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Causalité
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Comprendre les données prédictives

La plupart des entreprises ont recours à des plateformes automatisées de machine learning qui utilisent des modèles de structures existants et connus, et tentent d'y intégrer des données. Les résultats sont basés sur la corrélation, non sur la causalité. Les plateformes ne disposent pas des informations et des modèles appropriés pour expliquer les prévisions faites. Les résultats ne permettent pas d'identifier la qualité des comportements dans les données qui sont de nature prédictive.
Le Cognizant Causality Service utilise l'analyse prédictive et son moteur sans hypothèse pour apprendre, comprendre et adapter ses conclusions. Ainsi, nos clients identifient les biais et tirent parti des signaux prédictifs de leurs données pour ensuite se concentrer sur les facteurs essentiels et déterminer les mesures susceptibles de fournir des résultats concrets.
L'analytique basée sur le cloud réduit les coûts d'investissement de 30 millions de dollars

Notre solution d'analytique basée sur l'IA a aidé des exploitants miniers à surveiller leur production et efficacité en visualisant la cause profonde des rendements inférieurs en temps quasi réel.

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Notre approche

Comprendre les données s'avère souvent complexe. Pour traiter les biais et la causalité, il faut adopter une approche mathématique pratique et éprouvée. Notre moteur de causalité simplifie le processus, réduit les biais et propose des actions stratégiques et tactiques que votre entreprise peut mettre en œuvre en réponse au changement.
Il identifie les relations entre les variables et crée un modèle personnalisé. Ensuite, ce modèle s'améliore, s'entraîne et se corrige, ce qui lui permet de fournir de véritables facteurs de causalité.
Le moteur identifie les variables offrant les meilleurs facteurs de prédiction pour l'objectif métier défini par l'utilisateur à partir de milliers de variables. Ce faisant, il identifie une combinaison d'effets dont les facteurs offrant une faible capacité de prédiction individuellement possèdent d'excellentes capacités prédictives lorsqu'ils sont utilisés collectivement. Ce système fournit automatiquement plusieurs recommandations pour atteindre l'objectif attendu.

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