Ler em inglês

Partilhar via


Descrição geral do modelo de predição

Os modelos de predição do AI Builder analisam padrões em dados históricos que fornece. Os modelos de predição aprendem a associar esses padrões com resultados. Depois, usamos o poder da IA para detetar padrões aprendidos em novos dados, e usá-los para prever resultados futuros.

Utilize o modelo de predição para explorar questões de negócio que possam ser respondidas como uma das seguintes formas:

  • De duas opções disponíveis (binário)
  • De múltiplos resultados possíveis
  • Onde a resposta é um número

Predição binária

A predição binária é quando a pergunta feita tem duas respostas possíveis. Por exemplo: sim/não, verdadeiro/falso, a tempo/atrasado, go/no-go, e assim por diante. Exemplos de questões que usam predição binária incluem:

  • Um candidato é elegível para adesão?
  • Esta transação é suscetível de ser fraudulenta?
  • Um cliente é um bom candidato para uma campanha de marketing?
  • É provável que uma conta pague as suas faturas a tempo?

Predição de resultados múltiplos

A predição de resultados múltiplos ocorre quando a pergunta pode ser respondida a partir de uma lista de mais de dois resultados possíveis. Exemplos de predição de resultados múltiplos incluem:

  • Um carregamento chegará cedo, a tempo, atrasado ou muito atrasado?
  • Em que produto um cliente estaria interessado?

Predição numérica

A predição numérica é quando a pergunta é respondida com um número. Exemplos de predição numérica incluem:

  • Quantos dias faltam para um carregamento chegar?
  • Quantas chamadas um agente deve fazer num dia?
  • Quantos itens precisamos de manter em inventário?
  • Quantas oportunidades potenciais uma equipa de vendas deve converter num mês?

Disponibilidade de caraterísticas por região
modelo de predição pré-requisitos