέρω ανάγνωση
- scikit-learnΑξιολόγηση μοντέλου: βαθμολογία και μετρήσεις
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the Predictive AI quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Μπορεί ένας ακριβής προγνωστικός να μου πει τι προκαλεί ένα αποτέλεσμα;
Όχι μόνο από την ακρίβεια. Ο προσδιορισμός των αιτιακών επιπτώσεων απαιτεί πρόσθετες υποθέσεις και κατάλληλο σχεδιασμό μελέτης.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα