At önce ve ikinci Smart Predict ile ilgili blog serimizin birinci bölümünde, SAP Analytics Cloud'da bir regresyon modelini eğittik ve eğitimin sonuçlarını analiz ettik. Bu bölümde, şimdi tahminler elde etmek için eğitilmiş yapay zekayı yeni bir veri setine uyguluyoruz.

Modeli yeni bir veri setine uygulama

Tahmin modelinin sonuçlarının tatmin edici olması ve regresyon modelinin doğru tahminler üretebildiğinden emin olunması halinde, bu modeli yeni veri setlerine uygulayabiliriz.

Adım 1: Yeni bir veri setinin oluşturulması

Bunu yapmak için, önce tahmin edilecek değerlerle yeni bir veri kümesi oluşturuyoruz. Veri setlerinin nasıl oluşturulacağına ilişkin talimatlar ilk katkı (Bir Yapay Zekayı Eğitmek için Smart Predict'i Kullanmak).

Adım 2: Tahmine Dayalı Modeli Uygulayın

Şimdi regresyon modelimizi tekrar açıyoruz ve üst araç çubuğunda "Tahmine Dayalı Modeli Uygula "yı seçiyoruz.

Daha sonra bir sonraki pencereyi aşağıdaki gibi dolduruyoruz:

• Veri Kaynağı: Bu, tahmin edilecek veri setini ifade eder.
• Çoğaltılan Sütunlar: Bu, tahmin edilen veri setinde görüntülenecek tüm sütunları içerir. Bu alan boş bırakılırsa, sonuç yalnızca bir sütun gösterir - tahmin edilen değerler.
• İstatistikler ve Tahminler: Bu, eğitilmiş modelden hesaplanabilen sonuçları ifade eder. Bunlar şunları içerir:
  • Uygulama Tarihi: Kaydın modele uygulama tarihidir.
  • Eğitim Tarihi: Bu, modelin eğitiminin gerçekleştiği tarihi ifade eder.
  • Atanmış Kutu: Bu, kaydın atandığı bir tür "sanal kap" veya basit bir ifadeyle nesnenin atandığı bir kategori/sınıflandırmadır (bu özellikle sınıflandırma modelleriyle ilgilidir).
  • Aykırı Değer Göstergesi: Gösterge, veri setinin aykırı değer olup olmadığını gösterir.
  • Öngörülen Değer: Bu, öngörülen değerdir.
  • Tahmin Açıklamaları: Belirli bir tahmine yol açan faktörler burada gösterilmektedir.
• Çıktı Şekli: Bu, yeni çıktı dosyasının adı ve yoludur.

Adım 3: Veri setini çoğaltın

Örneğimizde, şimdi veri kümesinin tüm sütunlarını çoğaltıyoruz ve "İstatistikler ve Tahminler" bölümünde Tahmin Edilen Değer'i seçiyoruz.

Adım 4: Yeni veri setinin alınması

Daha sonra "Uygula "ya tıklayarak girişi onaylıyoruz. Regresyon modelimiz şimdi yeni verilere uygulanmaktadır. Uygulamanın ilerleyişini alttaki açılır menüden (Predictive Models) takip edebiliriz. Durum "Uygulandı" (yeşil) gösterdiğinde, yeni veri setimizi tahmin verileriyle birlikte istenen yoldan alabiliriz.

Yeni veri setinin modellenmesi

Yeni veri setimizin boyutları ve temel rakamları artık SAC Modeler'da modellenebilir. Bu, özellikle veri setinin hikayelere veya gösterge tablolarına entegrasyonu için gereklidir. Ayrıca, halihazırda var olan hikayeleri ek diyagramlarla zenginleştirmek mümkündür. Mevcut diyagramlara ekleme yapılarak, yeni kazanılan bilgi veya içgörüler de kolayca anlaşılabilir bir şekilde tasvir edilir. Bu, karar vericilerin daha bilinçli iş kararları almasını kolaylaştırır.

Sonuç: Yapay zeka uygulaması büyücülük değil

At birinci bölüm Bu blog serisinde farklı tahmin senaryolarına genel bir bakış sunduk ve bir regresyon modelini nasıl eğitebileceğimizi gösterdik.

Daha sonra da ikinci bölüm Eğitim sonuçlarını istatistiksel yöntemler kullanarak yorumlamayı ve sürücüleri belirlemeyi öğrendi. Son olarak, son bölümde, gelecekteki gelirlerin bir tahminini elde etmek için eğitilmiş regresyon modelimizi tamamen yeni bir veri setine uyguladık.

Blog serisinin amacı, yapay zeka teknolojilerinin uygulanmasının büyücülük olmadığını ve SAP Analytics Cloud ile tahminler yapmanın ve bunları yorumlamanın ne kadar kolay olduğunu göstermekti.