Wzmocnienie dzięki predykcyjnemu GenAI - KDnuggets

Wzmocnij predykcyjne GenAI – KDnuggets

Węzeł źródłowy: 3081715

Materiały sponsorowane

Posolony Karmel. Yin i Yang. Rock and roll. Predykcyjna sztuczna inteligencja i generatywna sztuczna inteligencja. Wszystkie te kombinacje wywierają większy wpływ, gdy zostaną połączone razem, niż pojedynczo. A dzisiaj jesteśmy tutaj, aby zbadać tę ostatnią kombinację: Przewidywanie GenAI firmy Pecan. Co to jest i jak zmieni Twoje doświadczenia ze sztuczną inteligencją?

Przyjrzyjmy się możliwościom Predictive GenAI i odkryjmy, jak zwiększa ona dostępność, wydajność i wpływ wykorzystania analiz predykcyjnych w Twojej firmie.

 

Definiowanie predykcyjnego GenAI
Definiowanie predykcyjnego GenAI

Co oznacza Predykcyjne GenAI

 
Predykcyjne GenAI firmy Pecan łączy predykcyjną sztuczną inteligencję i generatywną sztuczną inteligencję. Predictive GenAI wykorzystuje generatywne metody sztucznej inteligencji do wspierania procesu modelowania predykcyjnego, w tym definiowania potrzebnego modelu, generowania wstępnej struktury i oferowania wskazówek dotyczących dostrajania modelu. 

Modelowanie predykcyjne odnosi się do tradycyjnych metod uczenia maszynowego, które pozyskują informacje z danych szkoleniowych, a następnie wykorzystują tę analizę do tworzenia prognoz na podstawie nowych danych. 

Jako przykład rozważmy model przewidywania odejścia klientów. Analizując historyczne dane klientów, algorytmy uczenia maszynowego mogą wskazać wzorce zachowań, które często powodują odejście klientów. Następnie model może zbadać aktualne dane klientów, aby wykryć te same wzorce i zidentyfikować osoby zagrożone odejściem w przyszłości.

Przez lata Pecan AI z powodzeniem pomógł wielu klientom uporać się z tym zadaniem modelowania. (Według McKinsey ci pionierzy zyskują przewagę konkurencyjną, wyprzedzając 61% dyrektorów generalnych, którzy nawet nie zaczynają jeszcze badać predykcyjnej sztucznej inteligencji). 

Chociaż przewidywanie odejścia klientów jest powszechnie omawianym przypadkiem użycia analityki predykcyjnej, nawet ten przykład predykcyjnej sztucznej inteligencji stwarza wyzwania. Nawet doświadczeni profesjonaliści mogą mieć trudności z wyborem optymalnego podejścia, a coś pozornie tak podstawowego, jak zdefiniowanie „rezygnacji” dla konkretnej firmy, może wywołać nieporozumienia. Proces gromadzenia wymagań, ustalania wspólnego porozumienia z firmą i ręcznego kodowania w celu zaspokojenia konkretnych potrzeb może być niezwykle czasochłonny, wymaga specjalistycznej wiedzy technicznej i wiąże się z pewnym ryzykiem.

Jak możesz sobie wyobrazić, wykonywanie zadań predykcyjnych w bardziej konkretnych branżach lub działach może być jeszcze trudniejsze. A co jeśli zamiast przewidywać odpływ klientów, chciałbyś przewidzieć:

  • Która ze śmieciarek w Twoim mieście ulegnie awarii w ciągu najbliższego miesiąca, biorąc pod uwagę ich historię serwisową i przebieg
  • Czas potrzebny na dostawę posiłku do Twojego domu, zależny od pogody, ruchu na drogach i wyboru restauracji
  • Prawdopodobny zwycięzca zawodów w siłowaniu się na rękę, biorąc pod uwagę informacje o poprzednich zawodach i cechach fizycznych zawodników

Mogą to być mniej powszechne zadania predykcyjne, ale mogą być niezwykle przydatne dla tych, którzy muszą znać te odpowiedzi. Jednak jest mało prawdopodobne, że znajdziesz gotowe narzędzie, które pomoże Ci zbudować modele predykcyjne dla tych pytań. O ile nam wiadomo, na rynku nie jest obecnie dostępne żadne „oprogramowanie do przewidywania zawodów w siłowaniu się na rękę” (ale hej, mamy dla Ciebie darmowy pomysł na start-up).

Zatem niezależnie od tego, czy masz często spotykane wyzwanie biznesowe, takie jak odejście firmy, czy bardzo niszowy problem, czeka Cię ciężka bitwa w budowaniu modelu predykcyjnego, który pomoże go rozwiązać. Twoje możliwości mogą wydawać się ograniczone: czy musisz ręcznie kodować rozwiązanie? Zatrudnić zespół analityków danych, który podejmie się tego zadania, i przygotować się na okres od sześciu miesięcy do roku oczekiwania na model, który może, ale nie musi, spełnić Twoje rzeczywiste potrzeby?

Nie. Ponieważ Predictive GenAI jest teraz tutaj, aby pomóc Ci osiągnąć cele w zakresie modelowania predykcyjnego, bez konieczności samodzielnego zagłębiania się w kodowanie lub statystyki. Dzięki Predictive GenAI łatwiej i znacznie szybciej uzyskasz dokładne przewidywania, co stanowi zauważalną poprawę w porównaniu z żmudnymi, powolnymi procesami z przeszłości.

Co potrafi Predykcyjne GenAI

 
Niezależnie od tego, czy chodzi o utratę klientów, konserwację ciężarówek, czy cokolwiek innego, co musisz rozwiązać za pomocą modelu predykcyjnego, nasze Predictive GenAI jest tutaj, aby Ci pomóc. Ale co wnosi komponent „GenAI” do obrazu?

Jak zapewne wiesz, ludzie mogą prowadzić dogłębne i wnikliwe interakcje z generatywnymi narzędziami sztucznej inteligencji, używając zwykłego języka naturalnego. Dialogi z GenAI mogą generować różnorodne kreatywne wyniki, w tym tekst, obrazy, dźwięk, dane syntetyczne, kod i nie tylko. Jeśli kiedykolwiek bombardowałeś ChatGPT głupimi pytaniami, na własnej skórze doświadczyłeś niezwykłej zdolności GenAI do radzenia sobie z szeregiem danych wejściowych, które mogą zapewnić ludzie.

Predictive GenAI firmy Pecan przekształca wkład ludzi w modelowanie predykcyjne. Nasze funkcje Predictive GenAI umożliwiają szybsze niż kiedykolwiek przełożenie problemów biznesowych na model predykcyjny — niezależnie od tego, jak specyficzne lub niszowe są Twoje potrzeby. 

Po pierwsze, Czat Predykcyjny zbierze niezbędne informacje o Twoich celach i pomoże Ci zdefiniować „pytanie predykcyjne”, na które Twój model może odpowiedzieć. Zadawanie pytań może wydawać się stosunkowo niewielkim krokiem w tym procesie, ale w firmie Pecan odkryliśmy, że jest to niezwykle istotne. Rozważmy na przykład wspomniany powyżej model rezygnacji klientów. „Odejście” w przypadku jednej firmy może oznaczać, że już nigdy nie otrzyma wiadomości od klienta; dla innego biznesu może to oznaczać ograniczenie aktywności (ale nie całkowity koniec relacji). 

Zdefiniowanie tych szczegółów w ramach pytań predykcyjnych przypomina określenie dokładnej ilości składników w przepisie. Jasne, woda jest częścią listy składników do pieczenia chleba, ale ilość wody robi ogromną różnicę w produkcie końcowym. 

Predictive Chat prowadzi Cię przez określenie wszystkich tych kluczowych składników, aby maksymalnie ułatwić utworzenie skutecznego modelu predykcyjnego. Nie musisz zgadywać — od początku będziesz dokładnie wiedzieć, co będziesz przewidywać i że będzie to powiązane z potrzebami i celami Twojej firmy.

 

Wzmocnienie dzięki predykcyjnemu GenAI
Predictive GenAI firmy Pecan zapewnia szybkie i bezproblemowe modelowanie predykcyjne
 

Następnie przejdziesz do środowiska Predictive Notebook opartego na języku SQL, które poprowadzi Cię przez kolejne kroki. Korzystając z GenAI, nasz Predictive Notebook jest wstępnie wypełniony zapytaniami SQL, więc nie musisz ich pisać samodzielnie. Po prostu dostosuj je tam, gdzie jest to konieczne, aby wprowadzić dowolne zmiany. Nie będziesz musiał męczyć się z analizowaniem, które pola są istotne, do których tabel i w jaki sposób należy dołączyć lub jakich agregacji będziesz potrzebować. 

Połączenie predykcyjnej i generatywnej sztucznej inteligencji doprowadzi do lepszych wyników biznesowych. Predictive GenAI firmy Pecan wprowadza potężny sposób na uzyskanie wartości biznesowej poprzez połączenie tych technologii.

Jak Predykcyjne GenAI zmieni Twoje wysiłki związane ze sztuczną inteligencją

 
Analitykom danych i przedsiębiorcom nie zawsze jest łatwo przełożyć swoje obawy biznesowe na wykonalne, dobrze zdefiniowane zadania związane z modelowaniem predykcyjnym. Predictive GenAI firmy Pecan obsługuje teraz dokładnie to tłumaczenie – od potrzeb biznesowych po model predykcyjny. Jego komponent generatywny potrafi zrozumieć i pozyskać niezbędne informacje o potrzebach biznesowych. 

Dzięki Predictive GenAI nie musisz się już zastanawiać: „Czy moglibyśmy zbudować model, aby to przewidzieć?” Kłopoty związane z poprzednimi wysiłkami związanymi ze sztuczną inteligencją należą do przeszłości. Nie musisz uczyć się języka Python, rekrutować do swojego zespołu analityka danych za 250 tys. dolarów lub więcej rocznie ani szukać firmy konsultingowej, która może będziesz w stanie uchwycić niuanse swojego biznesu. 

Zamiast tego po prostu usiądź na prostą pogawędkę i rozpocznij swoją podróż ku sukcesowi dzięki Predictive GenAI firmy Pecan.

Możesz zacznij za darmo. Nie możemy się doczekać, co przewidzisz.
 
 

Znak czasu:

Więcej z Knuggety