Na IA e na aprendizagem automática, a engenharia de caraterísticas é frequentemente citada como um dos aspectos mais críticos da construção de um modelo de sucesso. Mas e se houvesse uma forma de tornar este processo mais intuitivo, automatizado e poderoso? Entram em cena as ferramentas de extração de processos, como o mindzie Studio, que oferecem soluções práticas para a engenharia de caraterísticas.
A prospeção de processos é um fator de mudança para a engenharia de funcionalidades de IA, graças à sua capacidade de transformar registos de eventos em bruto em informações significativas e estruturadas. Com conectores de sistema prontos a utilizar, modelos de análise, identificação de causas principais e IA preditiva, o software de prospeção de processos do mindzie proporciona vantagens técnicas como a integração perfeita com sistemas existentes, modelos de análise normalizados para uma implementação rápida e capacidades avançadas para identificar causas principais e fazer previsões. O pipeline de enriquecimento sem código suporta a transformação eficaz de dados e a engenharia de recursos para modelos de IA, permitindo uma análise mais eficiente e perspicaz. Vamos analisar por que razão a extração de processos é eficiente para a engenharia de caraterísticas em IA.
Compreensão de dados melhorada
O Process Mining analisa os registos de eventos para fornecer uma representação visual profunda dos processos empresariais. Revela pormenores essenciais como os passos principais, padrões de fluxo e dependências. Este nível de compreensão ajuda os cientistas de dados a conceber caraterísticas altamente relevantes que reflectem profundamente as estruturas e variações reais dos processos.
Extração automatizada de caraterísticas
Uma das vantagens mais significativas da prospeção de processos é a automatização. As ferramentas de prospeção de processos podem derivar automaticamente caraterísticas dos registos de eventos, capturando detalhes como a duração do processo, a frequência da atividade, atrasos, desvios e utilização de recursos. Esta automatização poupa tempo e esforço, permitindo que os cientistas de dados se concentrem mais na experimentação e otimização de modelos do que na extração manual de caraterísticas.
Caraterísticas temporais e sequenciais
Os modelos de IA baseiam-se frequentemente em dados temporais e sequenciais, e a extração de processos é excelente para captar estes aspectos. Ao analisar a ordem dos eventos e o tempo entre as actividades, a prospeção de processos permite a inclusão de caraterísticas dinâmicas que reflectem o verdadeiro comportamento de um processo. Estas caraterísticas são especialmente valiosas para a precisão da previsão em modelos de IA que precisam de considerar dados sensíveis ao tempo.
Criação de caraterísticas contextuais
Outra vantagem crítica da prospeção de processos é a sua capacidade de criar caraterísticas que captam o contexto mais alargado dos processos empresariais. As ferramentas de prospeção de processos podem identificar interdependências, interações interfuncionais e regras de negócio complexas através da análise de fluxos de trabalho completos. Este nível de contexto fornece aos modelos de IA uma visão mais rica e holística do ambiente empresarial, melhorando, em última análise, a qualidade das previsões.
Evolução contínua de caraterísticas
Os processos não são estáticos; eles evoluem ao longo do tempo. A extração de processos suporta a engenharia de caraterísticas contínua, identificando novos padrões, tendências emergentes e mudanças no desempenho. Esta abordagem dinâmica garante que as caraterísticas utilizadas pelos modelos de IA permanecem relevantes, adaptáveis e em sintonia com o estado atual dos processos empresariais.
Integração perfeita com IA e aprendizagem automática
As ferramentas modernas de prospeção de processos integram frequentemente capacidades de IA e de aprendizagem automática, oferecendo análises preditivas, deteção de anomalias e conhecimentos de otimização. Estas informações baseadas em IA podem ser diretamente utilizadas como caraterísticas robustas para outros modelos de IA, promovendo uma relação sinérgica entre a extração de processos e a engenharia de caraterísticas.
A linha de fundo
A prospeção de processos é mais do que uma simples ferramenta de análise de processos - permite uma engenharia de caraterísticas de IA mais inovadora e mais eficaz. Melhora o desempenho e a interpretabilidade dos modelos de IA, fornecendo uma abordagem orientada para os dados, automatizada e consciente do contexto para extrair caraterísticas significativas. Se pretende que os seus modelos de IA reflictam verdadeiramente os seus processos empresariais, a extração de processos é um aliado inestimável.
mindzie, inc.
