借助预测性 GenAI 增强能力 – KDnuggets

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咸焦糖。阴阳。摇滚乐。预测人工智能和生成人工智能。它们都是组合在一起，比单独使用时产生的影响更大。今天，我们在这里探索最后一个组合： Pecan 的预测 GenAI。它是什么？它将如何重塑您的人工智能体验？

让我们探索 Predictive GenAI 的功能，并了解它如何增强在业务中使用预测分析的可访问性、效率和影响。

 

定义预测 GenAI

‎预测 GenAI 意味着什么

 
Pecan 的 Predictive GenAI 结合了预测人工智能和生成人工智能。 Predictive GenAI 使用生成式 AI 方法来支持预测建模过程，包括定义所需模型、生成初始框架以及提供微调模型的指导。 

预测建模是指从训练数据中获取信息，然后利用该分析对新数据进行预测的传统机器学习方法。 

以客户流失预测模型为例。通过分析历史客户数据，机器学习算法可以查明客户经常流失的行为模式。然后，该模型可以检查当前的客户数据以检测相同的模式，从而识别出未来有流失风险的个人。

多年来，Pecan AI 已成功帮助许多客户解决了建模任务。 （根据麦肯锡的数据，这些先驱者正在获得竞争优势，领先于 61% 尚未开始探索预测人工智能的首席执行官。） 

虽然预测客户流失是预测分析的一个常见讨论用例，但即使是这个预测人工智能的例子也面临着挑战。即使是经验丰富的专业人士也可能会发现选择最佳方法令人困惑，而像为特定业务定义“流失”这样看似基本的事情可能会引发分歧。收集需求、与业务建立共识以及手动编码以满足特定需求的过程可能非常耗时，需要专门的技术专业知识，并带来一定程度的风险。
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正如您可以想象的那样，在更特定的行业或部门中处理预测任务可能会更加困难。如果您不想预测客户流失，而是想预测：

• 根据其服务记录和里程，您所在城市的哪些垃圾车车队将在下个月出现故障
• 根据天气、交通和餐厅选择，送餐到达您家所需的时间
• 根据过去比赛的信息和参赛者的身体特征，扳手腕比赛的可能获胜者

这些可能是不太常见的预测任务，但对于那些需要知道这些答案的人来说可能非常有用。但是，您不太可能找到可以帮助您为这些问题构建预测模型的预构建工具。据我们所知，目前市场上还没有“扳手腕比赛预测软件解决方案”（但是，嘿，有一个免费的启动想法供您使用）。

因此，无论您面临的是常见的业务挑战（例如客户流失）还是非常小众的问题，您在构建预测模型来帮助解决该问题时都面临着一场艰苦的战斗。您的选择可能会感到有限：您需要手动编写解决方案吗？聘请一个数据科学家团队来承担这项任务，并准备好六个月到一年的时间来等待一个可能会也可能不会满足您的实际需求的模型？

没有。因为 Predictive GenAI 现在可以帮助您实现预测建模目标，而无需自己深入编码或统计。借助 Predictive GenAI，您将更轻松、更快地获得准确的预测，这对过去繁琐、缓慢的过程来说是一个显着的改进。

‎预测 GenAI 可以做什么

 
无论是客户流失、卡车维护，还是您需要使用预测模型解决的任何其他问题，我们的 Predictive GenAI 都能为您提供帮助。但“GenAI”组件带来了什么？

您可能已经意识到，人类可以使用简单的自然语言与生成式人工智能工具进行深入、富有洞察力的交互。与 GenAI 的对话可以产生多种创意输出，包括文本、图像、音频、合成数据、代码等。如果您曾经用愚蠢的问题轰炸 ChatGPT，那么您已经亲身体验了 GenAI 处理人类可以提供的一系列输入的非凡能力。

Pecan 的 Predictive GenAI 将人类的输入转化为预测模型。我们的 Predictive GenAI 功能可以比以往更快地将您的业务问题转化为预测模型 - 无论您的需求有多具体或利基。 
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首先，预测聊天将收集有关您目标的基本信息，并帮助您定义模型可以回答的“预测问题”。提出问题可能听起来像是这个过程中相对较小的一步，但在 Pecan，我们发现它至关重要。例如，考虑上面提到的客户流失模型。对于一家企业来说，“流失”可能意味着他们再也没有收到客户的消息；对于另一家企业来说，这可能意味着活动的减少（但不是关系的完全结束）。 

将这些细节定义为预测问题的一部分就像指定食谱中成分的精确数量一样。当然，水是烘焙面包配料表的一部分，但是 量 水的含量会对您的最终产品产生巨大影响。 

预测聊天将引导您确定所有这些关键要素，以便尽可能轻松地创建成功的预测模型。无需猜测——您从一开始就确切地知道您将预测什么，并且它将与您的业务需求和目标相关。

 

Pecan 的 Predictive GenAI 提供快速、无缝的预测建模
 

然后，您将继续使用基于 SQL 的 Predictive Notebook 体验来指导您的后续步骤。使用 GenAI，我们的预测笔记本预先填充了 SQL 查询，因此您不必自己编写它们。只需在需要的地方调整它们即可进行您想要的任何调整。您不必费力去解析哪些字段是相关的、要连接哪些表以及如何连接，或者您需要哪些聚合。 

将预测性人工智能和生成式人工智能相结合将带来更好的业务成果。 Pecan 的 Predictive GenAI 引入了一种通过结合这些技术来获得商业价值的强大方法。

Predictive GenAI 将如何改变您的 AI 工作

 
对于数据分析师和业务人员来说，将他们的业务问题转化为可操作的、定义明确的预测建模任务并不总是那么容易。 Pecan 的 Predictive GenAI 现在可以精确处理从业务需求到预测模型的转换。其生成组件可以理解并获取有关业务需求的必要信息。 

有了 Predictive GenAI，您就不再想知道：“我们能否建立一个模型来预测这一点？”以前人工智能工作的麻烦已经成为过去。您不需要尝试学习 Python，每年花费 250 万美元或更多的成本招募一名数据科学家到您的团队，或者寻找一家咨询公司 可能 能够掌握您业务的细微差别。 

相反，只需坐下来进行简单的交谈，然后通过 Pecan 的 Predictive GenAI 开始您的成功之旅。

您还可以 免费开始。我们迫不及待地想看看您的预测。
 
 

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• Sumber: https://www.kdnuggets.com/2024/01/pecan-powering-predictive-genai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=powering-up-with-predictive-genai