Rețele Neuronale - Prezicerea Vânzărilor Viitoare cu Învățare Profundă

Random Forest s-a dovedit a funcționa bine și evită supraadaptarea, deși abordarea nu se scalează eficient în efectuarea predicțiilor pe măsură ce seturile de date devin mari și complexe. Astfel, este dificil de implementat în contexte practice pentru toate, cu excepția unui subset de probleme cu seturi de date foarte limitate.

LTSM depășește limitările abordărilor anterioare prin antrenarea unei variante a unei rețele neuronale concepute pentru a se antrena secvențial pentru fiecare interval de timp și a modela datele direct. Acest lucru este realizat printr-o serie de porți: porți de intrare, de ieșire și de uitare. Valorile sunt memorate la fiecare interval de timp, iar poarta reglează fluxul de informații între stări. În esență, rețeaua se antrenează pe funcția datelor, permițând AI-ului să capteze relații complexe. Luați în considerare exemplul de mai jos, linia verde reprezintă datele reale, iar linia roșie reprezintă datele prognozate prin LTSM; se poate observa că prognoza este foarte aproape de prezicerea valorilor reale.

Prezentare generală a provocării organizaționale

Luarea deciziilor este un proces organizațional continuu care necesită, de obicei, luarea în considerare a direcțiilor viitoare. Factorii de decizie strategici pot lua în considerare direcția în care se îndreaptă piața, în timp ce factorii de decizie operaționali pot lua în considerare cererea și oferta pentru a asigura livrabilitatea serviciilor.

Organizațiile, în special pe măsură ce dimensiunea unei organizații crește, au numeroase provocări de pregătire a datelor și de colectare a datelor pentru utilizare în astfel de analize, având în vedere cantitățile uriașe de date. Am discutat pe larg despre acest lucru în Articolul nostru „Pregătirea datelor organizaționale pentru utilizare în AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Indiferent de tipul de decizie, datele de înaltă calitate ajută la luarea unor decizii mai bune. Luarea în considerare a viitorului este întotdeauna o preocupare în luarea deciziilor. Este adesea mai ușor să se determine mediul actual al unei organizații; privirea în viitor devine mai complexă. Metodele tipice includ analiza tendințelor actuale și privirea înapoi la aceeași perioadă din anul precedent pentru a stabili ce se va întâmpla, a determina ce inovații sunt la orizont și a deduce logic cum se va schimba peisajul. O analiză atentă a acestor puncte de date poate fi extrem de precisă.

Presupunând că datele sunt pregătite și gata de analizat, prognozarea este un domeniu complex care necesită funcționalitate de analiză a datelor încorporată în organizație pentru a produce rapoarte precise și previzibile care se aliniază î îndeaproape cu indicatorii de referință actuali. Din ce în ce mai multe soluții devin disponibile pentru a ajuta la îndeplinirea acestei funcții, deși multe necesită încă abilități de programare. Instrumente precum Microsoft Excel pot efectua multe metode statistice printr-o interfață point-and-click, deși modalitățile de utilizare a învățării automate și a inteligenței artificiale nu sunt în general disponibile.

O altă problemă cu care se confruntă organizațiile este proceduralizarea și punerea în producție a generării prognozelor pentru a deveni parte din operațiunile zilnice ale unei organizații. O mare parte din aceste prognoze produse în starea actuală a industriei se realizează prin analize statice ad-hoc. Deși prognozele în sine tind să fie precise, obținerea lor depinde în mare măsură de echipa de persoane însărcinate cu elaborarea lor. Documentația și ghidurile pas cu pas sunt metode posibile care pot ajuta și permite continuitatea pe măsură ce persoanele și grupurile se mută în alte domenii. Cu toate acestea, acest lucru nu abordează în totalitate competențele necesare pentru a rula astfel de procese.

Încorporarea proceselor de prognoză și analiză a datelor în sistemele IT este un pas cheie înainte în permiterea organizațiilor să se maturizeze cu strategia lor de date. Având în vedere complexitatea inteligenței artificiale ca domeniu și în efectuarea sarcinilor care necesită utilizarea inteligenței artificiale, organizațiile vor trebui să se adapteze pentru a permite o astfel de capabilitate. Prognoza este un domeniu care, în timp, se va baza pe AI, iar organizațiile care se bazează pe metode tradiționale vor începe să se afle în dezavantaj. Telemus AI™ vine echipat pentru a asista organizațiile în prognozele de migrare folosind cele mai recente tehnici AI.

Date organizaționale disponibile ca intrare ML

Sursele de date disponibile pentru utilizarea în prognozarea AI sunt următoarele:

• Metadate ale clienților din sisteme CRM (de ex. Salesforce, Microsoft CRM).
• Marcile temporale și sumele tranzacțiilor (de ex. Sisteme PoS, Stripe, PayPal).
• Sisteme de gestionare a inventarului.

Metodologie de Integrare

Următoarele reprezintă o prezentare generală la nivel înalt a procesului pe care l-am efectua pentru a analiza astfel de fluxuri într-o organizație:

• Extrageți date de vânzări pentru sisteme sursă precum Salesforce, Stripe sau tranzacții bancare brute.
• Vizualizați și validați datele pentru a vă asigura că sunt corecte și lipsite de erori.
• Treceți datele de instruire printr-un AI LTSM și apoi evaluați-le folosind date de test, asigurați-vă că prognoza pare corectă prin tehnici de vizualizare și calculați eroarea standard.
• Continuați să actualizați prognoza pe măsură ce timpul trece pentru a lua în considerare punctele de date actuale și reale.
• Produceți un raport care demonstrează prognoza și comunicați-l organizației mai largi, în special factorilor de decizie cheie.

Având în vedere că Telemus AI™ are prognoze avansate activate de AI gata de utilizare din cutie, organizația dumneavoastră se poate concentra pe logica de business rather decât pe implementarea tehnică.

Aplicații organizaționale

Următoarele enumeră aplicațiile potențiale pentru organizația dumneavoastră:

• Prognozarea vânzărilor și identificarea tiparelor și tendințelor.
• Ajustarea strategiei de vânzări pe baza prognozelor pentru a îmbunătăți rezultatele.
• Managementul lanțului de aprovizionare pentru a asigura gestionarea eficientă a produselor.
• Predictarea fluctuației de personal.

Beneficii Potențiale și Realizate

Capacitatea de a prezice oferă organizațiilor avantaje enorme în planificarea viitorului, permițând operațiunilor să funcționeze mai eficient; de asemenea, oferă un avantaj companiilor care concurează pentru cota de piață. O mare parte din aceste beneficii sunt deja realizate astăzi prin tehnicile existente, iar prognozarea nu este cu nimic nou.

Deși metodele bazate pe Inteligență Artificială, cum ar fi LTSM, sunt inerent mai complexe decât metodele statistice în modul în care funcționează, implementarea lor pentru utilizarea în rezolvarea problemelor practice este locul în care aduc beneficii enorme, deoarece se pot potrivi multor seturi de date fără analiza și modelarea complexă care sunt de obicei necesare cu metodele tradiționale bazate pe statistici; de asemenea, se scalază bine, spre deosebire de modelele de învățare automată furnizate anterior. Astfel, organizațiile pot prognoza și prezice mult mai multe scenarii decât ar avea altfel resurse în situațiile anterioare.

Telemus AI™ este o companie de inteligență artificială cu sediul în Australia care oferă soluții avansate guvernelor și întreprinderilor. Contactați-ne astăzi pentru o consultație gratuită despre modul în care Telemus AI™ poate fi integrat în organizația dumneavoastră.

Referințe

[1] - Predictarea Vânzărilor - Barış Karaman