Neuronske mreže - Predviđanje buduće prodaje pomoću dubokog učenja

Pokazalo se da Random Forest dobro funkcionira i izbjegava preprilagođavanje, iako se ovaj pristup ne skalira efikasno u predviđanjima kako skupovi podataka postaju veliki i složeni. Stoga je teško implementirati u praktičnim uslovima za sve osim za podskup problema sa vrlo ograničenim skupovima podataka.

LTSM prevazilazi ograničenja prethodnih pristupa treniranjem varijante neuronske mreže dizajnirane da se trenira sekvencijalno za svaki vremenski korak i direktno modeluje podatke. To postiže putem niza kapija: ulaznih, izlaznih i kapija za zaboravljanje. Vrijednosti se pamte pri svakom vremenskom koraku, a kapija reguliše tok informacija između stanja. U suštini, mreža se trenira na funkciji podataka, omogućavajući AI-u da uhvati složene odnose. Razmotrite primjer ispod, zelena linija predstavlja stvarne podatke, a crvena linija predstavlja prognozirane podatke putem LTSM-a; može se vidjeti da je prognoza vrlo blizu predviđanja stvarnih vrijednosti.

Pregled organizacionog izazova

Donošenje odluka je kontinuirani organizacioni proces koji tipično zahtijeva razmatranje budućih pravaca. Strateški donosioci odluka mogu razmatrati kretanje tržišta, dok operativni donosioci odluka mogu razmatrati ponudu i potražnju kako bi osigurali isporučivost usluge.

Organizacije, posebno kako se povećava veličina organizacije, imaju brojne izazove u pripremi podataka i sređivanju podataka za upotrebu u takvoj analizi, s obzirom na ogromne količine podataka. O ovome smo detaljno raspravljali u našem članku „Priprema organizacionih podataka za upotrebu u AI-ju“ (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Bez obzira na vrstu odluke, visokokvalitetni podaci pomažu u donošenju boljih odluka. Uzimanje u obzir budućnosti je uvijek razmatranje pri donošenju odluka. Često je lakše odrediti trenutno okruženje organizacije; gledanje u budućnost postaje složenije. Tipične metode uključuju analizu trenutnih trendova i osvrtanje na isti period u prethodnoj godini kako bi se utvrdilo šta će se desiti, odredilo koje inovacije su na pomolu i logički izvelo kako će se pejzaž promijeniti. Pažljiva analiza ovih tačaka podataka može biti veoma tačna.

Pretpostavljajući da su podaci pripremljeni i spremni za analizu, predviđanje je složena oblast koja zahtijeva funkcionalnost analitike podataka ugrađenu u organizaciju kako bi se proizveli tačni i predvidivi izvještaji koji se usko podudaraju sa sadašnjim referentnim vrijednostima. Sve više postaju dostupna rješenja koja pomažu u obavljanju ove funkcije, iako mnoga i dalje zahtijevaju vještine programiranja. Alati kao što je Microsoft Excel mogu izvršavati mnoge statističke metode putem interfejsa sa klikom mišem, iako načini za korištenje mašinskog učenja i vještačke inteligencije nisu opšte dostupni.

Još jedan problem s kojim se organizacije suočavaju je proceduralizacija i proizvodnja generisanja prognoza kako bi postale dio svakodnevnih operacija organizacije. Mnoge od ovih prognoza koje se proizvode u trenutnom stanju industrije nastaju putem statičke ad-hoc analize. Iako su same prognoze obično tačne, njihovo dobijanje u velikoj mjeri zavisi od tima pojedinaca zaduženih za njihovu izradu. Dokumentacija i vodiči korak po korak su moguće metode koje mogu pomoći i omogućiti kontinuitet kada pojedinci i grupe prelaze u druge oblasti. Međutim, to ne rješava u potpunosti potrebne vještine za pokretanje takvih procesa.

Ugradnja procesa predviđanja i analitike podataka unutar IT sistema je ključan korak naprijed u omogućavanju organizacijama da sazriju u svojoj strategiji podataka. S obzirom na složenost umjetne inteligencije kao oblasti i u izvođenju zadataka koji zahtijevaju korištenje umjetne inteligencije, organizacije će se morati prilagoditi kako bi omogućile takvu sposobnost. Predviđanje je oblast koja će se s vremenom oslanjati na AI, a organizacije koje se oslanjaju na tradicionalne metode će početi da se nalaze u nezavidnom položaju. Telemus AI™ dolazi opremljen da pomogne organizacijama u predviđanjima migracija koristeći najnovije AI tehnike.

Organizacioni podaci dostupni kao ML ulaz

Izvori podataka dostupni za upotrebu u AI predviđanju su sljedeći:

• Metapodaci kupaca iz CRM sistema (npr. Salesforce, Microsoft CRM).
• Vremenske oznake i iznosi transakcija (tj. PoS sistemi, Stripe, PayPal).
• Sistemi za upravljanje zalihama.

Metodologija integracije

Slijedi pregled procesa koji bismo izveli na visokom nivou za analizu takvih izvora unutar organizacije:

• Izdvajanje podataka o prodaji za izvorne sisteme kao što su Salesforce, Stripe ili sirove bankovne transakcije.
• Vizualizujte i validirajte podatke kako biste osigurali da su ispravni i bez grešaka.
• Provucite podatke za obuku kroz LTSM AI, a zatim ih evaluirajte koristeći testne podatke, osigurajte da prognoza izgleda tačno putem tehnika vizualizacije i izračunajte standardnu grešku.
• Nastavite ažurirati prognozu kako vrijeme prolazi kako biste uzeli u obzir trenutne, stvarne podatke.
• Izradite izvještaj koji pokazuje prognozu i komunicirajte ga široj organizaciji, posebno ključnim donosiocima odluka.

S obzirom da Telemus AI™ ima napredno AI-omogućeno predviđanje spremno za korištenje odmah, vaša organizacija se može fokusirati na poslovnu logiku umjesto na tehničku implementaciju.

Organizacione aplikacije

Slijede potencijalne aplikacije za vašu organizaciju:

• Predviđanje prodaje i identifikacija obrazaca i trendova.
• Prilagođavanje strategije prodaje na osnovu prognoza za poboljšanje rezultata.
• Upravljanje lancem snabdijevanja radi osiguranja efikasnog upravljanja proizvodima.
• Predviđanje fluktuacije zaposlenih.

Potencijalne i ostvarene prednosti

Sposobnost predviđanja daje organizacijama ogromne prednosti u planiranju budućnosti, omogućavajući efikasniji rad operacija; također pruža prednost preduzećima koja se bore za tržišni udio. Veliki dio ovih prednosti se već danas ostvaruje postojećim tehnikama, a predviđanje ni na koji način nije novo.

Iako su metode zasnovane na vještačkoj inteligenciji poput LTSM inherentno složenije od statističkih metoda u načinu na koji funkcionišu, njihova implementacija za upotrebu u rješavanju praktičnih problema je mjesto gdje donose ogromne koristi jer mogu odgovarati mnogim skupovima podataka bez složene analize i modeliranja koje je obično potrebno kod tradicionalnih metoda zasnovanih na statistici, također se dobro skaliraju za razliku od prethodno ponuđenih modela mašinskog učenja. Dakle, organizacije mogu predviđati i prognozirati mnogo više scenarija nego što bi inače imali resursa u prethodnim okruženjima.

Telemus AI™ je australska kompanija za umjetnu inteligenciju koja pruža napredna rješenja za vladu i preduzeća. Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.

Reference

[1] - Predviđanje prodaje - Barış Karaman