Modello di rete neurale con Interactive Prediction Profiler in azione.
Situazione: un'azienda produce mobili per esterni in polimero bianco con una resa di processo intorno al 96%. Stanno usando la regressione dei minimi quadrati per modellare le loro variabili di input e output. Non tutte le ipotesi statistiche sono state pensate e molte di esse non sono state soddisfatte causando previsioni imprecise in termini di rendimento.
Compito: l'azienda non è sicura dei risultati. Sospetti che ciò possa essere dovuto a un adattamento eccessivo e portare a decisioni non ottimali. Insieme a questo problema, c'è stato un aumento del costo del principale fattore di input. Il tuo compito è sviluppare un modello più robusto con un profiler di previsione interattivo per stimare gli effetti del cambiamento delle variabili.
Azione: utilizzare le reti neurali per prevedere la variabile di risposta utilizzando una funzione flessibile delle variabili di input. Le reti neurali con convalida possono essere buoni modelli da utilizzare quando non è necessario descrivere necessariamente la forma funzionale o l'esatta relazione tra gli input e la risposta.
Risultato: il tuo nuovo modello di rete neurale ha una R maggiore 2 rispetto al modello di regressione, il che significa che una maggiore variazione nella variabile di risposta può essere spiegata dai predittori. Gli associati profiler di previsione interattivo consente di rispondere a domande what-if e di identificare le impostazioni ottimali e minime.
Passaggi successivi: questo soddisfa le preoccupazioni iniziali della società e sono felicissimi del interattività del profiler di previsione . Congratulazioni, sei stato promosso a Business Improvement Manager e ti è stato assegnato un team per affrontare molti altri importanti progetti.
