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?
Consulte também
Disponibilidade de funcionalidades por região
Pré-requisitos do modelo de predição