Xarxes neuronals - Predicció de vendes futures amb aprenentatge profund

S'ha demostrat que Random Forest funciona bé i evita el sobreajustament, tot i que l'enfocament no escala de manera eficient a l'hora de fer prediccions a mesura que els conjunts de dades es fan grans i complexos. Per tant, és difícil d'implementar en entorns pràctics per a tot excepte per a un subconjunt de problemes amb conjunts de dades molt limitats.

LTSM supera les limitacions dels enfocaments anteriors entrenant una variant d'una xarxa neuronal dissenyada per entrenar seqüencialment per a cada pas de temps i modelar les dades directament. Ho aconsegueix mitjançant una sèrie de portes: portes d'entrada, de sortida i d'oblit. Els valors es recorden en cada pas de temps, i la porta regula el flux d'informació entre estats. Essencialment, la xarxa s'entrena en la funció de les dades, permetent que la IA capturi relacions complexes. Considereu l'exemple següent: la línia verda representa les dades reals i la línia vermella representa les dades previstes mitjançant LTSM; es pot veure que la previsió és molt a prop de predir els valors reals.

Visió general del repte organitzatiu

La presa de decisions és un procés organitzatiu continu que normalment requereix consideració de les direccions futures. Els prescriptors estratègics poden considerar cap a on es mou el mercat, mentre que els prescriptors operatius poden considerar l'oferta i la demanda per garantir la lliurabilitat del servei.

Les organitzacions, particularment a mesura que augmenta la mida d'una organització, tenen nombrosos desafiaments de preparació de dades i de recopilació de dades per al seu ús en aquest tipus d'anàlisi, donades les grans quantitats de dades. Hem parlat d'això extensament al nostre Article "Preparing Organisational Data for Use in AI" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Independentment del tipus de decisió, les dades d'alta qualitat ajuden a impulsar millors decisions. Tenir en compte el futur sempre és una consideració en la presa de decisions. Sovint és més fàcil determinar l'entorn actual d'una organització; mirar cap al futur es torna més complex. Els mètodes típics inclouen analitzar les tendències actuals i mirar enrere al mateix període d'un any anterior per esbrinar què passarà, determinar quines innovacions estan a l'horitzó i deduir lògicament com canviarà el panorama. Una anàlisi acurada d'aquests punts de dades pot ser molt precisa.

Suposant que les dades estan preparades i a punt per ser analitzades, la previsió és una àrea complexa que requereix funcionalitat d'anàlisi de dades incrustada dins de l'organització per produir informes precisos i predictibles que s'alineen estretament amb els punts de referència actuals. Cada vegada hi ha més solucions disponibles per ajudar a realitzar aquesta funció, tot i que moltes encara requereixen habilitats de programació. Eines com Microsoft Excel poden realitzar molts mètodes estadístics mitjançant una interfície d'apuntar i fer clic, encara que les formes d'utilitzar l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial no solen estar disponibles.

Un altre problema que afronten les organitzacions és la procedimentalització i la posada en producció de la generació de previsions perquè es converteixin en part de les operacions diàries d'una organització. Gran part d'aquestes previsions produïdes en l'estat actual de la indústria són mitjançant anàlisis estàtiques ad hoc. Tot i que les previsions en si solen ser precises, arribar-hi depèn molt de l'equip de persones encarregades d'elaborar-les. La documentació i les guies pas a pas són mètodes possibles que poden ajudar i permetre la continuïtat a mesura que les persones i els grups es mouen cap a altres àrees. No obstant això, no aborda completament les habilitats necessàries requerides per executar aquests processos.

Tenir els processos de previsió i anàlisi de dades integrats dins dels sistemes informàtics és un pas clau endavant per permetre a les organitzacions madurar amb la seva estratègia de dades. Donada la complexitat de la intel·ligència artificial com a camp i en la realització de tasques que requereixen l'ús d'intel·ligència artificial, les organitzacions hauran d'adaptar-se per permetre aquesta capacitat. La previsió és una àrea que, amb el temps, dependrà de la intel·ligència artificial, i les organitzacions que depenen de mètodes tradicionals començaran a trobar-se en desavantatge. Telemus AI™ està equipat per assistir les organitzacions en previsions de migració utilitzant les últimes tècniques d'intel·ligència artificial.

Dades organitzatives disponibles com a entrada d'ML

Les fonts de dades disponibles per al seu ús en la previsió d'AI són les següents:

• Metadades de clients de sistemes CRM (p. ex. Salesforce, Microsoft CRM).
• Marques de temps i imports de les transaccions (p. ex. sistemes PoS, Stripe, PayPal).
• Sistemes de gestió d'inventari.

Metodologia d'Integració

El següent és una visió general del procés que realitzaríem a un alt nivell per analitzar aquests fluxos dins d'una organització:

• Extreu dades de vendes de sistemes font com ara Salesforce, Stripe o transaccions bancàries en brut.
• Visualitzar i validar les dades per assegurar-se que són correctes i estan lliures d'errors.
• Passeu les dades d'entrenament per una LTSM AI i després avalueu-les utilitzant dades de prova, assegureu-vos que la previsió sembla precisa mitjançant tècniques de visualització i calculeu l'error estàndard.
• Continueu actualitzant la previsió a mesura que passa el temps per considerar els punts de dades actuals i reals.
• Produeix un informe que demostri la previsió i comunica-ho a la resta de l'organització, especialment als prescriptors clau.

Atès que Telemus AI™ té previsió habilitada per AI avançada llesta per utilitzar, la vostra organització pot centrar-se en la lògica de negoci en lloc de la implementació tècnica.

Aplicacions Organitzatives

El següent llista les aplicacions potencials per a la vostra organització:

• Previsió de vendes i identificació de patrons i tendències.
• Ajustament de l'estratègia de vendes basat en previsions per millorar els resultats.
• Gestió de la cadena de subministrament per garantir una gestió eficient dels productes.
• Predicció de la rotació d'empleats.

Beneficis Potencials i Realitzats

La capacitat de predir dona a les organitzacions enormes avantatges en la planificació del futur, permetent que les operacions funcionin de manera més eficient; també proporciona un avantatge a les empreses que competeixen per la quota de mercat. Gran part d'aquests beneficis ja es realitzen avui amb tècniques existents, i la previsió de cap manera és nova.

Tot i que els mètodes basats en Intel·ligència Artificial com LTSM són inherentment més complexos que els mètodes estadístics en la seva forma de funcionar, la seva implementació per al seu ús en la resolució de problemes pràctics és on aporten enormes beneficis, ja que poden ajustar-se a molts conjunts de dades sense l'anàlisi i la modelització complexes que normalment es requereixen amb els mètodes tradicionals basats en estadística, també s'escalen bé a diferència dels models d'aprenentatge automàtic proporcionats anteriorment. Així, les organitzacions poden preveure i predir molts més escenaris dels que tindrien recursos per fer-ho en entorns anteriors.

Telemus AI™ és una empresa d'intel·ligència artificial amb seu a Austràlia que proporciona solucions avançades al govern i a les empreses. Contacti amb nosaltres avui per a una consulta gratuïta sobre com Telemus AI™ pot integrar-se a la seva organització.

Referències

[1] - Predicció de Vendes - Barış Karaman