Neuronske mreže - Predviđanje buduće prodaje dubokim učenjem

Predviđanje je područje od interesa za organizacije. Uzimanje prošlih opažanja i korištenje istih za predviđanje budućih ishoda ima mnoge praktične primjene, uključujući bolje odluke donositelja odluka. Organizacije često koriste prognoze prodaje kako bi pomogle u strateškom planiranju, koristeći projekcije za bolje planiranje budućnosti, povećanje produktivnosti i promjenu smjera kada je to potrebno. Još jedan primjer predviđanja su vremenske prognoze koje svi koristimo svakodnevno.

Analiza vremenskih nizova općenito je područje koje ima za cilj donošenje predviđanja iz podataka vremenskih nizova pomoću niza točaka indeksiranih vremenom. Tradicionalno, zadaci predviđanja prodaje koristili su jednostavne modele linearne regresije iz područja statistike, a nedavno i modele slučajne šume razvijene u području strojnog učenja. Tehnike umjetne inteligencije točnije su u određenim situacijama, posebno kada funkciji nedostaje linearnost.

Ova studija slučaja istražuje korištenje dugoročnog, kratkoročnog memorijskog (LTSM) pristupa umjetne inteligencije za prognoziranje prodaje. Pokazat ćemo kako se predviđene vrijednosti podudaraju vrlo blizu stvarnih vrijednosti. LTSM-ovi su također uspješno korišteni u drugim područjima kao što je obrada prirodnog jezika.

Rješavanje problema putem AI LTSM dubokog učenja

Tipično, pri vizualizaciji vremenskog niza, često je lako uočiti obrazac i takav obrazac koji se nastavlja ponavljati uz blage varijacije. Ono što je često mnogo teže je pronalaženje modela koji točno odgovara takvom obrascu; izazov se dodatno komplicira uzimajući u obzir sve promjenjivije okolnosti koje leže u osnovi budućih točaka podataka. LTSM se pokazao dobrim u ovom području u pružanju bližeg generičkog rješenja problema predviđanja.

Vjerojatnosne i statističke metode pokušavaju koristiti distribucije vjerojatnosti kao što je normalna distribucija ili matematičke funkcije kao što su linearne ili parabolične jednadžbe kako bi pristajale skupu točaka podataka. Općenito, ovi pristupi mogu dobro funkcionirati ako se podaci usko podudaraju s modeliranom funkcijom. Međutim, ove metode zahtijevaju stručnu analizu i prilično su ručni proces te ih je teško postići u praksi u velikim razmjerima s obzirom na potreban stupanj specijalizacije. Predložene su i metode strojnog učenja kao što je Random Forest. Niz stabala odlučivanja konstruira se pomoću pseudoslučajnih nizova; predviđanje se vrši procjenom svake naknadne predikcije iz niza stabala.

Slučajna šuma pokazala se kao dobra i izbjegava prenaučenost, iako se pristup ne skalira učinkovito u izradi predviđanja kako skupovi podataka postaju veliki i složeni. Stoga je teško implementirati u praktičnim okruženjima za sve osim za podskup problema s vrlo ograničenim skupovima podataka.

LTSM prevladava ograničenja prethodnih pristupa treniranjem varijante neuronske mreže dizajnirane za sekvencijalno treniranje za svaki vremenski korak i izravno modeliranje podataka. To postiže putem niza vrata: ulazna, izlazna i vrata zaboravljanja. Vrijednosti se pamte pri svakom vremenskom koraku, a vrata reguliraju protok informacija između stanja. U suštini, mreža se trenira na funkciji podataka, omogućujući AI-u da uhvati složene odnose. Razmotrite primjer u nastavku, zelena linija predstavlja stvarne podatke, a crvena linija predstavlja prognozirane podatke putem LTSM-a; može se vidjeti da je prognoza vrlo blizu predviđanju stvarnih vrijednosti.

Izvješće o prodaji

Pregled organizacijskog izazova

Donošenje odluka je kontinuirani organizacijski proces koji obično zahtijeva razmatranje budućih smjerova. Strateški donositelji odluka mogu razmatrati kamo se tržište kreće, dok operativni donositelji odluka mogu razmatrati ponudu i potražnju kako bi osigurali isporučivost usluge.

Organizacije, posebno kako se povećava veličina organizacije, imaju brojne izazove u pripremi podataka i sređivanju podataka za upotrebu u takvim analizama, s obzirom na goleme količine podataka. O ovome smo opširno raspravljali u našem članku “Priprema organizacijskih podataka za upotrebu u AI-ju” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Bez obzira na vrstu odluke, kvalitetni podaci pomažu u donošenju boljih odluka. Uzimanje u obzir budućnosti uvijek je razmatranje pri donošenju odluka. Često je lakše odrediti trenutno okruženje organizacije; gledanje u budućnost postaje složenije. Tipične metode uključuju analizu trenutnih trendova i osvrtanje na isto razdoblje u prethodnoj godini kako bi se utvrdilo što će se dogoditi, odredilo koje inovacije su na pomolu i logički izvelo kako će se krajolik promijeniti. Pažljiva analiza ovih podatkovnih točaka može biti vrlo točna.

Pretpostavljajući da su podaci pripremljeni i spremni za analizu, predviđanje je složeno područje koje zahtijeva funkcionalnost analize podataka ugrađenu u organizaciju kako bi se proizveli točni i predvidivi izvještaji koji se usko podudaraju s trenutnim mjerilima. Sve više postaju dostupna rješenja koja pomažu u obavljanju ove funkcije, iako mnoga još uvijek zahtijevaju vještine programiranja. Alati poput Microsoft Excel mogu izvršavati mnoge statističke metode putem sučelja usmjerenog na klikanje, iako načini korištenja strojnog učenja i umjetne inteligencije općenito nisu dostupni.

Još jedan problem s kojim se organizacije suočavaju je proceduralizacija i proizvodnja generiranja prognoza kako bi postale dio svakodnevnih operacija organizacije. Velik dio ovih prognoza proizvedenih u trenutnom stanju industrije nastaje putem statičke ad-hoc analize. Iako su same prognoze obično točne, njihovo dobivanje uvelike ovisi o timu pojedinaca zaduženih za njihovu izradu. Dokumentacija i vodiči korak po korak su moguće metode koje mogu pomoći i omogućiti kontinuitet kada pojedinci i grupe prelaze u druga područja. Međutim, to ne rješava u potpunosti potrebne vještine za pokretanje takvih procesa.

Ugradnja procesa prognoziranja i analitike podataka unutar IT sustava ključan je korak naprijed u omogućavanju organizacijama da sazriju u svojoj strategiji podataka. S obzirom na složenost umjetne inteligencije kao područja i u izvođenju zadataka koji zahtijevaju korištenje umjetne inteligencije, organizacije će se morati prilagoditi kako bi omogućile takvu sposobnost. Prognoziranje je područje koje će se s vremenom oslanjati na AI, a organizacije koje se oslanjaju na tradicionalne metode počet će se nalaziti u nepovoljnijem položaju. Telemus AI™ dolazi opremljen kako bi pomogao organizacijama u prognozama migracije koristeći najnovije AI tehnike.

Organizacijski podaci dostupni kao ML ulaz

Izvori podataka dostupni za upotrebu u AI predviđanju su sljedeći:

Metapodaci kupaca iz CRM sustava (npr. Salesforce, Microsoft CRM).
Vremenske oznake i iznosi transakcija (tj. PoS sustavi, Stripe, PayPal).
Sustavi za upravljanje zalihama.

Metodologija integracije

Slijedi pregled postupka koji bismo izveli na visokoj razini za analizu takvih izvora unutar organizacije:

Izdvoji podatke o prodaji za izvorne sustave kao što su Salesforce, Stripe ili sirove bankovne transakcije.
Vizualizirajte i provjerite valjanost podataka kako biste osigurali da su ispravni i bez pogrešaka.
Provucite podatke za obuku kroz LTSM AI, a zatim ih evaluirajte pomoću testnih podataka, osigurajte da predviđanje izgleda točno pomoću tehnika vizualizacije i izračunajte standardnu pogrešku.
Nastavite ažurirati prognozu kako vrijeme prolazi kako biste uzeli u obzir trenutne, stvarne podatkovne točke.
Izradite izvješće koje prikazuje prognozu i komunicirajte ga široj organizaciji, posebno ključnim donositeljima odluka.

S obzirom na to da Telemus AI™ ima napredno AI omogućeno predviđanje spremno izvan okvira, vaša se organizacija može usredotočiti na poslovnu logiku umjesto na tehničku implementaciju.

Organizacijske primjene

Sljedeće navodi potencijalne aplikacije za vašu organizaciju:

Predviđanje prodaje i prepoznavanje obrazaca i trendova.
Prilagođavanje strategije prodaje na temelju prognoza za poboljšanje rezultata.
Upravljanje lancem opskrbe kako bi se osiguralo učinkovito upravljanje proizvodima.
Predviđanje fluktuacije zaposlenika.

Potencijalne i ostvarene prednosti

Sposobnost predviđanja daje organizacijama goleme prednosti u planiranju budućnosti, omogućujući učinkovitije odvijanje operacija; također pruža prednost tvrtkama koje se natječu za tržišni udio. Velik dio tih prednosti već se danas ostvaruje postojećim tehnikama, a predviđanje ni na koji način nije novo.

Iako su metode temeljene na umjetnoj inteligenciji poput LTSM inherentno složenije od statističkih metoda u načinu na koji funkcioniraju, njihova implementacija za rješavanje praktičnih problema donosi ogromne prednosti jer se mogu prilagoditi mnogim skupovima podataka bez složene analize i modeliranja koje je obično potrebno kod tradicionalnih metoda temeljenih na statistici, a također se dobro skaliraju, za razliku od prethodno ponuđenih modela strojnog učenja. Dakle, organizacije mogu predviđati mnogo više scenarija nego što bi inače imale resursa u prethodnim postavkama.

Telemus AI™ je australska tvrtka za umjetnu inteligenciju koja pruža napredna rješenja za vladu i poduzeća. Kontaktirajte nas danas za besplatno savjetovanje o tome kako se Telemus AI™ može integrirati u vašu organizaciju.

Reference

[1] - Predviđanje prodaje - Barış Karaman

Oznake