Modèles prédictifs

Machine Learning

Expertise

N

Définition des objectifs

N

Collecte de données

La qualité et la quantité des données déterminent la qualité du modèle

N

Prétraitement des données

Préparer et nettoyer les données

N

Modélisation

Choisir et implémenter un modèle basé sur :

  • Type de données
  • Objectif
N

Entraîner

Entraîner le modèle avec vos données pour améliorer sa capacité de prédiction

N

Évaluation

Tester le modèle et évaluer sa performance 

N

Prédiction

Nous définissons le bon objectif avec vos experts de terrain et faisons des prédictions ou prenons des décisions, en utilisant des algorithmes Machine Learning qui apprennent de vos données.

Après avoir défini votre objectif avec les experts, nous vous aidons à prévoir les résultats en fonction des données introduites.  Les modèles que nous choisissons et mettons en œuvre tiennent compte de votre type de données et de votre objectif.

Application possible

Prévision des plaintes des consommateurs

En utilisant le deep learning, nous pouvons prévoir les plaintes des consommateurs générées par un produit en se basant sur des données multisectorielles (telles que les données sur les matières premières, la chaîne de production et le contrôle de la qualité).

La prédiction du modèle permet de rejeter les produits, non détectés par les tests standards de contrôle qualité, qui génèreront des plaintes de consommateurs élevées.

Son analyse met en évidence les facteurs critiques à surveiller, pour assurer une meilleure qualité dans la production.

Anticiper les résultats futurs

Aider à la prise de décision

Fournir des conclusions fondées

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