Нейрондық желілер - Терең үйрену арқылы болашақ сатуды болжау

Кездейсоқ орман жақсы жұмыс істейтіні дәлелденді және асыра оқытудан аулақ болады, дегенмен деректер жиынтығы үлкен және күрделі болған сайын болжамдар жасауда бұл тәсіл тиімді масштабталмайды. Сондықтан, оны көлемі өте шектеулі деректер жиынтығы бар мәселелердің кіші жиынтығы ғана бар практикалық жағдайларда жүзеге асыру қиын.

LTSM нейрондық желінің әр уақыт қадамы үшін кезектесіп оқытуға және деректерді тікелей модельдеуге арналған нұсқасын оқыту арқылы алдыңғы тәсілдердің шектеулерін жеңеді. Ол мұны кіру, шығу және ұмыту қақпаларының бірқатары арқылы жүзеге асырады. Мәндер әр уақыт қадамында есте сақталады және қақпа күйлер арасындағы ақпарат ағынын реттейді. Негізінде, желі деректердің функциясы бойынша оқытылады, бұл AI күрделі қатынастарды ұстауға мүмкіндік береді. Төмендегі мысалды қарастырыңыз, жасыл сызық нақты деректерді көрсетеді және қызыл сызық LTSM арқылы болжанған деректерді көрсетеді, болжамның нақты мәндерді болжауға өте жақын екенін көруге болады.

Ұйымдық проблеманың шолуы

Шешім қабылдау — әдетте болашақ бағыттарды ескеруді қажет ететін үздіксіз ұйымдық процесс. Стратегиялық шешім қабылдаушылар нарықтың қайда бағытталатынын қарастыруы мүмкін, ал операциялық шешім қабылдаушылар қызметті көрсету мүмкіндігін қамтамасыз ету үшін сұраныс пен ұсынысты қарастыруы мүмкін.

Ұйымдардың, әсіресе ұйымның көлемі ұлғайған сайын, деректердің үлкен көлемі ескеріле отырып, мұндай талдауда пайдалану үшін деректерді дайындау және жинақтау бойынша көптеген проблемалары бар. Біз бұл туралы «AI-да пайдалану үшін ұйымдық деректерді дайындау» (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) мақаламызда толық талқыладық. Шешім түріне қарамастан, жоғары сапалы деректтер жақсы шешімдер қабылдауға көмектеседі. Болашақты ескеру әрдайым шешім қабылдаудағы фактор болып табылады. Ұйымның ағымдағы ортасын анықтау жиі оңайырақ; болашаққа қарау күрделірек болады. Типтік әдістер ағымдағы трендтерді талдауды және не болатынын анықтау үшін алдыңғы жылдың дәл сол кезеңіне қарап, көкжиектегі инновацияларды анықтауды және ландшафттың қалай өзгеретінін логикалық тұрғыда тұжырымдауды қамтиды. Осы дерек нүктелерін мұқият талдау өте дәл болуы мүмкін.

Деректер дайын болып, талдауға әзір деп есептесек, болжау — ұйымның ішіне енгізілген деректерді талдау мүмкіндіктерін қажет ететін күрделі сала, ол қазіргі эталондарға жақын, дәл және болжамды есептерді құрады. Бұл функцияны орындауға көмектесу үшін барған сайын көп шешімдер қолжетімді болып жатыр, дегенмен көпшілігі әлі де бағдарламалау дағдыларын қажет етеді. Microsoft Excel сияқты құралдар нүкте-басу интерфейсі арқылы көптеген статистикалық әдістерді орындай алады, дегенмен машиналық оқыту мен жасанды интеллектті қолдану әдістері жалпы қолжетімді емес.

Ұйымдар алдында тұрған тағы бір мәселе — болжамдарды құруды рәсімдеу және өндірістік деңгейге енгізу, осылайша олар ұйымның күнделікті операцияларының бір бөлігіне айналады. Өнеркәсіптің ағымдағы жағдайында жасалатын болжамдардың көбі статикалық ад-хок талдау арқылы жасалады. Болжамдардың өздері дәл болғанымен, оларға жету оларды жасауға тапсырылған адамдар тобына күшті тәуелді. Құжаттама және қадамдық нұсқаулықтар көмектесе алатын және адамдар мен топтар басқа салаларға ауысқан кезде жалғастықты қамтамасыз ете алатын әдістер болып табылады. Алайда, ол мұндай процестерді жүргізу үшін қажетті дағдыларды толық шешпейді.

Деректерді болжау және аналитика процестерін IT жүйелеріне енгізу ұйымдарға өздерінің деректер стратегиясын жетілдіруге мүмкіндік беретін маңызды қадам. Жасанды интеллект ретіндегі сала ретінде және жасанды интеллектті қолдануды қажет ететін тапсырмаларды орындаудағы күрделілікті ескере отырып, ұйымдар мұндай мүмкіндікке бейімделуі қажет болады. Болжау — уақыт өте келе AI-ге сүйенетін сала болады, ал дәстүрлі әдістерге сүйенетін ұйымдар өздерінің артта қалып жатқанын байқай бастайды. Telemus AI™ ұйымдарға соңғы AI техникасын қолданып көшіру болжамдарында көмектесуге дайын.

ML кіріс ретінде қолжетімді ұйымдық деректер

AI болжамдауында пайдалануға болатын дереккөздер мыналар:

• CRM жүйелеріндегі тұтынушының метадеректері (яғни Salesforce, Microsoft CRM).
• Транзакция уақыт белгілері мен сомалары (яғни PoS жүйелері, Stripe, PayPal).
• Қойма басқару жүйелері.

Интеграциялау әдіснамасы

Төменде ұйым ішіндегі осындай ағындарды жоғары деңгейде талдау үшін біз орындайтын процестің шолуы берілген:

• Salesforce, Stripe немесе шикі банк операциялары сияқты бастапқы жүйелер үшін сату деректерін алыңыз.
• Деректердің дұрыс және қателерден таза екеніне көз жеткізу үшін оларды көрнекілеу және растау.
• Оқыту деректерін LTSM AI арқылы өткізіңіз, содан кейін оны тест деректерін пайдаланып бағалаңыз, көрнекілендіру әдістері арқылы болжамның дәл екеніне көз жеткізіңіз және стандартты қателікті есептеңіз.
• Уақыт өткен сайын қазіргі, нақты деректер нүктелерін ескеру үшін болжамды жаңартып отырыңыз.
• Болжамды көрсететін есепті жасау және оны бүкіл ұйымға, әсіресе негізгі шешім қабылдаушыларға жеткізу.

Telemus AI™ қораптан шыққан күйдің өзінде озық AI қамтыған болжауды ұсынатын болғандықтан, сіздің ұйымыңыз техникалық іске асыруға емес, бизнес логикасына назар аудара алады.

Ұйымдық қолданбалар

Ұйымыңыз үшін әлеуетті қолданбалардың тізімі:

• Сатуды болжау және үлгілер мен трендтерді анықтау.
• Нәтижелерді жақсарту үшін болжамдарға негізделіп сату стратегиясын реттеу.
• Өнімдерді тиімді басқаруды қамтамасыз ету үшін жабдықтау тізбегін басқару.
• Қызметкерлердің кетуін болжау.

Ықтимал және іске асырылған артықшылықтар

Болжау қабілеті ұйымдарға болашақты жоспарлауда үлкен артықшылықтар береді, операциялардың тиімдірек жүруіне мүмкіндік береді; сонымен қатар нарық үлесі үшін бәсекелесетін кәсіпорындарға басымдық береді. Бұл артықшылықтардың көп бөлігі бүгінгі таңда бар әдістермен жүзеге асырылуда және болжау жаңа нәрсе емес.

LTSM сияқты Жасанды Интеллектке негізделген әдістер жұмыс істеу принципі бойынша статистикалық әдістерден ішінара күрделірек болғанымен, оларды практикалық мәселелерді шешуде қолдану үлкен пайда әкеледі, өйткені олар дәстүрлі статистикаға негізделген әдістерде әдетте қажет болатын күрделі талдау мен модельдеусіз көптеген деректер жиынтығына сәйкес келе алады, сондай-ақ бұрын ұсынылған машиналық оқыту модельдерінен айырмашылығы жақсы масштабталады. Осылайша, ұйымдар бұрынғы жағдайларда ресурстары жетпейтін көптеген сценарийлерды болжай алады.

Telemus AI™ — үкіметке және кәсіпорындарға озық шешімдер ұсынатын Австралияда орналасқан жасанды интеллект компаниясы. Telemus AI™ ұйымыңызға интеграциялануы қалай болатыны туралы тегін кеңес алу үшін бүгін бізге хабарласыңыз.

Сілтемелер

[1] - Сатуды болжау - Barış Karaman