Mise sous tension avec Predictive GenAI - KDnuggets

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Caramel salé. Le yin et le yang. Rock and roll. IA prédictive et IA générative. Ce sont toutes des combinaisons qui ont un impact bien plus grand lorsqu’elles sont réunies que seules. Et aujourd'hui, nous sommes ici pour explorer cette dernière combinaison : GenAI prédictif de Pecan. De quoi s’agit-il et comment cela va-t-il remodeler votre expérience de l’IA ?

Explorons les capacités de Predictive GenAI et découvrons comment elle améliore l'accessibilité, l'efficacité et l'impact de l'utilisation de l'analyse prédictive dans votre entreprise.

Définir la GenAI prédictive

‎Ce que signifie la GenAI prédictive

Predictive GenAI de Pecan combine l'IA prédictive et l'IA générative. Predictive GenAI utilise des méthodes d'IA générative pour prendre en charge le processus de modélisation prédictive, notamment en définissant le modèle nécessaire, en générant un cadre initial et en offrant des conseils pour affiner le modèle.

La modélisation prédictive fait référence aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique qui acquièrent des informations à partir des données d'entraînement, puis utilisent cette analyse pour faire des prédictions avec de nouvelles données.

Prenons l'exemple d'un modèle de prévision du taux de désabonnement des clients. En analysant les données historiques des clients, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent identifier les modèles de comportement qui entraînent souvent un désabonnement des clients. Ensuite, le modèle peut examiner les données actuelles des clients pour détecter ces mêmes modèles, identifiant ainsi les individus risquant de se désengager à l'avenir.

Pecan AI a aidé avec succès de nombreux clients à accomplir cette tâche de modélisation au fil des ans. (Ces pionniers obtiennent un avantage concurrentiel, devançant les 61 % de PDG qui n'ont même pas encore commencé à explorer l'IA prédictive, selon McKinsey.)

Bien que la prévision du taux de désabonnement des clients soit un cas d’utilisation couramment évoqué pour l’analyse prédictive, même cet exemple d’IA prédictive présente des défis. Même les professionnels chevronnés peuvent trouver difficile de choisir l’approche optimale – et quelque chose qui semble aussi simple que définir le « taux de désabonnement » pour une entreprise particulière peut susciter des désaccords. Le processus de collecte des exigences, d'établissement d'une compréhension commune avec l'entreprise et de codage manuel pour répondre à des besoins spécifiques peut prendre beaucoup de temps, nécessite une expertise technique spécialisée et comporte un certain degré de risque.
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Comme vous pouvez l’imaginer, accomplir des tâches prédictives dans des secteurs ou des départements plus spécifiques peut s’avérer encore plus difficile. Et si au lieu de prédire le taux de désabonnement des clients, vous vouliez prédire :

Lequel de la flotte de camions poubelles de votre ville tombera en panne au cours du mois prochain, compte tenu de ses états de service et de son kilométrage ?
Le temps qu'il faudra pour qu'une livraison de repas arrive à votre domicile en fonction de la météo, de la circulation et du choix du restaurant.
Le vainqueur probable des concours de bras de fer, compte tenu des informations sur les compétitions passées et des caractéristiques physiques des concurrents

Il s’agit peut-être de tâches prédictives moins courantes, mais elles pourraient être incroyablement utiles pour ceux qui ont besoin de connaître ces réponses. Cependant, il est peu probable que vous trouviez un outil prédéfini qui vous aiderait à créer des modèles prédictifs pour ces questions. À notre connaissance, aucune « solution logicielle de prédiction de concours de bras de fer » n'est actuellement disponible sur le marché (mais bon, il y a une idée de startup gratuite pour vous).

Ainsi, que vous soyez confronté à un défi commercial commun comme le taux de désabonnement ou à un problème très spécialisé, vous faites face à une bataille difficile pour construire un modèle prédictif pour vous aider à le résoudre. Vos options peuvent sembler limitées : avez-vous besoin de coder manuellement une solution ? Embaucher une équipe de data scientists pour assumer cette tâche et vous préparer à attendre six mois à un an un modèle qui pourrait ou non répondre à vos besoins réels ?

Non. Parce que Predictive GenAI est désormais là pour vous aider à atteindre vos objectifs de modélisation prédictive, sans avoir à vous lancer vous-même dans le codage ou les statistiques. Avec Predictive GenAI, vous obtiendrez des prédictions précises plus facilement et beaucoup plus rapidement, une amélioration notable par rapport aux processus fastidieux et lents du passé.

‎Ce que Predictive GenAI peut faire

Qu'il s'agisse de la perte de clients, de la maintenance des camions ou de tout autre problème que vous devez résoudre avec un modèle prédictif, notre Predictive GenAI est là pour vous aider. Mais qu’apporte le composant « GenAI » ?

Comme vous le savez probablement, les humains peuvent avoir des interactions approfondies et perspicaces avec les outils d’IA générative en utilisant un langage naturel simple. Les dialogues avec GenAI peuvent produire divers résultats créatifs, notamment du texte, des images, de l'audio, des données synthétiques, du code et bien plus encore. Si vous avez déjà bombardé ChatGPT de questions idiotes, vous avez fait l'expérience directe de la capacité remarquable de GenAI à gérer l'ensemble des informations que les humains peuvent fournir.

Predictive GenAI de Pecan transforme les données humaines en modélisation prédictive. Nos capacités Predictive GenAI permettent de traduire vos préoccupations commerciales en un modèle prédictif plus rapidement que jamais, quels que soient la spécificité ou la niche de vos besoins.
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Premièrement, Predictive Chat rassemblera des informations essentielles sur vos objectifs et vous aidera à définir une « question prédictive » à laquelle votre modèle pourra répondre. Poser une question peut sembler une étape relativement mineure dans le processus, mais chez Pecan, nous avons trouvé que c'était essentiel. Par exemple, considérons le modèle de désabonnement des clients mentionné ci-dessus. Le « désabonnement » pour une entreprise peut signifier qu'elle n'a plus jamais de nouvelles d'un client ; pour une autre entreprise, cela peut signifier une réduction d’activité (mais pas une fin complète de la relation).

Définir ces détails dans le cadre des questions prédictives revient à spécifier la quantité précise d'ingrédients pour une recette. Bien sûr, l'eau fait partie de votre liste d'ingrédients pour faire du pain, mais le montant d'eau fait une énorme différence dans votre produit final.

Predictive Chat vous guide dans la détermination de tous ces ingrédients essentiels pour faciliter au maximum la création d'un modèle prédictif réussi. Aucune conjecture n'est nécessaire : vous saurez dès le départ exactement ce que vous prévoyez et si cela sera pertinent par rapport aux besoins et aux objectifs de votre entreprise.

Predictive GenAI de Pecan fournit une modélisation prédictive rapide et transparente

Vous passerez ensuite à une expérience Predictive Notebook basée sur SQL qui guidera vos prochaines étapes. Grâce à GenAI, notre Predictive Notebook est pré-rempli avec les requêtes SQL, vous n'avez donc pas besoin de les écrire vous-même. Ajustez-les simplement si nécessaire pour effectuer les ajustements souhaités. Vous n'aurez pas à vous battre pour analyser quels champs sont pertinents, quelles tables rejoindre et comment, ou de quelles agrégations vous aurez besoin.

La combinaison de l’IA prédictive et générative entraînera de meilleurs résultats commerciaux. Predictive GenAI de Pecan introduit un moyen puissant d'obtenir de la valeur commerciale en combinant ces technologies.

Comment Predictive GenAI transformera vos efforts en matière d'IA

Il n'est pas toujours facile pour les analystes de données et les hommes d'affaires de traduire leurs préoccupations commerciales en tâches de modélisation prédictive concrètes et bien définies. Predictive GenAI de Pecan gère désormais précisément cette traduction : du besoin commercial au modèle prédictif. Sa composante générative peut comprendre et rechercher les informations nécessaires sur les besoins de l'entreprise.

Avec Predictive GenAI, plus besoin de se demander : « Pourrions-nous construire un modèle pour prédire cela ? Les tracas des efforts précédents en matière d’IA appartiennent au passé. Vous n'aurez pas besoin d'essayer d'apprendre Python, de recruter un data scientist dans votre équipe au coût de 250 XNUMX $ ou plus par an, ou de rechercher un cabinet de conseil qui pourrait être capable de saisir les nuances de votre entreprise.

Au lieu de cela, asseyez-vous simplement pour une simple discussion et commencez votre voyage vers le succès avec Predictive GenAI de Pecan.

Vous pouvez commencez gratuitement. Nous avons hâte de voir ce que vous allez prédire.