Nyckelkoncept för prediktiv AI

Prediktiva modeller

En prediktiv modell är ett eget statistiskt verktyg som förutsäger framtida verksamhetsresultat baserat på trender och mönster i tidigare resultat, plus aktuella verksamhetsdata. Modellens ekvation är resultatet av en grundlig statistisk analys av tidigare data med kända resultat, driven av maskininlärning och AI. Prediktiva modeller används i stor utsträckning runt om i världen—i branscher, organisationer, discipliner—och de är involverade i så många aspekter av vardagen. Verksamheter använder prediktiva modeller för att integrera datadrivet beslutsfattande på alla nivåer och funktioner i sin organisation.

Förutsägelser

En förutsägelse är ett deriverat värde, skapat av en prediktiv modell, som representerar ett möjligt framtida verksamhetsresultat. Ett resultat är det verksamhetsresultat du försöker förstå och förbättra. Ett resultat är vanligtvis ett nyckeltal, till exempel säljmarginaler eller vunna säljprojekt. En förutsägelse representerar ett utdatavärde som modellen skapar baserat på de tillhandahållna indatavärdena (förutsägare).

Även om framtiden är okänd och osäker kan en förutsägelse minska denna osäkerhet genom att ge ett värde som hamnar inom ett beräknat sannolikhetsintervall. När det inträffar kan det faktiska resultatet skilja sig från det förutsagda resultatet. Detta förväntas. Vi mäter förutsägelsens precision genom hur liten eller stor denna skillnad är.

Toppförutsägare

Toppförutsägare är de förhållanden som mest signifikant driver det förutsagda resultatet. Om det begärs returneras toppförutsägare från en prediktiv modell i minskande ordning. Ett förhållande är ett datavärde som är associerat med en kolumn. Förutsägare kallas även förutsägelsevariabler eller oberoende variabler.

Recept

Ett recept är en föreslagen åtgärd som en användare kan vidta för att förbättra det förutsagda resultatet. Förskrivningen påverkar det förutsagda resultatet, inte nödvändigtvis det faktiska. Recept är associerade med variabler som användare har viss diskretionär kontroll eller påverkan över, till exempel leveransmetod eller en prenumerants medlemskapsnivå. Genom att anta Einsteins förslag kan användare öka sina chanser till ett bättre resultat.

Prediktiva modeller vid körning

En prediktiv modell organiserar data efter variabler och poster. En variabel är en kategori av data, till exempel ett fält i ett datamodellobjekt (DMO). En modell har indata (värden för förutsägelsevariabler) och utdataförutsägelser för resultatvariabeln, tillsammans med ytterligare information om det behövs.

Om du vill kan en förutsägelsebegäran konfigureras så att den inkluderar toppförutsägare och recept i svaret.

Hur skiljer sig prediktiva modeller från generativa modeller?

Båda är AI-modeller, men de är utformade och byggda för olika syften. Prediktiva modeller tränas av maskininlärning på historiska data för att göra förutsägelser eller beslut enligt indata. Generativa modeller skapar innehåll enligt indata från uppmaningsinstruktioner. En detaljerad jämförelse mellan prediktiv och generativ AI finns i Upptäck AI-tekniker och -program i modulen Data Fundamentals för AI i Trailhead. Mer information om generativa modeller finns i Einstein Generativ AI.