နျူရယ်ကွန်ရက်များ - နက်ဂ deeply လ်နင်းဖြင့် အနာဂတ် ရောင်းအားများကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း

Random Forest သည် ကောင်းမွန်စွာ လည်ပတ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့ပြီး လွန်ကဲစွာ ကျက်နော်မှုကို ရှောင်ကြဉ်သော်လည်း၊ ဒေတာအစုံများသည် ကြီးမားပြီး ရှုပ်ထွေးလာသည်နှင့်အမျှ ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်ရာတွင် ထိရောက်စွာ ပြောင်းလဲနိုင်မှု မရှိပါ။ ထို့ကြောင့်၊ အနည်းငယ်သာကျန်သော ဒေတာအစုံများရှိသည့် ပြဿနာများအပြင် လက်တွေ့ဆောင်ရွက်မှု ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ခက်ခဲပါသည်။

LTSM သည် အချိန်အဆင့်တိုင်းအတွက် အစဉ်လိုက် လေ့ကျင့်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော နျူရွန်ကွန်ရက်ပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့်လည်းကောင်း၊ ဒေတာကို တိုက်ရိုက် မော်ဒယ်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်လည်းကောင်း ယခင်နည်းလမ်းများ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားသည်။ ၎င်းသည် ၎င်းကို ဂိတ်များစီးရီးဖြင့် ဆောင်ရွက်သည်: ထည့်သွင်းရေး၊ ထုတ်ပေးရေးနှင့် မေ့ပစ်ရေး ဂိတ်များ။ တန်ဖိုးများကို အချိန်အဆင့်တိုင်းတွင် မှတ်သားထားပြီး ဂိတ်သည် အခြေအနေများအကြား သတင်းအချက်အလက် စီးဆင်းမှုကို ထိန်းညှိသည်။ အနှစ်သာရအားဖြင့် ကွန်ရက်သည် ဒေတာ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ပေါ်တွင် လေ့ကျင့်နေခြင်းဖြစ်ပြီး AI အား ရှုပ်ထွေးသော ဆက်ဆံမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်စေသည်။ အောက်ပါ ဥပမာကို စဉ်းစားကြည့်ပါ၊ အစိမ်းရောင်မျဉ်းသည် တကယ့် ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုပြီး နီရောင်မျဉ်းသည် LTSM မှတဆင့် ခန့်မှန်းထားသော ဒေတာကို ကိုယ်စားပြုသည်၊ ခန့်မှန်းချက်သည် တကယ့် တန်ဖိုးများကို ခန့်မှန်းရာတွင် အလွန်နီးစပ်ကြောင်း တွေ့မြင်နိုင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှု အကျဉ်းချုပ်

ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်း၏ ဆက်လက်ဆောင်ရွက်နေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး အနာဂတ်ဦးတည်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် တောင်းဆိုချက် ရှိသည်။ မဟာဗျူဟာ ဆုံးဖြတ်ချသူများသည် စျေးကွက်၏ ဦးတည်ရာကို စဉ်းစားနိုင်သလို၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု ဆုံးဖြတ်ချသူများသည် ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စွမ်းကို သေချာစေရန် ပစ္စည်းပြတ်/လိုအင်များကို စဉ်းစားနိုင်သည်။

အဖွဲ့အစည်းများ၊ အထူးသဖြင့် အဖွဲ့အစည်း၏ အရွယ်အစား ကြီးမားလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဒေတာပမာဏ များပြားလှသဖြင့် ထိုသို့သော သုံးသပ်ခြင်းများတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် ဒေတာပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ဒေတာစုစည်းခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများစွာ ရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအကြောင်းကို "Preparing Organisational Data for Use in AI" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) ဆောင်းပါးတွင် အသေးစိတ် ဆွေးနွေးခဲ့သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်အမျိုးအစားမရွေး၊ အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာသည် ပိုကောင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချရန် အထောက်အကူပြုသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် အနာဂတ်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းသည် အမြဲတမ်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ လက်ရှိပတ်ဝန်းကျင်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်မှာ မကြာခဏ ပိုမိုလွယ်ကူသည်။ အနာဂတ်ကို ကြည့်ရှုခြင်းသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာသည်။ ထင်ရှားသော နည်းဗျူဟာများတွင် လက်ရှိ လတ်တလောအခြေအနေများကို သုံးသပ်ခြင်းနှင့် မည်သည့်အရာဖြစ်ပေါ်လာမည်ကို သိရှိရန်၊ မည်သည့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများ ပေါ်ထွက်လာမည်ကို သိရှိရန်နှင့် ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေမှာ မည်သို့ပြောင်းလဲမည်ကို တက်ကြွစွာ ဆင်ချင်ရန်အတွက် ယခင်နှစ်အတွင်း အလားတူကာလကို ပြန်လည်ကြည့်ရှုခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ ဤဒေတာအချက်အလက်များကို ဂရုတစိုက် သုံးသပ်ခြင်းသည် အလွန်တိကျနိုင်သည်။

ဒေတာများကို ပြင်ဆင်ပြီး စစ်ဆေးရန် အသင့်ဖြစ်နေသည်ဟု ယူဆပါက၊ ခန့်မှန်းခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးသော နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး လက်ရှိ စံနှုန်းများနှင့် နီးစပ်စွာ ကိုက်ညီသော တိကျပြီး ခန့်မှန်းနိုင်သည့် အစီရင်ခံစာများ ထုတ်လုပ်ရန် အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ဒေတာဆန်းစစ်ခြင်း လုပ်ဆောင်ချက်ကို ထည့်သွင်းရန် လိုအပ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို ကူညီဆောင်ရွက်ရန် ဖြေရှင်းချက်များ တိုးတက်များပြားလာသော်လည်း၊ စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများစွာကို Microsoft Excel ကဲ့သို့သော ကိရိယာများဖြင့် ကလစ်တစ်ချက်နှိပ်၍ ဆောင်ရွက်နိုင်သော်လည်း၊ မျက်နှာပြင်မှတဆင့် စက်သင်ယူမှုနှင့် ဉာတွင်းထည့်သွင်းကို အသုံးပြုမှုများကို ယေဘုယျအားဖြင့် မရရှိနိုင်ပါ။ ပရိုဂရမ်ရေးသားမှု အရည်အချင်းများ လိုအပ်နေဆဲဖြစ်သည်။

အဖွဲ့အစည်းများရင်ဆိုင်နေရသော အခြားပြဿနာမှာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ ထုတ်လုပ်ခြင်းကို လုပ်ငန်းစဉ်အသွင်ဆောင်စေပြီး ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်သို့ ရောက်ရှိစေ၍ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ နေ့စဉ်လည်ပတ်မှု အစိတ်အပိုင်း ဖြစ်လာစေခြင်း ဖြစ်သည်။ လက်ရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းအခြေအနေတွင် ထုတ်လုပ်သည့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များစွာသည် တည်ငြိမ်သော ad-hoc ဆန်းစစ်ခြင်းများမှတဆင့် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်း ဖြစ်သည်။ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ本身 တိကျမှန်ကန်ေသာ်လည်း၊ ၎င်းတို့ကို ရရှိရန်သည် ၎င်းတို့ကို ပေါင်းစပ်ပေးရန် တာဝန်ပေးထားသော ပုဂ္ဂလိကအဖွဲ့ပေါ်တွင် အလွန်မူတည်သည်။ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် အဆင့်ဆင့် လမ်းညွှန်များသည် ပုဂ္ဂလိကများနှင့် အုပ်စုများ အခြားနေရာများသို့ ပြောင်းရွှေ့သည့်အခါ ဆက်လက်လည်ပတ်နိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သော နည်းလမ်းများ ဖြစ်သည်။ သို့သော် ၎င်းသည် ထိုလုပ်ငန်းစဉ်များကို လည်ပတ်ရန် လိုအပ်သော အရေးကြီးသည့် အရည်အချင်းများကို လုံးဝ ဖြေရှင်းမပေးပါ။

ဒေတာခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို IT စနစ်များအတွင်း ထည့်သွင်းထားခြင်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာမဟာဗျူဟာတွင် ရင့်ကျက်လာစေရန် ခွင့်ပြုသည့် သို့သော် ရှေ့ဆက်သွားသော အဓိကအဆင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တုသည် နယ်ပယ်တစ်ခုအဖြစ်လည်းကောင်း၊ ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်သော လုပ်ငန်းတာဝန်များကို ဆောင်ရွက်ခြင်းတွင်လည်းကောင်း ရှုပ်ထွေးမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလျှင် အဖွဲ့အစည်းများသည် ထိုကဲ့သို့သော စွမ်းရည်ကို ခွင့်ပြုရန် လိုက်လျောညီထွေ ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်ပါသည်။ ခန့်မှန်းခြင်းသည် အချိန်ကာလအတွင်း AI ပေါ်တွင် မူတည်လာမည့် နယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ရိုးရိုးနည်းလမ်းများပေါ်တွင် မူတည်နေသော အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့ကိုယ်ကို အားနည်းချက်တစ်ခုတွင် တွေ့ကြုံလာမည်ကို စတင်တွေ့ရှိလာပါမည်။ Telemus AI™ သည် နောက်ဆုံးပေါ် AI နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ အဖွဲ့အစည်းများအား ရွှေ့ပြောင်းခန့်မှန်းခြင်းများတွင် ကူညီရန် စွမ်းရည်များဖြင့် ပါဝင်နေသည်။

ML ထည့်သွင်းအချက်အလက်အဖြစ် ရရှိနိုင်သော အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဒေတာ

AI ခန့်မှန်းရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာရင်းမြစ်များမှာ အောက်ပါအတိုင်း ဖြစ်သည် -

• CRM စနစ်များမှ ဖောက်သည် မက်တာဒေတာ (ဥပမာ Salesforce, Microsoft CRM)။
• ငွေပေးငွေယူ အချိန်မှတ်သားချက်များနှင့် ပမာဏများ (ဥပမာ- PoS Systems, Stripe, PayPal)။
• စာရင်းစီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များ။

ပေါင်းစပ်ခြင်းနည်းဗျူဟာ

အောက်ပါသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုအတွင်း ထိုကဲ့သို့သော ဖိဒ်များကို မြင့်မားသော အဆင့်တွင် ဆန်းစစ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်မည့် လုပ်ငန်းစဉ်၏ အကျဉ်းချုပ် ဖြစ်သည် -

• Salesforce, Stripe သို့မဟုတ် မူရင်း ဘဏ်လုပ်ငန်း ငွေပြောင်းလွှဲမှုများကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ် စနစ်များအတွက် အရောင်းဆိုင်ရာ ဒေတာများကို ထုတ်ယူပါ။
• ဒေတာများကို မှန်ကန်ကြောင်းနှင့် အမှားများကင်းစင်ကြောင်း သေချာစေရန် ပုံဖော်ကြည့်ခြင်းနှင့် စိစစ်အတည်ပြုခြင်း။
• လေ့ကျင့်မှုဒေတာကို LTSM AI တစ်ဆင့် လည်ပတ်စေပြီး စမ်းသပ်ဒေတာဖြင့် အကဲဖြတ်ပါ၊ ပုံဖော်ကြည့်ရှုမှုနည်းပညာများဖြင့် ခန့်မှန်းချက်သည် တိကျကြောင်း သေချာစေပြီး စံသြလျာကို တွက်ချက်ပါ။
• လက်ရှိ တကယ့်ဒေတာအချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ခန့်မှန်းချက်ကို ဆက်လက်အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ။
• ခန့်မှန်းချက်ကို ပြသသည့် အစီရင်ခံစာတစ်ခု ထုတ်လုပ်ပြီး အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ၊ အထူးသဖြင့် သီးခြားဆုံးဖြတ်သူများထံ ဆက်သွယ်ပြောကြားပါ။

Telemus AI™ တွင် အသင့်ယူသုံးနိုင်သော အဆင့်မြင့် AI ဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေ ခန့်မှန်းမှု ပါဝင်သည့်အတွက်၊ သင့်အဖွဲ့အစည်းသည် နည်းပညာဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှုထက် စီးပွားရေး ယုတ္တိပေါ်တွင် အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။

အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများ

အောက်ပါသည် သင့်အဖွဲ့အစည်းအတွက် ဖြစ်နိုင်သော အသုံးချဆောင်များကို စာရင်းပြုစုထားခြင်း ဖြစ်သည် -

• အရောင်းကို ခန့်မှန်းခြင်းနှင့် ပုံစံများ၊ လမ်းကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
• ရလဒ်များကို တိုးတက်စေရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ရောင်းအား မဟာဗျူဟာကို ချိန်ညှိခြင်း။
• ထုတ်ကုန်များကို ထိရောက်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်ရန်အတွက် ပေးပို့ဆက်သွယ်ရေး ကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှု။
• ဝန်ထမ်းစွန့်ခွာမှုကို ခန့်မှန်းခြင်း။

ဖြစ်နိုင်သောနှင့် ရရှိထားသော အကျိုးကျေးဇူးများ

ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား အနာဂတ်အတွက် စီစဉ်ရာတွင် ကြီးမားသော အကျိုးကျေးဇူးများ ပေးစွမ်းပြီး လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ ပိုမိုထိရောက်စွာ လည်ပတ်နိုင်ရန် ခွင့်ပြုသည်။ ၎င်းသည် စျေးကွက်ဝေစုအတွက် ယှဉ်ပြိုင်နေသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်လည်း အသာစီးရရှိစေသည်။ ဤအကျိုးကျေးဇူးများစွာသည် ရှိပြီးသော နည်းစနစ်များဖြင့် ယနေ့တွင် ရရှိပြီးဖြစ်ပြီး ခန့်မှန်းခြင်းသည် လုံးဝအသစ်မဟုတ်ပါ။

LTSM ကဲ့သို့သော Artificial Intelligence အခြေခံနည်းလမ်းများသည် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ပုံတွင် စာရင်းအင်းနည်းလမ်းများထက် မူလကတည်းက ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော်လည်း၊ လက်တွေ့ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အသုံးပြုရန် အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် ရိုးရာစာရင်းအင်းအခြေခံနည်းလမ်းများတွင် သာမန်အားဖြင့် လိုအပ်သော ရှုပ်ထွေးသည့် ဆန်းစစ်လေ့လာမှုနှင့် ပုံစံထုတ်ခြင်းမပါဘဲ ဒေတာစုများစွာကို ကိုက်ညီစေနိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ကြီးမားသော အကျိုးကျေးဇူးများကို သယ်ဆောင်လာသည့်နေရာဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် ယခင်က ပေးထားသော machine learning မော်ဒယ်များကဲ့သို့ မဟုတ်ဘဲ ကောင်းမွန်စွာ တိုးချဲ့နိုင်ကြသည်။ ထို့ကြောင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် ယခင်အခြေအနေများတွင် ရင်းမြစ်များ ရှိမည့်အထက် ပိုမိုများပြားသော အခြေအနေများကို ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ကြိုတင်မြင်နိုင်ကြသည်။

Telemus AI™ သည် အစိုးရနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အဆင့်မြင့် ဖြေရှင်းနည်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် ဩစတြေးလျအခြေစိုက် ဉာဏ်ရည်တု ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်သည်။ Telemus AI™ ကို သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် မည်သို့ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်မည်ကို အခမဲ့ အကြံပြုချက်ရရှိရန် ယနေ့ပင် ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။

ကိုးကားချက်များ

[1] - အရောင်းခန့်မှန်းခြင်း - Barış Karaman