探索 AI 领域：聚焦机器学习 | Explore the AI Landscape: Spotlight on Machine Learning

当您想到人工智能 (AI) 时，您会想到什么？ 对于许多人来说，ChatGPT 可以快速响应您的查询。根据 RPS，到 2024 年 8 月，将近 40% 的 18-64 岁人群使用基于聊天的 AI，即生成式 AI。然而，生成式 AI 只是一个开始。人工智能有很多类型，其中许多都在幕后运行，推动一些世界领先公司的成功。

您可能不知道的其他 AI：

**请注意：自我意识、心智理论和强 AI 纯属理论，目前尚不存在。

用于预测分析的机器学习

机器学习是目前已知的最强大、最发达的人工智能类型之一，它正在影响每个行业。

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麻省理工学院斯隆教授、麻省理工学院集体智慧中心创始董事 Thomas W. Malone 表示：“在过去的仅仅五年或十年里，机器学习已经成为一种关键方法，甚至可以说是最重要的方法，用于实现人工智能的大部分领域。因此，这就是为什么有些人将人工智能和机器学习这两个术语几乎视为同义词…人工智能的大部分进步都涉及机器学习。”

Minitab 多年来一直在幕后利用机器学习来增强预测分析。预测分析本质上是一种“打了强化剂”的数据分析。如果您需要根据现有数据进行预测，预测分析是您的首选工具。以下是在 Minitab 预测分析模型中应用 ML 的几种方法：

• 基于[其他事物]预测[某事]
  
  
• 直接应用：使用 PA 模型预测关注事项的结果 
  
  
• 强调预测的准确性
  
  
• 诊断分析链接：使用 PA 模型解释为何进行此类和彼类预测
  
  
• 强调预测的解释
  
  
• 链接至响应优化 - 响应优化可帮助您确定共同优化单个响应或一组响应的变量设置的组合。当您需要评估多个变量对响应的影响时，这非常有用。
  
  
• 使用 PA 模型发现最佳输入，以实现预期结果
  
  
• 强调最佳输入的发现

对于那些被“AI”所吓倒的人来说，Minitab 的预测分析易于使用，将为您提供保持领先所需的强大见解。

Minitab AI：利用 AI 助力业务决策

我们并不止步于机器学习。 Minitab 为预测建模和机器学习提供久经验证的专有算法。通过提供传统方法（如回归分析）、更高级的机器学习，例如专有方法，如MARS^®（多变量自适应回归样条），和基于树的最佳方法，例如分类和回归树（更广为人知的名称是 CART^®、Random Forests^® ）以及梯度推进（更广为人知的名称是 TreeNet^®）。Minitab AI 将生成式 AI 与大型语言模型 (LLM) 的强大功能融为一体，进一步致力于利用 AI 的强大功能帮助客户深入了解其数据，更高效、更有效地解决业务问题。Minitab AI 为 Minitab 解决方案中心幕后的全新 Minitab Brainstorm 工具和许多其他功能提供支持。