Нейрон сүлжээ - Гүн сургалтаар ирээдүйн борлуулалтыг таамаглах

Санамсаргүй ойн арга нь сайн ажилладаг бөгөөд хэт тохирохоос зайлсхийдэг гэдгээ баталсан боловч өгөгдлийн багц том, нарийн төвөгтэй болох тусам урьдчилан таамаглах үед үр ашигтай хэмжээгээр өсөхгүй. Иймд маш хязгаарлагдмал өгөгдлийн багцтай цөөхөн асуудлын хувьд биш бол практик орчинд хэрэгжүүлэхэд хүндрэлтэй.

LTSM нь нейрон сүлжээний хувилбарыг цаг алхам бүрээр дарааллан сургах, өгөгдлийг шууд загварчлах зорилготой сургах замаар өмнөх арга барилын хязгаарлалтыг даван гарч байна. Үүнийг оролт, гаралт, мартлын хаалтуудын цувралаар гүйцэтгэдэг. Утга цаг алхам бүрт санагдаж, хаалт нь төлөвүүдийн хоорондох мэдээллийн урсгалыг зохицуулдаг. Үндсэндээ сүлжээ нь өгөгдлийн функц дээр сургагдаж, AI-д нарийн төвөгтэй харилцааг барих боломжийг олгодог. Доорх жишээг авч үзье, ногоон шугам нь бодит өгөгдлийг, улаан шугам нь LTSM-ээр урьдчилан таамагласан өгөгдлийг төлөөлж байгаа бөгөөд таамаглал нь бодит утгыг таамаглахад маш ойр байгааг харж болно.

Байгууллагын сорилтын тойм

Шийдвэр гаргах нь ирээдүйн чиглэлийг харгалзан үзэхийг ихэвчлэн шаарддаг байгууллагын тогтмол үйл явц юм. Стратегийн шийдвэр гаргагчид зах зээлийн чиг хандлагыг авч үзэх боломжтой бол үйл ажиллагааны шийдвэр гаргагчид үйлчилгээг хүргэх боломжтой байхын тулд нийлүүлэлт болон эрэлтийг авч үзэх боломжтой.

Байгууллагууд, ялангуяа байгууллагын хэмжээ өсөх тусам өгөгдлийн асар их хэмжээг харгалзан ийм шинжилгээнд ашиглах өгөгдлийг нэгтгэх, өгөгдөл бэлтгэх олон бэрхшээлтэй байдаг. Бид үүнийг "AI-д ашиглах байгууллагын өгөгдлийг бэлтгэх нь" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) нийтлэлдээ нарийвчлан хэлэлцсэн. Шийдвэрийн төрөл хамаагүй, өндөр чанартай өгөгдөл нь илүү сайн шийдвэр гаргахад тусалдаг. Ирээдүйг харгалзан үзэх нь шийдвэр гаргалтад үргэлж анхаарал татах зүйл байдаг. Байгууллагын одоогийн орчныг тодорхойлоход ихэвчлэн хялбар байдаг; ирээдүй рүү харах нь илүү нарийн төвөгтэй болдог. Тогтмол аргуудын нэг нь одоогийн чиг хандлагыг шинжилж, өмнөх жилийн мөн үе рүү эргэн харж юу болохыг тогтоох, ямар шинэлэг зүйлс хүлээгдэж байгааг тодорхойлох, ландшафт хэрхэн өөрчлөгдөхийг логик утгаар гаргах явдал юм. Эдгээр өгөгдлийн цэгүүдийг анхааралтай шинжилснээр маш нарийвчилсан байж болно.

Өгөгдөл бэлтгэгдсэн, шинжилгээ хийхэд бэлэн гэж үзвэл, урьдчилан таамаглах нь нарийн төвөгтэй талбар бөгөөд одоогийн бенчмаркуудтай тэгш ойрхон нийцсэн үнэн зөв, таамаглах боломжтой тайлангуудыг гаргахын тулд байгууллагад өгөгдлийн аналитик функц суулгагдсан байхыг шаарддаг. Энэ үүргийг гүйцэтгэхэд туслах илүү олон шийдлүүд гарч байгаа боловч олонх нь программчлалын ур чадварыг хараахан шаарддаг. Microsoft Excel зэрэг хэрэгслүүд цэгэн-кликийн интерфэйсээр олон статистик аргыг гүйцэтгэх боломжтой боловч машины сургалт болон хиймэл оюун ухааныг ашиглах аргууд нь ерөнхийдөө байдаггүй.

Байгууллагуудын хүлээж буй өөр нэг асуудал бол урьдчилсан таамаглал гаргах үйл явцыг байгууллагын өдөр тутмын үйл ажиллагааны нэг хэсэг болгох зохицуулалт болон үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх явдал юм. Салбарын одоогийн байдалд үйлдвэрлэгдэж буй эдгээр урьдчилсан таамаглалын ихэнх нь статик тусгай шинжилгээгээр хийгддэг. Урьдчилсан таамаглал өөрөө нарийвчлалтай байх хэдий ч тэдгээрийг гаргаж авах нь тэдгээрийг хамтдаа бэлтгэх даалгавартай хүмүүсийн багаас маш их хамаардаг. Баримт бичиг болон алхам алхамаар зааварчилгаа нь тусалж, хувь хүмүүс болон бүлгүүд өөр салбарт шилжих үед үргэлжлэх боломжийг олгодог арга юм. Гэсэн хэдий ч ийм үйл явцыг ажиллуулахад шаардлагатай ур чадварыг бүрэн шийдвэрлэдэггүй.

Өгөгдлийн урьдчилан таамаглах болон шинжилгээний үйл явцыг IT системд суулгах нь байгууллагуудад өгөгдлийн стратегийгээ боловсронгуй болгох чухал алхам юм. Хиймэл оюун ухаан салбар болон хиймэл оюун ухааныг ашиглах шаардлагатай даалгаврууд гүйцэтгэх нарийн төвөгтэй байдлыг харгалзан байгууллагууд ийм боломжийг бий болгохын тулд өөрчлөгдөх шаардлагатай болно. Урьдчилан таамаглах нь цаг хугацаа хугацаанд AI-д тулгуурлах болно, харин уламжлалт аргад тулгуурладаг байгууллагууд өөрсдийгөө давуу талгүй болохыг анзаарч эхлэх болно. Telemus AI™ нь байгууллагуудад хамгийн сүүлийн үеийн AI техник ашиглан шилжилтийн таамагт туслах боломжтой.

ML оролт болгон ашиглах боломжтой байгууллагын өгөгдөл

AI таамаглалд ашиглах боломжтой өгөгдлийн эх сурвалжууд нь дараах байдалтай байна:

• CRM системүүдэх (жишээ нь Salesforce, Microsoft CRM) хэрэглэгчийн мета өгөгдөл.
• Гүйлгээний цагийн тэмдэг болон дүн (ө.х. PoS Системүүд, Stripe, PayPal).
• Агуулахын менежментийн системүүд.

Интеграцчилах арга зүй

Дараах нь байгууллагад ийм дамжуулалтыг өндөр түвшинд шинжлэхийн тулд бидний гүйцэтгэх үйл явцын тойм юм:

• Salesforce, Stripe эсвэл түүхий банкны гүйлгээ зэрэг эх сурвалж системүүдээс борлуулалтын өгөгдлийг гаргах.
• Өгөгдлийг зөв, алдаагүй байхыг баталгаажуулахын тулд үүнийг харах, шалгах.
• Сургалтын өгөгдлийг LTSM AI-аар дамжуулж, дараа нь тестийн өгөгдөл ашиглан үнэлж, визуалчлах техникээр урьдчилан таамаглал үнэн зөв болохыг баталгаажуулж, стандарт алдааг тооцоолох.
• Одоогийн бодит өгөгдлийн цэгүүдийг тооцоолохын тулд цаг хугацаа өнгөрөх тусам урьдчилсан таамгийг шинэчилж байх.
• Таамаглалыг харуулсан тайлан гаргаж, түүнийг бүхэл байгууллагад, ялангуяа гол шийдвэр гаргагчдад танилцуулах.

Telemus AI™ нь уутнаас гарсан байдлаар бэлэн AI- идвэлжсэн урьдчилсан таамаглалтайтай учир таны байгууллага техникийн хэрэгжилт дээр биш, бизнесийн логик дээр төвлөрөх боломжтой.

Байгууллагын хэрэглээ

Таны байгууллагын хувьд боломжит програмуудын дараах жагсаалт:

• Борлуулалтыг урьдчилан таамаглах, хэв маяг болон хандлагыг таних.
• Үр дүнг сайжруулахын тулд таамаглал дээр үндэслэн борлуулалтын стратегийг тохируулах.
• Бүтээгдэхүүнийг үр ашигтай удирдлахын тулд нийлүүлэлтийн гинжин хэлхээний менежмент.
• Ажилтнуудыг орхиж явахыг таамаглах.

Боломжит болон Хэрэгжсэн ашигууд

Урьдчилан таамаглах чадвар нь байгууллагуудад ирээдүйг төлөвлөхөд асар их давуу тал олгож, үйл ажиллагааг илүү үр ашигтай явуулах боломжийг олгодог; энэ нь мөн зах зээлийн хувьд өрсөлдөж буй бизнесүүдэд давуу тал олгодог. Эдгээр ашигуудын ихэнх нь одоогийн арга технологиор аль хэдийнэ хэрэгжиж байгаа бөгөөд таамаглал хийх нь шинэ зүйл огтхон ч биш.

LTSM зэрэг Хиймэл Оюун Ухаанд суурилсан аргууд нь ажиллах зарчмын хувьд статистик аргуудаас илүү нарийн төвөгтэй боловч тэдгээрийг бодит асуудлуудыг шийдвэрлэхэд ашиглах нь асар их ашиг тустай байдаг бөгөөд уламжлалт статистик аргуудад ихэвчлэн шаардагддаг нарийн төвөгтэй шинжилгээ, загварчлалгүйгээр олон өгөгдлийн багцад тохирох боломжтой ба өмнө нь санал болгосон машин сургалтын загваруудаас ялгаатай нь сайнаар масштабждаг. Иймд байгууллагууд өмнөх нөхцөлд байсан нөөцөөсөө илүү олон тохиолдлыг урьдчилан таамаглаж, мэдэгдэх боломжтой болно.

Telemus AI™ нь засгийн газар болон аж ахуйн нэгжид дэвшилтэт шийдлүүдийг санал болгож буй Австралид төвлөрсөн хиймэл оюун ухааны компани юм. Telemus AI™-г таны байгууллагад нэгтгэх талаар үнэгүй зөвлөгөө авахын тулд өнөөдөр бидэнтэй холбогдоно уу.

Эх сурвалжууд

[1] - Борлуулалтыг таамаглах - Barış Karaman