Болжалды модельдеу
Болжалды модельдеу дегеніміз не?
Болжалды модельдеу дегеніміз – болашақ нәтижелерді болжау үшін қолдануға болатын модельді құру, өңдеу және растау үшін белгілі нәтижелерді пайдалану процесі. Бұл болжамды талдауда қолданылатын құрал, «болашақта не болуы мүмкін?» Деген сұраққа жауап беруге тырысатын деректерді жинау әдісі.
Негізгі өнімдер
- Болжалды модельдеу дегеніміз – болашақ болжауды жасауға болатын модельді құру, өңдеу және растау үшін белгілі нәтижелерді пайдалану процесі.
- Болжалды модельдеудің ең кең қолданылатын екі әдісі – регрессия және жүйке желілері.
- Компаниялар оқиғаларды, тұтынушылардың мінез-құлқын, сондай-ақ қаржылық, экономикалық және нарықтық тәуекелдерді болжау үшін болжамды модельдеуді қолдана алады.
Болжалды модельдеу туралы түсінік
Тарихи оқиғаларға талдау жасай отырып, компаниялар оқиғаларды болжау ықтималдығын, тұтынушылардың мінез-құлқын, сондай-ақ қаржылық, экономикалық және нарықтық тәуекелдерді арттыру үшін болжамды модельдеуді қолдана алады.
Сандық өнімдерге жылдам көшу бизнес үшін қол жетімді мәліметтер теңізін құрды. Клиенттер мен бизнес арасындағы қатынастардың динамикасын жақсарту үшін компаниялар үлкен деректерді пайдаланады. Бұл нақты уақыттағы деректердің үлкен көлемі әлеуметтік медиа, интернетті шолу тарихы, ұялы телефон деректері және бұлтты есептеу платформалары сияқты көздерден алынады.
Алайда, мәліметтер әдетте құрылымдалмаған және адамдар үшін қысқа мерзімде талдау жасау үшін өте күрделі. Деректердің үлкен көлеміне байланысты компаниялар болжау модельдеу құралдарын көбінесе компьютерлік бағдарламалық жасақтама арқылы пайдаланады. Бағдарламалар деректердің ішіндегі заңдылықтарды бағалау және анықтау үшін көптеген тарихи деректерді өңдейді. Сол жерден модель тарихи жазбаны, сондай-ақ қандай мінез-құлық немесе оқиғалардың қайтадан немесе болашақта болуы мүмкін екенін бағалауды қамтамасыз ете алады.
Маңызды
Болжамдық модельдеуді спорттық командалар ойыншылардың статистикасы мен ситуациялық талдаудың көмегімен сәттіліктің ықтималдығын талдау үшін қолдана алады.
Болжалды модельдеудің қолданылуы
Болжамдық аналитика нәтиже алуда қолданылатын болжау модельдерін жасау үшін болжаушыларды немесе белгілі мүмкіндіктерді пайдаланады. Болжамдық модель мәліметтердің әртүрлі нүктелерінің бір-бірімен қалай байланысатынын білуге қабілетті. Болжалды модельдеудің ең кең қолданылатын екі әдісі – регрессия және жүйке желілері.
Статистика саласында регрессия кіріс және шығыс айнымалылар арасындағы сызықтық байланысты айтады. Сызықтық функциясы бар болжамды модель шығуды немесе нәтижені болжау үшін бір болжамды немесе ерекшелікті қажет етеді. Мысалы, ақшаның жылыстауын алғашқы сатысында анықтауға үміттенетін банк сызықтық болжамды модельді енгізуі мүмкін.
Банк клиенттерінің қайсысы белгілі бір уақытта ақшаны жылыстатумен айналысатындығын анықтағысы келеді. Банктің клиенттерінің деректерін пайдалана отырып, болжамды модель клиенттердің белгілі бір уақыт аралығында жасаған ақша аударымдарының долларлық мөлшеріне негізделген.
Модель ақшаны жылыстату операциясы мен кәдімгі операция арасындағы айырмашылықты тануға үйретеді. Модельдің оңтайлы нәтижесі клиенттің қайсысы ақшаны заңдастырғанын, ал қайсысы істемегенін көрсететін үлгі болуы керек. Егер модель белгілі бір клиент үшін алаяқтықтың үлгісі пайда болып жатқанын сезсе, бұл банктің алаяқтықтың алдын-алу бөлімі қатысатын іс-қимыл туралы сигнал жасайды.
Болжалды модельдеу құралдары
Болжамдық модельдер жасанды интеллект (AI) өрісі болып табылатын машиналық оқыту және терең оқыту сияқты жүйке желілерінде де қолданылады. Нейрондық желілер адамның миынан шабыттанып, иерархиялық деңгейдегі өзара байланысты түйіндер торымен құрылады, бұл жасанды интеллекттің негізін білдіреді. Нейрондық желілердің күші олардың сызықтық емес байланыстарды басқара алуында. Олар айнымалылар арасында адам талдаушылары үшін мүмкін емес немесе көп уақытты қажет ететін қатынастар мен заңдылықтарды құра алады.
Бір жағынан, банк белгілі айнымалыларды енгізе алады, мысалы, клиенттер бастамашылық еткен ақша аударымдарының құны өзінің ақшасын жылыстатумен кім айналысатындығын анықтау үшін өз моделіне. Екінші жағынан, нейрондық желі енгізілетін айнымалылар арасындағы қатынасты құру арқылы анағұрлым қуатты үлгі жасай алады. Бұл енгізілетін айнымалылар кірген уақытты, пайдаланушының географиялық орналасуын, пайдаланушының құрылғысының IP-мекен-жайын, ақша алушы немесе ақша жіберуші және кез келген басқа айнымалы немесе мінез-құлықты қамтуы мүмкін.
Қаржылық компаниялар қолданатын болжамды модельдеудің басқа әдістеріне шешім ағаштары, уақыт тізбегі деректерін өндіру және Байес талдауын жатқызуға болады. Болжалды модельдеу шаралары арқылы үлкен деректерді пайдаланатын компаниялар өз клиенттерінің өз өнімдерімен қалай айналысатындығын жақсы түсінеді және компания үшін ықтимал тәуекелдер мен мүмкіндіктерді анықтай алады.