Maschinenlernen und vorausschauende Systeme
Verwandeln Sie historische und operative Daten in Vorhersagen, Klassifikationen und Priorisierungen, die nach einem aussagekräftigen Basiswert bewertet werden können.
Wird ein Modell die Entscheidung verbessern, die Sie eigentlich treffen müssen?
Definieren Sie das Ziel, den Punkt, an dem eine Vorhersage gemacht wird und die Aktion, die sie unterstützen wird. Aufbau einer einfachen Basislösung, bevor komplexe Modelle eingeführt werden. Prüfen Sie, ob die verfügbaren Daten die Population und die Bedingungen widerspiegeln, unter denen das Modell verwendet wird.
Erstellen Sie eine wiederholbare Pipeline für die Datenvorbereitung, Feature-Erstellung, Training und Auswertung. Die Daten für Schulung und Evaluierung müssen so getrennt werden, dass sie Zeit, Einheiten und Einsatzbedingungen widerspiegeln. Untersuchen Sie Leckage, Kennzeichnungsunsicherheit und die Kosten für verschiedene Arten von Fehlern.
Planen Sie die Änderung der Inputs und des Verhaltens. Die Überwachung mit Umschulungsentscheidungen, Modellversionierung und Rollback verbinden. Geben Sie den empfangenden Teams eine klare Darstellung der angemessenen Nutzung, der bekannten Einschränkungen und der Beweise hinter dem gewählten Modell.
Was wir tun müssen
- Ein messbares Ziel und glaubwürdige Basis
- Wiederholbarer Schulungs- und Evaluierungsworkflow
- Ansatz für die Bereitstellung, Überwachung und Umschulung
Was soll ich zu einem Gespräch bringen?
Bringen Sie die Entscheidung, die Sie treffen müssen, die Einschränkungen, die Sie bereits kennen, und ein kleines, nicht vertrauliches Beispiel. Wir können uns dann einig sein, ob eine Ressource, eine gezieltere Überprüfung oder eine detailliertere Diskussion der richtige nächste Schritt ist.