AI Builder Modelele predicție analizează modelele din datele istorice pe care le furnizați. Modelele predicție învață să asocieze aceste modele cu rezultate. Apoi, folosim puterea AI pentru a detecta modele învățate în date noi și le folosim pentru a prezice rezultate viitoare.
Utilizați model de predicție pentru a explora întrebările de afaceri la care se poate răspunde într-unul din următoarele moduri:
Din două opțiuni disponibile (binare)
Din mai multe rezultate posibile
Unde răspunsul este un număr
Binar predicție
Binarul predicție este atunci când întrebarea pusă are două răspunsuri posibile. De exemplu: da/nu, adevărat/fals, la timp/întârziere, du-te/nu merge și așa mai departe. Exemple de întrebări care utilizează binarul predicție includ:
Este un solicitant eligibil pentru calitatea de membru?
Este probabil ca această tranzacție să fie frauduloasă?
Este un client un bun candidat pentru o campanie de marketing?
Este probabil ca un cont să-și plătească facturile la timp?
Rezultate multiple predicție
Rezultatul multiplu predicție este momentul în care se poate răspunde la întrebare dintr-o listă de mai mult de două rezultate posibile. Exemplele de rezultate multiple predicție includ:
Va ajunge un transport devreme, la timp, târziu sau foarte târziu?
De ce produs ar fi interesat un client?
Numerică predicție
Numeric predicție este atunci când la întrebare se răspunde cu un număr. Exemple de predicție numeric includ:
Câte zile să sosească un transport?
Câte apeluri ar trebui să gestioneze un agent într-o zi?
Câte articole trebuie să păstrăm în inventar?
Câți clienți potențiali ar trebui să convertească o echipă de vânzări într-o lună?
Manage data ingestion and preparation, model training and deployment, and machine learning solution monitoring with Python, Azure Machine Learning and MLflow.