न्यूरल नेटवर्क - डीप लर्निंगसह भविष्यातील विक्रीचा अंदाज

रँडम फॉरेस्ट चांगले काम करते आणि ओव्हरफिटिंग टाळते असे सिद्ध झाले आहे, जरी डेटासेट मोठे आणि जटिल होत असल्याने अंदाज व्यक्त करण्यात हा दृष्टिकोन कार्यक्षमतेने मोजत नाही. अशाप्रकारे, अतिशय मर्यादित डेटासेटसह समस्यांच्या उपसंचाव्यतिरिक्त व्यावहारिक सेटिंग्जमध्ये लागू करणे कठीण आहे.

LTSM प्रत्येक टाइमस्टेपसाठी क्रमाने प्रशिक्षण देण्यासाठी आणि डेटा थेट मॉडेल करण्यासाठी डिझाइन केलेल्या न्यूरल नेटवर्कच्या व्हेरिएंटचे प्रशिक्षण देऊन मागील दृष्टिकोनांच्या मर्यादा दूर करते. हे इनपुट, आउटपुट आणि फॉरगेट गेट्सच्या मालिकेद्वारे हे साध्य करते. प्रत्येक टाइमस्टेपवर मूल्ये लक्षात ठेवली जातात आणि गेट स्टेट्समधील माहितीच्या प्रवाहाचे नियंत्रण करतो. मूलतः, नेटवर्क डेटाच्या फंक्शनवर प्रशिक्षण घेत आहे ज्यामुळे AI ला जटिल नाती कॅप्चर करण्यास अनुमती मिळते. खालील उदाहरणाचा विचार करा, हिरवी रेषा वास्तविक डेटा दर्शवते आणि लाल रेषा LTSM द्वारे अंदाजे डेटा दर्शवते, असे पाहता येते की अंदाज वास्तविक मूल्यांचा अंदाज बांधण्याच्या खूप जवळ आहे.

संस्थात्मक आव्हानाचे विहंगावलोकन

निर्णय-घेणे ही एक सुरू असलेली संस्थात्मक प्रक्रिया आहे ज्यासाठी सामान्यतः भविष्यातील दिशांचा विचार आवश्यक असतो. धोरणात्मक निर्णय-निर्माते बाजारपेठ कुठे जात आहे याचा विचार करू शकतात, तर प्रभावी निर्णय-निर्माते सेवा वितरणाची खात्री करण्यासाठी पुरवठा आणि मागणीचा विचार करू शकतात.

संस्था, विशेषतः संस्थेच्या आकारात वाढ झाल्यामुळे, मोठ्या प्रमाणात डेटा असल्यामुळे अशा विश्लेषणात वापरण्यासाठी डेटा एकत्रित करण्यासह असंख्य डेटा तयारीची आव्हाने आहेत. आम्ही याबद्दल आमच्या लेखात विस्ताराने चर्चा केली आहे “AI मध्ये वापरण्यासाठी संस्थात्मक डेटा तयार करणे” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) निर्णयाचा प्रकार विचारात न घेता, उच्च-गुणवत्तेचा डेटा चांगले निर्णय घेण्यास मदत करतो. भविष्याचा विचार हा निर्णय-निर्मितीमध्ये नेहमी एक विचार असतो. संस्थेचे सध्याचे वातावरण निश्चित करणे सहसा सोपे असते; भविष्याकडे पाहणे अधिक जटिल होते. विशिष्ट पद्धतींमध्ये सध्याचे ट्रेंड विश्लेषित करणे आणि आधीच्या वर्षातील समान कालावधीत परत पाहून काय होईल हे निश्चित करणे, कोणते नाविन्य क्षितिजावर आहेत हे ठरवणे आणि लँडस्केप कसे बदलेल याचा तार्किक निष्कर्ष काढणे समाविष्ट आहे. या डेटा पॉईंट्सचे काळजीपूर्वक विश्लेषण अत्यंत अचूक असू शकते.

डेटा तयार आणि विश्लेषण करण्यासाठी तयार आहे असे गृहीत धरून, फोरकास्टिंग हे एक जटिल क्षेत्र आहे ज्यासाठी संस्थेत डेटा ॲनालिटिक्स कार्यक्षमता एम्बेड करणे आवश्यक आहे जेणेकरून वर्तमान बेंचमार्कशी जवळून जुळणारे अचूक आणि अनुमानित अहवाल तयार होतील. वाढत्या प्रमाणावर अधिक उपाय उपलब्ध होत आहेत जे हे कार्य करण्यास मदत करतात, जरी अनेकांना अजूनही प्रोग्रामिंग कौशल्यांची आवश्यकता असते. Microsoft Excel सारखी साधने पॉइंट-अँड-क्लिक इंटरफेसद्वारे अनेक सांख्यिकीय पद्धती करू शकतात, जरी मशीन लर्निंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरण्याचे मार्ग सामान्यतः उपलब्ध नाहीत.

संस्थांसमोरील आणखी एक समस्या म्हणजे अंदाजांच्या निर्मितीला प्रक्रियात्मक आणि उत्पादनात आणणे जेणेकरून ते संस्थेच्या दैनंदिन कामकाजाचा भाग होईल. उद्योगाच्या सध्याच्या स्थितीत तयार केलेले बहुतांश अंदाज स्थिर तात्पुरते विश्लेषणाद्वारे असतात. जरी अंदाज स्वतःच अचूक असले तरी, त्यापर्यंत पोहोचणे त्या व्यक्तींच्या टीमवर अत्यंत अवलंबून असते ज्यांना ते एकत्रित करण्याचे काम सोपवले जाते. दस्तऐवजीकरण आणि टप्प्याटप्प्याने मार्गदर्शक हे शक्य मार्ग आहेत जे मदत करू शकतात आणि व्यक्ती आणि गट इतर क्षेत्रांमध्ये गेल्यास सातत्यास परवानगी देतात. तथापि, ते अशा प्रक्रिया चालवण्यासाठी आवश्यक असलेल्या कौशल्यांची पूर्णपणे सोडवणी करत नाही.

IT प्रणालींमध्ये डेटा अंदाज आणि विश्लेषण प्रक्रियांचे एकात्मीकरण करणे ही संस्थांना त्यांच्या डेटा धोरणासह परिपक्व होण्यास परवानगी देण्याची एक महत्त्वाची पाऊल आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता हे एक क्षेत्र म्हणून आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरण्याची आवश्यकता असलेली कार्ये करताना त्याची जटिलता लक्षात घेता, संस्थांना अशी क्षमता उपलब्ध करून घेण्यासाठी स्वतःला अनुकूल करून घेणे आवश्यक आहे. अंदाज हा असा एक क्षेत्र आहे जे वेळेनुसार AI वर अवलंबून राहील, आणि पारंपारिक पद्धतींवर अवलंबून असलेल्या संस्थांना स्वतःला तोटेच्या स्थितीत आढळून येण्यास सुरुवात होईल. Telemus AI™ नवीनतम AI तंत्रांचा वापर करून संस्थांना स्थलांतर अंदाजांमध्ये मदत करण्यास सज्ज आहे.

ML इनपुट म्हणून उपलब्ध संस्थात्मक डेटा

AI अंदाजांमध्ये वापरण्यासाठी उपलब्ध डेटा स्रोत खालीलप्रमाणे आहेत:

• CRM प्रणालींमधील ग्राहक मेटा-डेटा (उदा. Salesforce, Microsoft CRM).
• व्यवहार टाइमस्टॅम्प आणि रक्कम (म्हणजे PoS प्रणाली, Stripe, PayPal).
• इन्व्हेंटरी व्यवस्थापन प्रणाली.

एकत्रीकरण पद्धती

संस्थेअंतर्गत अशा फीडचे विश्लेषण करण्यासाठी आम्ही उच्च स्तरावर करू शकू अशा प्रक्रियेचे थोडक्यात वर्णन खालीलप्रमाणे आहे:

• Salesforce, Stripe किंवा कच्च्या बँकिंग व्यवहारांसारख्या स्रोत प्रणालींसाठी विक्री डेटा काढा.
• डेटा योग्य आणि त्रुटीमुक्त आहे याची खात्री करण्यासाठी त्याचे व्हिज्युअलायझेशन आणि व्हॅलिडेशन करा.
• प्रशिक्षण डेटा LTSM AI मधून चालवा आणि नंतर त्याचे चाचणी डेटावर मूल्यांकन करा, व्हिज्युअलायझेशन तंत्रांद्वारे अंदाज अचूक दिसत आहे याची खात्री करा आणि प्रमाणित त्रुटीची गणना करा.
• वर्तमान, वास्तविक डेटा बिंदूंचा विचार करण्यासाठी काळ जसजसा जाईल तसतसा अंदाज अद्यतनित करत रहा.
• अंदाज प्रदर्शित करणारा अहवाल तयार करा आणि तो व्यापक संस्थेला, विशेषतः महत्त्वाच्या निर्णयकर्त्यांना कळवा.

Telemus AI™ मध्ये बॉक्समधून बाहेर तयार असलेले प्रगत AI-सक्षम अंदाज असल्याने, तुमची संस्था तांत्रिक अंमलबजावणीपेक्षा व्यवसाय लॉजिकवर लक्ष केंद्रित करू शकते.

संस्थात्मक अनुप्रयोग

आपल्या संस्थेसाठी संभाव्य अनुप्रयोगांच्या याद्या खालीलप्रमाणे आहेत:

• विक्री अंदाज बांधणे आणि नमुने आणि ट्रेंड ओळखणे.
• निकाल सुधारण्यासाठी अंदाजावर आधारित विक्री धोरण समायोजित करणे.
• उत्पादनांच्या कार्यक्षम व्यवस्थापनास सुनिश्चित करण्यासाठी पुरवठा साखळी व्यवस्थापन.
• कर्मचाऱ्यांच्या बदलाचा अंदाज लावणे.

संभाव्य आणि साक्षात फायदे

भविष्याचा अंदाज घेण्याची क्षमता संस्थांना भविष्याची योजना करण्यास अपार फायदा देते, ज्यामुळे कार्ये अधिक कार्यक्षमतेने चालू शकतात; तसेच बाजारपेठेतील वाटा मिळविण्यासाठी स्पर्धा करणाऱ्या व्यवसायांना यात अतिरिक्त फायदा मिळतो. विद्यमान तंत्रांसह यापैकी बहुतांश फायदे आजच उपलब्ध आहेत, आणि अंदाज घेणे हे कोणत्याही प्रकारे नवीन नाही.

LTSM सारख्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित पद्धती कार्य करण्याच्या दृष्टीने सांख्यिकीय पद्धतींपेक्षा स्वाभाविकच अधिक जटिल असल्या तरी, व्यावहारिक समस्या सोडवण्यासाठी त्यांचा वापर करणे हे ठिकाण आहे जेथे त्या अपार फायदे देतात कारण त्या पारंपारिक सांख्यिकी-आधारित पद्धतींसह सामान्यतः आवश्यक असलेल्या जटिल विश्लेषण आणि मॉडेलिंगशिवाय अनेक डेटासेट्सवर फिट होऊ शकतात, तसेच यापूर्वी प्रदान केलेल्या मशीन लर्निंग मॉडेल्सप्रमाणे त्या चांगल्या प्रकारे स्केल होतात. अशाप्रकारे, संस्था आधीच्या वातावरणात ज्या संसाधने उपलब्ध असतील त्यापेक्षा अनेक जास्त परिस्थितींचे भाकीत आणि अंदाज वर्तवू शकतात.

Telemus AI™ ही ऑस्ट्रेलियात आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी आहे जी सरकार आणि उद्योगांना प्रगत उपाययोजना प्रदान करते. Telemus AI™ ला तुमच्या संस्थेत कसे एकत्रित केले जाऊ शकते यावरील विनामूल्य सल्ल्यासाठी आजच आमच्याशी संपर्क साधा.

संदर्भ

[1] - विक्रीचा अंदाज लावणे - Barış Karaman