По мере роста отрасли и распространения большего количества данных методы прогнозирования результатов начинают расширяться. Это связано с быстрорастущей областью машинного обучения, в которой постоянно обучаются большие наборы данных, чтобы найти надежные прогностические модели. Прелесть прогностического анализа заключается в том, что он не только позволяет нам предопределять определенные события, но и делает машинное обучение сильнее и позволяет нам открывать новые алгоритмы с высокой значимостью.
От кибербезопасности до маркетинга и операций прогнозный анализ разветвляется на множество категорий, которые оказывают решающее влияние на отрасль. Например, чтобы внедрить надежную систему безопасности, использование поведенческого анализа и обнаружения шаблонов позволит заметить любую подозрительную активность, что в результате предупредит нас о любых возможных преступлениях. Кроме того, прогнозная аналитика позволит авиакомпаниям и отелям устанавливать цены на билеты на основе данных об активности клиентов. То, как отрасль может извлечь выгоду из такого анализа, может позволить компаниям быстро расти.
Ядро прогнозного анализа, машинное обучение, использует алгоритмы для поиска модели, которая лучше всего представляет взаимосвязь между функциями и целевыми функциями набора данных. Во-первых, рассчитываются все возможные комбинации того, как функции могут быть смоделированы для представления целевых функций (или результатов). Затем алгоритм в конечном итоге вернет одну единственную модель, которая эффективно использует все экземпляры функций для определения результата. Например, давайте рассмотрим сценарий, в котором мы пытаемся предсказать пищевые предпочтения наземного животного на основе его физических характеристик и поведения. Поскольку есть только 3 различных признака, которые используются для определения целевого признака, всего имеется 2³ или 8 возможных комбинаций значений признака. А поскольку существует 3 типа целевых функций, существует 3⁸ или 6561 различных моделей для прогнозирования целевой функции.
Как описано ранее, после расчета всех возможных комбинаций алгоритм машинного обучения сократит все комбинации до нескольких, которые лучше всего относятся к целевой функции. После настройки модели (моделей) мы теперь можем прогнозировать будущие отношения между проанализированной нами целевой функцией и другими отличительными функциями. Машинное обучение не только позволило нам найти прогностические модели для таких случаев, но также помогло нам обобщить любую концепцию, которую мы изучаем/наблюдаем.
Каким бы полезным и эффективным ни был прогностический анализ для отрасли, алгоритмы машинного обучения по-прежнему имеют тенденцию неправильно отображать данные. Как это произошло? Одна из причин — сами данные. При работе с данными важно убедиться, что они актуальны и не содержат каких-либо незначительных или предвзятых оценок. Данные, которые обрабатываются алгоритмами, должны соответствовать анализируемому целевому признаку. Также еще одним фактором является неправильное использование алгоритмов машинного обучения. Есть только две возможности, в которых эти алгоритмы могут ошибаться: алгоритмы переобучают или «недооценивают» данные. При переоснащении модели становятся слишком сложными и учитывают ненужные особенности данных. «Недообучение» происходит, когда модель слишком упрощена при отображении взаимосвязи между функциями и целевыми функциями.
В промышленности процесс предиктивного анализа всегда связан с вопросом или проблемой, ожидающей своего решения: «Как мы можем увеличить прибыль? Как мы можем увеличить количество кликов? Как мы можем улучшить безопасность?» Чтобы начать любой анализ, вопрос, который включает в себя целевую функцию, должен быть отправной точкой. Затем основные функции обычно рассматриваются на основе предыдущего анализа или просто на основе общих знаний о целевой функции. В оставшейся части процесса алгоритмы машинного обучения учитывают все функции и создают модель, которая лучше всего представляет взаимосвязь между выходными и входными данными. После проведения прогнозного анализа модели используются для ответа на первоначальный вопрос или поиска решений проблемы. Это бесконечный цикл, который продолжает развиваться по мере того, как обнаруживается все больше и больше алгоритмов.
На данный момент отрасль начинает больше полагаться на анализ данных и машинное обучение. Алгоритмы и методологии, с помощью которых мы можем предсказывать результаты, позволили нам улучшить нашу повседневную жизнь и найти решения для самых сложных проблем общества. По мере увеличения потока данных и усложнения алгоритмов для решения более сложных задач должны использоваться предыдущие прогностические модели.
