Նեյրոնային Ցանցեր - Ապագա վաճառքների կանխատեսում խորը ուսուցմամբ

Ապացուցված է, որ Պատահական անտառը (Random Forest) լավ է գործում և խուսափում է գերհամապատասխանեցումից, թեև այս մոտեցումը արդյունավետ չի մասշտաբավորվում կանխատեսումներ կատարելիս, երբ տվյալների հավաքածուները դառնում են մեծ և բարդ: Այսպիսով, այն դժվար է կիրառել գործնական պայմաններում բոլորի համար, բացի խնդիրների այն ենթախմբից, որոնք ունեն շատ սահմանափակ տվյալների հավաքածուներ:

LTSM-ը հաղթահարում է նախորդ մոտեցումների սահմանափակումները՝ մարզելով նեյրոնային ցանցի տարբերակ, որը նախագծված է հաջորդականորեն մարզվելու յուրաքանչյուր ժամանակային քայլի համար և ուղղակիորեն մոդելավորելու տվյալները: Սա իրականացվում է դարպասների մի շարքի միջոցով՝ մուտքային, ելքային և մոռացման դարպասներ: Արժեքները հիշվում են յուրաքանչյուր ժամանակային քայլում, և դարպասը կարգավորում է տեղեկատվության հոսքը վիճակների միջև: Հիմնարար առումով, ցանցը մարզվում է տվյալների ֆունկցիայի վրա՝ թույլ տալով AI-ին բացահայտել բարդ հարաբերություններ: Դիտարկեք ստորև բերված օրինակը. կանաչ գիծը ներկայացնում է փաստացի տվյալները, իսկ կարմիր գիծը՝ LTSM-ի միջոցով կանխատեսված տվյալները. կարելի է տեսնել, որ կանխատեսումը շատ մոտ է փաստացի արժեքների կանխատեսմանը:

Կազմակերպչական մարտահրավերի ակնարկ

Որոշումների կայացումը շարունակական կազմակերպչական գործընթաց է, որը սովորաբար պահանջում է հաշվի առնել ապագա ուղղությունները: Ռազմավարական որոշումներ կայացնողները կարող են դիտարկել, թե ուր է շարժվում շուկան, մինչդեռ գործառնական որոշումներ կայացնողները կարող են դիտարկել առաջարկն ու պահանջարկը՝ ապահովելու ծառայությունների մատուցելիությունը:

Կազմակերպությունները, հատկապես կազմակերպության չափերի մեծացմանը զուգահեռ, բախվում են բազմաթիվ տվյալների նախապատրաստման մարտահրավերների և տվյալների հավաքագրման դժվարությունների՝ նման վերլուծություններում օգտագործելու համար՝ հաշվի առնելով տվյալների հսկայական ծավալները։ Մենք այս մասին մանրամասն քննարկել ենք մեր «Կազմակերպական տվյալների նախապատրաստումը AI-ում օգտագործելու համար» հոդվածում (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Անկախ որոշման տեսակից՝ որակյալ տվյալները նպաստում են ավելի լավ որոշումների կայացմանը։ Ապագան հաշվի առնելը միշտ եղել է որոշումների կայացման կարևոր գործոն։ Հաճախ ավելի հեշտ է որոշել կազմակերպության ընթացիկ միջավայրը. ապագայի մեջ նայելը դառնում է ավելի բարդ։ Տիպիկ մեթոդները ներառում են ընթացիկ միտումների վերլուծությունը և նախորդ տարվա նույն ժամանակահատվածին նայելը՝ պարզելու համար, թե ինչ է տեղի ունենալու, որոշելու, թե ինչ նորարարություններ են սպասվում, և տրամաբանական եզրահանգմամբ պարզելու, թե ինչպես կփոխվի իրավիճակը։ Այս տվյալների կետերի մանրակրկիտ վերլուծությունը կարող է լինել չափազանց ճշգրիտ:

Ենթադրելով, որ տվյալները պատրաստ են վերլուծության համար, կանխատեսումը բարդ ոլորտ է, որը պահանջում է կազմակերպության ներսում ներկառուցված տվյալների վերլուծության գործառույթ՝ ճշգրիտ և կանխատեսելի հաշվետվություններ ստանալու համար, որոնք սերտորեն համապատասխանում են ընթացիկ չափանիշներին։ Ավելի ու ավելի շատ լուծումներ են հասանելի դառնում՝ այս գործառույթն իրականացնելուն օգնելու համար, թեև շատերը դեռ պահանջում են ծրագրավորման հմտություններ։ Գործիքները, ինչպիսիք են Microsoft Excel-ը, կարող են կատարել բազմաթիվ վիճակագրական մեթոդներ սեղմելու և սեղմելու միջերեսի միջոցով, թեև մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության կիրառման եղանակները սովորաբար հասանելի չեն։

Կազմակերպությունների առջև ծառացած մեկ այլ խնդիր է կանխատեսումների ստեղծման ընթացակարգավորումն ու արտադրական դարձումը՝ որպես կազմակերպության ամեօրյա գործունեության մաս դառնալու նպատակով: Արդյունաբերության ներկայիս վիճակում արտադրված այս կանխատեսումների մեծ մասն իրականացվում է ստատիկ հատուկենտ վերլուծության միջոցով: Թեև ինքնին կանխատեսումները հակված են լինել ճշգրիտ, դրանց հասնելը մեծապես կախված է այն անհատների թիմից, ովքեր պատասխանատու են դրանք կազմելու համար: Փաստաթղթավորումն ու քայլ առ քայլ ուղեցույցները հնարավոր մեթոդներ են, որոնք կարող են օգնել և ապահովել անընդմեջություն, քանի որ անհատներն ու խմբերն անցնում են այլ ոլորտներ: Սակայն սա ամբողջությամբ չի լուծում նման գործընթացներ իրականացնելու համար անհրաժեշտ հմտությունների պահանջը:

Տվյալների կանխատեսման և վերլուծական գործընթացների ներկառուցումը IT համակարգերում կարևոր քայլ է առաջ՝ թույլ տալով կազմակերպություններին հասունանալ իրենց տվյալների ռազմավարությամբ: Հաշվի առնելով արհեստական բանականության բարդությունը որպես ոլորտ և այն խնդիրները կատարելիս, որոնք պահանջում են արհեստական բանականության կիրառում, կազմակերպությունները ստիպված կլինեն հարմարվել՝ նման հնարավորություն ապահովելու համար: Կանխատեսումը ոլորտ է, որը ժամանակի ընթացքում կհիմնվի AI-ի վրա, և ավանդական մեթոդներին հենվող կազմակերպությունները կսկսեն իրենց գտնել անբարենպաստ վիճակում: Telemus AI™-ը հագեցած է՝ օգնելու կազմակերպություններին միգրացիոն կանխատեսումներում՝ օգտագործելով վերջին AI տեխնիկան:

Որպես ML մուտքային տվյալներ հասանելի կազմակերպչական տվյալներ

AI կանխատեսման մեջ օգտագործելու համար հասանելի տվյալների աղբյուրներն են հետևյալները.

• Հաճախորդների մետատվյալներ CRM համակարգերից (այսինքն՝ Salesforce, Microsoft CRM).
• Գործարքների ժամանականիշներ և գումարներ (այսինքն՝ PoS համակարգեր, Stripe, PayPal):
• Պաշարների կառավարման համակարգեր։

Ինտեգրման մեթոդաբանություն

Ստորև ներկայացված է այն գործընթացի ընդհանուր ակնարկը, որը մենք կիրականացնենք բարձր մակարդակում՝ կազմակերպության ներսում նմանատիպ հոսքերը վերլուծելու համար:

• Հանել վաճառքի տվյալները աղբյուր համակարգերից, ինչպիսիք են Salesforce-ը, Stripe-ը կամ հում բանկային գործարքները:
• Տվյալները վիզուալացրեք և վավերացրեք՝ համոզվելու, որ դրանք ճիշտ են և զերծ սխալներից:
• Փոխանցեք ուսուցման տվյալները LTSM AI-ի միջոցով, այնուհետև գնահատեք դրանք թեստային տվյալների միջոցով, ապահովեք, որ կանխատեսումը ճշգրիտ թվա վիզուալիզացիայի մեթոդների միջոցով և հաշվեք ստանդարտ սխալը:
• Շարունակեք թարմացնել կանխատեսումը ժամանակի ընթացքում՝ հաշարի առնելու ներկայիս, փաստացի տվյալների կետերը:
• Կազմեք զեկույց, որը ցույց է տալիս կանխատեսումը, և փոխանցեք այն ավելի լայն կազմակերպությանը, հատկապես հիմնական որոշումներ կայացնողներին:

Հաշվի առնելով, որ Telemus AI™-ն ունի ստանդարտ տրված AI-ով ապահովված կանխատեսում, ձեր կազմակերպությունը կարող է կենտրոնանալ բիզնեսի տրամաբանության վրա, այլ ոչ թե տեխնիկական իրագործման վրա:

Կազմակերպչական կիրառություններ

Ձեր կազմակերպության համար հնարավոր կիրառությունների հետևյալ ցանկը՝

• Վաճառքի կանխատեսում և օրինաչափությունների ու միտումների բացահայտում:
• Վաճառքի ռազմավարության ճշգրտում՝ կանխատեսումների հիման վրա՝ արդյունքների բարելավման նպատակով:
• Մատակարարման շղթայի կառավարում՝ ապրանքների արդյունավետ կառավարումն ապահովելու համար:
• Աշխատակիցների փախուստի կանխատեսում։

Հնարավոր և իրացված օգուտներ

Կանխատեսելու կարողությունը կազմակերպություններին տալիս է հսկայական առավելություններ ապագայի պլանավորման հարցում՝ հնարավորություն տալով գործողություններն իրականացնել ավելի արդյունավետ. այն նաև առավելություն է տալիս շուկայական բաժնեմասի համար մրցող բիզնեսներին: Այս առավելությունների մեծ մասն արդեն իսկ իրականացվում է այսօր գոյություն ունեցող մեթոդներով, և կանխատեսումը նորույթ բոլորովին չէ:

Թեև AI վրա հիմնված մեթոդները, ինչպիսիք են LTSM-ը, իրենց աշխատանքի ձևով բնականաբար ավելի բարդ են, քան վիճակագրական մեթոդները, դրանց կիրառումը գործնական խնդիրներ լուծելու համար այն վայրն է, որտեղ դրանք բերում են հսկայական օգուտներ, քանի որ կարող են համապատասխանել շատ տվյալների հավաքածուների՝ առանց այն բարդ վերլուծության և մոդելավորման, որը սովորաբար պահանջվում է ավանդական վիճակագրական մեթոդների դեպքում, դրանք նաև լավ են մասշտաբավորվում՝ ի տարբերություն նախկինում առաջարկված մեքենայական ուսուցման մոդելների: Այսպիսով, կազմակերպությունները կարող են կանխատեսել շատ ավելի շատ սցենարներ, քան նախորդ պայմաններում ռեսուրսներ կունենային:

Telemus AI™-ը Ավստրալիայում բազայվող արհեստական բանականության ընկերություն է, որը առաջադեմ լուծումներ է մատուցում կառավարությանը և ձեռնարկություններին: Կապվեք մեզ հետ այսօր՝ անվճար խորհրդատվության համար այն մասին, թե ինչպես Telemus AI™-ը կարող է ինտեգրվել ձեր կազմակերպության մեջ:

Հղումներ

[1] - Վաճառքի կանխատեսում - Բարըշ Քարաման