产生预测值。 其他流行的架构包括循环神经网络 (RNN)和卷积神经网络 (CNN) 。RNN 按顺序处理输入并维护一个内部状态向量，该向量可捕获有关先前输入的信息；这使得它们非常适合时间序列预测任务，例如天气预报或股票价格预测。 CNN 在时间序列预测任务方面也很有效；然而，它们的主要优势在于能够从原始数据（例如图像或文本文档）中学习特征，而无需事先进行大量的特征工程。
如何在你的企业中实施人工智能预测 人工智能预测是一个相对较新的芬兰资源领域，仍有许多挑战需要克服。然而，能够成功实施人工智能预测的企业可以获得更准确、更可靠的预测。以下是一些关于如何在您的企业中实施人工智能预测的提示。 明确你的目标 在开始使用 AI 进行预测之前，您需要明确要实现的目标。您需要做出哪些决策才能从更准确的预测中受益？一旦您了解了自己的目标，您就可以开始寻找 AI 可以帮助您实现目标的方法。
收集数据 人工智能预测最重要的方面之一是数据收集。您需要高质量的数据集，以便算法产生准确的结果。确保您拥有足够的历史数据点，以便人工智能能够准确识别模式和趋势。如果可能，请使用外部来源（例如天气数据或经济指标）补充您的数据。 选择正确的算法 预测可以使用多种不同的算法。每种算法都有其优点和缺点，因此选择一种适合您的数据和目标的算法很重要。