Anspruchsvolle Technologie - Überlegene Umsetzung
NeuroBayes® zeichnet sich durch die intelligente Verbindung von Neuronalen Netzen mit Bayes’scher Statistik und umfangreichem Preprocessing aus. Diese Verknüpfung nutzt NeuroBayes® zur schärferen Trennung der tatsächlichen Effekte von statistischem Rauschen. Dadurch erzielt NeuroBayes® gegenüber klassischen Neuronalen Netzen eine deutlich stärkere Robustheit und eine erhöhte Präzision der Prognosen.
Ein weiterer wesentlicher Vorteil der NeuroBayes®-Technologie ist die universelle Anwendbarkeit auf unterschiedlichste Fragestellungen. Jede denkbare Zielgröße wie Artikelabsatz, Kundenausfallwahrscheinlichkeit, eingehende Anrufe und viele weitere können von NeuroBayes® verarbeitet und prognostiziert werden. Dabei beschränkt sich NeuroBayes® nicht nur auf die Prognose eines einzelnen Wertes, sondern kann die gesamte Wahrscheinlichkeitsdichte für eine oder mehrere Zielgrößen bestimmen.
Durch die Verknüpfung der berechneten Wahrscheinlichkeitsdichten mit individuellen Nebenbedingungen ermöglicht NeuroBayes® eine gezielte Optimierung der Entscheidungsgröße.
Um aus einer gegebenen Datenbasis präzise Prognosen zu berechnen, geht NeuroBayes® in drei Schritten vor:
NeuroBayes® Preprocessing: Eine gute Datenbasis ist notwendige Voraussetzung für präzise Prognosen. Im Rahmen des Preprocessing werden die Daten sowohl hinsichtlich der Datenquantität als auch der Qualität umfassend analysiert und für den Einsatz im NeuroBayes® Teacher vorbereitet. Mit dieser intensiven Vorarbeit wird der Grundstein für die hohe Prognosequalität und überzeugende Performanz gelegt.
NeuroBayes® Teacher: Mit den zur Verfügung stehenden Daten wird das System „trainiert“, um die relevanten Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Iterativ wird die Prognosequalität durch weitere Trainings so lange verbessert, bis das Maximum an Informationen aus den Daten extrahiert worden ist.
NeuroBayes® Expert: Aus dem NeuroBayes® Preprocessing und dem NeuroBayes® Teacher entsteht der NeuroBayes® Expert. Aus aktuellen Daten wird für die trainierten Fragestellungen die Zielgröße berechnet.
