II Алгоритмы машинного обучения. Методы обработки данных. Обработка естественного языка.  Нейронные сети

2.1 Алгоритмы машинного обучения

Контролируемое обучение

Оно использует маркированные данные для обучения моделей прогнозированию.

Неконтролируемое обучение

Оно выявляет закономерности в немаркированных данных. Обучение с подкреплением

Это изучение оптимальных действий методом проб и ошибок.

2.2 Методы обработки данных

Очистка данных

Очистка данных обеспечивает точность за счет устранения ошибок и несоответствий.

Нормализация данных

Благодаря стандартизации данных происходит улучшение производительности модели.

Проектирование признаков

Проектирование признаков выбирает и преобразует переменные для повышения предсказательной силы технологии больших данных

Распределенные вычислительные фреймворки (например, Hadoop, Spark):

Они позволяют обрабатывать большие наборы данных.

Облачные вычисления

Они предоставляют масштабируемые ресурсы для хранения и обработки данных.

2.3 Обработка естественного языка (Natural Language Processing (NLP)

Анализ текста

Предусматривается анализ текстовых данных из таких источников, как социальные сети и отзывы клиентов, для извлечения информации

Анализ настроений

Он позволяет оценить общественное мнение и тенденции.

2.3 Нейронные сети

Искусственная нейронная сеть и ее формирование

Искусственная нейронная сеть – это математический алгоритм, имитирующий работу биологических нейронных сетей в человеческом мозге, с целью выявления скрытых связей и предсказания будущих результатов, опираясь на имеющиеся данные. Она формируется из множества соединенных между собой элементов, называемых искусственными нейронами, объединенных в уровни, которые анализируют информацию и совершенствуются за счет изучения образцов.

Нейроны функционируют по заданным правилам, напоминая работу нейронов в человеческом мозге. Каждый нейрон может содержать определенное значение, например, числовое. Однако стоит учитывать, что компьютерная нейронная сеть (в отличие от биологической) – это не физический объект, а лишь программное обеспечение, в котором реализована сложная математическая модель, алгоритм.

Модели глубокого обучения

Они имитируют функции человеческого мозга для распознавания сложных закономерностей.

Применение

Полезно для распознавания изображений и речи, а также для прогнозирования временных рядов.

Инструменты предиктивной аналитики

Программные платформы (например, Tableau, SAS): интегрируют алгоритмы AI для визуализации и анализа данных.

Принятие решений

Содействие принятию решений путем предоставления действенных идей.

III Как AI прогнозирует спрос?

3.1 Этапы процесса

AI прогнозирует спрос, используя передовые алгоритмы и огромные объемы данных для предсказания будущего поведения клиентов и тенденций рынка. Процесс обычно включает ряд этапов. Они описаны далее.

Анализ данных

Системы искусственного интеллекта анализируют исторические данные о продажах, рыночные тенденции и внешние факторы (к примеру, экономические показатели) для выявления закономерностей и корреляций, которые определяют будущий спрос.

Обучение модели

Модели машинного обучения обучаются на исторических данных ради распознавания закономерностей и составления прогнозов. Непрерывное обучение позволяет моделям адаптироваться к новым данным и меняющимся рыночным условиям.

Моделирование сценария

AI может моделировать различные сценарии для оценки потенциального воздействия на спрос, помогая компаниям подготовиться к различным рыночным условиям и поведению клиентов.

Корректировки в реальном времени

Системы искусственного интеллекта могут корректировать прогнозы в режиме реального времени на основе новых входных данных, гарантируя, что прогнозы останутся актуальными и точными.

AI дополняет человеческий опыт, предоставляя информацию на основе данных, а человеческая интуиция и опыт могут уточнять AI- прогнозы.

3.2 Сбор данных из ряда источников

Сбор и интеграция данных имеют решающее значение для точного прогнозирования спроса на основе AI. Этот процесс включает сбор данных из различных источников и обеспечение их пригодности для анализа.

Ключевые аспекты включают сбор данных. Это данные :

Внутренние

Записи о продажах, уровни запасов и базы данных клиентов. Внешние

Тенденции рынка, анализ конкурентов и экономические показатели.

Из социальных сетей

Показатели настроений и вовлеченности клиентов.

3.3 ETL И API. Обеспечение качества данных

ETL (извлечение, преобразование, загрузка)

Процесс, который извлекает данные из разных источников, преобразует их в подходящий формат и загружает в хранилище данных.

API (интерфейсы прикладного программирования)

Облегчают обмен данными между системами в реальном времени.

Обеспечение качества данных

Регулярные проверки обеспечивают точность и согласованность данных, а внедрение правил проверки помогает выявлять ошибки при вводе данных.

3.4 Решения для хранения данных. Конфиденциальность и безопасность данных

Решения для хранения данных

Облачное хранилище

Обеспечивает масштабируемость и доступность для больших наборов данных.

Озера данных

Хранят необработанные данные в их исходном формате, обеспечивая гибкий анализ.

Конфиденциальность и безопасность данных

Соблюдение нормативных требований (например, GDPR) защищает данные клиентов, а реализация мер безопасности защищает конфиденциальную информацию.

Примечание:

Общий регламент по защите данных (GDPR) призван обеспечить жителей Евросоюза единообразным и скоординированным пониманием принципов конфиденциальности, расширяя возможности граждан в области защиты их персональных данных.

Инструменты для совместной работы

Платформы, которые позволяют командам обмениваться идеями и совместно работать над анализом данных, улучшают коммуникацию и принятие решений между отделами.

3.5 Расширенная обработка данных и аналитика на основе искусственного интеллекта

Расширенная обработка данных подразумевает использование сложных алгоритмов и технологий для анализа больших объемов данных. Аналитика на основе искусственного интеллекта расширяет возможности традиционного анализа данных за счет внедрения методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Ключевые компоненты расширенной обработки данных включают в себя следующее:

Сбор данных

Сбор данных из различных источников, включая социальные сети, устройства Интернета вещей и записи транзакций.

Очистка данных

Устранение неточностей и несоответствий для обеспечения высокого качества данных для анализа.

Интеграция данных

Объединение данных из разных источников для создания единого представления. Алгоритмы AI способны обрабатывать данные с беспрецедентной скоростью, обеспечивая анализ и получение информации в режиме реального времени.

3.6 Преимущества аналитики на основе AI

Улучшение процесса принятия решений

Организации могут принимать обоснованные решения на основе аналитических данных.

Улучшение клиентского опыта

Компании могут адаптировать свои предложения с учетом предпочтений и поведения потребителей.

Возможности прогнозирования

AI способен определять тенденции и закономерности, помогающие прогнозировать будущие результаты. К отраслям, использующим передовые методы обработки данных и аналитику на основе искусственного интеллекта, относятся финансы, здравоохранение, розничная торговля и маркетинг.

Распознавание образов

Распознавание образов – основная функция AI, которая позволяет ему выявлять тенденции и модели поведения в данных потребителей. Системы искусственного интеллекта анализируют исторические данные для выявления закономерностей, которые позволяют точно прогнозировать будущие действия потребителей.

3.7 Ключевые аспекты распознавания закономерностей в поведении потребителей

Ключевые аспекты распознавания закономерностей в поведении потребителей включают в себя:

Сегментацию данных

Разделение потребителей на группы на основе общих характеристик либо поведения.

Поведенческий анализ

Понимание того, как потребители взаимодействуют с продуктами и услугами с течением времени.

Анализ настроений

Оценка мнений и эмоций потребителей с помощью текстовых сообщений и данных соцсетей. Модели машинного обучения, такие как нейронные сети, часто используются для распознавания образов благодаря их способности обучаться на огромных наборах данных.

3.8 Преимущества понимания поведения потребителей посредством распознавания образов

Персонализированный маркетинг

Адаптация рекламы и акций к индивидуальным предпочтениям.

Улучшенная разработка продукта

Создание продуктов, отвечающих конкретным потребностям целевой аудитории.

Укрепление лояльности клиентов

Определение клиентов, склонных к уходу, и применение мер, направленных на их сохранение. Крупные организации, такие как Amazon и Netflix, применяют технологии распознавания закономерностей для предложения товаров и развлекательного контента, учитывающего предпочтения пользователей. Полученные данные позволяют компаниям разрабатывать эффективные маркетинговые кампании, которые находят понимание у целевой аудитории, способствуя росту прибыли и повышению приверженности клиентов.