Automatisierte prädiktive Engine: Nutzen Sie kombinierte Echtzeitdaten und Zukunftsprognosen
Automatisierung ist weit mehr als ein Modewort. Sie ist zum Mittelpunkt unseres Lebens geworden. Viele von uns bemerken es unbewusst nicht, aber wir suchen nach Automatisierung in vielen Aspekten der Dinge, die wir tun. Unser vitales tägliches Leben braucht Einfachheit, und zum Glück werden komplexe Geschäftsprozesse durch Automatisierung und automatisierte Vorhersagemaschinen erledigt.
Die Digitalisierung hat den gesamten Prozess der Abläufe und Funktionen verändert. Insbesondere die Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) haben einen enormen Beitrag zu diesem Prozess geleistet. Wenn es um Analysen und Vorhersagen geht, ist die Bedeutung automatisierter prädiktiven Engines von wesentlicher Bedeutung. Sie bieten tiefgreifende Analysen in Echtzeit und Vorhersagen darüber, was in der Zukunft passieren könnte. In diesem Blog-Artikel werden wir die Grundlagen von automatisierten prädiktiver Engines erklären.
Was ist eine automatisierte prädiktive Engine?
Es handelt sich um eine komplexe Softwareanwendung, die Vorhersagen trifft, Vorschläge macht, Erkenntnisse gewinnt und sich entsprechend der Modellierung anpasst. Sie kann auch als das Gehirn der Vorhersageanalytik betrachtet werden. Sie sammelt Daten aus verschiedenen Quellen und organisiert die Daten auf optimale Weise für zukünftige Analysen. Das Hauptziel besteht darin, den Analyseprozess zu starten und zu einer Schlussfolgerung zu gelangen, die es ermöglicht, Maßnahmen im Voraus zu ergreifen.
Wie funktionieren automatische prädiktiven Engines?
Das Funktionsprinzip der automatischen prädiktiven Engines basiert auf der Verwendung von Modellen (die auch als Algorithmen bezeichnet werden können), um die Beziehung zwischen bestimmten Variablen zu analysieren. Dabei kann es sich um eine Beziehung handeln, die sich auf eine Leistung, Eigenschaften oder Merkmale konzentriert. Wenn der Prozess abgeschlossen ist, schätzt das Modell die Wahrscheinlichkeit der Beziehung im Vergleich zu einer zuvor festgelegten Stichprobe.
Wie werden automatische prädiktiven Engines eingesetzt?
Mit dem Aufkommen der Automatisierung hat sich die Art der Prozesse für immer verändert. Von alltäglichen Aufgaben bis hin zu intensiven und komplexen Geschäftsprozessen ist die Automatisierung weithin akzeptiert und wird genutzt.
Von Softwareanwendungen und anderen Plattformen wie (Netflix, Amazon und CRM) bis hin zu Mobiltelefonen, von weniger datenorientierten Geschäftsfunktionen bis hin zu datenüberfluteten Prozessen werden automatische prädiktive Engines in großem Umfang eingesetzt. Das Gesundheitswesen, der Tourismus, das Finanzwesen, die Logistik, die Schwerindustrie, die Industrie für erneuerbare Energien und viele andere Branchen investieren in großem Umfang in diese Technologie. Man kann mit Fug und Recht behaupten, dass wir derzeit einen Wandel erleben, der Unternehmen und Branchen von der Datenverarbeitung abhängig macht.
Vorteile automatisierter prädiktiver Engines
Wie Sie aus der Überschrift ersehen können, liegt der Hauptnutzen in der Vorhersage. Die Fähigkeit, Dinge zu verstehen und zu verhindern, bevor sie eintreten. Dadurch sind die Nutzer der Software in der Lage, in kritischen Momenten wichtige Entscheidungen zu treffen. Außerdem können Unternehmen und Branchen ihre Prozesse und ihre Organisation analysieren. Mit Daten, die aus einer tiefgreifenden und präzisen Analyse stammen, ist es möglich, die Effizienz, das Prognosemanagement und die Entwicklung neuer Produkte/Prozesse zu verbessern, was möglicherweise zu Innovationen führen kann.
Automatisiert ≠ automatisch
Der Begriff "automatisiert" bezieht sich auf einen Prozess, der von großen automatischen Anlagen durchgeführt wird. Für die prädiktive Engine bedeutet dies eine Kombination aus automatisierten Prozessen und Modellierung. Regelmäßige Überprüfungen und Verbesserungen sind erforderlich, was menschliche Interaktion bedeutet. Experten verbringen sehr viel Zeit mit der Modellierung der prädiktiven Engine, da sie für viele Gelegenheiten modelliert und maßgeschneidert werden kann. Da es sich um einen komplexen und sensiblen Prozess handelt, sind in der Regel erfahrene Datenwissenschaftler an diesem Prozess beteiligt, indem sie die Algorithmen überwachen.
Was ist künstliche Intelligenz (KI)?
Als künstliche Intelligenz werden Maschinen bezeichnet, die in der Lage sind, "kognitive" Funktionen auszuführen, zu denen Menschen und Tiere von Natur aus fähig sind. Mit anderen Worten, sie ermöglichen es Maschinen, ein Gehirn und einen Verstand zu haben. Maschinen, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind, sind in der Lage, wie Menschen zu funktionieren, z. B. zu lernen, Probleme zu lösen, zu analysieren, sich anzupassen, selbst zu lernen usw.
Was die künstliche Intelligenz noch wertvoller macht, ist die Fähigkeit, tiefer gehende Daten genau zu analysieren, was den Nutzern ein besseres Verständnis der verarbeiteten intensiven Daten, auch bekannt als Big Data, ermöglicht.
Was ist maschinelles Lernen (ML)?
Der Prozess, der Computeralgorithmen studiert, die darauf abzielen, die Automatisierung durch Erfahrung und die Geschichte der Datennutzung zu verbessern. Es wird als Bestandteil der künstlichen Intelligenz akzeptiert. Die Arbeitsweise basiert auf einer Datenprobe, die mit den Ergebnissen verglichen wird, die in der Zukunft erfasst werden, um Annahmen und Vorhersagen zu treffen.
Es ist wichtig zu betonen, dass künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nicht dasselbe sind. Es handelt sich um zwei unterschiedliche Funktionen, die sich gegenseitig ergänzen und unterstützen.
Ansätze zur Modellierung von prädiktiven Engines
Für prädiktive Engines gibt es verschiedene Modellierungsversionen. Wir geben einen Überblick über die wichtigsten und am weitesten verbreiteten. Sie werden hauptsächlich in Regressionstechniken und Techniken des maschinellen Lernens unterteilt.
Regressionsmodelle sind das Rückgrat der prädiktiven Engines. Hauptziel ist die Modellierung und Darstellung der Korrelation(en) zwischen mindestens zwei verschiedenen Variablen, die in Betracht gezogen werden. Die Vielfalt der Regressionstechniken ist groß. Allerdings werden nicht alle Techniken gleichzeitig angewandt. Je nach Situation kann sich die Anzahl ändern. Lineare Regressionsmodelle, diskrete Wahlmodelle, Gewinnregression, logistische Regression, Zeitreihenmodelle, multinomiale logistische Regression, multivariate adaptive Regression, Überlebens- oder Daueranalysen gehören zu den am häufigsten verwendeten.
Maschinelle Lerntechniken sind ein Prozess, bei dem verschiedene statistische Methoden zur Regression und Klassifizierung angewandt werden, um eine Vielzahl von Daten zu finden/zu definieren. Daher sind spezifische Praktiken des maschinellen Lernens wie Deep Learning, verstärktes Lernen und Prognosen wichtige Funktionen. Der Zweck dieser speziellen Verfahren besteht darin, das Lernen durch die gesammelten historischen Daten zu verstärken und das kumulative Ergebnis zu maximieren, das die Präzision der Modelle unterstützt.
ANNEA & automatische prädiktive Engine
Beim ANNEAbeginnen wir den gesamten Prozess mit der Erfassung und Analyse der Daten durch IoT, Digital Twin, Edge Computing und automatisierte Vorhersagen. Am Ende des Prozesses visualisieren wir die Daten im ANNEA-Dashboard.
Automatische prädiktive Engines helfen uns, die Daten weiter zu analysieren, sie zu optimieren und an verschiedene Situationen anzupassen und vor allem die aktuellen Ereignisse zu verstehen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Die automatischen prädiktiven Engines bei ANNEA sind mit modernster Technologie ausgestattet und werden ständig auf mögliche Verbesserungen überprüft, um einen nahtlosen Prozess zu gewährleisten.
Unser Team besteht aus Datenwissenschaftlern, Ingenieuren und Spezialisten für maschinelles Lernen, die über Fachwissen in den Bereichen Vorhersagemodelle/Algorithmen, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verfügen und sich voll und ganz auf die Extraktion und Darstellung optimaler und wertvoller Daten konzentrieren. Setzen Sie sich mit den ANNEA-Experten in Verbindung, um mehr zu lernen!
Was kommt als nächstes?
Wir sind kurz davor, Sie an das Ende eines ganzheitlichen Prozesses zu bringen. Das nächste Thema wird sich darauf konzentrieren, wie die endgültige Version der analysierten und verarbeiteten Daten durch unsere Plattform der nächsten Generation bereitgestellt und visualisiert werden kann: Das ANNEA Dashboard.
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