論文の概要: PresAIse, A Prescriptive AI Solution for Enterprises

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02006v2
• Date: Tue, 13 Feb 2024 01:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 18:18:32.957098
• Title: PresAIse, A Prescriptive AI Solution for Enterprises
• Title（参考訳）: presaise - 企業のための規範型aiソリューション
• Authors: Wei Sun, Scott McFaddin, Linh Ha Tran, Shivaram Subramanian, Kristjan Greenewald, Yeshi Tenzin, Zack Xue, Youssef Drissi, Markus Ettl
• Abstract要約: 本稿は、IBM Researchのイニシアチブの概要であり、一連の規範的AIソリューションを提供することによって、これらの課題のいくつかに対処することを目的としている。 ソリューションスイートには、スケーラブルな因果推論方法、解釈可能な意思決定アプローチ、大規模言語モデルの統合が含まれている。 概念実証であるPresAIseは、非MLの専門家が自然言語インターフェースを介して規範的なAIモデルと対話できるようにすることで、ソリューションの可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.523929486550928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prescriptive AI represents a transformative shift in decision-making, offering causal insights and actionable recommendations. Despite its huge potential, enterprise adoption often faces several challenges. The first challenge is caused by the limitations of observational data for accurate causal inference which is typically a prerequisite for good decision-making. The second pertains to the interpretability of recommendations, which is crucial for enterprise decision-making settings. The third challenge is the silos between data scientists and business users, hindering effective collaboration. This paper outlines an initiative from IBM Research, aiming to address some of these challenges by offering a suite of prescriptive AI solutions. Leveraging insights from various research papers, the solution suite includes scalable causal inference methods, interpretable decision-making approaches, and the integration of large language models (LLMs) to bridge communication gaps via a conversation agent. A proof-of-concept, PresAIse, demonstrates the solutions' potential by enabling non-ML experts to interact with prescriptive AI models via a natural language interface, democratizing advanced analytics for strategic decision-making.
• Abstract（参考訳）: 規範的AIは意思決定の変革であり、因果的な洞察と行動可能なレコメンデーションを提供する。 その大きな可能性にもかかわらず、企業の採用はしばしばいくつかの課題に直面している。 最初の課題は、適切な意思決定の前提条件である正確な因果推論のための観測データの制限によって引き起こされる。 2つ目は、企業の意思決定設定に不可欠なレコメンデーションの解釈可能性に関するものである。 第3の課題は、データサイエンティストとビジネスユーザの間のサイロであり、効果的なコラボレーションを妨げる。 本稿は、IBM Researchのイニシアチブの概要であり、一連の規範的AIソリューションを提供することによって、これらの課題のいくつかに対処することを目的としている。 さまざまな研究論文から洞察を得て、ソリューションスイートには、スケーラブルな因果推論方法、解釈可能な意思決定アプローチ、対話エージェントを介して通信ギャップを橋渡しする大規模言語モデル(LLM)の統合が含まれている。 概念実証であるPresAIseは、非MLの専門家が自然言語インターフェースを介して規範的なAIモデルと対話できるようにし、戦略的意思決定のための高度な分析を民主化することで、ソリューションの可能性を示す。

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