YAPAY ZEKA / MAKINE ÖĞRENIMI
Makine öğrenimi deneyleri oluşturmalarını, verilerindeki önemli faktörleri belirlemelerini ve modelleri sorunsuz bir şekilde eğitmelerini sağlayın. Tüm bunlar, potansiyel sonuçları ve bunların altında yatan nedenleri ortaya çıkarmak için tasarlanmıştır.
Analistleri tahmine dayalı analitik yetenekleriyle güçlendirin.
Model Oluşturmayı Basitleştirin Verilerinizdeki önemli faktörleri zahmetsizce belirleyin ve sınırsız deneme yoluyla modeller oluşturun.
Enable Predictive Insights Raporları, olası sonuçları ve bunların gerekçelerini anlamanıza olanak tanıyan kapsamlı açıklamalarla birlikte gelir.
Senaryoları Keşfedin Başarısızlık korkusu veya kapsamlı kodlama çabaları gerektirmeden deneyler yapın.
Keşiflerinizi Paylaşın Etkileşimli keşifler, gerçek zamanlı modeller ve what-if analizleri için verileri Qlik Cloud® Analytics’te hızla yayınlayın.
Makine Öğrenimi Modellerinin Oluşturulmasını Otomatikleştirin
Geçmiş verilerinizdeki önemli faktörleri zahmetsizce belirleyin ve makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturmak için en üst düzey algoritmaları kullanın. Veri kümenizde bir hedef alan seçmeniz yeterlidir; Qlik AutoML gerisini halledecektir:
– Geçmiş verilerinizdeki önemli etkenleri belirleyin.
– Sınırsız ince ayar ve geliştirme ile tahmin modellerini otomatik olarak oluşturun.
– Puanlama ve sıralama kriterlerine göre en yüksek performanslı modelleri seçin ve uygulayın.
Potansiyel Sonuçları Kolaylıkla Tahmin Edin
Tahmine dayalı modelinizi kullanarak öngörülen sonuçları otomatik olarak oluşturmak için verilerinizi yüklemeniz yeterlidir. Daha da değerli olan, SHAP değerleri gibi açıklanabilirlik verilerini kayıt düzeyinde alacaksınız. Bu, tahminlerin neden yapıldığına dair içgörüler sağlar ve sonuçları etkili bir şekilde etkilemek için bilinçli kararlar almanızı sağlar.
Tahmine Dayalı Verileri İnceleyin ve What-If Analizleri Yapın
Keşif için gerçek zamanlı, anında hesaplamalara erişmek üzere Qlik’in İlişkisel Motorundan yararlanın. Etkileşimli olarak seçimler yapın ve what-if senaryolarında parametreleri ayarlayın, sonuçları değerlendirmenize ve hangi eylemlerin en uygun sonuçları vereceğine dair içgörüler elde etmenize olanak tanır.
İşte bazı önemli AutoML kullanım örnekleri
Satış Satış hattı – kazanma/kaybetme tahmini Müşteri kaybı / elde tutma Müşteri arama / hedefleme
Pazarlama Talep / gelir tahmini Müşteri yaşam boyu değeri Müşteriye bir sonraki en iyi teklif
Finans Sermaye yatırımı optimizasyonu Gider yönetimi Risk yönetimi / azaltımı
Operasyonlar İşgücü talep tahmini Kapasite tahsisi Randevu iptalleri
İK Çalışanı elde tutma / yıpranma tahmini Çalışan memnuniyeti İşe alım / ideal aday profili oluşturma
BT Yazılım / lisans kullanımı Altyapı performans tahmini
Tedarik Zinciri Envanter stok çıkış tahmini Tedarik zinciri performansı / darboğazlar Nakliye optimizasyonu
Servis ve Destek Destek vakası tahmini Kestirimci bakım
Yapay zeka ve makine öğrenimi konektörleri
OpenAI, Amazon Bedrock, Azure ML ve Databricks ML gibi önde gelen yapay zeka ve makine öğrenimi platformlarıyla zahmetsizce entegre olun.
AI / ML Kaynakları.
