ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ - ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਵਿਕਰੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ

ਰੈਂਡਮ ਫੌਰੈਸਟ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਜਦੋਂ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਇਹ ਢੰਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਸ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸੀਮਤ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਉਪ-ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ, ਹੋਰ ਸਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।

LTSM ਪਿਛਲੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਇੱਕ ਵੇਰੀਐਂਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਪਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਟਾਈਮਸਟੈਪ ਲਈ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੇਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇਨਪੁਟ, ਆਉਟਪੁਟ, ਅਤੇ ਫੋਰਗੈੱਟ ਗੇਟ। ਮੁੱਲ ਹਰ ਟਾਈਮਸਟੈਪ 'ਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੇਟ ਸਟੇਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਡਾਟੇ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਵੇਖੋ, ਹਰੀ ਲਾਈਨ ਅਸਲ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਲਾਲ ਲਾਈਨ LTSM ਰਾਹੀਂ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਅਸਲ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਨੇੜੇ ਹੈ।

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸੰਖੇਪ

ਫੈਸਲੇ ਸਨਅਤ ਇੱਕ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖੀ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰਣਨੀਤਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਾਜ਼ਾਰ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਸੇਵਾ ਦੀ ਸਪੁਰਦਗੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੂਰਤੀ ਅਤੇ ਮੰਗ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੰਗਠਨਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦਾ ਆਕਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਲੇਖ “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) ਵਿੱਚ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵੇਲੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੇਖਣਾ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਢੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਵੇਖਣਾ, ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਰਕ ਨਾਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਕਿ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲੇਗਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਡਾਟਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦਾ ਸੋਖ ਪੂਰਵਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਹੁਤ ਸਟੀਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਏਮਬੈੱਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹੋਣ। ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ, ਹੋਰ ਹੱਲ ਇਸ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹਾਲੇ ਵੀ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। Microsoft Excel ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਪੁਆਇੰਟ-ਐਂਡ-ਕਲਿੱਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਰਾਹੀਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅੰਕੜਾ ਤਰੀਕੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਰਤਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੱਸਿਆ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਤਮਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਸਥਿਰ ਐਡ-ਹੌਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਾਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਆਪ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪੇ ਗਏ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਟੀਮ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਗਾਈਡਾਂ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੋ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀ ਅਤੇ ਸਮੂਹ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਬੋਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਡਾਟਾ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ IT ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਡਾਟਾ ਰਣਨੀਤੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਢਾਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇਗੀ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, AI 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ, ਅਤੇ ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਢੰਗਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਸੰਗਠਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। Telemus AI™ ਨਵੀਨਤਮ AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।

ML ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਉਪਲਬਧ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਡਾਟਾ

AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਨ:

• CRM ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਗਾਹਕ ਮੈਟਾ-ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Salesforce, Microsoft CRM)।
• ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਅਤੇ ਰਕਮਾਂ (ਭਾਵ PoS ਸਿਸਟਮ, Stripe, PayPal)।
• ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸਿਸਟਮ।

ਏਕੀਕਰਨ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿਧੀ

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਜਿਹੇ ਫੀਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਰਾਂਗੇ:

• Salesforce, Stripe, ਜਾਂ ਕੱਚੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਵਰਗੇ ਸਰੋਤ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਵਿਕਰੀ ਡਾਟਾ ਕੱਢੋ।
• ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਵੈਲੀਡੇਟ ਕਰੋ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਹੈ।
• ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡਾਟਾ ਨੂੰ LTSM AI ਰਾਹੀਂ ਚਲਾਓ ਅਤੇ ਫਿਰ ਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਵਰਤ ਕੇ ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਰਾਹੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਹੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ।
• ਮੌਜੂਦਾ, ਵਾਸਤਵਿਕ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਮੇਂ ਦੇ ਬੀਤਣ ਨਾਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਰਹੋ।
• ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁੱਖ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰੋ।

ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕਿ Telemus AI™ ਕੋਲ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਤਿਆਰ ਉੱਨਤ AI-ਯੋਗ ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ ਹੈ, ਤੁਹਾਡਾ ਸੰਗਠਨ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲਾਜਿਕ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

ਹੇਠਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:

• ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
• ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵਿਕਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅਡਜਸਟ ਕਰਨਾ।
• ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ।
• ਕਰਮਚਾਰੀ ਚਰਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ।

ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਲਾਭ

ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵੱਡੇ ਫਾਇਦੇ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰਜ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਚੱਲਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹਿੱਸੇ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਬਾਹਰੀ ਸ਼੍ਰੇਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੌਜੂਦਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਚੁੱਕੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਕਿਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਧਾਰਿਤ ਢੰਗ ਜਿਵੇਂ ਕਿ LTSM ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲੋਂ ਸਹਿਜ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਭ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟਸ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੇ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਅੰਕੜਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਕੇਲ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸੰਗਠਨ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨੇ ਸਰੋਤ ਹੁੰਦੇ ਸਨ, ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

Telemus AI™ ਇੱਕ ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜੋ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਉੱਦਮ ਲਈ ਉੱਨਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਮੁਫਤ ਸਲਾਹ ਲਈ ਕਿ Telemus AI™ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹਵਾਲੇ

[1] - ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ - Barış Karaman