Resumo
Este padrão de código trata de como construir sistemas para criar predições que podem ser utilizadas em diferentes cenários. Foca em predições de transações fraudulentas, que são capazes de reduzir perdas monetárias e mitigar riscos. Porém, a mesma abordagem pode ser utilizada para prever rotatividade de clientes, oferta e demanda, e muito mais.
Descrição
A tecnologia de automação e inteligência artificial está transformando negócios, ao lidar com desafios nas áreas de bem-estar, segurança, tecnologia e muito mais. Ao mesmo tempo, essas tecnologias estão mudando a natureza do trabalho e os próprios ambientes. Este padrão de código trata de como construir sistemas para produzir predições que podem ser utilizadas em diferentes cenários. Tentamos prever transações fraudulentas que sabemos que podem reduzir perdas monetárias e mitigar riscos. A mesma abordagem pode ser utilizada para outros cenários, como prever rotatividade de clientes e oferta e demanda. Construir modelos preditivos requer tempo, esforço e conhecimento de algoritmos para criar sistemas efetivos que podem prever o futuro com exatidão satisfatória. Dito isso, a IBM lançou o AutoAI, que automatiza todas as tarefas envolvidas na construção de modelos preditivos para diferentes requisitos. Este padrão de código mostra como o AutoAI pode produzir ótimos modelos rapidamente, economizando tempo e esforço e contribuindo para um processo mais rápido de tomada de decisão. O AutoAI pode ser executado em nuvens públicas e privadas, incluindo o IBM Cloud Pak™ for Data.
Ao completar este padrão de código, você entenderá como:
Configurar rapidamente a criação de modelos na IBM Cloud.
Fazer a inserção de dados e inicializar o AutoAI.
Construir e medir performance de diferentes modelos usando AutoAI.
Escolher e implementar o melhor modelo definido.
Gerar predições usando modelos de implantação fazendo chamadas em REST.
Comparar o processo de utilização do AutoAI e construir o modelo manualmente.
Fluxo
Faça login no Watson Studio, crie um novo projeto e inicialize uma instância do AutoAI e Cloud Object Storage.
Faça upload do arquivo .csv para o Object Storage.
Inicie o processo de construção do modelo usando o AutoAI e crie pipelines.
Avalie diferentes pipelines do AutoAI e selecione o melhor modelo para implantação.
Gere predições precisas com modelos de implantação fazendo chamadas em REST.
Instruções
Confira os detalhes deste padrão de código no arquivo LEIA-ME. Os passos mostram a você como:
Criar uma conta no IBM Cloud.
Criar um novo projeto do Watson Studio.
Adicionar dados ao projeto.
Adicionar um ativo como AutoAI.
Criar e definir um experimento.
Importar o arquivo .csv.
Executar o experimento.
Analisar os resultados.
Implementar no IBM Cloud.
Testar o modelo.
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