Redes Neurais - Prevendo Vendas Futuras com Deep Learning

A previsão é uma área de interesse para organizações. Tomar observações passadas e usar essas observações para prever resultados futuros tem muitas aplicações práticas, incluindo melhores decisões tomadas por tomadores de decisão. As organizações costumam usar previsões de vendas para auxiliar no planejamento estratégico, usando projeções para planejar melhor o futuro, aumentar a produtividade e mudar de rumo quando necessário. Outro exemplo notável de previsão são as previsões meteorológicas que todos nós usamos diariamente.

A análise de séries temporais é um campo geral que visa fazer previsões a partir de dados de séries temporais usando uma série de pontos indexados no tempo. Tradicionalmente, as tarefas de previsão de vendas usaram modelos de regressão linear simples do campo da estatística e, mais recentemente, modelos de floresta aleatória desenvolvidos no campo do aprendizado de máquina. As técnicas de inteligência artificial são mais precisas em certas situações, notadamente quando a função carece de linearidade.

Este estudo de caso explora o uso de uma abordagem de inteligência artificial de memória de longo e curto prazo (LTSM) para previsão de vendas. Demonstramos como os valores previstos correspondem muito proximamente aos valores reais. LTSMs também têm sido usados com sucesso em outras áreas, como processamento de linguagem natural.

Resolvendo o Problema via AI LTSM Deep Learning

Normalmente, ao visualizar uma série temporal, é frequentemente fácil ver um padrão e tal padrão continuar a se repetir com ligeiras variações. O que costuma ser muito mais difícil é encontrar um modelo que se ajuste com precisão a tal padrão; o desafio se complica ainda mais ao considerar as circunstâncias em constante mudança que subjazem os pontos de dados futuros. A LTSM provou funcionar bem nessa área, fornecendo algo mais próximo de uma solução genérica para o problema de previsão.

Métodos probabilísticos e estatísticos tentam usar distribuições de probabilidade, como a distribuição normal, ou funções matemáticas, como equações lineares ou parabólicas, para ajustar um conjunto de pontos de dados. Geralmente, essas abordagens podem funcionar bem se os dados se alinharem estreitamente com a função modelada. No entanto, esses métodos requerem análise especializada e são um processo bastante manual, sendo difíceis de alcançar na prática em grande escala, dado o grau necessário de especialização. Métodos de aprendizado de máquina, como Random Forest, também foram propostos. Uma série de árvores de decisão é construída usando sequências pseudoaleatórias; uma previsão é feita avaliando cada previsão subsequente de uma série de árvores.

O Random Forest tem se mostrado eficaz e evita o overfitting, embora a abordagem não seja dimensionada de forma eficiente na realização de previsões à medida que os conjuntos de dados se tornam grandes e complexos. Assim, é difícil de implementar em ambientes práticos para todos, exceto para um subconjunto de problemas com conjuntos de dados muito limitados.

O LTSM supera as limitações de abordagens anteriores treinando uma variante de uma rede neural projetada para treinar sequencialmente para cada intervalo de tempo e modelar os dados diretamente. Ele consegue isso por meio de uma série de portões: portões de entrada, saída e esquecimento. Os valores são lembrados em cada intervalo de tempo, e o portão regula o fluxo de informações entre os estados. Essencialmente, a rede está treinando na função dos dados, permitindo que a AI capture relacionamentos complexos. Considere o exemplo abaixo, a linha verde representa os dados reais e a linha vermelha representa os dados previstos via LTSM, pode-se ver que a previsão está muito próxima de prever os valores reais.

Relatório de Vendas

Visão Geral do Desafio Organizacional

A tomada de decisão é um processo organizacional contínuo que normalmente requer consideração de direções futuras. Tomadores de decisão estratégicos podem considerar para onde o mercado está indo, enquanto tomadores de decisão operacionais podem considerar oferta e demanda para garantir a capacidade de entrega do serviço.

As organizações, particularmente à medida que o tamanho de uma organização aumenta, têm inúmeros desafios de preparação de dados e compilação de dados para uso em tal análise, dadas as vastas quantidades de dados. Discutimos isso detalhadamente em nosso Artigo “Preparando Dados Organizacionais para Uso em AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Independentemente do tipo de decisão, dados de alta qualidade ajudam a impulsionar melhores decisões. Levar em conta o futuro é sempre uma consideração na tomada de decisão. Muitas vezes é mais fácil determinar o ambiente atual de uma organização; olhar para o futuro torna-se mais complexo. Métodos típicos incluem analisar as tendências atuais e olhar para o mesmo período de um ano anterior para averiguar o que acontecerá, determinar quais inovações estão no horizonte e deduzir logicamente como o cenário mudará. Uma análise cuidadosa desses pontos de dados pode ser altamente precisa.

Assumindo que os dados estejam preparados e prontos para serem analisados, a previsão é uma área complexa que requer funcionalidade de análise de dados incorporada na organização para produzir relatórios precisos e previsíveis que se alinhem de perto com os benchmarks atuais. Cada vez mais, mais soluções estão se tornando disponíveis para ajudar a realizar essa função, embora muitas ainda exijam habilidades de programação. Ferramentas como o Microsoft Excel podem realizar muitos métodos estatísticos por meio de uma interface de apontar e clicar, embora formas de usar aprendizado de máquina e inteligência artificial não estejam geralmente disponíveis.

Outra questão enfrentada pelas organizações é a proceduralização e a colocação em produção da geração de previsões para se tornarem parte das operações diárias de uma organização. Grande parte dessas previsões produzidas no estado atual da indústria é por meio de análises ad-hoc estáticas. Embora as previsões em si tendam a ser precisas, chegar a elas é altamente dependente da equipe de indivíduos encarregada de montá-las. Documentação e guias passo a passo são métodos possíveis que podem ajudar e permitir a continuidade à medida que indivíduos e grupos se movem para outras áreas. No entanto, isso não aborda completamente as habilidades necessárias para executar tais processos.

Incorporar os processos de previsão e análise de dados nos sistemas de TI é um passo fundamental para permitir que as organizações amadureçam com sua estratégia de dados. Dada a complexidade da inteligência artificial como um campo e na execução de tarefas que exigem o emprego de inteligência artificial, as organizações precisarão se adaptar para permitir tal capacidade. A previsão é uma área que, com o tempo, dependerá de IA, e as organizações que dependem de métodos tradicionais começarão a se encontrar em desvantagem. A Telemus AI™ vem equipada para ajudar as organizações em previsões de migração usando as técnicas mais recentes de IA.

Dados Organizacionais Disponíveis como Entrada de ML

As fontes de dados disponíveis para uso em previsões de AI são as seguintes:

Metadados de clientes de sistemas de CRM (ou seja, Salesforce, Microsoft CRM).
Carimbos de data/hora e valores das transações (ou seja, Sistemas PoS, Stripe, PayPal).
Sistemas de gerenciamento de inventário.

Metodologia de Integração

A seguir, uma visão geral do processo que realizaríamos em um alto nível para analisar tais feeds dentro de uma organização:

Extraia dados de vendas de sistemas de origem como Salesforce, Stripe ou transações bancárias brutas.
Visualize e valide os dados para garantir que estejam corretos e livres de erros.
Passar os dados de treinamento por uma IA LTSM e depois avaliá-los usando dados de teste, garantir que a previsão pareça precisa por meio de técnicas de visualização e calcular o erro padrão.
Continue a atualizar a previsão à medida que o tempo passa para considerar os pontos de dados reais e presentes.
Produzir um relatório demonstrando a previsão e comunicá-lo à organização mais ampla, particularmente aos principais tomadores de decisão.

Como a Telemus AI™ possui previsão habilitada por IA avançada pronta para uso, sua organização pode focar na lógica de negócios em vez da implementação técnica.

Aplicações Organizacionais

A seguir, lista aplicações potenciais para sua organização:

Previsão de vendas e identificação de padrões e tendências.
Ajustar a estratégia de vendas com base em previsões para melhorar os resultados.
Gestão da cadeia de suprimentos para garantir a gestão eficiente de produtos.
Previsão de rotatividade de funcionários.

Benefícios Potenciais e Realizados

A capacidade de prever oferece às organizações enormes vantagens no planejamento do futuro, permitindo que as operações sejam executadas com mais eficiência; também proporciona uma vantagem para empresas que estão competindo por participação no mercado. Grande parte desses benefícios já é realizada hoje com técnicas existentes, e a previsão de forma alguma é nova.

Embora os métodos baseados em Inteligência Artificial, como LTSM, sejam inerentemente mais complexos do que os métodos estatísticos na forma como funcionam, sua implementação para uso na resolução de problemas práticos é onde trazem enormes benefícios, pois podem se ajustar a muitos conjuntos de dados sem a análise e modelagem complexas que são tipicamente exigidas com métodos tradicionais baseados em estatística, e também escalam bem, diferentemente dos modelos de aprendizado de máquina fornecidos anteriormente. Assim, as organizações podem prever e antecipar muitos mais cenários do que teriam recursos para fazer em configurações anteriores.

A Telemus AI™ é uma empresa de inteligência artificial sediada na Austrália, fornecendo soluções avançadas para o governo e empresas. Entre em contato conosco hoje para uma consulta gratuita sobre como a Telemus AI™ pode ser integrada em sua organização.

Referências

[1] - Previsão de Vendas - Barış Karaman