ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ - ഡീപ് ലേണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ഭാവി വില്പന പ്രവചിക്കുന്നു

റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നതായി തെളിയിക്കപ്പെട്ടിട്ടുണ്ട് കൂടാതെ ഓവർഫിറ്റിംഗ് ഒഴിവാക്കുന്നു, എന്നിരുന്നാലും ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വലുതും സങ്കീർണ്ണവുമായതിനാൽ പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിൽ ഈ സമീപനം കാര്യക്ഷമമായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നില്ല. അതിനാൽ, വളരെ പരിമിതമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുള്ള പ്രശ്നങ്ങളുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം ഒഴികെ എല്ലാറ്റിനും പ്രായോഗിക സാഹചര്യങ്ങളിൽ നടപ്പിലാക്കുക ബുദ്ധിമുട്ടാണ്.

ഓരോ ടൈംസ്റ്റെപ്പിലും ക്രമാനുഗതമായി പരിശീലിപ്പിക്കാനും ഡാറ്റ നേരിട്ട് മോഡൽ ചെയ്യാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വേരിയന്റ് പരിശീലിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് മുൻ സമീപനങ്ങളുടെ പരിമിതികൾ LTSM മറികടുന്നു. ഇൻപുട്ട്, ഔട്ട്പുട്ട്, ഫോർഗെറ്റ് ഗേറ്റുകൾ എന്നീ പരമ്പര ഗേറ്റുകൾ വഴി ഇത് നേടുന്നു. ഓരോ ടൈംസ്റ്റെപ്പിലും മൂല്യങ്ങൾ ഓർമ്മിക്കപ്പെടുന്നു, കൂടാതെ ഗേറ്റ് അവസ്ഥകൾ തമ്മിലുള്ള വിവരക്കൈമാറ്റം നിയന്ത്രിക്കുന്നു. പ്രധാനമായും, AI-ന് സങ്കീർണ്ണമായ ബന്ധങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് നെറ്റ്‌വർക്ക് ഡാറ്റയുടെ പ്രവർത്തനത്തിൽ പരിശീലനം നൽകുന്നു. താഴെ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഉദാഹരണം പരിഗണിക്കുക, പച്ച വര യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെയും ചുവപ്പ് വര LTSM വഴി പ്രവചിക്കപ്പെട്ട ഡാറ്റയെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, പ്രവചനം യഥാർത്ഥ മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിന് വളരെ അടുത്താണെന്ന് കാണാം.

ഓർഗനൈസേഷണൽ വെല്ലുവിളിയുടെ അവലോകനം

തീരുമാനമെടുക്കൽ ഒരു നിലനിൽക്കുന്ന ഓർഗനൈസേഷണൽ പ്രക്രിയയാണ്, ഇത് സാധാരണയായി ഭാവി ദിശകൾ പരിഗണിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. പ്രത്യയശാസ്ത്രപരമായ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർ മാർക്കറ്റ് എങ്ങോട്ടാണ് നീങ്ങുന്നതെന്ന് പരിഗണിച്ചേക്കാം, അതേസമയം പ്രവർത്തനപരമായ തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർ സേവന ഡെലിവറബിലിറ്റി ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് വിതരണവും ഡിമാൻഡും പരിഗണിച്ചേക്കാം.

സംഘടനകൾക്ക്, പ്രത്യേകിച്ച് ഒരു സംഘടനയുടെ വലുപ്പം വർദ്ധിക്കുമ്പോൾ, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉള്ളതിനാൽ, നിരവധി ഡാറ്റാ തയ്യാറാക്കൽ വെല്ലുവിളകളും അത്തരം വിശകലനത്തിന് ഉപയോഗിക്കുന്നതിനായി ഡാറ്റ സമാഹരിക്കുന്നതുമുണ്ട്. ഞങ്ങളുടെ "Preparing Organisational Data for Use in AI" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) എന്ന ലേഖനത്തിൽ ഞങ്ങൾ ഇതിനെക്കുറിച്ച് വിശദമായി ചർച്ച ചെയ്തിട്ടുണ്ട്. തീരുമാനത്തിന്റെ തരം പരിഗണിക്കാതെ തന്നെ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റ മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഭാവി കണക്കിലെടുക്കുന്നത് എപ്പോഴും തീരുമാനമെടുക്കലിലെ ഒരു പരിഗണനയാണ്. ഒരു സംഘടനയുടെ നിലവിലെ പരിതഃസ്ഥിതി നിർണ്ണയിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും എളുപ്പമാണ്; ഭാവിയിലേക്ക് നോക്കുന്നത് കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായിത്തീരുന്നു. സാധാരണ രീതികളിൽ നിലവിലെ പ്രവണതകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക, മുൻ വർഷത്തെ അതേ കാലയളവിലേക്ക് തിരിഞ്ഞു നോക്കി എന്ത് സംഭവിക്കുമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക, എത്തിച്ചേരാൻ പോകുന്ന നവീകരണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണെന്ന് കണ്ടെത്തുക, കൂടാതെ പ്രകൃതിദൃശ്യം എങ്ങനെ മാറുമെന്ന് യുക്തിപരമായി അനുമാനിക്കുക എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ വിശകലനം വളരെ കൃത്യമായിരിക്കാം.

ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കി വിശകലനം ചെയ്യാൻ തയ്യാരാണെന്ന് കരുതിയാൽ, നിലവിലെ ബെഞ്ച്മാർക്കുകളുമായി അടുത്ത് യോജിക്കുന്ന കൃത്യവും പ്രവചനാത്മകവുമായ റിപ്പോർട്ടുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് സംഘടനയ്ക്കുള്ളിൽ ഡാറ്റ അനലിറ്റിക്സ് പ്രവർത്തനക്ഷമത ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടത് ആവശ്യമായ ഒരു സങ്കീർണ്ണ മേഖലയാണ് പ്രവചനം. ഈ പ്രവർത്തനം നിർവ്വഹിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന കൂടുതൽ പരിഹാരങ്ങൾ കൂടുതലായി ലഭ്യമാണ്, എന്നിരുന്നാലും പലതും ഇപ്പോഴും പ്രോഗ്രാമിംഗ് കഴിവുകൾ ആവശ്യമാണ്. Microsoft Excel പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾക്ക് പോയിന്റ്-ആൻഡ്-ക്ലിക്ക് ഇന്റർഫേസ് വഴി നിരവധി സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ നിർവ്വഹിക്കാൻ കഴിയും, എന്നിരുന്നാലും മെഷീൻ ലേണിംഗും കൃത്രിമബുദ്ധിയും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗ്ഗങ്ങൾ പൊതുവെ ലഭ്യമല്ല.

സ്ഥാപനങ്ങൾ നേരിടുന്ന മറ്റൊരു പ്രശ്നം പ്രവചനങ്ങളുടെ സൃഷ്ടിയെ നടപടിക്രമവൽക്കരിക്കുകയും ഉൽപ്പാദനവൽക്കരിക്കുകയും ചെയ്ത് ഒരു സ്ഥാപനത്തിന്റെ ദൈനംദിന പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ഭാഗമാക്കുക എന്നതാണ്. വ്യവസായത്തിന്റെ നിലവിലെ അവസ്ഥയിൽ നിർമ്മിക്കപ്പെടുന്ന മിക്ക പ്രവചനങ്ങളും സ്റ്റാറ്റിക് താൽക്കാലിക വിശകലനത്തിലൂടെയാണ്. പ്രവചനങ്ങൾ തന്നെ കൃത്യമായിരിക്കാൻ പ്രവണത കാണിക്കുമ്പോഴും, അവയിൽ എത്തിച്ചേരുന്നത് അവ തയ്യാറാക്കാൻ ചുമതലപ്പെട്ട വ്യക്തികളുടെ സംഘത്തെ വളരെയധികം ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. വ്യക്തികളും ഗ്രൂപ്പുകളും മറ്റ് മേഖലകളിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ തുടർച്ച ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന രേഖപ്പെടുത്തലും ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഗൈഡുകളും സാധ്യമായ രീതികളാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അത്തരം പ്രക്രിയകൾ നടത്താൻ ആവശ്യമായ കഴിവുകളെ പൂർണ്ണമായി ഇത് പരിഹരിക്കുന്നില്ല.

ഡാറ്റാ പ്രവചന, അനലിറ്റിക്സ് പ്രക്രിയകൾ IT സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് സ്ഥാപനങ്ങളെ അവരുടെ ഡാറ്റാ തന്ത്രത്തിൽ പക്വത നേടാൻ അനുവദിക്കുന്നതിലെ ഒരു പ്രധാന മുന്നേറ്റമാണ്. കൃത്രിമബുദ്ധി ഒരു മേഖല എന്ന നിലയിലും കൃത്രിമബുദ്ധി ഉപയോഗിക്കേണ്ട ജോലികൾ ചെയ്യുന്നതിലും ഉള്ള സങ്കീർണ്ണത കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, അത്തരം ഒരു ശേഷി ഉണ്ടാകാൻ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് പൊരുത്തപ്പെടേണ്ടതുണ്ട്. പ്രവചനം കാലക്രമേണ AI ആശ്രയിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയായിരിക്കും, പരമ്പരാഗത രീതികളെ ആശ്രയിക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ പ്രതികൂലാവസ്ഥയിലാണെന്ന് കണ്ടെത്താൻ തുടങ്ങും. Telemus AI™ ഏറ്റവും പുതിയ AI സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് മൈഗ്രേഷൻ പ്രവചനങ്ങളിൽ സ്ഥാപനങ്ങളെ സഹായിക്കാൻ സജ്ജമാണ്.

ML ഇൻപുട്ടായി ലഭ്യമായ ഓർഗനൈസേഷണൽ ഡാറ്റ

AI ഫോർകാസ്റ്റിംഗിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ലഭ്യമായ ഡാറ്റ സോഴ്സുകൾ താഴെ പറയുന്നവയാണ്:

• CRM സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ഉപഭോക്തൃ മെറ്റാ-ഡാറ്റ (അതായത് Salesforce, Microsoft CRM).
• ഇടപാട് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളും തുകകളും (അതായത് PoS Systems, Stripe, PayPal).
• ഇൻവെന്ററി മാനേജ്മെന്റ് സിസ്റ്റങ്ങൾ.

സംയോജന രീതിശാസ്ത്രം

ഒരു സ്ഥാപനത്തിനുള്ളിൽ അത്തരം ഫീഡുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഉയർന്ന തലത്തിൽ നിർവഹിക്കുന്ന പ്രക്രിയയുടെ ഒരു അവലോകനം താഴെ നൽകുന്നു:

• Salesforce, Stripe, അല്ലെങ്കിൽ റോ ബാങ്കിംഗ് ഇടപാടുകൾ പോലുള്ള സോഴ്സ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് വിൽപ്പന ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക.
• ഡാറ്റ ശരിയാണെന്നും പിശകുകളില്ലെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ അത് വിഷ്വലൈസ് ചെയ്യുകയും സാധുവാക്കുകയും ചെയ്യുക.
• പരിശീന ഡാറ്റ LTSM AI വഴി പ്രവർത്തിപ്പിച്ച് തുടർന്ന് പരീക്ഷണ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വിലയിരുത്തുക, ദൃശ്യവൽക്കരണ സാങ്കേതികതകൾ വഴി പ്രവചനം കൃത്യമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, കൂടാതെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പിശക് കണക്കാക്കുക.
• നിലവിലുള്ളതും യഥാർത്ഥവുമായ ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ പരിഗണിക്കാൻ സമയം കടന്നുപോകുമ്പോൾ പ്രവചനം അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് തുടരുക.
• പ്രവചനം പ്രകടമാക്കുന്ന ഒരു റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കി വിശാലമായ ഓർഗനൈസേഷന്, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രധാന തീരുമാനമെടുക്കുന്നവർക്ക് അറിയിക്കുക.

Telemus AI™-ന് ബോക്സിന് പുറത്ത് തയ്യാറായ AI-പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഫോർകാസ്റ്റിംഗ് ഉള്ളതിനാൽ, നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിന് സാങ്കേതിക നടപ്പിലാക്കലിനേക്കാൾ ബിസിനസ്സ് ലോജിക്കിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും.

ഓർഗനൈസേഷണൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ

നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനത്തിനുള്ള സാധ്യമായ പ്രയോഗങ്ങൾ താഴെ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു:

• സെയിൽസ് ഫോർകാസ്റ്റ് ചെയ്യുകയും പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് പ്രവചനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വിൽപ്പെടുത്തൽ തന്ത്രം ക്രമീകരിക്കുന്നു.
• ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമമായ മാനേജ്മെന്റ് ഉറപ്പാക്കാൻ സപ്ലൈ ചെയിൻ മാനേജ്മെന്റ്.
• ജീവനക്കാരുടെ ഒഴിവാക്കൽ പ്രവചിക്കുന്നു.

സാധ്യമായതും കൈവരിച്ചതുമായ പ്രയോജനങ്ങൾ

പ്രവചിക്കാനുള്ള കഴിവ് ഭാവിയ്ക്കായി ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിൽ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് വലിയ നേട്ടങ്ങൾ നൽകുന്നു, പ്രവർത്തനങ്ങൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായി നടക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു; വിപണി പങ്കിനായി മത്സരിക്കുന്ന ബിസിനസുകൾക്ക് ഇത് ഒരു മുൻതൂക്കവും നൽകുന്നു. നിലവിലുള്ള സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ നേട്ടങ്ങളിൽ പലതും ഇന്ന് തന്നെ കൈവരിച്ചിട്ടുണ്ട്, കൂടാതെ പ്രവചനം ഒരു പുതിയ കാര്യമേയല്ല.

LTSM പോലുള്ള കൃത്രിമബുദ്ധി അടിസ്ഥാനമായ രീതികൾ അവ പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയിൽ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികളേക്കാൾ സ്വാഭാവികമായും കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമാണെങ്കിലും, പ്രായോഗിക പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് അവ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ നടപ്പിലാക്കലാണ് അവ വലിയ നേട്ടങ്ങൾ കൊണ്ടുവരുന്നത്, കാരണം പരമ്പരാഗത സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ അടിസ്ഥാനമായ രീതികളിൽ സാധാരണയായി ആവശ്യമായ സങ്കീർണ്ണമായ വിശകലനവും മോഡലിംഗും കൂടാതെ അവയ്ക്ക് പല ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, കൂടാതെ മുമ്പ് നൽകിയ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി അവ നന്നായി സ്കെയിൽ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. അതിനാൽ, സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് മുമ്പത്തെ സാഹചര്യങ്ങളിൽ വിഭവങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ സാഹചര്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും മുൻകൂട്ടി പറയാനും കഴിയും.

Telemus AI™ സർക്കാരിനും സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും വിപുലമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്ന ഓസ്ട്രേലിയ ആസ്ഥാനമായുള്ള ഒരു കൃത്രിമബുദ്ധി കമ്പനിയാണ്. Telemus AI™ നിങ്ങളുടെ ഓർഗനൈസേഷനിൽ എങ്ങനെ സംയോജിപ്പിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഒരു സൗജന്യ കൺസൾട്ടേഷനുവേണ്ടി ഇന്ന് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക.

അവലംബങ്ങൾ

[1] - വിൽപ്പന പ്രവചിക്കുന്നു - Barış Karaman