Skatte lêstiid: 6 minuten
Bedriuwen generearje hieltyd tanimmende hoemannichten gegevens ferbûn mei saaklike operaasjes, wat liedt ta fernijde belangstelling foar foarsizzende analytics, in fjild dat analyseart grutte datasets om patroanen te identifisearjen, útkomsten te foarsizzen en beslútfoarming te begelieden. Bedriuwen hawwe ek te krijen mei in kompleks en hieltyd útwreidzjend oanbod fan operasjonele risiko's dy't proaktyf identifisearre en mitigearre moatte wurde. Wylst in protte bedriuwen binne begon mei it brûken fan foarsizzende analytiken om marketing- / ferkeapmooglikheden te identifisearjen, binne ferlykbere strategyen minder gewoan yn risikobehear, ynklusyf feiligens.
Klassifikaasjealgoritmen, in algemiene klasse fan foarsizzende analytiken, kinne benammen nuttich wêze foar de raffinaazjetechnyk en petrochemyske yndustry troch it foarsizzen fan de timing en lokaasje fan feiligensynsidinten basearre op feiligensrelatearre ynspeksje- en ûnderhâldsgegevens, yn wêzen liedende yndikatoaren. D'r binne twa wichtige útdagings ferbûn mei dizze metoade: (1) soargje dat de mjitten liedende yndikatoaren eins foarsizzend binne foar crashes en (2) de liedende yndikatoaren faak genôch mjitten om foarsizzende wearde te hawwen.
Mei help fan regelmjittich bywurke ynspeksjegegevens kin in model makke wurde mei in logistyske regression. Op dizze manier kinne jo bygelyks in model meitsje om de kâns op spoarfalen foar elke kilometer spoar te foarsizzen. Kânsen kinne bywurke wurde as ekstra gegevens wurde sammele.
Neist de foarseine kânsen fan spoarfalen, mei itselde model kinne wy de fariabelen identifisearje mei gruttere foarsizzende jildichheid (dyjingen dy't signifikant bydrage oan spoarfalen). Mei help fan de modelresultaten sille jo krekt kinne identifisearje wêr't jo boarnen moatte fokusje op ûnderhâld, ynspeksje en kapitaalferbettering en hokker faktoaren jo moatte oanpakke tidens dizze aktiviteiten.
Deselde metodyk koe brûkt wurde yn 'e raffinaazjetechnyk en petrochemyske yndustry om risiko's te behearjen troch ûngemakken te foarsizzen en te foarkommen, op betingst dat organisaasjes:
Predictive analytics is in breed fjild dat aspekten fan ferskate dissiplines omfettet, ynklusyf masine learen,keunstmjittige yntelliginsje, statistiken en gegevens mynbou. Predictive analytics ûntdekt patroanen en trends yn grutte datasets. Ien soarte fan foarsizzende analytyk, klassifikaasjealgoritmen, koe foaral foardielich wêze foar de raffinaazjetechnyske en petrochemyske yndustry.
Klassifikaasjealgoritmen kinne wurde klassifisearre as begeliede masine learen. Mei begeliede learen hat de brûker in dataset dy't mjittingen fan foarsizzende fariabelen omfettet dy't kinne wurde keppele oan bekende útkomsten. Yn it model besprutsen yn 'e saakstúdzje seksje fan dit artikel, ferskate spoar mjittingen (bgl. curvature, krusingen) waarden nommen yn in perioade foar elke kilometer fan spoar. De bekende útkomst, yn dit gefal, is oft der in spoarfal barde op elke spoarmile yn dy twajierrige perioade.
In passend modelleringsalgoritme wurdt dan selektearre en brûkt om de gegevens te analysearjen en relaasjes te identifisearjen tusken fariabele mjittingen en útkomsten om foarsizzende regels (in model) te meitsjen. Ienris oanmakke wurdt it model in nije dataset jûn mei mjittingen fan ûnbekende foarsizzerfariabelen en útkomsten en sil dan de kâns fan 'e útkomst berekkenje op basis fan' e regels fan it model. Dit wurdt fergelike mei soarten sûnder tafersjoch learen, wêrby't algoritmen patroanen en trends detektearje yn in dataset sûnder spesifike rjochting fan 'e brûker, oars as it brûkte algoritme.
Algemiene klassifikaasjealgoritmen omfetsje lineêre regression, logistike regression, beslútbeam, neural netwurk, stipevektor / fleksibele diskriminaasjemasine, naïve Bayes-klasser, en in protte oaren. Lineêre regressions jouwe in ienfâldich foarbyld fan hoe't in klassifikaasjealgoritme wurket. Yn in lineêre regression wurdt in best fit line berekkene basearre op de besteande gegevenspunten, wêrtroch de linefergeliking ay = mx + b jout. It ynfieren fan de bekende fariabele (x) jout in foarsizzing foar de ûnbekende fariabele (y).
De measte relaasjes tusken fariabelen yn 'e echte wrâld binne net lineêr, mar kompleks en ûnregelmjittich foarme. Dêrom is lineêre regression faak net brûkber. Oare klassifikaasjealgoritmen binne by steat om mear komplekse relaasjes te modellearjen, lykas kromlineêre of logaritmyske relaasjes. Bygelyks, in logistyk regression-algoritme kin komplekse relaasjes modellearje, kin net-numerike fariabelen opnimme (bygelyks kategoryen), en kin faaks realistyske en statistysk jildige modellen meitsje. De typyske útfier fan in logistysk regressionmodel is de foarseine kâns dat de útkomst/evenemint bart. Oare klassifikaasjealgoritmen jouwe ferlykbere útfier foar logistyske regression, mar de fereaske ynputs binne ferskillend tusken algoritmen.
Modellearjen fan komplekse relaasjes is benammen nuttich yn risikobehear, wêrby't risiko typysk prioriteit wurdt basearre op 'e kâns en potinsjele earnst fan in bepaalde útkomst. Modellearjen fan de risikofaktoaren dy't bydrage oan dat resultaat resultearret yn in krekte en statistysk jildige skatting fan 'e kâns op' e útkomst. Yn tsjinstelling, in protte risiko beoardielingen mjitte "probabiliteit" op in kategoriale skaal (ien kear yn 'e desennia, ien kear yn' t jier, ferskate kearen yn 't jier), dat is minder presys, subjektyf, en makket it ûnmooglik om te ûnderskieden tusken risiko's oanwêzich yn it risiko. deselde brede kategory. D'r binne oare techniken foar kwantifisearjende beoardieling fan potinsjele earnst yn in risiko-beoardieling, mar dit is bûten it berik fan dit artikel.
BlogInnovazione.it
It ûntwikkeljen fan fynmotoryske feardigens troch kleurjen taret bern op mear komplekse feardigens lykas skriuwen. Kleurje...
De marinesektor is in wiere wrâldwide ekonomyske macht, dy't navigearre is nei in merk fan 150 miljard ...
Ofrûne moandei kundige de Financial Times in deal oan mei OpenAI. FT lisinsje har sjoernalistyk fan wrâldklasse ...
Miljoenen minsken betelje foar streamingtsjinsten, beteljen moanlikse abonnemintskosten. It is gewoane miening dat jo ...
