Hos property.ai er vores første og vigtigste opgave at forstå de data, vi arbejder med. Det betyder, at vi dykker ned i hver eneste datapunkt for at forstå dets natur, oprindelse og potentielle værdi. Uden en grundig forståelse af vores data kan vi ikke bygge effektive og pålidelige AI-modeller.
Når vi har en solid forståelse af vores data, begynder vi at lede efter sammenhænge mellem forskellige datapunkter. Det er her, vi anvender avancerede analytiske teknikker for at identificere mønstre og relationer, som kan være afgørende for udviklingen af vores modeller.
Det næste skridt er at oprette en komplet pipeline. Denne proces involverer ELT (Extract, Load, Transform), moddeling, deployment, model management, model serving and model monitoring. En robust pipeline er afgørende for at sikre, at vores modeller kan trænes effektivt og implementeres problemfrit i realtidsmiljøer. Data Bricks hjælper os med at gøre alt dette hurtigt, nemt og omkostnings effektivt. Særligt Data Bricks Catalog er et uundværligt værktøj til at holde styr på vores data.
Med en solid pipeline på plads begynder vi træningen af vores første AI-model. I denne fase fokuserer vi på de mest åbenlyse features i vores data. Formålet er at skabe en baseline-model, som vi kan bygge videre på.
Når vores baseline-model er oprettet, begynder vi at eksperimentere med at tilføje flere features for at forbedre præcisionen i vores forudsigelser. Dette er en iterativ proces, hvor hver tilføjelse nøje vurderes for dens indvirkning på modellens ydeevne.
Et nøgleelement i denne proces er at afbalancere de valgte features. Vi vurderer ikke kun, hvilke features der har en stærk korrelation med vores mål, men også hvor eksotiske de er i forhold til tilgængelighed, teknisk kompleksitet og kvalitet. Det er en delikat balancegang, hvor vi bestræber os på at maksimere modelpræcisionen, mens vi håndterer de praktiske realiteter ved at implementere disse features.
Ved property.ai er vores tilgang til udvikling af AI-modeller både metodisk og innovativ. Vi forstår vigtigheden af at kende vores data dybtgående, identificere nøgleforhold, opbygge en robust pipeline, og omhyggeligt vælge og balancere de features, vi inkluderer. Det er denne kombination af grundighed og kreativitet, der gør os i stand til at udvikle AI-modeller, der ikke blot er kraftfulde, men også relevante og anvendelige i den virkelige verden.