Historijski podaci predstavljaju osnovu za donošenje odluka u gotovo svakoj organizaciji, ali njihova stvarna vrijednost ne proizilazi iz samog prikupljanja, nego iz sposobnosti da se iz tih podataka izvuku kvalitetni uvidi. Razvojem umjetne inteligencije može se govoriti o njenoj upotrebi u svrhu podrške ljudima u procesu odlučivanja.

Ovo predavanje pojašnjava kako se prediktivni modeli mašinskog učenja i veliki jezički modeli mogu kombinovati kako bi unaprijedili proces analize podataka. Na visokom nivou govorit ćemo o tome kako modeli mašinskog učenja koriste historijske podatke za predviđanje budućih događaja, dok veliki jezički modeli omogućavaju njihovu analizu, interpretaciju i sažimanje.

Cilj predavanja je pokazati kako kombinacija ovih tehnologija daje podršku ljudskom faktoru pri donošenju kvalitetnih poslovnih odluka uz smanjenje rizika.

Na kraju predavanja demonstrirat ćemo jednostavnu aplikaciju za predikciju ishoda fudbalskih utakmica koja kombinuje tri navedena osnovna stuba savremene podatkovne analitike:

1. Ljudsku analizu;
2. Mašinsko predviđanje;
3. Mašinsko rasuđivanje;