Närvivõrgud - Tulevaste müükide ennustamine süvaõppega

Random Forest on tõestanud, et see toimib hästi ja väldib üleõppimist, kuigi lähenemine ei skaleeru tõhusalt ennustuste tegemisel, kui andmekogumid muutuvad suureks ja keerukaks. Seetõttu on seda raske rakendada praktilistes oludes kõigi, vaid väga piiratud andmekogumitega probleemide alamhulga puhul.

LTSM ületab varasemate lähenemisviiside piirangud, treenides tehisvõrgu variandi, mis on loodud järjestikuseks treenimiseks iga ajasammu jaoks ja andmete otseseks modelleerimiseks. See saavutatakse portide seeria kaudu: sisend-, väljund- ja unustamisväravad. Väärtused jäetakse iga ajasammu juures meelde ja värav reguleerib teabevoogu olekute vahel. Põhimõtteliselt treenib võrk andmete funktsioonil, võimaldades AI-l tabada keerulisi seoseid. Vaadake allolevat näidet: roheline joon tähistab tegelikke andmeid ja punane joon tähistab LTSM-i abil prognoositavaid andmeid; näha on, et prognoos on tegelike väärtuste ennustamisel väga lähedane.

Ülevaade organisatsioonilisest väljakutsest

Otsuste tegemine on pidev organisatsiooniline protsess, mis tavaliselt nõuab tulevaste suundade kaalumist. Strateegilised otsustajad võivad kaaluda, kuhu turg liigub, samas kui operatiivsed otsustajad võivad kaaluda pakkumist ja nõudlust, et tagada teenuste kättesaadavus.

Organisatsioonidel, eriti kui organisatsiooni suurus suureneb, on arvukalt andmete ettevalmistamise väljakutseid ja andmete kogumine selliseks analüüsiks kasutamiseks, arvestades andmete tohutut hulka. Oleme seda põhjalikult käsitletud meie artiklis „Organisatsiooniliste andmete ettevalmistamine AI kasutamiseks” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Sõltumata otsuse tüübist aitavad kvaliteetsed andmed teha paremaid otsuseid. Tuleviku arvestamine on otsuste tegemisel alati kaalutlus. Organisatsiooni praeguse keskkonna määramine on sageli lihtsam; tulevikku vaatamine muutub keerukamaks. Tüüpilised meetodid hõlmavad praeguste suundumuste analüüsimist ja eelmise aasta samale perioodile tagasivaatamist, et teha kindlaks, mis juhtub, määrata, millised innovatsioonid on ees ootamas, ja loogiliselt järeldada, kuidas maastik muutub. Nende andmepunktide hoolikas analüüs võib olla väga täpne.

Eeldades, et andmed on ette valmistatud ja analüüsimiseks valmis, on prognoosimine keeruline valdkond, mis nõuab organisatsiooni sisseehitatud andmeanalüüsi funktsionaalsust, et toota täpseid ja prognoositavaid aruandeid, mis on praeguste benchmarkidega tihedalt seotud. Üha rohkem lahendusi muutub kättesaadavaks selle funktsiooni täitmise abistamiseks, kuigi paljud nõuavad endiselt programmeerimisoskusi. Tööriistad nagu Microsoft Excel saavad täita palju statistilisi meetodeid point-and-click liidese kaudu, kuigi viise masinõppe ja tehisintellekti kasutamiseks pole üldiselt saadaval.

Teine organisatsioonide ees seisv probleem on prognooside loomise protseduurimine ja tootmisse viimine, et saada osaks organisatsiooni igapäevastest toimingutest. Suur osa tööstuse praeguses seisus toodetud prognoosidest tehakse staatilise ad-hoc analüüsi kaudu. Kuigi prognoosid ise kipuvad olema täpsed, sõltub nendeni jõudmine suurel määral prognooside koostamisega määratud isikutest. Dokumentatsioon ja samm-sammulised juhendid on võimalikud meetodid, mis saavad aidata ja tagada järjepidevuse, kui isikud ja rühmad liiguvad teistesse valdkondadesse. Samas ei lahenda see täielikult selliste protsesside käitamiseks vajalikke oskusi.

Andmeprognoosimise ja analüüsi protsesside IT-süsteemidesse manustamine on oluline samm edasi, mis võimaldab organisatsioonidel oma andmestrateegias küpseda. Arvestades tehisintellekti kui valdkonna keerukust ja ülesannete täitmist, mis nõuavad tehisintellekti kasutamist, peavad organisatsioonid kohanema, et sellist võimalust lubada. Prognoosimine on valdkond, mis toetub aja jooksul AI-le, ja organisatsioonid, mis toetuvad traditsioonilistele meetoditele, hakkavad endid ebasoodsamas olukorras leidma. Telemus AI™ on varustatud aitama organisatsioone rände prognoosides, kasutades uusimaid AI tehnikaid.

ML sisendina kättesaadavad organisatsioonilised andmed

AI-ennustustes kasutamiseks saadaval olevad andmeallikad on järgmised:

• Kliendi metaandmed CRM-süsteemidest (nt Salesforce, Microsoft CRM).
• Tehingute ajatemplid ja summad (s.t. PoS süsteemid, Stripe, PayPal).
• Varude haldamise süsteemid.

Integreerimise metoodika

Järgnev on ülevaade protsessist, mida me teeksime kõrgel tasemel selliste voogude analüüsimiseks organisatsioonis:

• Eralda müügiandmed lähtesüsteemidest nagu Salesforce, Stripe või töötlemata pangatehingud.
• Andmete visualiseerimine ja valideerimine, et tagada nende õigsus ja veatus.
• Jooksuta treeningandmed LTSM AI kaudu ja seejärel hinda neid testandmetega, veendu visualiseerimistehnikate abil, et prognoos tundub täpne, ja arvuta standardviga.
• Jätkake prognoosi uuendamist aja möödudes, et arvestada praeguste, tegelike andmepunktidega.
• Koostage aruanne, mis demonstreerib prognoosi, ja edastage see laiemale organisatsioonile, eriti peamistele otsustajatele.

Kuna Telemus AI™-l on täiustatud AI-põhine prognoosimine karbist väljas valmis, saab teie organisatsioon keskenduda äriloogikale, mitte tehnilisele juurutamisele.

Organisatsioonilised rakendused

Järgnev loetleb teie organisatsiooni potentsiaalsed rakendused:

• Müügi prognoosimine ning mustrite ja suundumuste tuvastamine.
• Müügistrateegia kohandamine prognooside põhjal tulemuste parandamiseks.
• Tarneahela haldamine toodete tõhusa juhtimise tagamiseks.
• Töötajate voolavuse ennustamine.

Potentsiaalsed ja realiseerunud eelised

Võime ennustada annab organisatsioonidele tohutu eelise tuleviku planeerimisel, võimaldades toimingutel toimida tõhusamalt; see annab ka eelise ettevõtetele, mis konkureerivad turuosa pärast. Suur osa neist eelistest on juba täna olemasolevate tehnikatega saavutatud ja prognoosimine ei ole sugugi uus.

Kuigi tehisintellektil põhinevad meetodid nagu LTSM on oma toimimise poolest loomu poolest keerukamad kui statistilised meetodid, toob nende rakendamine praktiliste probleemide lahendamisel tohutuid kasu, kuna need sobivad paljude andmekomplektidega ilma keeruka analüüsi ja modelleerimiseta, mida traditsiooniliste statistilistel meetoditel põhinevate meetodite puhul tavaliselt nõutakse, need ka skaleeruvad hästi, erinevalt varem pakutud masinõppemudelitest. Seega saavad organisatsioonid prognoosida ja ennustada palju rohkem stsenaariume, kui neil muidu varasemates oludes ressursse oleks olnud.

Telemus AI™ on Austraalias baseeruv tehisintellekti ettevõte, mis pakub valitsusele ja ettevõtetele arenenud lahendusi. Võtke täna meiega ühendust tasuta konsultatsiooni saamiseks selle kohta, kuidas Telemus AI™ saab teie organisatsiooni integreerida.

Viited

[1] - Müügi ennustamine - Barış Karaman