Дилемма: прогноз или вывод

Машинное обучение для бизнеса

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, AWS

Дилемма: вывод или прогноз

Модели вывода (причинно-следственные):

  • Цель — понять факторы, влияющие на бизнес-результат
  • Модели вывода интерпретируемы
  • Менее точны, чем модели прогнозирования

Прогнозирование:

  • Главная цель — сам прогноз
  • Трудно интерпретируемы, работают как «чёрный ящик»
  • Значительно точнее моделей вывода
Машинное обучение для бизнеса

Начните с бизнес-вопроса

  • «Каковы главные факторы мошенничества?»
    • Вывод
  • «Насколько условие X влияет на риск инфаркта?»
    • Вывод
  • «Какие транзакции вероятно мошеннические?»
    • Прогноз
  • «Есть ли у пациента риск инфаркта?»
    • Прогноз
Машинное обучение для бизнеса

Структура данных для моделирования

inference-vs-prediction1

Машинное обучение для бизнеса

Целевая переменная

inference-vs-prediction2

Машинное обучение для бизнеса

Входные признаки

inference-vs-prediction

Машинное обучение для бизнеса

Использование входных признаков

inference-vs-prediction4

Машинное обучение для бизнеса

Прогнозирование целевой переменной

inference-vs-prediction5

Машинное обучение для бизнеса

Фокус модели вывода

inference-vs-prediction6

Машинное обучение для бизнеса

Фокус модели прогнозирования

inference-vs-prediction7

Машинное обучение для бизнеса

Давайте потренируемся!

Машинное обучение для бизнеса

Preparing Video For Download...