شبکه‌های عصبی - پیش‌بینی فروش آینده با یادگیری عمیق

اثبات شده است که جنگل تصادفی به‌خوبی کار می‌کند و از بیش‌برازش اجتناب می‌کند، اگرچه این رویکرد در انجام پیش‌بینی‌ها با بزرگ و پیچیده شدن مجموعه‌داده‌ها به‌طور کارآمد مقیاس‌پذیر نیست. بنابراین، پیاده‌سازی آن در محیط‌های عملی برای همه مشکلات به‌جز زیرمجموعه‌ای از مسائل با مجموعه‌داده‌های بسیار محدود دشوار است.

LTSM با آموزش یک نوع شبکه عصبی که برای آموزش متوالی در هر گام زمانی و مدل‌سازی مستقیم داده‌ها طراحی شده است، محدودیت‌های رویکردهای قبلی را برطرف می‌کند. این کار از طریق مجموعه‌ای از دروازه‌ها انجام می‌شود: دروازه‌های ورودی، خروجی و فراموشی. مقادیر در هر گام زمانی به خاطر سپرده می‌شوند و دروازه جریان اطلاعات بین حالت‌ها را تنظیم می‌کند. در اصل، شبکه بر اساس تابع داده‌ها آموزش می‌بیند که به AI اجازه می‌دهد روابط پیچیده را ثبت کند. به مثال زیر توجه کنید، خط سبز نشان‌دهنده داده‌های واقعی و خط قرمز نشان‌دهنده داده‌های پیش‌بینی‌شده توسط LTSM است؛ می‌توان دید که پیش‌بینی بسیار نزدیک به مقادیر واقعی است.

نمای کلی از چالش سازمانی

تصمیم‌گیری یک فرایند سازمانی مستمر است که معمولاً نیازمند در نظر گرفتن جهت‌گیری‌های آینده است. تصمیم‌گیرندگان استراتژیک ممکن است جهت‌گیری بازار را در نظر بگیرند، در حالی که تصمیم‌گیرندگان عملیاتی ممکن است عرضه و تقاضا را برای تضمین قابلیت ارائه خدمات در نظر بگیرند.

سازمان‌ها، به‌ویژه با افزایش اندازه سازمان، با چالش‌های متعددی در آماده‌سازی داده‌ها و گردآوری داده‌ها برای استفاده در چنین تحلیلی مواجه هستند، با توجه به حجم عظیم داده‌ها. ما این موضوع را به‌طور مفصل در مقاله «آماده‌سازی داده‌های سازمانی برای استفاده در AI» (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) بررسی کرده‌ایم. بدون توجه به نوع تصمیم، داده‌های باکیفیت به اتخاذ تصمیمات بهتر کمک می‌کنند. در نظر گرفتن آینده همواره بخشی از فرایند تصمیم‌گیری است. تعیین محیط فعلی سازمان اغلب آسان‌تر است؛ اما نگاه به آینده پیچیده‌تر می‌شود. روش‌های معمول شامل تحلیل روندهای فعلی و بررسی همان دوره در سال قبل برای تشخیص آنچه رخ خواهد داد، تعیین نوآوری‌های در راه، و استنتاج منطقی نحوه تغییر چشم‌انداز است. تحلیل دقیق این نقاط داده می‌تواند بسیار دقیق باشد.

با فرض اینکه داده‌ها آماده و برای تحلیل در دسترس هستند، پیش‌بینی یک حوزه پیچیده است که نیازمند قابلیت تحلیل داده‌های تعبیه‌شده در سازمان است تا گزارش‌های دقیق و قابل پیش‌بینی تولید شود که با معیارهای فعلی همسو هستند. به‌طور فزاینده‌ای راه‌حل‌های بیشتری در دسترس قرار می‌گیرند که به انجام این عملکرد کمک می‌کنند، اگرچه بسیاری از آن‌ها همچنان به مهارت‌های برنامه‌نویسی نیاز دارند. ابزارهایی مانند Microsoft Excel می‌توانند بسیاری از روش‌های آماری را از طریق یک رابط کلیک‌و‌انتخابی انجام دهند، اگرچه راه‌هایی برای استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به‌طور کلی در دسترس نیستند.

مشکل دیگری که با سازمان‌ها مواجه است، رویه‌ای کردن و تولیدی کردن تولید پیش‌بینی‌ها برای تبدیل شدن به بخشی از عملیات روزانه یک سازمان است. بسیاری از این پیش‌بینی‌های تولید شده در وضعیت فعلی صنعت از طریق تحلیل‌های ایستا و موردی انجام می‌شود. در حالی که خود پیش‌بینی‌ها معمولاً دقیق هستند، رسیدن به آن‌ها به شدت به تیم افرادی که وظیفه تهیه آن‌ها را بر عهده دارند بستگی دارد. مستندسازی و راهنماهای گام‌به‌گام روش‌های ممکنی هستند که می‌توانند کمک کنند و امکان تداوم را با حرکت افراد و گروه‌ها به حوزه‌های دیگر فراهم کنند. با این حال، این موضوع به طور کامل مهارت‌های لازم برای اجرای چنین فرآیندهایی را برآورده نمی‌کند.

تعبیه فرآیندهای پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها در سیستم‌های IT یک گام کلیدی به جلو در اجازه دادن به سازمان‌ها برای بلوغ استراتژی داده خود است. با توجه به پیچیدگی هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه و در انجام وظایفی که نیازمند به کارگیری هوش مصنوعی هستند، سازمان‌ها باید برای امکان چنین قابلیتی سازگار شوند. پیش‌بینی حوزه‌ای است که به مرور زمان به AI وابسته خواهد شد، و سازمان‌هایی که به روش‌های سنتی متکی هستند، به تدریج خود را در موقعیت ضعف خواهند یافت. Telemus AI™ برای کمک به سازمان‌ها در پیش‌بینی‌های مهاجرت با استفاده از جدیدترین تکنیک‌های AI مجهز شده است.

داده‌های سازمانی موجود به عنوان ورودی ML

منابع داده‌های موجود برای استفاده در پیش‌بینی AI به شرح زیر است:

• فراداده‌های مشتری از سیستم‌های CRM (مانند Salesforce، Microsoft CRM).
• مُهرهای زمانی و مبالغ تراکنش (مانند سیستم‌های PoS، Stripe، PayPal).
• سیستم‌های مدیریت موجودی.

روشولوژی یکپارچه‌سازی

در ادامه یک مرور کلی از فرآیندی که ما در سطح کلان برای تحلیل چنین فیدهایی در یک سازمان انجام می‌دهیم آورده شده است:

• استخراج داده‌های فروش برای سیستم‌های منبع مانند Salesforce، Stripe یا تراکنش‌های خام بانکی.
• داده‌ها را تجسم و اعتبارسنجی کنید تا از صحت آن‌ها و عاری بودن از خطا اطمینان حاصل شود.
• داده‌های آموزشی را از طریق یک LTSM AI اجرا کنید و سپس آن را با استفاده از داده‌های آزمایشی ارزیابی کنید، از دقت پیش‌بینی از طریق تکنیک‌های بصری‌سازی اطمینان حاصل کنید و خطای استاندارد را محاسبه کنید.
• با گذشت زمان، پیش‌بینی را به‌روزرسانی کنید تا نقاط داده واقعی و فعلی در نظر گرفته شوند.
• گزارشی تهیه کنید که پیش‌بینی را نشان دهد و آن را به سازمان گسترده‌تر، به‌ویژه تصمیم‌گیران کلیدی، ابلاغ کنید.

با توجه به اینکه Telemus AI™ دارای پیش‌بینی پیشرفته مبتنی بر AI است که آماده استفاده به‌صورت پیش‌فرض است، سازمان شما می‌تواند بر روی منطق کسب‌وکار تمرکز کند تا بر پیاده‌سازی فنی.

کاربردهای سازمانی

فهرست زیر کاربردهای بالقوه برای سازمان شما را نشان می‌دهد:

• پیش‌بینی فروش و شناسایی الگوها و روندها.
• تنظیم استراتژی فروش بر اساس پیش‌بینی‌ها برای بهبود نتایج.
• مدیریت زنجیره تأمین برای اطمینان از مدیریت کارآمد محصولات.
• پیش‌بینی ریزش کارکنان.

مزایای بالقوه و محقق‌شده

قابلیت پیش‌بینی به سازمان‌ها مزایای فوق‌العاده‌ای در برنامه‌ریزی برای آینده می‌بخشد و امکان می‌دهد عملیات کارآمدتری اجرا شوند؛ همچنین به کسب‌وکارهایی که برای سهم بازار رقابت می‌کنند، برتری می‌دهد. بسیاری از این مزایا امروزه با تکنیک‌های موجود محقق شده است و پیش‌بینی به هیچ وجه جدید نیست.

در حالی که روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند LTSM ذاتاً از روش‌های آماری در نحوه عملکرد پیچیده‌تر هستند، پیاده‌سازی آن‌ها برای استفاده در حل مشکلات عملی جایی است که مزایای فوق‌العاده‌ای به همراه دارند، زیرا می‌توانند بر بسیاری از مجموعه‌داده‌ها منطبق شوند بدون نیاز به تحلیل و مدل‌سازی پیچیده‌ای که معمولاً با روش‌های سنتی مبتنی بر آمار ضروری است، و همچنین برخلاف مدل‌های یادگیری ماشین ارائه‌شده قبلی به‌خوبی مقیاس‌پذیر هستند. بنابراین، سازمان‌ها می‌توانند بسیاری از سناریوهای بیشتری را نسبت به آنچه در غیر این صورت در تنظیمات قبلی منابع آن را داشتند، پیش‌بینی کنند.

Telemus AI™ یک شرکت هوش مصنوعی مستقر در استرالیا است که راه‌حل‌های پیشرفته‌ای را به دولت و سازمان‌های بزرگ ارائه می‌دهد. همین امروز با ما تماس بگیرید تا یک مشاوره رایگان در مورد نحوه ادغام Telemus AI™ در سازمان شما دریافت کنید.

منابع

[1] - پیش‌بینی فروش - Barış Karaman