什么是AI建模？

模型是数据科学的核心输出，它们具有改变公司、行业和社会的巨大力量。每个机器学习或人工智能应用程序的核心是使用数据、算法和代码构建的 ML/AI 模型。尽管模型看起来像软件并涉及数据，但模型具有不同的输入材料、不同的开发过程和不同的行为。创建模型的过程称为建模。
 
什么是建模？
模型是一种特殊类型的算法。在软件中，算法是一组硬编码的指令，用于计算确定性答案。模型是一种算法，其指令是从一组数据中得出的，然后用于基于概率评估做出预测、建议或规定行动。该模型使用算法来识别数据中与输出形成关系的模式。模型可以比人类更准确地在事情发生之前进行预测，例如灾难性的天气事件或即将在医院死亡的人。 
 
为什么建模很重要？
模型显着降低了预测成本，类似于半导体如何显着降低算术成本。这种变化使模型成为竞争优势、战略和增长的新货币。模型可以相互建立。一个模型的输出充当另一个模型的输入，更多
复杂的模型，然后创建一个活跃的、相互联系的、可训练的决策者军队。不管是好是坏，模型可以自主地这样做，其速度和复杂程度是人类无法企及的。
对于模型驱动的组织，建模不仅仅是创建模型的过程。它是一个流程、工具和协议框架，可在数据科学生命周期 (DSLC) 的每一步为数据科学团队提供支持。 
模型治理是建模的核心，它涉及从构建第一个模型版本到在生产环境中部署的最终模型的那一刻跟踪模型工件。每次更改模型或使用新数据时，都会记录新版本。持续监控模型的健康状况，以观察由于输入数据的变化、市场的变化或任何其他输入数据不再与构建模型时使用的数据平行的变化而可能出现的异常情况。不受监控的模型可能会开始产生不准确的答案，从而导致业务绩效不佳，并在业务未意识到的情况下继续这样做。 
 
建模工具的类型
建模工具通常是基于代码的，尽管存在一些商业解决方案来创建没有代码的简单模型，并且存在多种语言的库和框架来帮助数据科学家加速他们的工作。这些工具包含可用于快速有效地创建模型的算法库。许多建模工具是开源的并且依赖于 Python，尽管其他语言也很常用，例如 R、C++、Java、Perl 等等。一些流行的工具库和框架是：

• Scikit-Learn：用于机器学习和统计建模技术，包括分类、回归、聚类和降维以及预测数据分析。 
• XGBoost：是一个开源库，为各种编程语言提供正则化梯度提升框架。 
• Apache Spark：是一个开源的统一分析引擎，专为扩展数据处理需求而设计。 
• PyTorch：用于深度学习模型，如自然语言处理和计算机视觉。它基于 Python，由 Facebook 的 AI 研究实验室开发，是一个开源库。  
• TensorFlow：类似于 PyTorch，这是一个由 Google 创建的开源 Python 库，支持其他语言。它用于开发深度学习模型。
• Keras：是一个构建在 TensorFlow 之上的 API，它提供了一个简化的界面，需要最少的手动编码。
• Ray：是一个开源库框架，具有简单的 API，用于将应用程序从单个 CPU 扩展到大型集群。
• Horovod：是一个分布式深度学习训练框架，可以与 PyTorch、TensorFlow、Keras 和其他工具一起使用。它用于同时跨多个 GPU 进行扩展。

• 监督学习：当您知道模型需要学习什么时使用，通常用于预测、回归或分类。您将算法暴露给训练数据，让模型分析输出并调整参数，直到达到预期目标。 
• 无监督学习：模型可以自由探索数据并识别变量之间的模式。这对于根据统计属性对非结构化数据进行分组非常有用。因为它不需要培训，所以这是一个更快的过程。
• 强化学习：当模型需要与环境交互时，与 AI 或神经网络一起使用。当模型采取所需的行动时，它的行为会通过奖励得到加强。 
• 回归：用于训练监督模型。它用于使用先前的数据集来预测或解释数值，例如根据历史经济数据预测利率的变化。 
• 分类：用于在监督学习中预测或解释类值。这通常用于电子商务，例如预测客户购买或对广告的响应。 
• 聚类：与无监督开发一起使用，这些模型根据相似性或共享属性对数据进行分组。在商业中，这些可用于细分消费者市场。社交媒体和视频平台可以使用聚类来推荐新内容。
• 决策树：使用算法通过回答有关对象属性的问题来对对象进行分类。根据答案，例如“是”或“否”，模型会继续处理另一个问题，然后再处理另一个问题。这些模型可用于预测定价和客户服务机器人。
• 深度学习：旨在复制人脑的结构。这也称为神经网络，其中数百万个连接的神经元创建了一个复杂的结构，可以多次处理和重新处理数据以得出答案。