Hva er en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor er en teknologiplattform som lærer, forstår og trekker konklusjoner basert på årsakssammenhenger, ikke bare korrelasjon, av datainput.
Hva er forretningsfordelene med en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor gjør det mulig for forretningsbrukere å:
- Få en bedre forståelse av og ta tak i skjevheter og prediktive signaler som er skjult i data.
- Få riktig innsikt og modeller som kan brukes til å forklare prediksjoner og sikre kvalitetsnivået på prediktiv atferd i data.
- Fastslå raskt hva som er viktigst i et datasett, og finn de beste tiltakene for å oppnå de ønskede forretningsresultatene.
- Prioriter årsaksfaktorer og relevante faktorer, og se bort fra ikke-relevante korrelative faktorer, slik at du vet hva som driver bestemte resultater og kan velge effektive tiltak for å oppnå dem.
- Generer resultater selv i ustabile forretningsmiljøer, ved å ignorere avvikende eller manglende data og raskt samle inn og tilpasse seg nye data..
Hvordan fungerer en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor bruker gjensidig informasjonsteori for å avdekke høydimensjonale sammenhenger i data. Denne tilnærmingen avslører gruppeeffekter som ellers ville vært skjult, for eksempel der flere variabler samvirker og korresponderer med utfall på antydende måter. Og den avdekker viktige mønstre som vanligvis overses med tradisjonelle datavitenskapelige metoder.
En årsakssammenhengsmotor forenkler prosessen, reduserer skjevheter og gir strategiske og taktiske tiltak som kan iverksettes som svar på endringer. Den evaluerer tusenvis av mulige variabler i data - fra salg og markedsføring til menneskelige ressurser, fra innovativ forskning og utvikling til å lære mer av digitale tvillinger - og finner sammenhenger. Den opererer med ekstremt store datasett for å utlede verdifull kunnskap om hvilke kombinasjoner av faktorer som korrelerer sterkest med spesifikke resultater.
Denne "clear-box"-tilnærmingen fungerer uten forutinntatte meninger eller forhåndsskrevne modeller ved å skille relevante og medvirkende faktorer fra ikke-relevante korrelative faktorer, slik at brukerne raskt får innsikt i hvilke faktorer som predikerer utfallet. En kausalitetsmotor tar utgangspunkt i utfallet som forutsetning for analysen. Deretter kan den analysere enorme datamengder for å identifisere hvilke variabler som oftere enn andre er relatert til det aktuelle utfallet.
I løpet av denne prosessen oppdager systemet kombinasjonseffekter, der faktorer som hver for seg er svake prediktorer, kan vise seg å være sterkt prediktive i kombinasjon. Systemet gir automatisk flere anbefalinger for å oppnå det ønskede målet - et kraftig verktøy for beslutningstaking. Slike analyser gjør det mulig for bedrifter å utvikle mer informerte strategier og ta i bruk spesifikke taktikker for å håndtere årsaker. Brukerne trenger bare å oppgi data og domenespesifikke mål. En AI-kausalitetsmotor undersøker selvstendige sammenhenger og rapporterer om dem, noe som reduserer avhengigheten av interne fageksperter.
Hvorfor er en kausalitetsmotor bedre enn en tradisjonell AI-plattform for maskinlæring?
De fleste maskinlærende AI-plattformer baserer analysene sine på kjente modeller, utviklet i flere iterasjoner av utviklere. De utvikler en algoritme og tester en modell med et ønsket resultat i tankene. Slik iterativ modellutvikling for å avgrense AI-motoren til å produsere ønskede resultater er arbeidskrevende og kostbart. Det tar tid. Maskinen må læres opp til å gjenkjenne mønstre i data. Dessuten er mennesker feilbarlige og har varierende ekspertise innen statistisk analyse, datavitenskap eller spesielle typer fagområder som er nødvendige for å utvikle de riktige algoritmene for å få prediktive modeller til å fungere.
En kausalitetsmotor omgår derimot forutinntatte oppfatninger og forhåndsbestemte algoritmer. Den tar først utgangspunkt i en hypotese som et resultat, og analyserer deretter enorme datamengder for å finne ut hvilke faktorer som stemmer best overens med dette resultatet. Den bygger en unik modell for dataene den bruker. Deretter finjusterer, trener og korrigerer modellen seg selv, slik at den får frem faktorer som er sterkere knyttet til resultatene, og avdekker hvilke variabler som er de beste prediktive driverne for målet.
Les mer på AI-sidene våre.
