Sieci neuronowe - Przewidywanie przyszłej sprzedaży z uczeniem głębokim

Random Forest sprawdził się w praktyce i pozwala uniknąć przeuczenia, choć podejście to nie skaluje się efektywnie w procesie prognozowania, gdy zbiory danych stają się duże i złożone. W związku z tym trudno je wdrożyć w warunkach praktycznych dla wszystkich problemów z wyjątkiem podzbioru problemów z bardzo ograniczonymi zbiorami danych.

LTSM pokonuje ograniczenia wcześniejszych podejść, trenując wariant sieci neuronowej zaprojektowanej do sekwencyjnego trenowania dla każdego kroku czasowego i bezpośredniego modelowania danych. Osiąga to za pomocą serii bram: bram wejściowych, wyjściowych i zapominających. Wartości są zapamiętywane na każdym kroku czasowym, a brama reguluje przepływ informacji między stanami. Zasadniczo sieć trenuje na funkcji danych, co pozwala AI na wychwytywanie złożonych relacji. Rozważ poniższy przykład: zielona linia reprezentuje dane rzeczywiste, a czerwona linia reprezentuje dane prognozowane za pomocą LTSM; można zauważyć, że prognoza jest bardzo zbliżona do przewidywania rzeczywistych wartości.

Przegląd wyzwania organizacyjnego

Podejmowanie decyzji to ciągły proces organizacyjny, który zazwyczaj wymaga rozważenia przyszłych kierunków. Decydenci strategiczni mogą rozważać, w jakim kierunku zmierza rynek, podczas gdy decydenci operacyjni mogą brać pod uwagę podaż i popyt, aby zapewnić możliwość realizacji usług.

Organizacje, w miarę wzrostu ich rozmiaru, mają liczne wyzwania związane z przygotowaniem danych i ich zestawianiem do użycia w takiej analizie, biorąc pod uwagę ogromne ilości danych. Omówiliśmy to szczegółowo w naszym Artykule „Przygotowanie danych organizacyjnych do użycia w AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Niezależnie od rodzaju decyzji, wysokiej jakości dane pomagają podejmować lepsze decyzje. Uwzględnienie przyszłości jest zawsze brane pod uwagę przy podejmowaniu decyzji. Często łatwiej jest określić obecne środowisko organizacji; patrzenie w przyszłość staje się bardziej złożone. Typowe metody obejmują analizę bieżących trendów i odniesienie się do tego samego okresu w poprzednim roku, aby ustalić, co się wydarzy, określić, jakie innowacje nadchodzą, i logicznie wywnioskować, jak zmieni się krajobraz. Staranna analiza tych punktów danych może być bardzo dokładna.

Zakładając, że dane są przygotowane i gotowe do analizy, prognozowanie to złożony obszar, który wymaga wbudowanej w organizację funkcjonalności analityki danych w celu generowania dokładnych i przewidywalnych raportów, które ściśle odpowiadają obecnym benchmarkom. Coraz więcej rozwiązań staje się dostępnych, aby pomóc w wykonywaniu tej funkcji, choć wiele z nich nadal wymaga umiejętności programistycznych. Narzędzia takie jak Microsoft Excel mogą wykonywać wiele metod statystycznych za pomocą interfejsu typu wskaż i kliknij, choć sposoby korzystania z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji nie są ogólnie dostępne.

Innym problemem, z którym mierzą się organizacje, jest usystematyzowanie i przeniesienie do produkcji generowania prognoz, aby stały się one częścią codziennych operacji organizacji. Wiele z tych prognoz tworzonych w obecnym stanie branży powstaje poprzez statyczną analizę doraźną. Choć same prognozy wydają się dokładne, dotarcie do nich jest bardzo zależne od zespołu osób odpowiedzialnych za ich sporządzenie. Dokumentacja i instrukcje krok po kroku to możliwe metody, które mogą pomóc i pozwolić na ciągłość, gdy osoby i grupy przechodzą do innych obszarów. Nie rozwiązuje to jednak całkowicie wymaganych umiejętności niezbędnych do prowadzenia takich procesów.

Wbudowanie procesów prognozowania i analityki danych w systemy IT to kluczowy krok naprzód w umożliwieniu organizacjom dojrzewania ich strategii danych. Biorąc pod uwagę złożoność sztucznej inteligencji jako dziedziny oraz w wykonywaniu zadań wymagających jej zastosowania, organizacje będą musiały się zaadaptować, aby umożliwić taką możliwość. Prognozowanie to obszar, który z czasem będzie opierał się na AI, a organizacje polegające na tradycyjnych metodach zaczną znajdować się w niekorzystnej sytuacji. Telemus AI™ jest wyposażony w narzędzia pomagające organizacjom w prognozowaniu migracji przy użyciu najnowszych technik AI.

Dane organizacyjne dostępne jako dane wejściowe ML

Źródła danych dostępne do wykorzystania w prognozowaniu AI są następujące:

• Metadane klientów z systemów CRM (tj. Salesforce, Microsoft CRM).
• Znaczniki czasowe i kwoty transakcji (tj. Systemy PoS, Stripe, PayPal).
• Systemy zarządzania zapasami.

Metodologia integracji

Poniżej znajduje się przegląd procesu, który przeprowadzilibyśmy na wysokim poziomie w celu analizy takich strumieni w organizacji:

• Ekstrakcja danych sprzedażowych z systemów źródłowych, takich jak Salesforce, Stripe lub surowe transakcje bankowe.
• Wizualizacja i walidacja danych w celu upewnienia się, że są one poprawne i wolne od błędów.
• Przepuść dane treningowe przez LTSM AI, a następnie oceń je za pomocą danych testowych, upewnij się, że prognoza wydaje się dokładna za pomocą technik wizualizacji i oblicz błąd standardowy.
• Kontynuuj aktualizację prognozy w miarę upływu czasu, aby uwzględnić bieżące, rzeczywiste punkty danych.
• Wygeneruj raport demonstrujący prognozę i przekaż go szerszej organizacji, w szczególności kluczowym decydentom.

Ponieważ Telemus AI™ posiada zaawansowane prognozowanie wspomagane przez AI gotowe od razu po wyjęciu z pudełka, Twoja organizacja może skupić się na logice biznesowej, a nie na implementacji technicznej.

Zastosowania organizacyjne

Poniższa lista potencjalnych zastosowań dla Twojej organizacji:

• Prognozowanie sprzedaży oraz identyfikacja wzorców i trendów.
• Dostosowywanie strategii sprzedaży na podstawie prognoz w celu poprawy wyników.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw w celu zapewnienia sprawnego zarządzania produktami.
• Przewidywanie rotacji pracowników.

Potencjalne i zrealizowane korzyści

Zdolność przewidywania daje organizacjom ogromne korzyści w planowaniu przyszłości, pozwalając na bardziej efektywne funkcjonowanie operacji; zapewnia również przewagę firmom konkurującym o udział w rynku. Wiele z tych korzyści jest już dziś realizowanych za pomocą istniejących technik, a prognozowanie w żadnym razie nie jest nowością.

Chociaż metody oparte na sztucznej inteligencji, takie jak LTSM, są ze swojej natury bardziej złożone niż metody statystyczne w sposobie ich działania, ich wdrożenie w celu rozwiązywania praktycznych problemów przynosi ogromne korzyści, ponieważ mogą one pasować do wielu zestawów danych bez złożonej analizy i modelowania, które są zazwyczaj wymagane w przypadku tradycyjnych metod opartych na statystyce, a także dobrze się skalują, w przeciwieństwie do wcześniej oferowanych modeli uczenia maszynowego. W ten sposób organizacje mogą prognozować i przewidywać znacznie więcej scenariuszy, niż miałyby na to zasoby w poprzednich warunkach.

Telemus AI™ to australijska firma zajmująca się sztuczną inteligencją, dostarczająca zaawansowane rozwiązania dla administracji rządowej i przedsiębiorstw. Skontaktuj się z nami już dziś, aby uzyskać bezpłatną konsultację na temat tego, jak Telemus AI™ może być zintegrowane z Twoją organizacją.

Referencje

[1] - Przewidywanie sprzedaży — Barış Karaman