ન્યુરલ નેટવર્ક્સ - ડીપ લર્નિંગ સાથે ભવિષ્યની વેચાણની આગાહી કરવી

રેન્ડમ ફોરેસ્ટ સારી રીતે કામ કરવાનું સાબિત થયું છે અને ઓવરફિટિંગથી બચે છે, જો કે આ અભિગમ ડેટાસેટ મોટા અને જટિલ બને તે પ્રમાણે પૂર્વવધિ કરવામાં કાર્યક્ષમ રીતે સ્કેલ થતું નથી. આમ, મર્યાદિત ડેટાસેટ સાથેની સમસ્યાઓના એક સબસેટ સિવાય વ્યવહારુ સેટિંગ્સમાં અમલમાં મૂકવું મુશ્કેલ છે.

LTSM દરેક ટાઇમસ્ટેપ માટે ક્રમિક રીતે તાલીમ આપવા અને ડેટાને સીધો મોડેલ કરવા માટે રચાયેલ ન્યુરલ નેટવર્કના વેરિઅન્ટને તાલીમ આપીને અગાઉના અભિગમોની મર્યાદાઓને દૂર કરે છે. તે ઇનપુટ, આઉટપુટ અને ફર્ગેટ ગેટ્સની શ્રેણી દ્વારા આને પ્રાપ્ત કરે છે. દરેક ટાઇમસ્ટેપ પર મૂલ્યો યાદ રાખવામાં આવે છે, અને ગેટ સ્ટેટ્સ વચ્ચે માહિતીના પ્રવાહને નિયંત્રિત કરે છે. મૂળભૂત રીતે, નેટવર્ક ડેટાના કાર્ય પર તાલીમ લે છે જે AI ને જટિલ સંબંધોને કેપ્ચર કરવાની મંજૂરી આપે છે. નીચેના ઉદાહરણને ધ્યાનમાં લો, લીલી રેખા વાસ્તવિક ડેટાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને લાલ રેખા LTSM દ્વારા આગાહી કરેલ ડેટાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, તે જોઈ શકાય છે કે આગાહી વાસ્તવિક મૂલ્યોની ભવિષ્યવાણી કરવાના ખૂબ નજીક છે.

સંસ્થાકીય પડકારનો અવલોકન

નિર્ણય લેવો એ એક ચાલુ સંસ્થાકીય પ્રક્રિયા છે જેમાં સામાન્ય રીતે ભવિષ્યની દિશાઓને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર પડે છે. વ્યૂહાત્મક નિર્ણય લેનારાઓ વિચારી શકે છે કે બજાર ક્યાં જઈ રહ્યું છે, જ્યારે પ્રવર્તમાન નિર્ણય લેનારાઓ સેવાની ડિલિવરી સુનિશ્ચિત કરવા માટે પુરવઠા અને માંગને ધ્યાનમાં લઈ શકે છે.

સંસ્થાઓ, ખાસ કરીને જેમ જેમ સંસ્થાનું કદ વધે છે, તેમ તેમ ડેટાની વિશાળ માત્રાને જોતાં, તેમની પાસે અસંખ્ય ડેટા તૈયારીના પડકારો અને આવા વિશ્લેષણમાં ઉપયોગ માટે ડેટાને એકત્રિત કરવાના છે. અમે આની વિગતવાર ચર્ચા અમારા લેખ “AI માં ઉપયોગ માટે સંસ્થાકીય ડેટા તૈયાર કરવો” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) માં કરી છે. નિર્ણયના પ્રકારથી પરવા કર્યા વિના, ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળો ડેટા વધુ સારા નિર્ણયો લેવામાં મદદ કરે છે. નિર્ણય લેવામાં ભવિષ્યને ધ્યાનમાં લેવું હંમેશા એક વિચારણા રહે છે. સંસ્થાનું વર્તમાન વાતાવરણ નક્કી કરવું ઘણીવાર સરળ હોય છે; ભવિષ્યમાં જોવાનું વધુ જટિલ બની જાય છે. લાક્ષણિક પદ્ધતિઓમાં વર્તમાન પ્રવાહોનું વિશ્લેષણ કરવું અને શું થશે તે નક્કી કરવા, શું નવીનતાઓ આવી રહી છે તે નક્કી કરવા અને લેન્ડસ્કેપ કેવી રીતે બદલાશે તે તાર્કિક રીતે તારવવા માટે અગાઉના વર્ષના સમાન સમયગાળામાં પાછા ફરવાનો સમાવેશ થાય છે. આ ડેટા પોઇન્ટ્સનું કાળજીપૂર્વક વિશ્લેષણ અત્યંત ચોક્કસ હોઈ શકે છે.

ધારી લઈએ છીએ કે ડેટા તૈયાર છે અને વિશ્લેષણ કરવા માટે તૈયાર છે, આગાહી એ એક જટિલ ક્ષેત્ર છે જેને ચોક્કસ અને અનુમાનિત અહેવાલો બનાવવા માટે સંસ્થાની અંદર ડેટા એનાલિટિક્સ કાર્યક્ષમતાને જડિત કરવાની જરૂર છે જે હાલના બેન્ચમાર્ક સાથે નજીકથી સંરેખિત થાય. વધુને વધુ સોલ્યુશન્સ આ કાર્ય કરવામાં મદદ માટે ઉપલબ્ધ થઈ રહ્યા છે, જો કે ઘણાને હજુ પણ પ્રોગ્રામિંગ કૌશલ્યની જરૂર છે. Microsoft Excel જેવા સાધનો પોઇન્ટ-એન્ડ-ક્લિક ઇન્ટરફેસ દ્વારા ઘણી સાંખિકીય પદ્ધતિઓ કરી શકે છે, જો કે મશીન લર્નિંગ અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ઉપયોગ કરવાની રીતો સામાન્ય રીતે ઉપલબ્ધ નથી.

સંગઠનો સામે આવતી બીજી સમસ્યા પૂર્વાનુમાનોની પેદાશીકરણ અને પ્રોડક્શનાઇઝેશનને પ્રક્રિયાક્રમિત કરવાની છે જેથી તે સંગઠનના દૈનિક કામકાજનો ભાગ બની શકે. ઉદ્યોગની વર્તમાન સ્થિતિમાં પેદા થતા આ પૂર્વાનુમાનોમાંથી મોટાભાગના સ્થિર એડ-હોક વિશ્લેષણ દ્વારા છે. જોકે પૂર્વાનુમાનો પોતે ચોક્કસ હોવાનું વલણ ધરાવે છે, તેમના પર પહોંચવું એ તેને એકસાથે મૂકવાનું કામ સોંપાયેલ વ્યક્તિઓની ટીમ પર અત્યંત આધારિત છે. દસ્તાવેજીકરણ અને સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ ગાઇડ્સ મદદ કરી શકે તેવી સંભવિત પદ્ધતિઓ છે અને જેમ જેમ વ્યક્તિઓ અને જૂથો અન્ય ક્ષેત્રોમાં ખસે છે તેમ તેમ નિરંતરતાને પરવાનગી આપે છે. જોકે, તે આવી પ્રક્રિયાઓને ચલાવવા માટે જરૂરી કૌશલ્યને સંપૂર્ણપણે સંબોધિત કરતું નથી.

IT સિસ્ટમ્સમાં ડેટા આગાહી અને એનાલિટિક્સ પ્રક્રિયાઓને જડિત કરવી એ સંસ્થાઓને તેમની ડેટા વ્યૂહરચના સાથે પરિપક્વ થવાની મંજૂરી આપવામાં એક મહત્વપૂર્ણ પગલું છે. ક્ષેત્ર તરીકે અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર રહેલા કાર્યો કરવામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાની જટિલતાને કારણે, સંસ્થાઓને આવી ક્ષમતા માટે પોતાને અનુકૂલ કરવાની જરૂર પડશે. આગાહી એવું ક્ષેત્ર છે જે સમય જતાં AI પર આધાર રાખશે, અને પરંપરાગત પદ્ધતિઓ પર આધાર રાખતા સંસ્થાઓ પોતાને નુકસાનમાં શોધવાનું શરૂ કરશે. Telemus AI™ નવીનતમ AI તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને સંસ્થાઓને સ્થળાંતર આગાહીમાં સહાય કરવા સજ્જ છે.

ML ઇનપુટ તરીકે ઉપલબ્ધ સંસ્થાકીય ડેટા

AI ફોરકાસ્ટિંગમાં ઉપયોગ માટે ઉપલબ્ધ ડેટા સ્રોતો નીચે મુજબ છે:

• CRM સિસસ્ટમ્સમાંથી ગ્રાહક મેટા-ડેટા (દા.ત. Salesforce, Microsoft CRM).
• વ્યવહાર ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ અને રકમો (એટલે કે PoS સિસ્ટમ્સ, Stripe, PayPal).
• ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ.

ઇન્ટિગ્રેશન મેથડોલોજી

નીચે સંગઠનમાં આવા ફીડનું વિશ્લેષણ કરવા માટે અમે ઉચ્ચ સ્તરે કરીશું તે પ્રક્રિયાનો અવલોકન છે:

• Salesforce, Stripe, અથવા રો બેંકિંગ વ્યવહારો જેવા સ્ત્રોત સિસ્ટમ્સ માટે વેચાણ ડેટા એક્સ્ટ્રેક્ટ કરો.
• ડેટાને વિઝ્યુઅલાઇઝ અને વેલિડેટ કરો જેથી ખાતરી થાય કે તે સાચો છે અને ભૂલોથી મુક્ત છે.
• ટ્રેનિંગ ડેટાને LTSM AI માંથી ચલાવો અને પછી તેનું ટેસ્ટ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને મૂલ્યાંકન કરો, વિઝ્યુઅલાઇઝેશન તકનીકો દ્વારા આગાહી ચોક્સાઇભરી દેખાય તેની ખાતરી કરો અને પ્રમાણભૂત ભૂલની ગણતરી કરો.
• વર્તમાન, વાસ્તવિક ડેટા પોઇન્ટ્સને ધ્યાનમાં લેવા માટે સમય વીતતાં ફોરકાસ્ટને અપડેટ કરતા રહો.
• આગાહી દર્શાવતો અહેવાલ તૈયાર કરો અને તેને વિશાળ સંસ્થાને, ખાસ કરીને મુખ્ય નિર્ણય લેનારાઓને જણાવો.

Telemus AI™ પાસે બોક્સમાંથી તૈયાર અદ્યતન AI-સક્ષમ ફોરકાસ્ટિંગ હોવાથી, તમારી સંસ્થા તકનીકી અમલીકરણને બદલે બિઝનેસ લોજિક પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે.

સંસ્થાકીય કાર્યક્રમો

નીચે તમારા સંગઠન માટે સંભવિત કાર્યક્રમોની સૂચિ છે:

• વેચાણની આગાહી કરવી અને પેટર્ન અને ટ્રેન્ડને ઓળખવી.
• પરિણામોને સુધારવા માટે આગાહીઓના આધારે વેચાણ વ્યૂહરચનાને સમાયોજિત કરવી.
• ઉત્પાદનોનું કાર્યક્ષમ સંચાલન સુનિશ્ચિત કરવા માટે પુરવઠા શૃંખલા સંચાલન.
• કર્મચારી ચર્નની આગાહી કરવી.

સંભવિત અને વાસ્તવિક લાભો

ભવિષ્યની આયોજનમાં સંગઠનોને અપાર લાભ આપવાની ક્ષમતા આગાહી કરવાની છે, જેથી કામગીરી વધુ કાર્યક્ષમતાથી ચલાવી શકાય; તે બજાર હિસ્સા માટે સ્પર્ધા કરતા વ્યવસાયોને પણ બાજુ પ્રદાન કરે છે. આ લાભોમાંથી ઘણા આજે પહેલાથી જ હાલની તકનીકો સાથે વાસ્તવિકતા બની ગયા છે, અને આગાહી કોઈ નવી બાબત નથી.

જ્યારે LTSM જેવી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આધારિત પદ્ધતિઓ તેમના કાર્ય કરવાની રીતમાં સાંખ્યિકીય પદ્ધતિઓ કરતાં સ્વાભાવિક રીતે વધુ જટિલ છે, તેમ છતાં વ્યવહારુ સમસ્યાઓનો ઉકેલ લાવવા માટે તેના અમલીકરણમાં તે ભારે લાભ લાવે છે કારણ કે તેઓ પરંપરાગત સાંખ્યિકીય-આધારિત પદ્ધતિઓ સાથે સામાન્ય રીતે જરૂરી જટિલ વિશ્લેષણ અને મોડેલિંગ વિના ઘણા ડેટાસેટ્સને ફિટ કરી શકે છે, તેઓ અગાઉ પ્રદાન કરેલા મશીન લર્નિંગ મોડેલથી વિપરીત સારી રીતે સ્કેલ પણ કરે છે. આમ, સંસ્થાઓ અગાઉના સેટિંગ્સમાં જેટલા સંસાધનો હોય તેના કરતાં ઘણા વધુ સંભાવનાઓની ભવિષ્યવાણી અને આગાહી કરી શકે છે.

Telemus AI™ એક ઑસ્ટ્રેલિયન આધારિત આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કંપની છે જે સરકાર અને એન્ટરપ્રાઇઝને અદ્યતન સોલ્યુશન્સ પ્રદાન કરે છે. Telemus AI™ ને તમારી સંસ્થામાં કેવી રીતે એકીકૃત કરી શકાય તેના પર મફત પરામર્શ માટે આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.

સંદર્ભો

[1] - વેચાણની આગાહી કરવી - Barış Karaman