Vad är en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor är en teknikplattform som lär sig, förstår och drar slutsatser baserat på orsakssamband, inte bara korrelation, mellan datainmatning.
Vad är affärsnyttan med en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor gör det möjligt för företagsanvändare att:
- Förstå och ta itu med bias och prediktiva signaler dolda i data.
- Få rätt insiktsfulla insikter och modeller för att förklara förutsägelser och säkerställa kvalitetsnivån för prediktivt beteende i data.
- Bestäm snabbt vad som är viktigast i en datamängd och hitta de bästa åtgärderna för att uppnå önskade affärsresultat.
- Prioritera orsakssamband och relevanta faktorer, och avstå från icke-relevanta korrelativa faktorer, för att veta vad som driver vissa resultat och välj en effektiv åtgärd för att uppnå dem.
- Generera resultat även i flyktiga affärsmiljöer, ignorera outlier eller saknade data och snabbt samla in och anpassa dig till nya data.
Hur fungerar en kausalitetsmotor?
En kausalitetsmotor använder en ömsesidig informationsteori för att avslöja högdimensionella relationer inom data. Detta tillvägagångssätt avslöjar gruppeffekter som annars skulle förbli dolda, till exempel där flera variabler interagerar och motsvarar resultat på suggestiva sätt.s Och, det avslöjar viktiga mönster som vanligtvis förbises med traditionella datavetenskapsmetoder.
Vår kausalitetsmotor förenklar processen, minskar partiskhet, och ger strategiska och taktiska åtgärder som kan vidtas som svar på förändringar. Den utvärderar tusentals möjliga variabler i data - från försäljning och marknadsföring till mänskliga resurser, från innovativ forskning och utveckling till att lära sig mer av digitala tvillingar - och hitta relationer. Det fungerar på extremt stora datamängder för att få värdefull kunskap om kombinationerna av faktorer som korrelerar starkast med specifika resultat.
Denna ”clear-box” -metod fungerar utan föruppfattningar eller förskrivna modeller genom att separera relevanta och bidragande faktorer från icke-relevanta korrelativa faktorer för att snabbt ge användarna insikt i vilka faktorer som förutsäger resultat. En kausalitetsmotor antar resultatet som en förutsättning för analys. Det kan sedan analysera enorma mängder data för att identifiera vilka variabler som relaterar oftare än andra till det resultatet.
Därmed upptäcker den på ett kraftfull sätt kombinationseffekter där faktorer som enskilt är svara prediktorer är starkt prediktiva när de kombineras. Det här systemet ger automatiskt flera rekommendationer för att uppnå det valda målet. Sådan analys gör det möjligt för företag att utveckla mer informerade strategier och anta specifika taktiker för att ta itu med orsaker. Användare behöver bara ange sina data och sina domänspecifika mål. En AI-kausalitetsmotor undersöker autonomt relationer och rapporterar om dem, minska beroendet av in- hus ämnesexperter.
Varför är en orsakssambandsmotor överlägsen en traditionell AI-plattform för maskininlärning?
De flesta AI-plattformar för maskininlärning baserar sin analys på kända modeller, utvecklats i flera iterationer av ingenjörer. De utvecklar en algoritm och testar en modell med önskat resultat i åtanke. Sådan iterativ modellutveckling för att förfina AI-motorn för att producera önskade resultat är mödosam och kostsam. Det tar tid. Maskinen måste lära sig att känna igen mönster i data. Dessutom, människor är fallbara och har olika kompetensområden inom statistisk analys, datavetenskap eller särskilda typer av ämnen som är nödvändiga för att utveckla rätt typer av algoritmer för att få prediktiva modeller att fungera.
Omvänt, en kausalitetsmotor kringgår föruppfattningar och förutbestämda algoritmer. Den antar först en hypotes som ett resultat och analyserar sedan massiva mängder data för att avgöra vilka faktorer som passar bäst med det resultatet. Den bygger en unik modell för de data den arbetar med. Modellen förfinas sedan, tränar och korrigerar sig själv, ger faktorer relaterade starkare till resultaten, och upptäcka vilka variabler som är de bästa prediktiva drivkrafterna för målet.
