ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి?

అంచనా వేసే AI అద్భుతంగా అనిపిస్తుంది, కానీ ఆలోచన చాలా సులభం: తర్వాత ఏమి జరుగుతుందో ఊహించడానికి గత డేటాను ఉపయోగించండి. కస్టమర్ ఏ యంత్రానికి సేవ అవసరమైనప్పుడు దాని నుండి మారవచ్చు, ఇది చారిత్రక నమూనాలను భవిష్యత్తును చూసే సంకేతాలుగా మార్చడం గురించి. ఇది మాయాజాలం కాదు - ఇది గణిత శాస్త్ర సమావేశం, కొంచెం ఆరోగ్యకరమైన సందేహం మరియు చాలా పునరావృత్తులు.

క్రింద ఆచరణాత్మకమైన, తగ్గించగల వివరణ ఉంది. మీరు ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి? మరియు అది మీ బృందానికి ఉపయోగకరంగా ఉందా అని ఆలోచిస్తూ ఇక్కడికి వస్తే, ఇది మిమ్మల్ని ఒకేసారి ఓకే స్థాయికి తీసుకెళుతుంది.☕️

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 మీ వ్యాపారంలో AI ని ఎలా చేర్చాలి
తెలివైన వ్యాపార వృద్ధి కోసం AI సాధనాలను ఏకీకృతం చేయడానికి ఆచరణాత్మక దశలు.

🔗 మరింత ఉత్పాదకంగా ఉండటానికి AI ని ఎలా ఉపయోగించాలి
సమయాన్ని ఆదా చేసే మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచే ప్రభావవంతమైన AI వర్క్‌ఫ్లోలను కనుగొనండి.

🔗 AI నైపుణ్యాలు అంటే ఏమిటి?
భవిష్యత్తుకు సిద్ధంగా ఉన్న నిపుణులకు అవసరమైన కీలకమైన AI సామర్థ్యాలను నేర్చుకోండి.

ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి? ఒక నిర్వచనం 🤖

ప్రిడిక్టివ్ AI చారిత్రక డేటాలో నమూనాలను కనుగొనడానికి మరియు సంభావ్య ఫలితాలను అంచనా వేయడానికి గణాంక విశ్లేషణ మరియు యంత్ర అభ్యాసాన్ని ఉపయోగిస్తుంది - డిమాండ్ పెరిగినప్పుడు ఎవరు కొనుగోలు చేస్తారు, ఏది విఫలమవుతుంది. కొంచెం ఖచ్చితమైన పరంగా, ఇది సమీప భవిష్యత్తు గురించి సంభావ్యత లేదా విలువలను అంచనా వేయడానికి క్లాసికల్ గణాంకాలను ML అల్గోరిథంలతో మిళితం చేస్తుంది. ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ మాదిరిగానే స్ఫూర్తి; విభిన్న లేబుల్, తరువాత ఏమి వస్తుందో అంచనా వేయడానికి అదే ఆలోచన [5].

మీరు అధికారిక సూచనలు, ప్రమాణాల సంస్థలు మరియు సాంకేతిక హ్యాండ్‌బుక్‌లను ఇష్టపడితే, భవిష్యత్తు విలువలను అంచనా వేయడానికి సమయ-క్రమ డేటా నుండి సంకేతాలను (ధోరణి, కాలానుగుణత, స్వయంసహసంబంధం) సంగ్రహించడంగా అంచనా వేయడం జరుగుతుంది [2].

ప్రిడిక్టివ్ AI ని ఉపయోగకరంగా చేసేవి ✅

సంక్షిప్త సమాధానం: ఇది డాష్‌బోర్డ్‌లను మాత్రమే కాకుండా నిర్ణయాలను నడిపిస్తుంది. మంచి నాలుగు లక్షణాల నుండి వస్తుంది:

• కార్యాచరణ - తదుపరి దశలకు మ్యాప్‌ను అవుట్‌పుట్ చేస్తుంది: ఆమోదించండి, రూట్ చేయండి, సందేశం ఇవ్వండి, తనిఖీ చేయండి.

• సంభావ్యత-అవేర్ - మీరు వైబ్‌లను మాత్రమే కాకుండా క్రమాంకనం చేయబడిన సంభావ్యతలను పొందుతారు [3].

• పునరావృతం - ఒకసారి అమలు చేసిన తర్వాత, మోడల్‌లు నిరంతరం నడుస్తాయి, ఎప్పుడూ నిద్రపోని నిశ్శబ్ద సహోద్యోగిలా.

• కొలవగలది - లిఫ్ట్, ఖచ్చితత్వం, RMSE - మీరు దానిని పేరు పెట్టండి - విజయం లెక్కించదగినది.

నిజాయితీగా చెప్పాలంటే: ఊహాత్మక AI బాగా చేయబడినప్పుడు, అది దాదాపు బోరింగ్‌గా అనిపిస్తుంది. హెచ్చరికలు వస్తాయి, ప్రచారాలు తమను తాము లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి, ప్లానర్లు ముందుగానే ఇన్వెంటరీని ఆర్డర్ చేస్తారు. బోరింగ్ అందంగా ఉంటుంది.

చిన్న ఉపాఖ్యానం: మధ్య-మార్కెట్ జట్లు లాగ్స్ మరియు క్యాలెండర్ ఫీచర్‌లను ఉపయోగించి "తదుపరి 7 రోజుల్లో స్టాక్‌అవుట్ రిస్క్" స్కోర్ చేసే ఒక చిన్న గ్రేడియంట్-బూస్టింగ్ మోడల్‌ను రవాణా చేయడాన్ని మనం చూశాము. డీప్ నెట్‌లు లేవు, క్లీన్ డేటా మరియు క్లియర్ థ్రెషోల్డ్‌లు మాత్రమే. విజయం అకస్మాత్తుగా రాలేదు-ఇది ఆపరేషన్‌లలో తక్కువ స్క్రాంబుల్-కాల్స్.

ప్రిడిక్టివ్ AI vs జనరేటివ్ AI - త్వరిత విభజన ⚖️

• జనరేటివ్ AI కొత్త కంటెంట్-టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, కోడ్-బై మోడలింగ్ డేటా డిస్ట్రిబ్యూషన్‌లు మరియు వాటి నుండి నమూనాను రూపొందిస్తుంది [4].

• అంచనా వేసే AI ఫలితాలను అంచనా వేస్తుంది - ప్రమాదం, వచ్చే వారం డిమాండ్, డిఫాల్ట్ సంభావ్యత - [5].

జనరేటివ్‌ను సృజనాత్మక స్టూడియోగా, ప్రిడిక్టివ్‌ను వాతావరణ సేవగా భావించండి. అదే టూల్‌బాక్స్ (ML), వేర్వేరు లక్ష్యాలు.

కాబట్టి... ఆచరణలో ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి? 🔧

1. మీరు శ్రద్ధ వహించే లేబుల్ చేయబడిన చారిత్రక డేటా-ఫలితాలను మరియు వాటిని వివరించే ఇన్‌పుట్‌లను సేకరించండి

2. ఇంజనీర్ లక్షణాలు - ముడి డేటాను ఉపయోగకరమైన సంకేతాలుగా మార్చండి (లాగ్స్, రోలింగ్ గణాంకాలు, టెక్స్ట్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు, వర్గీకృత ఎన్‌కోడింగ్‌లు).

3. ఇన్‌పుట్‌లు మరియు ఫలితాల మధ్య సంబంధాలను నేర్చుకునే మోడల్-ఫిట్ అల్గోరిథంలకు శిక్షణ ఇవ్వండి

4. వ్యాపార విలువను ప్రతిబింబించే మెట్రిక్‌లతో హోల్డ్‌అవుట్ డేటాను మూల్యాంకనం చేయండి - ధృవీకరించండి

5. మీ యాప్, వర్క్‌ఫ్లో లేదా హెచ్చరిక వ్యవస్థలోకి అంచనాలను పంపండి

6. పనితీరును పర్యవేక్షించండి డేటా / కాన్సెప్ట్ డ్రిఫ్ట్ మరియు రీట్రైనింగ్/రీకాలిబ్రేషన్ నిర్వహించండి. ప్రముఖ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు డ్రిఫ్ట్, బయాస్ మరియు డేటా నాణ్యతను పాలన మరియు పర్యవేక్షణ అవసరమయ్యే కొనసాగుతున్న ప్రమాదాలుగా స్పష్టంగా పిలుస్తాయి [1].

అల్గోరిథంలు లీనియర్ మోడల్స్ నుండి ట్రీ ఎంసెంబుల్స్ వరకు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల వరకు ఉంటాయి. అధికారిక డాక్స్ సాధారణ అనుమానితులను జాబితా చేస్తాయి - లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్, యాదృచ్ఛిక అడవులు, గ్రేడియంట్ బూస్టింగ్ మరియు మరిన్ని - మీకు బాగా ప్రవర్తించిన స్కోర్‌లు అవసరమైనప్పుడు ట్రేడ్-ఆఫ్‌లను వివరించడం మరియు సంభావ్యత క్రమాంకనం ఎంపికలతో [3].

బిల్డింగ్ బ్లాక్స్ - డేటా, లేబుల్స్ మరియు మోడల్స్ 🧱

• డేటా - ఈవెంట్‌లు, లావాదేవీలు, టెలిమెట్రీ, క్లిక్‌లు, సెన్సార్ రీడింగ్‌లు. స్ట్రక్చర్డ్ టేబుల్‌లు సాధారణం, కానీ టెక్స్ట్ మరియు చిత్రాలను సంఖ్యా లక్షణాలుగా మార్చవచ్చు.

• లేబుల్స్ - మీరు అంచనా వేస్తున్నది: కొనుగోలు చేసినది vs కొనుగోలు చేయనిది, వైఫల్యం వరకు రోజులు, డిమాండ్ డాలర్లు.

• అల్గోరిథంలు

  • ఫలితం వర్గీకరణపరంగా ఉన్నప్పుడు వర్గీకరణ

  • ఫలితం సంఖ్యాత్మకంగా ఉన్నప్పుడు తిరోగమనం

  • సమయ శ్రేణి - కాలక్రమేణా విలువలను అంచనా వేయడం, ఇక్కడ ధోరణి మరియు కాలానుగుణతకు స్పష్టమైన చికిత్స అవసరం [2].

టైమ్-సిరీస్ ఫోర్కాస్టింగ్ అనేది మిశ్రమ పద్ధతుల్లో కాలానుగుణత మరియు ట్రెండ్‌ను జోడిస్తుంది, అవి ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతింగ్ లేదా ARIMA-ఫ్యామిలీ మోడల్స్ అనేవి క్లాసిక్ సాధనాలు, ఇవి ఇప్పటికీ ఆధునిక ML [2] తో పాటు బేస్‌లైన్‌లుగా తమ సొంతంగా ఉన్నాయి.

వాస్తవానికి షిప్ చేసే సాధారణ వినియోగ సందర్భాలు 📦

• ఆదాయం & వృద్ధి

  • లీడ్ స్కోరింగ్, మార్పిడి మెరుగుదల, వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులు.

• రిస్క్ & సమ్మతి

  • మోస గుర్తింపు, క్రెడిట్ రిస్క్, AML ఫ్లాగ్‌లు, క్రమరాహిత్య గుర్తింపు.

• సరఫరా & కార్యకలాపాలు

  • డిమాండ్ అంచనా, శ్రామిక శక్తి ప్రణాళిక, జాబితా ఆప్టిమైజేషన్.

• విశ్వసనీయత & నిర్వహణ

  • పరికరాలపై ముందస్తు నిర్వహణ - వైఫల్యానికి ముందు చర్య.

• ఆరోగ్య సంరక్షణ & ప్రజారోగ్యం

  • పునః ప్రవేశాలు, చికిత్స అత్యవసరం లేదా వ్యాధి ప్రమాద నమూనాలను అంచనా వేయండి (జాగ్రత్తగా ధ్రువీకరణ మరియు పాలనతో)

మీకు ఎప్పుడైనా “ఈ లావాదేవీ అనుమానాస్పదంగా ఉంది” అనే SMS వచ్చి ఉంటే, మీరు ఊహించిన AIని కలిశారని అర్థం.

పోలిక పట్టిక - ప్రిడిక్టివ్ AI కోసం సాధనాలు 🧰

గమనిక: ధరలు విస్తృతంగా ఉన్నాయి - ఓపెన్ సోర్స్ ఉచితం, క్లౌడ్ వాడకం ఆధారితమైనది, ఎంటర్‌ప్రైజ్ మారుతూ ఉంటుంది. వాస్తవికతకు ఒక చిన్న చిన్న లోపాలు మిగిలి ఉన్నాయి...

ప్రిడిక్టివ్ AI, ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్ తో ఎలా పోలుస్తుంది 🧭

ఏమి జరగవచ్చో ప్రిడిక్టివ్ సమాధానం ఇస్తుంది . ప్రిస్క్రిప్టివ్ మరింత ముందుకు వెళుతుంది - దాని గురించి మనం ఏమి చేయాలి . ప్రొఫెషనల్ సొసైటీలు ప్రిస్క్రిప్టివ్ అనలిటిక్స్‌ను కేవలం అంచనాలను మాత్రమే కాకుండా, సరైన చర్యలను సిఫార్సు చేయడానికి నమూనాలను ఉపయోగించడంగా నిర్వచించాయి [5]. ఆచరణలో, ప్రిడిక్షన్ ప్రిస్క్రిప్షన్‌ను అందిస్తుంది.

మూల్యాంకన నమూనాలు - ముఖ్యమైన కొలమానాలు 📊

నిర్ణయానికి సరిపోయే కొలమానాలను ఎంచుకోండి:

• వర్గీకరణ

  • హెచ్చరికలు ఖరీదైనప్పుడు తప్పుడు పాజిటివ్‌లను నివారించడానికి ఖచ్చితత్వం

  • మిస్‌లు ఖరీదైనవి అయినప్పుడు మరిన్ని నిజమైన సంఘటనలను పట్టుకోవడానికి గుర్తుంచుకోండి

  • పరిమితుల అంతటా ర్యాంక్-నాణ్యతను పోల్చడానికి AUC-ROC

• తిరోగమనం

  • మొత్తం ఎర్రర్ పరిమాణం కోసం RMSE/MAE

  • సాపేక్ష లోపాలు ముఖ్యమైనవి అయినప్పుడు MAPE

• అంచనా వేయడం

  • సమయ శ్రేణి పోలిక కోసం MASE, sMAPE

  • అంచనా విరామాలకు కవరేజ్

నాకు నచ్చిన ఒక నియమం: మీ బడ్జెట్ తప్పు అని నిర్ధారించుకోవడానికి దానికి సరిపోయే మెట్రిక్‌ను ఆప్టిమైజ్ చేయండి.

విస్తరణ వాస్తవికత - డ్రిఫ్ట్, బయాస్ మరియు పర్యవేక్షణ 🌦️

నమూనాలు క్షీణిస్తాయి. డేటా మార్పులు. ప్రవర్తన మారుతుంది. ఇది వైఫల్యం కాదు - ఇది ప్రపంచం కదులుతోంది. ప్రముఖ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు డేటా డ్రిఫ్ట్ మరియు కాన్సెప్ట్ డ్రిఫ్ట్ , పక్షపాతం మరియు డేటా నాణ్యత ప్రమాదాలను హైలైట్ చేస్తాయి మరియు డాక్యుమెంటేషన్, యాక్సెస్ నియంత్రణలు మరియు జీవితచక్ర పాలనను సిఫార్సు చేస్తాయి [1].

• భావన చలనం - ఇన్‌పుట్‌లు మరియు లక్ష్యం మధ్య సంబంధాలు అభివృద్ధి చెందుతాయి, కాబట్టి నిన్నటి నమూనాలు రేపటి ఫలితాలను బాగా అంచనా వేయవు.

• మోడల్ లేదా డేటా డ్రిఫ్ట్ - ఇన్‌పుట్ పంపిణీలు మారడం, సెన్సార్లు మారడం, వినియోగదారు ప్రవర్తనలో మార్పులు, పనితీరు క్షీణిస్తుంది. గుర్తించి చర్య తీసుకోండి.

ఆచరణాత్మక ప్లేబుక్: ఉత్పత్తిలో మెట్రిక్‌లను పర్యవేక్షించండి, డ్రిఫ్ట్ పరీక్షలను అమలు చేయండి, పునఃశిక్షణ క్యాడెన్స్‌ను నిర్వహించండి మరియు బ్యాక్‌టెస్టింగ్ కోసం అంచనాలను vs ఫలితాలను లాగ్ చేయండి. సరళమైన ట్రాకింగ్ వ్యూహం మీరు ఎప్పుడూ అమలు చేయని సంక్లిష్టమైన వ్యూహాన్ని అధిగమిస్తుంది.

మీరు కాపీ చేయగల సులభమైన స్టార్టర్ వర్క్‌ఫ్లో 📝

1. నిర్ణయాన్ని నిర్వచించండి - వివిధ పరిమితుల వద్ద అంచనాతో మీరు ఏమి చేస్తారు?

2. డేటాను సమీకరించండి - స్పష్టమైన ఫలితాలతో చారిత్రక ఉదాహరణలను సేకరించండి.

3. స్ప్లిట్ - ట్రైన్, ధ్రువీకరణ, మరియు నిజంగా హోల్డ్అవుట్ పరీక్ష.

4. బేస్‌లైన్ - లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ లేదా చిన్న ట్రీ సమిష్టితో ప్రారంభించండి. బేస్‌లైన్‌లు అసౌకర్య సత్యాలను చెబుతాయి [3].

5. మెరుగుపరచండి - ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్, క్రాస్-వాలిడేషన్, జాగ్రత్తగా క్రమబద్ధీకరించడం.

6. షిప్ - మీ సిస్టమ్‌కు అంచనాలను వ్రాసే API ఎండ్‌పాయింట్ లేదా బ్యాచ్ జాబ్.

7. వాచ్ - నాణ్యత కోసం డాష్‌బోర్డ్‌లు, డ్రిఫ్ట్ అలారాలు, రీట్రైనింగ్ ట్రిగ్గర్‌లు [1].

అది చాలా ఎక్కువ అనిపిస్తే, అది అంతే - కానీ మీరు దీన్ని దశలవారీగా చేయవచ్చు. చిన్నది కాంపౌండ్‌ను గెలుస్తుంది.

డేటా రకాలు మరియు మోడలింగ్ నమూనాలు - శీఘ్ర హిట్‌లు 🧩

• పట్టిక రికార్డులు - ప్రవణత పెంచడం మరియు సరళ నమూనాల కోసం హోమ్ టర్ఫ్ [3].

• సమయ శ్రేణి - తరచుగా ML కి ముందు ట్రెండ్/సీజనాలిటీ/అవశేషాలుగా కుళ్ళిపోవడం నుండి ప్రయోజనం పొందుతాయి. ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతింగ్ వంటి క్లాసికల్ పద్ధతులు బలమైన బేస్‌లైన్‌లుగా ఉంటాయి [2].

• టెక్స్ట్, చిత్రాలు - సంఖ్యా వెక్టర్లకు పొందుపరచండి, ఆపై పట్టిక లాగా అంచనా వేయండి.

• గ్రాఫ్‌లు - కస్టమర్ నెట్‌వర్క్‌లు, పరికర సంబంధాలు - కొన్నిసార్లు గ్రాఫ్ మోడల్ సహాయపడుతుంది, కొన్నిసార్లు ఇది అతిగా ఇంజనీరింగ్ చేస్తుంది. అది ఎలా ఉంటుందో మీకు తెలుసు.

ప్రమాదాలు మరియు రక్షణ కంచెలు - ఎందుకంటే నిజ జీవితం గందరగోళంగా ఉంటుంది 🛑

• పక్షపాతం & ప్రాతినిధ్యం - ప్రాతినిధ్యం తక్కువగా ఉన్న సందర్భాలు అసమాన లోపానికి దారితీస్తాయి. డాక్యుమెంట్ మరియు మానిటర్ [1].

• లీకేజ్ - భవిష్యత్తులో సమాచార విష ధ్రువీకరణను అనుకోకుండా చేర్చే లక్షణాలు.

• నకిలీ సహసంబంధాలు - మోడల్‌లు షార్ట్‌కట్‌లపై లాక్ అవుతాయి.

• ఓవర్ ఫిట్టింగ్ - శిక్షణలో గొప్పది, ఉత్పత్తిలో విచారకరం.

• పాలన - వంశపారంపర్యత, ఆమోదాలు మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణను ట్రాక్ చేయడం బోరింగ్ కానీ క్లిష్టమైనది [1].

మీరు విమానం ల్యాండ్ చేయడానికి డేటాపై ఆధారపడకపోతే, రుణం నిరాకరించడానికి దానిపై ఆధారపడకండి. కొంచెం అతిశయోక్తి, కానీ మీరు స్ఫూర్తిని పొందుతారు.

లోతైన విశ్లేషణ: కదిలే విషయాలను అంచనా వేయడం ⏱️

డిమాండ్, శక్తి భారం లేదా వెబ్ ట్రాఫిక్‌ను అంచనా వేసేటప్పుడు, సమయ శ్రేణి ఆలోచన ముఖ్యం. విలువలు క్రమం చేయబడతాయి, కాబట్టి మీరు తాత్కాలిక నిర్మాణాన్ని గౌరవిస్తారు. కాలానుగుణ-ధోరణి కుళ్ళిపోవడంతో ప్రారంభించండి, ఎక్స్‌పోనెన్షియల్ స్మూతీంగ్ లేదా ARIMA-ఫ్యామిలీ బేస్‌లైన్‌లను ప్రయత్నించండి, వెనుకబడిన లక్షణాలు మరియు క్యాలెండర్ ప్రభావాలను కలిగి ఉన్న బూస్టెడ్ ట్రీలతో పోల్చండి. డేటా సన్నగా లేదా ధ్వనించే ఉన్నప్పుడు చిన్న, బాగా ట్యూన్ చేయబడిన బేస్‌లైన్ కూడా మెరిసే మోడల్‌ను అధిగమిస్తుంది. ఇంజనీరింగ్ హ్యాండ్‌బుక్‌లు ఈ ఫండమెంటల్స్ ద్వారా స్పష్టంగా నడుస్తాయి [2].

తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు మినీ పదకోశం 💬

• ప్రిడిక్టివ్ AI అంటే ఏమిటి? చారిత్రక నమూనాల నుండి సంభావ్య ఫలితాలను అంచనా వేసే ML ప్లస్ గణాంకాలు. ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్ మాదిరిగానే, సాఫ్ట్‌వేర్ వర్క్‌ఫ్లోలలో వర్తించబడుతుంది [5].

• ఇది జనరేటివ్ AI నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది? సృష్టి vs అంచనా వేయడం. జనరేటివ్ కొత్త కంటెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది; అంచనా వేసిన సంభావ్యత లేదా విలువలు [4].

• నాకు లోతైన అభ్యాసం అవసరమా? ఎల్లప్పుడూ కాదు. చాలా అధిక-ROI వినియోగ కేసులు చెట్లు లేదా లీనియర్ మోడల్‌లపై నడుస్తాయి. సరళంగా ప్రారంభించండి, ఆపై పెంచండి [3].

• నిబంధనలు లేదా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల సంగతేంటి? రిస్క్ నిర్వహణ మరియు పాలన కోసం విశ్వసనీయ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను ఉపయోగించండి - అవి పక్షపాతం, డ్రిఫ్ట్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్‌ను నొక్కి చెబుతాయి [1].

చాలా పొడవుగా ఉంది. చదవలేదు!🎯

ప్రిడిక్టివ్ AI అనేది మర్మమైనది కాదు. నిన్నటి నుండి నేర్చుకుని నేడు తెలివిగా వ్యవహరించడం అనేది క్రమశిక్షణతో కూడిన అభ్యాసం. మీరు సాధనాలను మూల్యాంకనం చేస్తుంటే, అల్గోరిథంతో కాకుండా మీ నిర్ణయంతో ప్రారంభించండి. నమ్మదగిన బేస్‌లైన్‌ను ఏర్పాటు చేసుకోండి, అది ప్రవర్తనను మార్చే చోట అమర్చండి మరియు నిరంతరం కొలవండి. మరియు గుర్తుంచుకోండి-మోడళ్లు పాలలాగా, వైన్ లాగా కాదు-కాబట్టి పర్యవేక్షణ మరియు తిరిగి శిక్షణ కోసం ప్లాన్ చేసుకోండి. కొంచెం వినయం చాలా దూరం వెళుతుంది.

ప్రస్తావనలు

1. NIST - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0). లింక్

2. NIST ITL - ఇంజనీరింగ్ గణాంకాల హ్యాండ్‌బుక్: సమయ శ్రేణి విశ్లేషణకు పరిచయం. లింక్

3. scikit-learn - పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస వినియోగదారు గైడ్. లింక్

4. NIST - AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్: జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్. లింక్

5. సమాచారం - ఆపరేషన్స్ రీసెర్చ్ & అనలిటిక్స్ (విశ్లేషణల అవలోకనం రకాలు). లింక్

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి