Erster Schritt: Die Daten verstehen
Bei property.ai besteht unsere erste und wichtigste Aufgabe darin, die Daten zu verstehen, mit denen wir arbeiten. Das bedeutet, dass wir uns mit jedem einzelnen Datenpunkt befassen, um seine Art, Herkunft und potenziellen Wert zu verstehen. Ohne ein gründliches Verständnis unserer Daten können wir keine effektiven und zuverlässigen KI-Modelle erstellen.
Zweiter Schritt: Die Suche nach Kontexten
Sobald wir ein solides Verständnis unserer Daten haben, beginnen wir, nach Korrelationen zwischen verschiedenen Datenpunkten zu suchen. Hier wenden wir fortschrittliche Analysetechniken an, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, die für die Entwicklung unserer Modelle entscheidend sein können.
Dritter Schritt: Aufbau einer durchgängigen Pipeline
Der nächste Schritt besteht darin, eine komplette Pipeline zu erstellen. Dieser Prozess umfasst ELT (Extract, Load, Transform), Modsharing, Bereitstellung, Modellverwaltung, Modellbereitstellung und Modellüberwachung. Eine robuste Pipeline ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass unsere Modelle effektiv trainiert und nahtlos in Echtzeitumgebungen eingesetzt werden können. Data Bricks hilft uns dabei, all dies schnell, einfach und kostengünstig zu erledigen. Insbesondere der Data Bricks-Katalog ist ein unverzichtbares Tool, um den Überblick über unsere Daten zu behalten.
Vierter Schritt: Training des ersten Modells
Mit einer soliden Pipeline beginnen wir mit dem Training unseres ersten KI-Modells. In dieser Phase konzentrieren wir uns auf die offensichtlichsten Merkmale unserer Daten. Ziel ist es, ein Basismodell zu erstellen, auf dem wir aufbauen können.
Fünfter Schritt: Weitere Funktionen hinzufügen
Sobald unser Basismodell festgelegt ist, experimentieren wir mit dem Hinzufügen weiterer Merkmale, um die Genauigkeit unserer Vorhersagen zu verbessern. Dies ist ein iterativer Prozess, bei dem jede Ergänzung sorgfältig auf ihre Auswirkungen auf die Modellleistung hin evaluiert wird.
Ausbalancierende Funktionen
Ein Schlüsselelement in diesem Prozess ist das Ausbalancieren der ausgewählten Funktionen. Wir beurteilen nicht nur, welche Funktionen eine starke Korrelation zu unseren Zielen haben, sondern auch, wie exotisch sie in Bezug auf Verfügbarkeit, technische Komplexität und Qualität sind. Es ist ein heikler Balanceakt, bei dem wir uns bemühen, die Modellgenauigkeit zu maximieren und gleichzeitig den praktischen Gegebenheiten bei der Implementierung dieser Funktionen gerecht zu werden.
Fazit
Bei property.ai ist unser Ansatz zur Entwicklung von KI-Modellen sowohl methodisch als auch innovativ. Wir wissen, wie wichtig es ist, unsere Daten im Detail zu kennen, wichtige Zusammenhänge zu identifizieren, eine robuste Pipeline aufzubauen und die von uns enthaltenen Funktionen sorgfältig auszuwählen und abzuwägen. Es ist diese Kombination aus Gründlichkeit und Kreativität, die es uns ermöglicht, KI-Modelle zu entwickeln, die nicht nur leistungsstark, sondern auch relevant und in der realen Welt anwendbar sind.
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