Models Predictius

El modelatge predictiu, també conegut com a anàlisi predictiva, és una disciplina que utilitza tècniques estadístiques, matemàtiques i d’intel·ligència artificial per predir resultats futurs basats en dades històriques.

• Comencem definint el problema de negoci a resoldre. Ja sigui per pronosticar la demanda, optimitzar l’inventari o predir el comportament dels clients, l’objectiu és prendre decisions informades basades en dades.
• Preparació de dades: es recopilen i es pre-processen les dades històriques. Això inclou la neteja, la transformació i l’organització de les dades per al modelatge.
• Creació del model: creem models predictius mitjançant la generació d’algorismes de machine learning ad hoc. Els tipus més comuns inclouen:
  • Classificació i clustering: categoritzar les dades en classes predefinides (per exemple, identificar clients potencials d’alt valor) o agrupar punts de dades similars (per exemple, segmentar els usuaris en funció del comportament).
  • Regressió: predir valors numèrics (ex. estimació de vendes futures).
  • Anomaly Detection: identificació de patrons inusuals (per exemple, detecció de no conformitats en una línia de producció o mal funcionament de la màquina).
  • Utilitzem diferents tipus d’algorismes incloent models estadístics (regressió lineal i logística), algorismes de ML (supervisats i no supervisats), xarxes neuronals, tècniques de deep learning i tècniques XAI.
• Integració en temps real: un cop entrenat el model, podem començar a fer prediccions força aviat. Les nostres empreses clientes poden utilitzar aquests coneixements en temps real per afegir valor a les seves àrees de negoci.

IA predictiva: aportant valor estratègic

El modelatge predictiu és clau per empoderar les empreses perquè prenguin decisions més intel·ligents i basades en dades, cosa que condueix al creixement i a l’eficiència.

• • Maximitzar els ingressos: les prediccions precises permeten a les empreses optimitzar l’assignació de recursos i costos, així com generar noves línies de productes millorades amb dades.
  • Reducció de costos: la gestió eficient de l’inventari, la programació del manteniment i la planificació de la cadena de subministrament estalvien costos i ús de recursos, cosa que resulta en una major sostenibilitat.
  • Avantatge competitiu: les empreses que aprofiten l’anàlisi predictiva superen la competència en mantenir-se a l’avantguarda de les tendències del mercat.

Els nostres use cases per a models predictius

Els models predictius d’IA exerceixen un paper crucial en l’optimització empresarial i la presa de decisions. Aquests són alguns casos d’ús clau típics amb què podem ajudar la seva empresa:

Creació de models d’IA robustos i escalables

Els models predictius no són estàtics, sinó que estan en aprenentatge continu. S’adapten automàticament a mesura que es disposa de noves dades, de manera que podem fer-los escalables.

A Mosaic Factor, ens centrem en la creació de models d’IA optimitzats d’alt rendiment que minimitzin l’ús de recursos computacionals, cosa que es tradueix en menors costos i impacte mediambiental.

Sempre avaluem els casos d’ús d’IA dins del sector específic de l’empresa per assegurar-nos que la IA predictiva permeti a les empreses prendre decisions basades en dades, optimitzar processos i mantenir-se a l’avantguarda en un panorama de mercat dinàmic.

Utilitzem principalment models predictius en els casos d’ús següents: