ನರವ್ಯೂಹಗಳು - ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು

ರ್ಯಾಂಡಮ್ ಫಾರೆಸ್ಟ್ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಫಿಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ, ಆದರೂ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡದಾಗಿ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ ಭವಿಷ್ಯಹೇಳುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ, ಬಹಳ ಸೀಮಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಉಪವರ್ಗವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.

ಪ್ರತಿ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟೆಪ್‌ಗೆ ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ನರವ್ಯೂಹ ಜಾಲದ ವೇರಿಯಂಟ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ LTSM ಹಿಂದಿನ ವಿಧಾನಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಜಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಗೇಟ್‌ಗಳ ಸರಣಿಯ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ: ಇನ್‌ಪುಟ್, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮತ್ತು ಮರೆತ ಗೇಟ್‌ಗಳು. ಪ್ರತಿ ಟೈಮ್‌ಸ್ಟೆಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೇಟ್ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ನಡುವೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಜಾಲವು ಡೇಟಾದ ಕಾರ್ಯದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಇದು AI ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಹಸಿರು ರೇಖೆಯು ನಿಜವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಂಪು ರೇಖೆಯು LTSM ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ನಿಜವಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಹತ್ತಿರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸವಾಲಿನ ಅವಲೋಕನ

ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಒಂದು ನಿರಂತರ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭವಿಷ್ಯದ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಚಲಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಸೇವೆ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೂರೈಕೆ ಮತ್ತು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಗಾತ್ರ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, ದತ್ತಾಂಶದ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದಾಗ, ಅನೇಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಿದ್ಧತೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಮ್ಮ ಲೇಖನ “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) ನಲ್ಲಿ ನಾವು ಇದನ್ನು ವಿಸ್ತೃತವಾಗಿ ಚರ್ಚಿಸಿದ್ದೇವೆ. ನಿರ್ಧಾರದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ದತ್ತಾಂಶವು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಒಂದು ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪರಿಸರವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸುಲಭ; ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಏನು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹಿಂದಿನ ವರ್ಷದ ಅದೇ ಅವಧಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ ನೋಡುವುದು, ಯಾವ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು ದಿಗಂತದಲ್ಲಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ಭೂದೃಶ್ಯವು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ತೀರ್ಮಾನಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಈ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅತ್ಯಂತ ನಿಖರವಾಗಿರಬಹುದು.

ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾನದಂಡಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಹುದಾದ ವರದಿಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಅಡಕಗೊಳಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಹಾರಗಳು ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತಿವೆ, ಆದರೂ ಅನೇಕವು ಇನ್ನೂ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. Microsoft Excel ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳು ಪಾಯಿಂಟ್-ಮತ್ತು-ಕ್ಲಿಕ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಮೂಲಕ ಅನೇಕ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲವು, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಮತ್ತೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆಗೊಳಿಸುವುದು, ಅದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಭಾಗವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು. ಉದ್ಯಮದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುವ ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಸ್ಥಿರ ಆಡ್-ಹಾಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಇರುತ್ತವೆ. ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ನಿಖರವಾಗಿರುವುದಾದರೂ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಹೊತ್ತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ತಂಡವನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ದಾಖಲಾತಿ ಮತ್ತು ಹಂತ-ಹಂತದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಗುಂಪುಗಳು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಿದಾಗ ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸಬಲ್ಲ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನಗಳಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಅಂತಹ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ದತ್ತಾಂಶ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು IT ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಳಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ದತ್ತಾಂಶ ತಂತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೌಢವಾಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುವಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಹೆಜ್ಜೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಇರುವ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಂತಹ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಸಮಯ ಕಳೆದಂತೆ AI ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಒಂದು ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಅನನುಕೂಲದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ. Telemus AI™ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಇತ್ತೀಚಿನ AI ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ವಲಸೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಜ್ಜಾಗಿದೆ.

ML ಇನ್‌ಪುಟ್ ಆಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಡೇಟಾ

AI ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆ:

• CRM ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಗ್ರಾಹಕ ಮೆಟಾ-ಡೇಟಾ (ಅಂದರೆ Salesforce, Microsoft CRM).
• ವಹಿವಾಟು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮೊತ್ತಗಳು (ಅಂದರೆ PoS Systems, Stripe, PayPal).
• ಇನ್ವೆಂಟರಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.

ಸಂಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯಪದ್ಧತಿ

ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಅಂತಹ ಫೀಡ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ನಾವು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಅವಲೋಕನ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:

• Salesforce, Stripe, ಅಥವಾ ಕಚ್ಚಾ ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ವಹಿವಟುಗಳಂತಹ ಮೂಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾರಾಟ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ.
• ಡೇಟಾ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ.
• ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು LTSM AI ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾ ಬಳಸಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನಿಖರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ದೋಷವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ.
• ಪ್ರಸ್ತುತ, ವಾಸ್ತವ ಡೇಟಾ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಮಯ ಕಳೆದಂತೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ.
• ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ವರದಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಿಶಾಲ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ.

Telemus AI™ ಹೊರಗಡೆಯಿಂದಲೇ ಸುಧಾರಿತ AI-ಸಕ್ರಿಯಗೊಂಡ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಯು ತಾಂತ್ರಿಕ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಬದಲಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರ ತರ್ಕದ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸಬಹುದು.

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಾಗಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ:

• ಮಾರಾಟವನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
• ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾರಾಟ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು.
• ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ದಕ್ಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ ನಿರ್ವಹಣೆ.
• ಉದ್ಯೋಗಿ ಹೊರಹೋಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಧಿಸಲಾದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷತೆಯಿಂದ ನಡೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಇದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸ್ಪರ್ಧಿಸುತ್ತಿರುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಅನುಕೂಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಈಗಾಗಲೇ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಈಗ ಸಾಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಹೊಸದೇನಲ್ಲ.

LTSM ನಂತಹ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಅವುಗಳು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಸಾಂಖ್ಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದ್ದರೂ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅಪಾರ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಸ್ಥಳವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಂಖ್ಯಿಕ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಅನೇಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು, ಅವು ಹಿಂದೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳಂತಲ್ಲದೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಹಿಂದಿನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಮುನ್ಸೂಚಿಸಬಲ್ಲವು ಮತ್ತು ಊಹಿಸಬಲ್ಲವು.

Telemus AI™ ಸರ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಮೂಲದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ. Telemus AI™ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಂಸ್ಥೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉಚಿತ ಸಲಹೆಗಾಗಿ ಇಂದೇ ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

[1] - ಮಾರಾಟವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು - Barış Karaman