A inteligência artificial preditiva usa várias técnicas para melhorar sua capacidade de prever resultados futuros com base na análise de dados históricos. Essas técnicas aproveitam algoritmos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos adaptados para tarefas preditivas específicas.
Árvore de decisão
Árvores de decisão são uma técnica popular em modelagem preditiva devido à sua simplicidade e interpretabilidade. Eles funcionam dividindo chumbo especial conjuntos de dados em ramos com base nos valores dos recursos até chegarem a um ponto de decisão (nó folha). Cada caminho da raiz até a folha representa uma regra de classificação ou resultado de previsão. Árvores de decisão são particularmente úteis para tarefas de classificação com limites de decisão claros, mas também podem ser suscetíveis a overfitting se não forem gerenciadas adequadamente.
Floresta aleatória
Florestas aleatórias melhoram árvores de decisão ao criar um conjunto de muitas árvores treinadas em diferentes subconjuntos do conjunto de dados. Cada Limpeza e preparação de dados árvore contribui com um voto para a previsão final, aumentando a precisão e reduzindo o overfitting em comparação com cada árvore de decisão individual. Essa técnica é amplamente utilizada em diversas aplicações devido à sua robustez contra ruídos nos dados.
Rede neural
As redes neurais simulam o funcionamento do cérebro humano . Por meio de nós conectados (neurônios) organizados em camadas (entrada, oculto, saída). Eles são muito bons em capturar padrões complexos em grandes conjuntos. De dados por meio de técnicas de aprendizado profundo. Embora muito eficazes para. Tarefas como reconhecimento de imagem ou processamento de linguagem natural. As redes neurais exigem grandes quantidades de dados de treinamento e poder de computação.
Agrupamento
Técnicas de agrupamento agrupam pontos de dados semelhantes sem rótulos predefinidos. Esse método de aprendizado não supervisionado ajuda a número de telefone de hong kong estruturas inerentes em conjuntos de dados. Organizando-os em clusters com base em métricas de similaridade. O agrupamento é valioso para segmentação. De mercado ou criação de perfil de clientes. Onde a compreensão de grupos distintos aprimora estratégias direcionadas.