Ħin tal-qari stmat: 6 minuta
Il-kumpaniji qed jiġġeneraw ammonti dejjem jiżdiedu ta’ dejta assoċjata ma’ operazzjonijiet tan-negozju, u dan iwassal għal interess imġedded fl-analitika ta’ tbassir, qasam li janalizza settijiet kbar ta’ dejta biex jidentifika xejriet, ibassar ir-riżultati u jiggwida t-teħid ta’ deċiżjonijiet. Il-kumpaniji jiffaċċjaw ukoll firxa kumplessa u li dejjem qed tespandi ta’ riskji operazzjonali li jeħtieġ li jiġu identifikati u mitigati b’mod proattiv. Filwaqt li ħafna kumpaniji bdew jużaw analitika ta 'tbassir biex jidentifikaw opportunitajiet ta' kummerċjalizzazzjoni/bejgħ, strateġiji simili huma inqas komuni fil-ġestjoni tar-riskju, inkluża s-sigurtà.
L-algoritmi ta' klassifikazzjoni, klassi ġenerali ta' analitika ta' tbassir, jistgħu jkunu partikolarment utli għall-industriji tar-raffinar u petrokimiċi billi jbassru ż-żmien u l-post tal-inċidenti tas-sikurezza bbażati fuq data ta' spezzjoni u manutenzjoni relatata mas-sikurezza, essenzjalment indikaturi ewlenin. Hemm żewġ sfidi ewlenin assoċjati ma' dan il-metodu: (1) l-iżgurar li l-indikaturi ewlenin imkejla huma fil-fatt tbassir tal-ħabtiet u (2) il-kejl tal-indikaturi ewlenin ta' spiss biżżejjed biex ikollhom valur ta' tbassir.
Bl-użu ta 'data ta' spezzjoni aġġornata regolarment, mudell jista 'jinħoloq bl-użu ta' rigressjoni loġistika. B'dan il-mod tista 'toħloq mudell, pereżempju, biex tbassar il-probabbiltà ta' falliment tal-ferrovija għal kull mil tal-binarju. Il-probabbiltajiet jistgħu jiġu aġġornati hekk kif tinġabar data addizzjonali.
Minbarra l-probabbiltajiet imbassra ta 'falliment tal-ferrovija, bl-istess mudell nistgħu nidentifikaw il-varjabbli b'validità ta' tbassir akbar (dawk li jikkontribwixxu b'mod sinifikanti għall-falliment tal-ferrovija). Billi tuża r-riżultati tal-mudell, tkun tista 'tidentifika eżattament fejn tiffoka r-riżorsi ta' manutenzjoni, spezzjoni u titjib tal-kapital u liema fatturi għandek tindirizza matul dawn l-attivitajiet.
L-istess metodoloġija tista’ tintuża fl-industriji tar-raffinar u petrokimiċi biex jiġu mmaniġġjati r-riskji billi jiġu previsti u evitati inċidenti, sakemm l-organizzazzjonijiet:
L-analitika ta’ tbassir hija qasam wiesa’ li jinkludi aspetti ta’ diversi dixxiplini, inkluż it-tagħlim tal-magni,Intelliġenza artifiċjali, statistika u data mining. L-analitika ta’ tbassir tikxef xejriet u xejriet f’settijiet kbar ta’ dejta. Tip wieħed ta 'analiżi ta' tbassir, algoritmi ta 'klassifikazzjoni, jistgħu jkunu ta' benefiċċju partikolari għall-industriji tar-raffinar u petrokimiċi.
L-algoritmi tal-klassifikazzjoni jistgħu jiġu kklassifikati bħala tagħlim tal-magni sorveljat. Bit-tagħlim sorveljat, l-utent għandu sett ta’ dejta li jinkludi kejl ta’ varjabbli ta’ tbassir li jistgħu jiġu marbuta ma’ riżultati magħrufa. Fil-mudell diskuss fit-taqsima tal-istudju tal-każ ta 'dan l-artikolu, ittieħdu diversi kejl tal-binarji (eż. kurvatura, qsim) matul perjodu għal kull mil tal-binarju. Ir-riżultat magħruf, f'dan il-każ, huwa jekk seħħx ħsara fil-binarji fuq kull mil tal-ferrovija matul dak il-perjodu ta 'sentejn.
Imbagħad jintgħażel algoritmu ta' mmudellar xieraq u jintuża biex janalizza d-dejta u jidentifika relazzjonijiet bejn kejl u riżultati varjabbli biex jinħolqu regoli ta' tbassir (mudell). Ladarba jinħoloq, il-mudell jingħata sett ta' dejta ġdid li jkun fih kejl ta' varjabbli u riżultati ta' tbassir mhux magħrufa u mbagħad jikkalkula l-probabbiltà tar-riżultat ibbażat fuq ir-regoli tal-mudell. Dan jitqabbel ma’ tipi ta’ tagħlim mhux sorveljat, fejn l-algoritmi jiskopru mudelli u xejriet f’sett tad-dejta mingħajr ebda direzzjoni speċifika mill-utent, minbarra l-algoritmu użat.
Algoritmi ta 'klassifikazzjoni komuni jinkludu rigressjoni lineari, rigressjoni loġistika, siġra tad-deċiżjonijiet, netwerk newrali, vettur ta' appoġġ/magna diskriminanti flessibbli, klassifikatur Bayes naive, u ħafna oħrajn. Rigressjonijiet lineari jipprovdu eżempju sempliċi ta 'kif jaħdem algoritmu ta' klassifikazzjoni. F'rigressjoni lineari, linja li tiffittja l-aħjar hija kkalkulata abbażi tal-punti tad-dejta eżistenti, li tagħti l-ekwazzjoni tal-linja ay = mx + b. Id-dħul tal-varjabbli magħrufa (x) jipprovdi tbassir għall-varjabbli mhux magħruf (y).
Il-biċċa l-kbira tar-relazzjonijiet bejn il-varjabbli fid-dinja reali mhumiex lineari, iżda kumplessi u b'forma irregolari. Għalhekk, ir-rigressjoni lineari ħafna drabi ma tkunx utli. Algoritmi oħra ta 'klassifikazzjoni huma kapaċi jimmudellaw relazzjonijiet aktar kumplessi, bħal relazzjonijiet kurvilineari jew logaritmiċi. Pereżempju, algoritmu ta’ rigressjoni loġistika jista’ jimmudella relazzjonijiet kumplessi, jista’ jinkorpora varjabbli mhux numeriċi (eż. kategoriji), u spiss jista’ joħloq mudelli realistiċi u statistikament validi. L-output tipiku ta 'mudell ta' rigressjoni loġistika hija l-probabbiltà mbassra tar-riżultat/avveniment li jseħħ. Algoritmi oħra ta 'klassifikazzjoni jipprovdu output simili għal rigressjoni loġistika, iżda l-inputs meħtieġa huma differenti bejn l-algoritmi.
L-immudellar ta' relazzjonijiet kumplessi huwa partikolarment utli fil-ġestjoni tar-riskju, fejn ir-riskju huwa tipikament prijoritizzat abbażi tal-probabbiltà u s-severità potenzjali ta' riżultat partikolari. L-immudellar tal-fatturi tar-riskju li jikkontribwixxu għal dak ir-riżultat jirriżulta fi stima preċiża u statistikament valida tal-probabbiltà tar-riżultat. B'kuntrast, ħafna valutazzjonijiet tar-riskju jkejlu "probabbiltà" fuq skala kategorika (darba kull għaxar snin, darba fis-sena, diversi drabi fis-sena), li hija inqas preċiża, aktar suġġettiva, u tagħmilha impossibbli li ssir distinzjoni bejn ir-riskji preżenti fir-riskju. istess kategorija wiesgħa. Hemm tekniki oħra għall-valutazzjoni kwantifikabbli tas-severità potenzjali f'valutazzjoni tar-riskju, iżda dan huwa lil hinn mill-ambitu ta 'dan l-artikolu.
BlogInnovazione.it
It-Tnejn li għadda, il-Financial Times ħabbret ftehim mal-OpenAI. FT tagħti liċenzja għall-ġurnaliżmu ta’ klassi dinjija tagħha...
Miljuni ta 'nies iħallsu għal servizzi ta' streaming, iħallsu miżati ta 'abbonament ta' kull xahar. Hija opinjoni komuni li inti...
Coveware minn Veeam se jkompli jipprovdi servizzi ta' rispons għal inċidenti ta' estorsjoni ċibernetika. Coveware se joffri forensiċi u kapaċitajiet ta' rimedju...
Il-manutenzjoni ta’ tbassir qed tirrivoluzzjona s-settur taż-żejt u l-gass, b’approċċ innovattiv u proattiv għall-ġestjoni tal-impjant...
