Vorhersagemodell
Erstellen Sie Vorhersagemodelle mit Hilfe von Machine Learning
Das Data-Science-Team von Alcimed begleitet Sie bei der Erstellung von Vorhersagemodellen, indem es Data-Mining-Algorithmen entwickelt oder interne und externe Daten anhand von Modellen, die von der linearen Regression bis zu neuronalen Netzen reichen, prädiktiv analysiert.
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Herausforderungen im Zusammenhang mit Vorhersagemodellen
Vorhersagemodelle können als Hilfsmittel für Entscheidungen eingesetzt werden, um Trends und künftige Verhaltensweisen zu antizipieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und generell auf einem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben.
Um die richtige Qualität der vorrausschauenden Analyse zu gewährleisten, müssen viele Herausforderungen bewältigt werden. Dazu gehören die Auswahl eines geeigneten Algorithmus, die Festlegung der richtigen Parameter und Kalibrierungen sowie die Erhebung einer ausreichenden Menge repräsentativer Trainingsdaten.
Bevor Sie mit der Erstellung von einem Vorhersagemodell beginnen, sollten Sie unbedingt Ihren Anwendungsfall abgrenzen, um das Ziel der Analyse und die Art und Weise, wie das Modell von Ihren operativen Teams verwendet werden soll, besser zu bestimmen. Je nach Art Ihres Ziels (qualitativ oder quantitativ) müssen Sie zwischen Klassifikations- oder Regressionsalgorithmen wählen.
Um beispielsweise den Absatz Ihres Unternehmens zu optimieren, können Sie anhand von Regressionsmodellen die Auswirkungen neuer Marketingkampagnen auf Ihren Teil des Marktes vorhersagen (auf der Grundlage historischer Beobachtungen), während Klassifikationsmodelle Ihnen helfen könnten, Ihre Kunden besser zu segmentieren, um Ihre Geschäftsstrategie besser zu steuern.
Sobald Sie Ihre Wahl getroffen haben, müssen Sie wissen, welches theoretische Modell für Ihr spezifisches Problem am besten geeignet ist. Es gibt viele Algorithmen in jeder dieser beiden Kategorien, und die richtige Wahl zu treffen ist nicht immer einfach: die Wahl zwischen einer linearen, polynomialen oder logistischen Regression, die Wahl zwischen einem Entscheidungsbaum, einer SVM oder einem neuronalen Netz und andere ähnliche Fragen können die Entscheidung erschweren. Die technischen Merkmale dieser Methoden machen sie mehr oder weniger geeignet, nicht nur hinsichtlich Ihres Themas (Art der Eingabedaten, Anzahl der Dimensionen, erwartetes Ergebnis usw.), sondern auch hinsichtlich Ihrer spezifischen Bedürfnisse (z. B. Geschwindigkeit, Leistung, …).
Die Kompetenz zur Interpretation der Ergebnisse des Algorithmus ist ein wesentlicher Aspekt. Denn unser Ziel ist es nicht, technische Undurchsichtigkeit in Ihre Prozesse bringen, sondern diese zu vereinfachen und sicherzustellen, dass das Modell im Tagesgeschäft Ihres Unternehmens genutzt werden kann.
Um den richtigen Algorithmus zu finden, sind daher sowohl technisches Fachwissen als auch ein solides Wissen und Verständnis der geschäftlichen Herausforderungen erforderlich.
Wie wählen Sie das Modell aus, das am besten zu Ihrer Fragestellung und Ihrem Analysebedarf passt?
Sobald der richtige Algorithmus ausgewählt wurde, besteht eine weitere technische Herausforderung darin, die Parameter und Kalibrierungen anzupassen, um eine Überanpassung des Modells an die verfügbaren Daten zu vermeiden. Die Qualität des Modells wird anhand verschiedener Indikatoren für die Zuverlässigkeit der Vorhersage geprüft, z. B. Präzision (Rate der korrekten Erkennungen), Sensitivität (Fähigkeit zur korrekten Erkennung der „Wahrheit“) und Spezifität (Fähigkeit zur Erkennung von „Unwahrheiten“).
Der Versuch, diese Indikatoren zu maximieren, kann dazu führen, dass eine enorme Anzahl von Variablen in das Vorhersagemodell einbezogen oder immer komplexere Modelle verwendet werden. Es ist wichtig, eine Stichprobe des Datensatzes (engl.: datasets) zu behalten, um das Modell zu testen, anstatt es zu trainieren. Da die Trainingsdaten oft homogener sind als die realen Werte, ist es auch wichtig, die Komplexität des Machine-Learning-Modells auf ein Minimum zu beschränken. Die Kombination der Ergebnisse verschiedener Modelle ist eine Technik, mit der sich die enthaltenen Verzerrungen der einzelnen Modelle begrenzen lassen.
Wie kann man die Qualität der Parameter sicherstellen? Wie kann ein Vorhersagemodell angepasst werden, um Szenarien zu antizipieren, die mit Ereignissen zusammenhängen, die nie stattgefunden haben?
Bei der Kalibrierung und dem Training des Modells ist auch der Dateninput ein kritischer Punkt. Neben der Datenmenge (die eine der größten Herausforderungen bei der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen darstellt) sind auch die Qualität und Repräsentativität der Daten entscheidend, um relevante Schlussfolgerungen zu ziehen. Vor allem unausgewogene Daten können das Training des Modells verzerren. Wenn Sie beispielsweise einen Algorithmus zur Klassifizierung von Katzen- und Hundebildern anhand von 1000 Katzen- und 100 Hundebildern trainieren, wird sich bei der Klassifizierung der neuen Bilder die Erkenntnis durchsetzen, dass Katzen häufiger vorkommen.
Dieses Ungleichgewicht kann leicht festgestellt werden, wenn es das Hauptobjekt der Erfassung ist. Jedoch wird es schwieriger zu erkennen, wenn das Ungleichgewicht von einem bestimmten Objekt innerhalb einer Gruppe von anderen Objekten ausgeht, wie z. B. eine Überrepräsentation von Kätzchen in den Bildern. Eine historische Datenbank kann verzerrt sein, wie beispielsweise eine Datenbank für klinische Studien, in denen weiße Männer im Vergleich zur Allgemeinbevölkerung überrepräsentiert sind. Bei der Datenerfassung ist es wichtig, diese Verzerrungen in unseren Datenquellen zu erkennen und zu korrigieren, indem wir die Größe der überrepräsentierten Stichprobe reduzieren (Undersampling) oder die Größe der unterrepräsentierten Stichprobe künstlich erhöhen (Oversampling).
Wie können wir die Quellen für Eingabedaten besser auswählen, um Verzerrungen beim Training der Algorithmen zu vermeiden?
Neben der Bereinigung der Datenquellen im Vorfeld ist es oft notwendig, die später gesammelten Massendaten zu bereinigen. Dieser kritische Schritt entscheidet in allen datenwissenschaftlichen Prozessen über den Erfolg der Analyse auf der analytischen Ebene sowie über ihren Wert auf der interpretativen Ebene. Es kann notwendig sein, Entscheidungen zur Verbesserung des Signal-Rausch-Verhältnisses zu treffen, was dazu führen kann, dass ein Teil des Signals eliminiert wird. Insbesondere der Bereich der Datenwissenschaft, der sich auf die Analyse von Textdaten konzentriert, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), kann je nach verwendeter Quelle eine besonders robuste Datenbereinigung erfordern. Das Sammeln von Informationen aus sozialen Medien zum Beispiel erfordert viel Arbeit, um falsch geschriebene Wörter oder Abkürzungen zu erkennen und zu interpretieren.
Welche Daten und Informationen sind so reichhaltig, dass ihre Analyse einen Mehrwert bringt? Wie können wir einen Mehrwert aus unserer internen oder externen Datenbank ziehen?
Wie wir Sie bei Ihren Projekten zu Vorhersagemodellen begleiten
Seit fast 30 Jahren begleitet Alcimed seine Kunden – Branchenführer, Institutionen, KMU und innovative Start-ups – bei ihren Innovationsprojekten und der Erschließung neuer Märkte.
Dank der Expertise unseres engagierten Teams im Bereich Data Science bieten wir Geschäftsführern und Abteilungsleitern (Marketing, Vertrieb, operative Exzellenz usw.) in zahlreichen Branchen (Gesundheitswesen, Agrar- und Ernährungswirtschaft, Energie und Mobilität, Chemie und Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung usw.) individuelle Unterstützung bei der Identifizierung spezifischer geschäftlicher Herausforderungen, auf die Vorhersagemodelle eine zuverlässige und solide Antwort geben können.
Unser Data-Science-Team begleitet Sie bei jedem Schritt Ihres Projekts, von der Identifizierung von Anwendungsfällen bis hin zur Implementierung eines Vorhersagemodells und der Reflexion über dessen Auswirkungen. Dazu gehören die Auswahl des richtigen Modells und der richtigen Parameter, die Auswertung und Bereinigung interner und externer Daten sowie die Präsentation der Ergebnisse in einem ansprechenden Format. Verlassen Sie sich auf unsere Expertise, um Ihr Projekt erfolgreich und mit konkreten Ergebnissen abzuschließen!
Beispiele aktueller Projekte zu Vorhersagemodellen, die wir für unsere Kunden durchgeführt haben
Vorhersagemodelle für die Anzahl von Baugenehmigungen in der Pipeline
Um unseren Kunden, einen führenden Akteur im Baugewerbe, bei der Vorhersage seines Geschäftsvolumens zu unterstützen, entwickelte Alcimed einen Algorithmus für maschinelles Lernen. Der Algorithmus basiert auf historischen, öffentlichen Daten und prognostiziert die Gesamtzahl der Baugenehmigungen, die im aktuellen Monat eingereicht werden, noch bevor sie von den lokalen Behörden offiziell bestätigt werden.
Dieses Projekt ermöglichte unserem Kunden, seine Umsatzprognosen zu antizipieren und mehrere seiner Aktivitäten im Voraus anzupassen.
Entwicklung eines Vorhersagemodells für die Erkennung schwacher Signale in einem Textkorpus
Alcimed unterstützte die französische Abteilung eines internationalen Pharmaunternehmens bei der Definition, Konzeption und Implementierung eines Datenvisualisierungstools für die in der medizinischen Datenbank gesammelten Daten und Informationen. Dies ermöglichte dem Team, monatlich die ungewöhnlichen und zukünftigen Anliegen der medizinischen Fachkräfte zu beobachten.
Unser Team implementierte NLP-Techniken und fortschrittliche statistische Analysen in den Abfragen. Dadurch konnten wir automatisch selten erwähnte Themen und Wörter erkennen, die das Potenzial hatten, sich in der Zukunft zu bedeutenden Themen zu entwickeln. Wir trugen auch dazu bei, dass dieser Ansatz im Produktteam und in den Systemen unseres Kunden umgesetzt wurde.
Vorhersagemodelle zur potenziellen Markteinführung eines Onkologie-Produkts
Alcimed unterstützte ein Pharmaunternehmen bei der Modellierung eines Business-Case, um die Chancen für die Einführung eines neuen Onkologie Produkts in 6 Schlüsselmärkten in den nächsten 15 Jahren zu bewerten.
Unser Team sammelte epidemiologische Informationen und Daten über die Nutzungsraten verschiedener verfügbarer oder in der Entwicklung befindlicher Produkte, um ein Modell für die Entwicklung der Marktgröße und der Marktanteile in den relevanten Regionen zu erstellen.
Anhand der Zeitreihenanalyse-Methode konnten wir den künftigen Erfolg einer Neueinführung vorhersagen.
Entwicklung eines Vorhersagemodells zur Risikoklassifizierung für einen Finanzdienstleister
Unser Kunde, ein Finanzdienstleister, wollte das Potenzial von KI-Modellen für die Vorhersage von Risiken bei seinen Investitionsprojekten untersuchen.
Unsere Arbeit begann mit einem Mapping der für Vorhersagen verfügbaren Daten, gefolgt von einem Extraktions-, Transformations- und Ladeprozess (ETL) für die Modellerstellung. Unser Team bewertete dann mehrere Modelle in einem iterativen Prozess, bis ein endgültiges Modell auf der Grundlage seiner Leistung ausgewählt wurde.
Schließlich passte unser Team das Modell so an, dass es in Produktion gehen und an die Infrastruktur des Kunden angepasst werden konnte, der es dann für eine bessere Entscheidungsfindung bei neuen Projekten nutzen konnte.
Entwicklung eines Vorhersagemodells für die Energieeffizienz von Glühbirnen
Alcimed wurde von einem Energieunternehmen um Unterstützung gebeten, um Daten aus Leistungsbewertungen verschiedener Energiesparlampen auszuwerten. Diese Bewertungen umfassten eine sekundäre Messgröße: die Energieeffizienz der getesteten Glühbirnen. Ziel war es, diese Leistungstests zu nutzen, um die Energieeffizienz zukünftiger Glühbirnenmodelle vorherzusagen.
Zu diesem Zweck extrahierte unser Datenteam die Energieverbrauchsdaten und Konstruktionsspezifikationen jeder in den Leistungstests untersuchten Glühbirne und stellte diese zusammen. Nach der Vorverarbeitung und Standardisierung der Daten entwickelten wir ein Vorhersagemodell, das die Energieeffizienz eines bestimmten Glühbirnenmodells anhand dieser verarbeiteten Daten schätzt.
Dank dieses Modells kann unser Kunde nun die Energieeffizienz einer Glühbirne vorhersagen, indem er ihre Konstruktionsspezifikationen kennt. Mit diesem Tool lassen sich bei der Entwicklung neuer Produkte Zeit und Ressourcen sparen und unser Kunde kann nun die Daten früherer Leistungsbewertungen in vollem Umfang nutzen.
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Weiterführende Informationen
Alcimed wurde 1993 gegründet und ist ein Beratungsunternehmen für Innovation und die Erschließung neuer Märkte, das sich auf innovative Sektoren spezialisiert hat: Life Sciences (Gesundheitswesen, Biotechnologie, Agrarwirtschaft und Ernährungswirtschaft), Energie, Umwelt, Mobilität, Chemie, Werkstoffe, Kosmetik, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung.
Unsere Berufung? Wir unterstützen private und öffentliche Entscheidungsträger bei der Erkundung und Entwicklung ihrer unerforschten Gebiete: neue Technologien, neue Angebote, neue geografische Räume, Zukunftsperspektiven und neue Innovationswege.
Unser Team besteht aus 220 hochqualifizierten, multikulturellen und leidenschaftlichen Entdeckern, die in acht Büros weltweit (in Frankreich, Europa, Singapur und den Vereinigten Staaten) tätig sind und eine duale Expertise aus Wissenschaft/Technologie und Wirtschaft mitbringen.
Unser Traum? Ein Team von 1.000 Entdeckern aufzubauen, um gemeinsam mit unseren Kunden die Welt von morgen zu gestalten.
Ein Vorhersagemodell (engl.: predictive model) beruht auf der Analyse vergangener und aktueller Daten mit dem Ziel, zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse vorherzusagen. Vorhersagemodelle stellen Theorien über die künftige Entwicklung einer Variablen auf, indem sie die Muster in einer großen Sammlung vergangener Daten (oft als Big Data bezeichnet) identifizieren, die durch Data Mining aus verschiedenen Quellen gewonnen wurden.
Diese Identifizierung erfolgt automatisch durch das Verwenden von Algorithmen und theoretischen statistischen Modellen wie lineare Regression, Entscheidungsbäume, k-Means-Algorithmus, neuronale Netze oder andere Techniken im Bereich Machine Learning (dt.: Maschinelles Lernen).
Bei der prädiktiven Modellierung geht es um die Erstellung statistischer Modelle, die eine Datenbank nutzen, um ein Ergebnis vorherzusagen. Anpassungen und Verbesserungen müssen manuell vorgenommen werden.
Maschinelles Lernen hingegen ist ein Konzept der Künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen Muster oder Aktionen aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Prädiktive Modellierung kann mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens durchgeführt werden, aber das Maschinelle Lernen umfasst ein breiteres Spektrum an Techniken mit vielfältigeren Zwecken (Vorhersage, Clustering, Regression, Erkennung von Anomalien usw.).