A prediktív analitika az adatok és AI-modellek felhasználásával jövőbeli események előrejelzését jelenti.
Gépi tanulási modellek segítségével megjósolható például a vásárlói viselkedés, piaci trendek vagy gépek meghibásodása.
Stratégiai előnyt ad a vállalkozásoknak.
Előrejelzés arról, hogy mely termékek fognak jobban fogyni a következő hónapban.
A felügyelt tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol az algoritmust olyan adatokkal tanítják, amelyek tartalmazzák a bemeneteket és a hozzájuk tartozó helyes kimeneteket.
Az AI azon területe, ahol a számítógép adatokból tanul anélkül, hogy explicit módon programoznánk minden egyes lépést.
A jellemzők azok a változók vagy tulajdonságok, amelyeket a modell a döntések meghozatalához használ.
A keresztvalidáció egy technika, amely az adatok több részre osztásával méri a modell teljesítményét.
Az osztályozás egy prediktív modellezési módszer, ahol a cél az, hogy az adatok előre definiált kategóriákba kerüljenek.
A predikció az a folyamat, amikor az AI-modell új bemenetek alapján előrejelzést ad a várható kimenetre.
A regresszió egy gépi tanulási módszer, amely folytonos értékek előrejelzésére szolgál.
A tanítókészlet az a konkrét adathalmaz, amelyet az AI-modell betanítására használnak.
