Jaringan Saraf - Memprediksi Penjualan Masa Depan dengan Deep Learning

Prakiraan adalah area yang menarik bagi organisasi. Mengambil pengamatan masa lalu dan menggunakan pengamatan tersebut untuk memprediksi hasil di masa depan memiliki banyak aplikasi praktis, termasuk keputusan yang lebih baik yang dibuat oleh pengambil keputusan. Organisasi sering menggunakan prakiraan penjualan untuk membantu dalam perencanaan strategis, menggunakan proyeksi untuk merencanakan masa depan dengan lebih baik, meningkatkan produktivitas, dan mengubah arah jika diperlukan. Contoh penting lain dari prakiraan adalah prediksi Cuaca yang kita semua gunakan setiap hari.

Analisis deret waktu adalah bidang umum yang bertujuan untuk membuat prediksi dari data deret waktu menggunakan serangkaian titik yang diindeks berdasarkan waktu. Secara tradisional, tugas peramalan penjualan telah menggunakan model regresi linier sederhana dari bidang statistik dan, lebih baru lagi, model hutan acak yang dikembangkan dalam bidang pembelajaran mesin. Teknik kecerdasan buatan lebih akurat dalam situasi tertentu, terutama ketika fungsi tidak memiliki linearitas.

Studi kasus ini mengeksplorasi penggunaan pendekatan kecerdasan buatan memori jangka panjang, jangka pendek (LTSM) untuk peramalan penjualan. Kami menunjukkan bagaimana nilai prediksi cocok sangat dekat dengan nilai aktual. LTSM juga telah berhasil digunakan di area lain seperti pemrosesan bahasa alami.

Menyelesaikan Masalah melalui AI LTSM Deep Learning

Biasanya saat memvisualisasikan deret waktu, sering kali mudah untuk melihat suatu pola dan pola tersebut terus berulang dengan variasi kecil. Yang jauh lebih sulit adalah menemukan model yang secara akurat cocok dengan pola tersebut; tantangan menjadi semakin kompleks dengan mempertimbangkan keadaan yang terus berubah yang mendasari titik data masa depan. LTSM terbukti bekerja dengan baik di area ini dalam memberikan solusi yang lebih mendekati generik untuk masalah peramalan.

Metode probabilistik dan statistik berupaya menggunakan distribusi probabilitas seperti distribusi normal atau fungsi matematika seperti persamaan linier atau parabolik untuk menyesuaikan serangkaian titik data. Umumnya, pendekatan ini dapat bekerja dengan baik jika data selaras dengan fungsi yang dimodelkan. Namun, metode ini memerlukan analisis ahli dan merupakan proses yang cukup manual serta sulit dicapai dalam praktik pada skala besar mengingat tingkat spesialisasi yang diperlukan. Metode pembelajaran mesin seperti Random Forest juga telah diusulkan. Serangkaian pohon keputusan dibangun menggunakan urutan pseudo-acak; prediksi dibuat dengan mengevaluasi setiap prediksi berikutnya dari serangkaian pohon.

Random Forest terbukti bekerja dengan baik dan menghindari overfitting, meskipun pendekatan ini tidak berskala secara efisien dalam membuat prediksi seiring dataset menjadi besar dan kompleks. Dengan demikian, sulit untuk diterapkan dalam pengaturan praktis untuk semua kecuali sebagian kecil masalah dengan dataset yang sangat terbatas.

LTSM mengatasi keterbatasan pendekatan sebelumnya dengan melatih varian jaringan saraf yang dirancang untuk dilatih secara berurutan untuk setiap langkah waktu dan memodelkan data secara langsung. Hal ini dicapai melalui serangkaian gerbang: gerbang masukan, gerbang keluaran, dan gerbang lupa. Nilai-nilai diingat pada setiap langkah waktu, dan gerbang mengatur aliran informasi antar status. Pada dasarnya, jaringan dilatih pada fungsi data yang memungkinkan AI untuk menangkap hubungan yang kompleks. Perhatikan contoh di bawah ini, garis hijau mewakili data aktual dan garis merah mewakili data yang diprediksi melalui LTSM, dapat dilihat bahwa prediksi tersebut sangat mendekati nilai aktual.

Laporan Penjualan

Ikhtisar Tantangan Organisasi

Pengambilan keputusan adalah proses organisasi yang berkelanjutan yang biasanya memerlukan pertimbangan untuk arah masa depan. Pembuat keputusan strategis mungkin mempertimbangkan ke mana pasar bergerak, sementara pembuat keputusan operasional mungkin mempertimbangkan penawaran dan permintaan untuk memastikan keterjangkauan layanan.

Organisasi, terutama seiring dengan meningkatnya ukuran suatu organisasi, menghadapi berbagai tantangan persiapan data dan pengumpulan data untuk digunakan dalam analisis semacam itu, mengingat jumlah data yang sangat besar. Kami telah membahas hal ini secara panjang lebar dalam Artikel kami "Preparing Organisational Data for Use in AI" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Terlepas dari jenis keputusan, data berkualitas tinggi membantu mendorong keputusan yang lebih baik. Memperhitungkan masa depan selalu menjadi pertimbangan dalam pengambilan keputusan. Sering kali lebih mudah untuk menentukan lingkungan organisasi saat ini; melihat ke masa depan menjadi lebih kompleks. Metode tipikal meliputi menganalisis tren saat ini dan melihat kembali pada periode yang sama pada tahun sebelumnya untuk memastikan apa yang akan terjadi, menentukan inovasi apa yang akan datang, dan menyimpulkan secara logis bagaimana lanskap akan berubah. Analisis yang cermat terhadap titik data ini dapat sangat akurat.

Dengan asumsi data telah disiapkan dan siap untuk dianalisis, peramalan adalah area kompleks yang memerlukan fungsionalitas analitik data yang tertanam dalam organisasi untuk menghasilkan laporan yang akurat dan dapat diprediksi yang selaras dengan tolok ukur saat ini. Semakin banyak solusi yang tersedia untuk membantu melakukan fungsi ini, meskipun banyak yang masih memerlukan keterampilan pemrograman. Alat seperti Microsoft Excel dapat melakukan banyak metode statistik melalui antarmuka klik, meskipun cara untuk menggunakan machine learning dan kecerdasan buatan umumnya tidak tersedia.

Masalah lain yang dihadapi organisasi adalah memproseduralkan dan memproduksikan pembuatan prakiraan untuk menjadi bagian dari operasi harian sebuah organisasi. Sebagian besar prakiraan yang dihasilkan dalam kondisi industri saat ini melalui analisis statis ad-hoc. Meskipun prakiraan itu sendiri cenderung akurat, pencapaiannya sangat bergantung pada tim individu yang ditugaskan untuk menyusunnya. Dokumentasi dan panduan langkah demi langkah adalah metode yang mungkin dapat membantu dan memungkinkan kontinuitas ketika individu dan kelompok berpindah ke area lain. Namun, hal ini tidak sepenuhnya mengatasi keterampilan yang diperlukan untuk menjalankan proses tersebut.

Memiliki proses peramalan dan analitik data yang tertanam dalam sistem TI adalah langkah maju yang penting dalam memungkinkan organisasi untuk berkembang dengan strategi data mereka. Mengingat kompleksitas kecerdasan buatan sebagai sebuah bidang dan dalam melakukan tugas yang memerlukan kecerdasan buatan untuk diterapkan, organisasi perlu beradaptasi untuk mengakomodasi kemampuan tersebut. Peramalan adalah area yang pada waktunya akan mengandalkan AI, dan organisasi yang mengandalkan metode tradisional akan mulai merasa berada dalam posisi yang merugikan. Telemus AI™ dilengkapi untuk membantu organisasi dalam peramalan migrasi menggunakan teknik AI terbaru.

Data Organisasional yang Tersedia sebagai Input ML

Sumber data yang tersedia untuk digunakan dalam peramalan AI adalah sebagai berikut:

Meta-data pelanggan dari sistem CRM (yaitu Salesforce, Microsoft CRM).
Stempel waktu dan jumlah transaksi (yaitu Sistem PoS, Stripe, PayPal).
Sistem manajemen inventaris.

Metodologi Integrasi

Berikut adalah ikhtisar proses yang akan kami lakukan pada tingkat tinggi untuk menganalisis umpan tersebut di dalam sebuah organisasi:

Mengekstrak data penjualan untuk sistem sumber seperti Salesforce, Stripe, atau transaksi perbankan mentah.
Memvisualisasikan dan memvalidasi data untuk memastikan kebenarannya dan bebas dari kesalahan.
Jalankan data pelatihan melalui LTSM AI lalu evaluasi menggunakan data pengujian, pastikan bahwa perkiraan tampak akurat melalui teknik visualisasi dan hitung kesalahan baku.
Terus perbarui prakiraan seiring berjalannya waktu untuk mempertimbangkan titik data aktual saat ini.
Hasilkan laporan yang menunjukkan prakiraan dan sampaikan ke seluruh organisasi, khususnya pengambil keputusan utama.

Dengan Telemus AI™ yang memiliki perkiraan berbasis AI tingkat lanjut yang siap digunakan secara langsung, organisasi Anda dapat fokus pada logika bisnis daripada implementasi teknis.

Aplikasi Organisasional

Berikut ini mencantumkan aplikasi potensial untuk organisasi Anda:

Memprediksi penjualan dan mengidentifikasi pola dan tren.
Menyesuaikan strategi penjualan berdasarkan prakiraan untuk meningkatkan hasil.
Manajemen rantai pasokan untuk memastikan manajemen produk yang efisien.
Memprediksi churn karyawan.

Manfaat Potensial dan yang Terealisasi

Kemampuan untuk memprediksi memberikan organisasi keuntungan luar biasa dalam merencanakan masa depan, memungkinkan operasi berjalan lebih efisien; ini juga memberikan keunggulan bagi bisnis yang bersaing untuk mendapatkan pangsa pasar. Sebagian besar manfaat ini telah direalisasikan saat ini dengan teknik yang ada, dan peramalan sama sekali bukan hal baru.

Meskipun metode berbasis Kecerdasan Buatan seperti LTSM pada dasarnya lebih kompleks daripada metode statistik dalam cara kerjanya, implementasinya untuk digunakan dalam memecahkan masalah praktis adalah tempat mereka membawa manfaat luar biasa karena dapat menyesuaikan banyak dataset tanpa analisis dan pemodelan kompleks yang biasanya diperlukan dengan metode berbasis statistik tradisional, metode ini juga berskala dengan baik tidak seperti model machine learning yang sebelumnya disediakan. Dengan demikian, organisasi dapat meramalkan dan memprediksi lebih banyak skenario daripada yang seharusnya mereka miliki sumber dayanya dalam pengaturan sebelumnya.

Telemus AI™ adalah perusahaan kecerdasan buatan yang berbasis di Australia yang menyediakan solusi lanjutan untuk pemerintah dan perusahaan. Hubungi kami hari ini untuk konsultasi gratis tentang bagaimana Telemus AI™ dapat diintegrasikan ke dalam organisasi Anda.

Referensi

[1] - Memprediksi Penjualan - Barış Karaman

Tag