Rangkaian Neural - Meramal Jualan Masa Depan dengan Pembelajaran Dalam

Peramalan adalah satu bidang yang menarik minat organisasi. Mengambil pemerhatian masa lalu dan menggunakan pemerhatian tersebut untuk meramal hasil masa depan mempunyai banyak aplikasi praktikal, termasuk keputusan yang lebih baik dibuat oleh pembuat keputusan. Organisasi sering menggunakan ramalan jualan untuk membantu dalam perancangan strategik, menggunakan unjuran untuk merancang masa depan dengan lebih baik, meningkatkan produktiviti, dan mengubah hala tuju apabila diperlukan. Satu lagi contoh ramalan yang ketara ialah ramalan cuaca yang kita semua gunakan setiap hari.

Analisis siri masa adalah medan umum yang bertujuan untuk membuat ramalan daripada data siri masa menggunakan satu siri titik berindeks masa. Secara tradisinya, tugas ramalan jualan telah menggunakan model regresi linear ringkas dari bidang statistik dan, lebih baru-baru ini, model hutan rawak yang dibangunkan dalam bidang pembelajaran mesin. Teknik kecerdasan buatan lebih tepat dalam situasi tertentu, terutamanya apabila fungsi itu tidak linear.

Kajian kes ini meneroka penggunaan pendekatan kecerdasan buatan ingatan jangka panjang, jangka pendek (LTSM) kepada ramalan jualan. Kami menunjukkan bagaimana nilai ramalan sepadan sangat hampir dengan nilai sebenar. LTSM juga telah berjaya digunakan dalam kawasan lain seperti pemprosesan bahasa semula jadi.

Menyelesaikan Masalah melalui Pembelajaran Mendalam AI LTSM

Biasanya apabila menggambarkan siri masa, selalunya mudah untuk melihat corak dan corak sedemikian terus berulang dengan sedikit variasi. Apa yang selalunya jauh lebih sukar ialah mencari model yang sesuai dengan tepat dengan corak sedemikian; cabaran itu bertambah rumit dengan mempertimbangkan keadaan yang sentiasa berubah yang mendasari titik data masa hadapan. LTSM telah terbukti berfungsi dengan baik dalam bidang ini dalam menyediakan penyelesaian yang lebih hampir kepada generik kepada masalah ramalan.

Kaedah probabilistik dan statistik cuba menggunakan taburan kebarangkalian seperti taburan normal atau fungsi matematik seperti persamaan linear atau parabolik untuk memuatkan satu set titik data. Umumnya, pendekatan ini boleh berfungsi dengan baik jika data sejajar rapat dengan fungsi yang dimodelkan. Walau bagaimanapun, kaedah ini memerlukan analisis pakar dan merupakan proses yang agak manual serta sukar dicapai dalam amalan pada skala luas memandangkan tahap pengkhususan yang diperlukan. Kaedah pembelajaran mesin seperti Random Forest juga telah dicadangkan. Satu siri pokok keputusan dibina menggunakan jujukan pseudo-random; ramalan dibuat dengan menilai setiap ramalan berikutnya daripada siri pokok.

Hutan Rawak telah terbukti berfungsi dengan baik dan mengelakkan overfitting, walaupun pendekatan ini tidak berskala dengan cekap dalam membuat ramalan apabila set data menjadi besar dan kompleks. Oleh itu, sukar untuk dilaksanakan dalam tetapan praktikal untuk semua kecuali subset masalah dengan set data yang sangat terhad.

LTSM mengatasi had pendekatan terdahulu dengan melatih varian rangkaian neural yang direka untuk dilatih secara berurutan bagi setiap langkah masa dan memodelkan data secara langsung. Ia mencapai ini melalui satu siri pintu: pintu input, pintu output, dan pintu lupa. Nilai diingati pada setiap langkah masa, dan pintu mengawal aliran maklumat antara keadaan. Pada asasnya, rangkaian dilatih pada fungsi data yang membolehkan AI menangkap hubungan yang kompleks. Pertimbangkan contoh di bawah, garis hijau mewakili data sebenar dan garis merah mewakili data ramalan melalui LTSM, dapat dilihat bahawa ramalan tersebut sangat hampir dengan meramal nilai sebenar.

Laporan Jualan

Gambaran Keseluruhan Cabaran Organisasi

Pembuatan keputusan ialah proses organisasi berterusan yang biasanya memerlukan pertimbangan untuk arah masa hadapan. Pembuat keputusan strategik mungkin mempertimbangkan ke mana pasaran bergerak, manakala pembuat keputusan operasi mungkin mempertimbangkan bekalan dan permintaan untuk memastikan kebolehserahan perkhidmatan.

Organisasi, terutamanya apabila saiz organisasi meningkat, mempunyai banyak cabaran penyediaan data dan mengumpul data untuk digunakan dalam analisis sedemikian, memandangkan kuantiti data yang banyak. Kami telah membincangkan perkara ini secara terperinci dalam Artikel kami “Menyediakan Data Organisasi untuk Digunakan dalam AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Tanpa mengira jenis keputusan, data berkualiti tinggi membantu mendorong keputusan yang lebih baik. Mengambil kira masa depan sentiasa menjadi pertimbangan dalam membuat keputusan. Ia selalunya lebih mudah untuk menentukan persekitaran semasa organisasi; melihat ke masa depan menjadi lebih kompleks. Kaedah biasa termasuk menganalisis trend semasa dan melihat kembali ke tempoh yang sama dalam tahun sebelumnya untuk memastikan apa yang akan berlaku, menentukan inovasi apa yang akan datang, dan menyimpulkan secara logik bagaimana landskap akan berubah. Analisis teliti terhadap titik data ini boleh menjadi sangat tepat.

Dengan mengandaikan data telah disediakan dan sedia untuk dianalisis, peramalan adalah satu bidang yang kompleks yang memerlukan fungsi analitik data tertanam dalam organisasi untuk menghasilkan laporan yang tepat dan boleh diramal yang sejajar dengan penanda aras semasa. Semakin banyak penyelesaian tersedia untuk membantu melaksanakan fungsi ini, walaupun banyak masih memerlukan kemahiran pengaturcaraan. Alat seperti Microsoft Excel boleh melaksanakan banyak kaedah statistik melalui antara muka klik-dan-tunjuk, walaupun cara untuk menggunakan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan secara amnya tidak tersedia.

Isu lain yang dihadapi oleh organisasi ialah memprosedurkan dan memproduksikan penjanaan ramalan untuk menjadi sebahagian daripada operasi harian organisasi. Kebanyakan ramalan ini yang dihasilkan dalam keadaan semasa industri adalah melalui analisis ad-hoc statik. Walaupun ramalan itu sendiri cenderung tepat, pencapaiannya sangat bergantung kepada pasukan individu yang diberi tugas untuk menyusunnya. Dokumentasi dan panduan langkah demi langkah adalah kaedah yang mungkin boleh membantu dan membolehkan kesinambungan apabila individu dan kumpulan berpindah ke kawasan lain. Walau bagaimanapun, ia tidak menangani sepenuhnya kemahiran yang diperlukan untuk menjalankan proses sedemikian.

Membenamkan proses peramalan dan analitik data dalam sistem IT adalah satu langkah utama ke hadapan dalam membolehkan organisasi matang dengan strategi data mereka. Memandangkan kerumitan kecerdasan buatan sebagai satu bidang dan dalam melaksanakan tugas yang memerlukan kecerdasan buatan digunakan, organisasi perlu menyesuaikan diri untuk membolehkan keupayaan sedemikian. Peramalan ialah satu bidang yang lama kelamaan akan bergantung pada AI, dan organisasi yang bergantung pada kaedah tradisional akan mula mendapati diri mereka berada dalam keadaan tidak menguntungkan. Telemus AI™ dilengkapi untuk membantu organisasi dalam peramalan penghijrahan menggunakan teknik AI terkini.

Data Organisasi Tersedia sebagai Input ML

Sumber data yang tersedia untuk digunakan dalam peramalan AI adalah seperti berikut:

Meta-data pelanggan daripada sistem CRM (iaitu Salesforce, Microsoft CRM).
Cap masa transaksi dan jumlah (iaitu Sistem PoS, Stripe, PayPal).
Sistem pengurusan inventori.

Metodologi Integrasi

Berikut ialah gambaran keseluruhan proses yang akan kami lakukan pada tahap tinggi untuk menganalisis suapan sedemikian dalam sesebuah organisasi:

Mengekstrak data jualan untuk sistem sumber seperti Salesforce, Stripe, atau transaksi perbankan mentah.
Visualisasikan dan sahkan data untuk memastikan ia betul dan bebas daripada ralat.
Jalankan data latihan melalui AI LTSM dan kemudian nilaikan menggunakan data ujian, pastikan ramalan kelihatan tepat melalui teknik visualisasi dan kira ralat piawai.
Teruskan mengemas kini ramalan apabila masa berlalu untuk mengambil kira titik data sebenar dan semasa.
Menghasilkan laporan yang menunjukkan ramalan dan menyampaikannya kepada organisasi yang lebih luas, terutamanya pembuat keputusan utama.

Memandangkan Telemus AI™ mempunyai peramalan didayakan AI yang termaju sedia digunakan terus dari kotak, organisasi anda boleh memberi tumpuan kepada logik perniagaan dan bukannya pelaksanaan teknikal.

Aplikasi Organisasi

Berikut menyenaraikan potensi aplikasi untuk organisasi anda:

Meramal jualan dan mengenal pasti corak dan trend.
Melaraskan strategi jualan berdasarkan ramalan untuk meningkatkan hasil.
Pengurusan rantaian bekalan untuk memastikan pengurusan produk yang cekap.
Meramal kadar pekerja berhenti.

Manfaat Berpotensi dan Direalisasikan

Keupayaan untuk meramal memberikan organisasi kelebihan yang besar dalam merancang masa hadapan, membolehkan operasi berjalan dengan lebih cekap; ia juga memberikan kelebihan kepada perniagaan yang bersaing untuk bahagian pasaran. Kebanyakan manfaat ini telah direalisasikan hari ini dengan teknik sedia ada, dan peramalan tidak semestinya baharu.

Walaupun kaedah berasaskan Kecerdasan Buatan seperti LTSM secara semula jadi lebih kompleks daripada kaedah statistik dari segi cara ia berfungsi, pelaksanaannya untuk digunakan dalam menyelesaikan masalah praktikal adalah tempat ia membawa manfaat yang luar biasa kerana ia boleh sesuai dengan banyak set data tanpa analisis dan pemodelan kompleks yang biasanya diperlukan dengan kaedah berasaskan statistik tradisional, ia juga berskala dengan baik tidak seperti model pembelajaran mesin yang disediakan sebelum ini. Oleh itu, organisasi boleh meramal dan menjangkakan lebih banyak senario daripada yang sebaliknya mereka ada sumber untuk dilakukan dalam tetapan sebelum ini.

Telemus AI™ ialah syarikat kecerdasan buatan berpangkalan di Australia yang menyediakan penyelesaian termaju kepada kerajaan dan perusahaan. Hubungi kami hari ini untuk perundingan percuma tentang cara Telemus AI™ boleh disepadukan ke dalam organisasi anda.

Rujukan

[1] - Meramal Jualan - Barış Karaman

Tag