Dilema predicție vs. inferență

Machine Learning pentru afaceri

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, AWS

Dilema inferență vs. predicție

Modele de inferență sau cauzale:

  • Scopul este înțelegerea factorilor care influențează un rezultat de afaceri
  • Modelele de inferență sunt interpretabile
  • Mai puțin precise decât modelele de predicție

Predicție:

  • Predicția în sine este scopul principal
  • Nu sunt ușor de interpretat, funcționează ca „cutii negre"
  • Mai precise decât modelele de inferență
Machine Learning pentru afaceri

Începeți cu întrebarea de afaceri

  • „Care sunt principalii factori ai fraudei?"
    • Inferență
  • „Cât de mult influențează condiția X riscul de infarct?"
    • Inferență
  • „Care tranzacții sunt susceptibile de fraudă?"
    • Predicție
  • „Este pacientul la risc de infarct?"
    • Predicție
Machine Learning pentru afaceri

Structura datelor pentru modelare

inference-vs-prediction1

Machine Learning pentru afaceri

Variabila țintă

inference-vs-prediction2

Machine Learning pentru afaceri

Variabile de intrare

inference-vs-prediction

Machine Learning pentru afaceri

Utilizarea variabilelor de intrare

inference-vs-prediction4

Machine Learning pentru afaceri

Predicția variabilei țintă

inference-vs-prediction5

Machine Learning pentru afaceri

Focusul modelului de inferență

inference-vs-prediction6

Machine Learning pentru afaceri

Focusul modelului de predicție

inference-vs-prediction7

Machine Learning pentru afaceri

Să exersăm!

Machine Learning pentru afaceri

Preparing Video For Download...