न्यूरल नेटवर्क - डीप लर्निंग के साथ भविष्य की बिक्री की भविष्यवाणी

रैंडम फॉरेस्ट अच्छी तरह से काम करने और ओवरफिटिंग से बचने के लिए सिद्ध हुआ है, हालांकि जैसे-जैसे डेटासेट बड़े और जटिल होते जाते हैं, भविष्यवाणियां करने में यह दृष्टिकोण कुशलतापूर्वक स्केल नहीं करता है। इस प्रकार, बहुत सीमित डेटासेट वाली समस्याओं के एक उपसमुच्चय को छोड़कर व्यावहारिक सेटिंग्स में लागू करना कठिन है।

LTSM पिछले दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करता है, प्रत्येक टाइमस्टेप के लिए अनुक्रमिक रूप से प्रशिक्षित करने और डेटा को सीधे मॉडल करने के लिए डिज़ाइन किए गए एक न्यूरल नेटवर्क के संस्करण को प्रशिक्षित करके। यह गेट्स की एक श्रृंखला के माध्यम से इसे प्राप्त करता है: इनपुट, आउटपुट और फ़ॉर्गेट गेट्स। मान प्रत्येक टाइमस्टेप पर याद रखे जाते हैं, और गेट राज्यों के बीच सूचना के प्रवाह को विनियमित करता है। मूल रूप से, नेटवर्क डेटा के फ़ंक्शन पर प्रशिक्षण ले रहा है, जिससे AI जटिल संबंधों को पकड़ने में सक्षम होता है। नीचे दिए गए उदाहरण पर विचार करें, हरी रेखा वास्तविक डेटा का प्रतिनिधित्व करती है और लाल रेखा LTSM के माध्यम से पूर्वानुमानित डेटा का प्रतिनिधित्व करती है, यह देखा जा सकता है कि पूर्वानुमान वास्तविक मानों की भविष्यवाणी के बहुत करीब है।

संगठनात्मक चुनौती का अवलोकन

निर्णय लेना एक चल रही संगठनात्मक प्रक्रिया है जसमें आमतौर पर भविष्य की दिशाओं पर विचार करने की आवश्यकता होती है। रणनीतिक निर्णय लेने वाले विचार कर सकते हैं कि बाजार कहाँ जा रहा है, जबकि परिचालन निर्णय लेने वाले सेवा वितरण को सुनिश्चित करने के लिए आपूर्ति और मांग पर विचार कर सकते हैं।

संगठनों के पास, विशेष रूप से जैसे-जैसे किसी संगठन का आकार बढ़ता है, डेटा की विशाल मात्रा को देखते हुए, डेटा तैयार करने की कई चुनौतियाँ और इस तरह के विश्लेषण में उपयोग के लिए डेटा जुटाने की समस्याएँ होती हैं। हमने इस पर अपने लेख “AI में उपयोग के लिए संगठनात्मक डेटा तैयार करना” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) में विस्तार से चर्चा की है। निर्णय के प्रकार की परवाह किए बिना, उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है। निर्णय लेने में भविष्य को ध्यान में रखना हमेशा एक विचार होता है। किसी संगठन के वर्तमान वातावरण को निर्धारित करना अक्सर आसान होता है; भविष्य में देखना अधिक जटिल हो जाता है। विशिष्ट विधियों में वर्तमान रुझानों का विश्लेषण करना और यह पता लगाने के लिए कि क्या होगा, पिछले वर्ष की उसी अवधि में वापस देखना, यह निर्धारित करना कि कौन से नवाचार क्षितिज पर हैं, और तार्किक रूप से यह निष्कर्ष निकालना कि परिदृश्य कैसे बदलेगा शामिल हैं। इन डेटा बिंदुओं का सावधानीपूर्वक विश्लेषण अत्यधिक सटीक हो सकता है।

यह मानते हुए कि डेटा तैयार है और विश्लेषण के लिए तैयार है, पूर्वानुमान एक जटिल क्षेत्र है जिसके लिए संगठन के भीतर डेटा एनालिटिक्स कार्यक्षमता को एम्बेड करने की आवश्यकता होती है ताकि सटीक और पूर्वानुमेय रिपोर्ट तैयार की जा सकें जो वर्तमान बेंचमार्क के करीब हों। तेजी से, इस कार्य को करने में मदद करने के लिए और अधिक समाधान उपलब्ध हो रहे हैं, हालाँकि कई समाधानों के लिए अभी भी प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता है। Microsoft Excel जैसे टूल पॉइंट-एंड-क्लिक इंटरफ़ेस के माध्यम से कई सांख्यिकीय विधियाँ कर सकते हैं, हालाँकि मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने के तरीके आम तौर पर उपलब्ध नहीं हैं।

संगठनों के सामने आने वाली एक और समस्या पूर्वानुमानों के जनरेशन को प्रक्रियात्मक और उत्पादन योग्य बनाना है ताकि वे किसी संगठन के दैनिक संचालन का हिस्सा बन सकें। उद्योग की वर्तमान स्थिति में उत्पादित इन पूर्वानुमानों में से अधिकांश स्थिर तदर्थ विश्लेषण के माध्यम से किए जाते हैं। जबकि पूर्वानुमान स्वयं सटीक होते हैं, उन तक पहुंचना उन व्यक्तियों की टीम पर अत्यधिक निर्भर करता है जिन्हें उन्हें एक साथ रखने का काम सौंपा गया है। दस्तावेज़ीकरण और चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाएं संभावित तरीके हैं जो मदद कर सकते हैं और व्यक्तियों और समूहों के अन्य क्षेत्रों में जाने पर निरंतरता की अनुमति दे सकते हैं। हालांकि, यह ऐसी प्रक्रियाओं को चलाने के लिए आवश्यक आवश्यक कौशल को पूरी तरह से संबोधित नहीं करता है।

IT प्रणालियों के भीतर डेटा पूर्वानुमान और विश्लेषण प्रक्रियाओं को एम्बेड करना संगठनों को उनकी डेटा रणनीति के साथ परिपक्व होने की अनुमति देने में एक महत्वपूर्ण कदम है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक क्षेत्र के रूप में और ऐसे कार्य करने में जिनके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नियोजित करने की आवश्यकता होती है, इसकी जटिलता को देखते हुए, संगठनों को इस तरह की क्षमता की अनुमति देने के लिए अनुकूलन करने की आवश्यकता होगी। पूर्वानुमान एक ऐसा क्षेत्र है जो समय के साथ AI पर निर्भर करेगा, और पारंपरिक तरीकों पर निर्भर संगठन खुद को नुकसान में पाना शुरू कर देंगे। Telemus AI™ नवीनतम AI तकनीकों का उपयोग करके संगठनों को प्रवासन पूर्वानुमान में सहायता करने के लिए सुसज्जित है।

ML इनपुट के रूप में उपलब्ध संगठनात्मक डेटा

AI पूर्वानुमान में उपयोग के लिए उपलब्ध डेटा स्रोत निम्नलिखित हैं:

• CRM सिस्टम से ग्राहक मेटा-डेटा (यानी Salesforce, Microsoft CRM).
• लेन-देन के टाइमस्टैम्प और राशि (यानी PoS सिस्टम, Stripe, PayPal).
• इन्वेंट्री प्रबंधन सिस्टम।

एकीकरण कार्यप्रणाली

किसी संगठन के भीतर ऐसे फ़ीड का विश्लेषण करने के लिए हम उच्च स्तर पर निष्पादित करेंगे प्रक्रिया का एक अवलोकन निम्नलिखित है:

• Salesforce, Stripe, या कच्चे बैंकिंग लेन-देन जैसे स्रोत सिस्टम के लिए बिक्री डेटा निकालें।
• डेटा को विज़ुअलाइज़ और वैलिडेट करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह सही है और त्रुटियों से मुक्त है।
• प्रशिक्षण डेटा को एक LTSM AI के माध्यम से चलाएं और फिर इसका परीक्षण डेटा का उपयोग करके मूल्यांकन करें, सुनिश्चित करें कि विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों के माध्यम से पूर्वानुमान सटीक दिखाई दे और मानक त्रुटि की गणना करें।
• वर्तमान, वास्तविक डेटा बिंदुओं पर विचार करने के लिए समय बीतने के साथ पूर्वानुमान को अद्यतन करते रहें।
• पूर्वानुमान को प्रदर्शित करने वाली एक रिपोर्ट तैयार करें और इसे व्यापक संगठन, विशेष रूप से प्रमुख निर्णय निर्माताओं को संप्रेषित करें।

चूंकि Telemus AI™ में बॉक्स से बाहर उन्नत AI-सक्षम फोरकास्टिंग तैयार है, इसलिए आपका संगठन तकनीकी कार्यान्वयन के बजाय बिज़नेस लॉजिक पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

संगठनात्मक अनुप्रयोग

आपके संगठन के लिए संभावित अनुप्रयोगों की निम्नलिखित सूची:

• बिक्री का फोरकास्ट करना और पैटर्न और रुझानों की पहचान करना।
• परिणामों को बेहतर बनाने के लिए पूर्वानुमानों के आधार पर बिक्री रणनीति को समायोजित करना।
• उत्पादों के कुशल प्रबंधन को सुनिश्चित करने के लिए आपूर्ति शृंखला प्रबंधन।
• कर्मचारी चर्न की भविष्यवाणी।

संभावित और महसूस किए गए लाभ

भविष्यवाणी करने की क्षमता संगठनों को भविष्य की योजना बनाने में भारी लाभ देती है, जिससे संचालन अधिक कुशलता से चलते हैं; यह उन व्यवसायों को भी एक बढ़त प्रदान करती है जो बाजार हिस्से के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। इनमें से अधिकांश लाभ पहले से ही मौजूदा तकनीकों के साथ आज महसूस किए जा चुके हैं, और पूर्वानुमान किसी भी मायने में नया नहीं है।

जबकि LTSM जैसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित विधियाँ अपने काम करने के तरीके में सांख्यिकीय विधियों की तुलना में स्वाभाविक रूप से अधिक जटिल हैं, व्यावहारिक समस्याओं को हल करने में उपयोग के लिए उनका कार्यान्वयन वह जगह है जहाँ वे भारी लाभ लाते हैं क्योंकि वे पारंपरिक सांख्यिकी-आधारित विधियों के साथ आमतौर पर आवश्यक जटिल विश्लेषण और मॉडलिंग के बिना कई डेटासेट को फिट कर सकते हैं, वे पहले प्रदान किए गए मशीन लर्निंग मॉडल के विपरीत अच्छी तरह से स्केल भी करते हैं। इस प्रकार, संगठन पिछली सेटिंग्स में अन्यथा जितम्बर संसाधन होते, उससे कई अधिक परिदृश्यों का पूर्वानुमान और भविष्यवाणी कर सकते हैं।

Telemus AI™ एक ऑस्ट्रेलियाई स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी है जो सरकार और उद्यम को उन्नत समाधान प्रदान करती है। आज ही हमसे संपर्क करें और जानें कि कैसे Telemus AI™ को आपके संगठन में एकीकृत किया जा सकता है, इस पर निःशुल्क परामर्श प्राप्त करें।

संदर्भ

[1] - बिक्री की भविष्यवाणी - Barış Karaman