নিউরাল নেটওয়ার্ক - ডিপ লার্নিং দিয়ে ভবিষ্যতের বিক্রয় পূর্বাভাস

র‍্যান্ডম ফরেস্ট ভালভাবে কাজ করতে প্রমাণিত হয়েছে এবং ওভারফিটিং এড়ায়, যদিও ডেটাসেট বড় এবং জটিল হওয়ার সাথে সাথে পূর্বাভাস করার ক্ষেত্রে এই পদ্ধতিটি দক্ষতার সাথে স্কেল করে না। সুতরাং, খুব সীমিত ডেটাসেট সহ সমস্যাগুলির একটি উপসেট ছাড়া ব্যবহারিক পরিবেশে এটি বাস্তবায়ন করা কঠিন।

LTSM প্রতিটি টাইমস্টেপের জন্য ক্রমানুসারে প্রশিক্ষণের জন্য ডিজাইন করা একটি নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি ভেরিয়েন্ট প্রশিক্ষণ এবং সরাসরি ডেটা মডেল করার মাধ্যমে পূর্ববর্তী পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠে। এটি ইনপুট, আউটপুট এবং ফরগেট গেটসহ গেটগুলির একটি সিরিজের মাধ্যমে এটি অর্জন করে। প্রতিটি টাইমস্টেপে মানগুলি মনে রাখা হয় এবং গেটটি স্টেটগুলির মধ্যে তথ্যের প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ করে। মূলত, নেটওয়ার্কটি ডেটার ফাংশনের উপর প্রশিক্ষণ নেয় যা AI-কে জটিল সম্পর্ক ক্যাপচার করার অনুমতি দেয়। নিচের উদাহরণটি বিবেচনা করুন, সবুজ রেখাটি প্রকৃত ডেটা এবং লাল রেখাটি LTSM-এর মাধ্যমে পূর্বাভাসিত ডেটা উপস্থাপন করে, দেখা যেতে পারে যে পূর্বাভাসটি প্রকৃত মানগুলির ভবিষ্যদ্বাণী করার খুব কাছাকাছি।

সাংগঠনিক চ্যালেঞ্জের ওভারভিউ

সিদ্ধান্ত গ্রহণ একটি চলমান প্রাতিষ্ঠানিক প্রক্রিয়া যা সাধারণত ভবিষ্যৎ দিকনির্দেশনার জন্য বিবেচনা প্রয়োজন। কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা বিবেচনা করতে পারেন যে বাজার কোথায় এগোচ্ছে, যেখানে পরিচালন সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা পরিষেবা সরবরাহযোগ্যতা নিশ্চিত করতে সরবরাহ এবং চাহিদা বিবেচনা করতে পারেন।

সংস্থাগুলির, বিশেষত একটি সংস্থার আকার বৃদ্ধির সাথে সাথে, বিপুল পরিমাণ ডেটা বিবেচনা করে এই জাতীয় বিশ্লেষণে ব্যবহারের জন্য ডেটা সংকলন এবং অসংখ্য ডেটা প্রস্তুতির চ্যালেঞ্জ রয়েছে। আমরা আমাদের প্রবন্ধ “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html)-এ এই বিষয়ে বিস্তারিত আলোচনা করেছি। সিদ্ধান্তের ধরন নির্বিশেষে, উচ্চ-মানের ডেটা আরও ভাল সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে। ভবিষ্যতকে বিবেচনায় নেওয়া সর্বদা সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে একটি বিবেচনা। একটি সংস্থার বর্তমান পরিবেশ নির্ধারণ করা প্রায়শই সহজ; ভবিষ্যতের দিকে তাকালে এটি আরও জটিল হয়ে যায়। সাধারণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয়েছে বর্তমান প্রবণতাগুলি বিশ্লেষণ করা এবং পূর্ববর্তী বছরের একই সময়ে ফিরে তাকিয়ে কী ঘটবে তা নির্ধারণ করা, কী উদ্ভাবনগুলি আসন্ন তা নির্ধারণ করা এবং যৌক্তিকভাবে ল্যান্ডস্কেপ কীভাবে পরিবর্তিত হবে তা অনুমান করা। এই ডেটা পয়েন্টগুলির সতর্ক বিশ্লেষণ অত্যন্ত নির্ভুল হতে পারে।

ডেটা প্রস্তুত এবং বিশ্লেষণ করার জন্য প্রস্তুত বলে ধরে নিলে, পূর্বাভাস একটি জটিল ক্ষেত্র যা বর্তমান বেঞ্চমার্কের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ নির্ভুল এবং অনুমানযোগ্য প্রতিবেদন তৈরি করতে সংস্থার মধ্যে ডেটা অ্যানালিটিক্স কার্যকারিতা এমবেড করা প্রয়োজন। ক্রমবর্ধমানভাবে, এই ফাংশনটি সম্পাদনে সাহায্য করার জন্য আরও সমাধান উপলব্ধ হচ্ছে, যদিও অনেকগুলির জন্য এখনও প্রোগ্রামিং দক্ষতার প্রয়োজন। Microsoft Excel-এর মতো টুলগুলি একটি পয়েন্ট-এবং-ক্লিক ইন্টারফেসের মাধ্যমে অনেকগুলি পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি সম্পাদন করতে পারে, যদিও মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের উপায়গুলি সাধারণত উপলব্ধ নয়।

সংস্থাগুলির মুখোমুখি হওয়া আরেকটি সমস্যা হল পূর্বাভাস তৈরির প্রক্রিয়াটিকে প্রোসিজারালাইজ এবং প্রোডাকশনাইজ করা যাতে এটি একটি সংস্থার দৈনন্দিন কার্যক্রমের অংশে পরিণত হয়। শিল্পের বর্তমান অবস্থায় উৎপাদিত এই পূর্বাভাসগুলির বেশিরভাগই স্ট্যাটিক অ্যাড-হক বিশ্লেষণের মাধ্যমে করা হয়। যদিও পূর্বাভাসগুলি নিজেরাই নির্ভুল হওয়ার প্রবণতা রাখে, সেগুলিতে পৌঁছানো অত্যন্ত নির্ভরশীল সেই ব্যক্তিদের দলের উপর যাদের এগুলি একত্রিত করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছে। ডকুমেন্টেশন এবং ধাপে ধাপে গাইড সম্ভাব্য পদ্ধতি যা সাহায্য করতে পারে এবং ব্যক্তি এবং দলগুলি অন্যান্য ক্ষেত্রে চলে গেলে ধারাবাহিকতার অনুমতি দিতে পারে। যাইহোক, এটি সম্পূর্ণভাবে এই ধরনের প্রক্রিয়া চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতার সমস্যার সমাধান করে না।

IT সিস্টেমগুলির মধ্যে ডেটা পূর্বাভাস এবং বিশ্লেষণ প্রক্রিয়াগুলি এম্বেড করার বিষয়টি সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা কৌশলের সাথে পরিণত হতে সাহায্য করার ক্ষেত্রে একটি মূল পদক্ষেপ। একটি ক্ষেত্র হিসাবে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিযুক্ত করা প্রয়োজন এমন কাজ সম্পাদনের ক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জটিলতা বিবেচনা করে, সংস্থাগুলিকে এই ধরনের একটি সক্ষমতার অনুমতি দেওয়ার জন্য নিজেদের মানিয়ে নিতে হবে। পূর্বাভাস এমন একটি ক্ষেত্র যা সময়ের সাথে সাথে AI-এর উপর নির্ভর করবে এবং ঐতিহ্যগত পদ্ধতির উপর নির্ভরশীল সংস্থাগুলি নিজেদেরকে একটি অসুবিধাজনক অবস্থানে খুঁজে পেতে শুরু করবে। Telemus AI™ সর্বশেষ AI কৌশল ব্যবহার করে মাইগ্রেশন পূর্বাভাসে সংস্থাগুলিকে সহায়তা করার জন্য সজ্জিত।

ML ইনপুট হিসাবে উপলব্ধ সাংগঠনিক ডেটা

AI পূর্বাভাসে ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ ডেটা উৎসগুলি নিম্নরূপ:

• CRM সিস্টেম থেকে গ্রাহক মেটা-ডেটা (যেমন Salesforce, Microsoft CRM)।
• লেনদেনের টাইমস্ট্যাম্প এবং পরিমাণ (যেমন PoS Systems, Stripe, PayPal)।
• ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম।

ইন্টিগ্রেশন পদ্ধতি

একটি সংস্থার মধ্যে এই ধরনের ফিড বিশ্লেষণ করতে আমরা উচ্চ স্তরে যে প্রক্রিয়াটি সম্পাদন করব তার একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ নিচে দেওয়া হলো:

• Salesforce, Stripe, বা কাঁচা ব্যাংকিং লেনদেনের মতো সোর্স সিস্টেমের জন্য বিক্রয় ডেটা এক্সট্র্যাক্ট করুন।
• ডেটা সঠিক এবং ত্রুটিমুক্ত তা নিশ্চিত করতে এটি ভিজ্যুয়ালাইজ এবং যাচাই করুন।
• ট্রেনিং ডেটা একটি LTSM AI-এর মাধ্যমে চালান এবং তারপর এটি টেস্ট ডেটা ব্যবহার করে মূল্যায়ন করুন, ভিজ্যুয়ালাইজেশন কৌশলের মাধ্যমে পূর্বাভাসটি নির্ভুল বলে মনে হচ্ছে তা নিশ্চিত করুন এবং স্ট্যান্ডার্ড এরর গণনা করুন।
• বর্তমান, প্রকৃত ডেটা পয়েন্টগুলি বিবেচনা করতে সময় অতিবাহিত হওয়ার সাথে সাথে পূর্বাভাস আপডেট করতে থাকুন।
• পূর্বাভাস প্রদর্শনকারী একটি প্রতিবেদন তৈরি করুন এবং এটি বিস্তৃত সংস্থায়, বিশেষত মূল সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাছে যোগাযোগ করুন।

যেহেতু Telemus AI™-এ বক্সের বাইরেই অ্যাডভান্সড AI-ইনেবলড ফোরকাস্টিং প্রস্তুত রয়েছে, আপনার সংস্থা প্রযুক্তিগত বাস্তবায়নের পরিবর্তে ব্যবসায়িক লজিকের উপর ফোকাস করতে পারে।

সাংগঠনিক অ্যাপ্লিকেশন

আপনার সংস্থার জন্য সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির নিম্নলিখিত তালিকা:

• বিক্রয় ফোরকাস্ট করা এবং প্যাটার্ন ও ট্রেন্ড শনাক্ত করা।
• ফলাফল উন্নত করতে পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে বিক্রয় কৌশল সমন্বয় করা।
• পণ্যের দক্ষ ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করতে সরবরাহ শৃঙ্খল ব্যবস্থাপনা।
• কর্মী টার্নওভার ভবিষ্যদ্বাণী করা।

সম্ভাব্য এবং বাস্তবায়িত সুবিধা

ভবিষ্যতের পরিকল্পনায় সংস্থাগুলিকে বিশাল সুবিধা দেয় পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা, যার ফলে কার্যক্রম আরও দক্ষতার সাথে চলতে পারে; এটি বাজারের অংশ অর্জনের জন্য প্রতিযোগিতা করা ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানগুলিকেও একটি সুবিধা প্রদান করে। বিদ্যমান কৌশলগুলির মাধ্যমে এই সুবিধাগুলির বেশিরভাগই আজ ইতিমধ্যে উপলব্ধ হয়েছে, এবং পূর্বাভাস দেওয়া কোনো নতুন বিষয় নয়।

যদিও LTSM-এর মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি তাদের কাজের পদ্ধতিতে পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির চেয়ে সহজাতভাবে বেশি জটিল, ব্যবহারিক সমস্যা সমাধানে সেগুলির বাস্তবায়নই সেখানে অত্যন্ত উপকারী, কারণ সেগুলি ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যান-ভিত্তিক পদ্ধতির সাথে সাধারণত প্রয়োজনীয় জটিল বিশ্লেষণ এবং মডেলিং ছাড়াই অনেক ডেটাসেটের সাথে মানানসই হতে পারে, সেগুলি পূর্বে প্রদত্ত মেশিন লার্নিং মডেলগুলির বিপরীতে ভালভাবে স্কেল করে। সুতরাং, সংস্থাগুলি পূর্ববর্তী পরিবেশে তাদের সম্পদ থাকত এমন পরিস্থিতির চেয়ে অনেক বেশি পরিস্থিতির পূর্বাভাস এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।

Telemus AI™ একটি অস্ট্রেলিয়াভিত্তিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংস্থা যা সরকার এবং এন্টারপ্রাইজের জন্য উন্নত সমাধান সরবরাহ করে। Telemus AI™ কীভাবে আপনার সংস্থায় সংহত করা যায় তার বিষয়ে একটি বিনামূল্যে পরামর্শের জন্য আজই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন।

তথ্যসূত্র

[1] - সেলস ভবিষ্যদ্বাণী - Barış Karaman