Apprentissage automatique et systèmes prédictifs
Transformer les données historiques et opérationnelles en prévisions, classifications et détections d’anomalies, qui peuvent être évaluées en fonction d'un niveau de référence significatif.
Un modèle améliorera-t-il la décision que vous devez prendre?
Définir la cible, le point où une prédiction est faite et l'action qu'elle soutiendra. Établir une base de référence simple avant d'introduire des modèles complexes. Vérifier si les données disponibles reflètent la population et les conditions dans lesquelles le modèle sera utilisé.
Construire un pipeline répétable pour la préparation des données, la création de fonctionnalités, la formation et l'évaluation. Séparer les données de formation et d'évaluation d'une manière qui reflète le temps, les entités et les conditions de déploiement. Étudier les fuites, l'incertitude de l'étiquette et le coût de différents types d'erreurs.
Planifier l'évolution des intrants et des comportements. Relier le suivi aux décisions de recyclage, à la version modèle et au retour. Donnez aux équipes de réception un compte rendu clair de l'utilisation appropriée, des limites connues et des preuves derrière le modèle choisi.
Que faire pour aller de l'avant
- Un objectif mesurable et une base de référence crédible
- Programmation de formation et d'évaluation répétables
- Déploiement, suivi et recyclage
Que dois-je apporter à une conversation?
Apportez la décision que vous devez prendre, les contraintes que vous connaissez déjà et un petit exemple non confidentiel. Nous pouvons alors décider si une ressource, un examen ciblé ou une discussion plus détaillée est la prochaine étape.