Neurónové siete - Predikcia budúcich predajov pomocou hlbokého učenia

Random Forest sa ukázal ako dobre fungujúci a zabraňuje preučeniu, hoci tento prístup sa pri tvorbe predikcií efektívne neškáluje, keď sa dátové sady stanú veľkými a komplexnými. Preto je ťažké ho implementovať v praktických podmienkach pre všetky okrem podmnožiny problémov s veľmi obmedzenými dátovými sadami.

LTSM prekonáva obmedzenia predchádzajúcich prístupov trénovaním variantu neurónovej siete navrhnutej na sekvenčné trénovanie pre každý časový krok a priame modelovanie údajov. Dosahuje to prostredníctvom série brán: vstupných, výstupných a brán zabúdania. Hodnoty sa zapamätávajú pri každom časovom kroku a brána reguluje tok informácií medzi stavmi. V podstate sa sieť trénuje na funkcii údajov, čo umožňuje AI zachytiť zložité vzťahy. Zvážte nižšie uvedený príklad, zelená čiara predstavuje skutočné údaje a červená čiara predstavuje prognózované údaje prostredníctvom LTSM, možno vidieť, že prognóza je veľmi blízko k predpovedaniu skutočných hodnôt.

Prehľad organizačnej výzvy

Rozhodovanie je prebiehajúci organizačný proces, ktorý si zvyčajne vyžaduje zváženie budúcich smerov. Strategickí rozhodovatelia môžu zvažovať, kam sa trh uberá, zatiaľ čo operatívni rozhodovatelia môžu zvažovať ponuku a dopyt na zaistenie doručiteľnosti služieb.

Organizácie, najmä s rastúcou veľkosťou organizácie, majú množstvo výziev pri príprave údajov a ich zhromažďovaní na použitie v takejto analýze, vzhľadom na obrovské množstvá údajov. Túto problematiku sme podrobne diskutovali v našom článku „Príprava organizačných údajov na použitie v AI“ (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Bez ohľadu na typ rozhodnutia, vysokokvalitné údaje pomáhajú riadiť lepšie rozhodnutia. Zohľadňovanie budúcnosti je pri rozhodovaní vždy dôležité. Často je jednoduchšie určiť súčasné prostredie organizácie; pohľad do budúcnosti je zložitejší. Typické metódy zahŕňajú analýzu súčasných trendov a spätný pohľad na rovnaké obdobie v predchádzajúcom roku, aby sa zistilo, čo sa stane, určilo, aké inovácie sa blížia, a logicky odvodilo, ako sa krajina zmení. Dôkladná analýza týchto údajových bodov môže byť veľmi presná.

Za predpokladu, že dáta sú pripravené a pripravené na analýzu, predpovedanie je komplexná oblasť, ktorá vyžaduje funkcionalitu dátovej analytiky zabudovanú v organizácii na produkciu presných a predvídateľných správ, ktoré úzko zodpovedajú súčasným benchmarkom. Čoraz viac riešení je dostupných na pomoc pri vykonávaní tejto funkcie, hoci mnohé stále vyžadujú programátorské zručnosti. Nástroje ako Microsoft Excel dokážu vykonávať mnoho štatistických metód prostredníctvom rozhrania point-and-click, hoci spôsoby použitia strojového učenia a umelej inteligencie nie sú všeobecne dostupné.

Ďalším problémom, ktorému organizácie čelia, je proceduralizácia a zavedzenie generovania predpovedí do produkcie, aby sa stali súčasťou každodenných operácií organizácie. Mnoho z týchto predpovedí vytvorených v súčasnom stave odvetvia vzniká prostredníctvom statickej ad-hoc analýzy. Hoci samotné predpovede bývajú presné, ich dosiahnutie je vysoko závislé od tímu jednotlivcov poverených ich zostavením. Dokumentácia a sprievodcovia krok za krokom sú možné metódy, ktoré môžu pomôcť a umožniť kontinuitu, keď jednotlivci a skupiny prechádzajú do iných oblastí. To však úplne nerieši požadované zručnosti potrebné na spúšťanie takýchto procesov.

Zabudovanie procesov predpovedania a analýzy údajov do IT systémov je kľúčovým krokom vpred, ktorý organizáciám umožní dospieť v ich dátovej stratégii. Vzhľadom na zložitosť umelej inteligencie ako odboru a pri vykonávaní úloh, ktoré vyžadujú použitie umelej inteligencie, sa organizácie budú musieť prispôsobiť, aby umožnili takúto schopnosť. Predpovedanie je oblasť, ktorá sa bude časom spoliehať na AI, a organizácie, ktoré sa spoliehajú na tradičné metódy, začnú zisťovať, že sa dostávajú do nevýhody. Telemus AI™ je vybavený na to, aby organizáciám pomohol pri migrácii predpovedí pomocou najnovších techník AI.

Organizačné údaje dostupné ako vstup pre ML

Zdroje údajov dostupné na použitie v AI prognózovaní sú nasledovné:

• Metaúdaje zákazníkov zo systémov CRM (t.j. Salesforce, Microsoft CRM).
• Časové známky transakcií a sumy (t.j. systémy PoS, Stripe, PayPal).
• Systémy na správu zásob.

Metodika integrácie

Nasleduje prehľad procesu, ktorý by sme na vysokej úrovni vykonali na analýzu takýchto zdrojov v rámci organizácie:

• Extrahujte údaje o predaji zo zdrojových systémov, ako sú Salesforce, Stripe alebo surové bankové transakcie.
• Vizualizácia a validácia údajov na zabezpečenie ich správnosti a bezchybnosti.
• Spustite tréningové dáta cez LTSM AI a následne ich vyhodnoťte pomocou testovacích dát, zaistite, že predpoveď sa javí presnou prostredníctvom vizualizačných techník a vypočítajte štandardnú chybu.
• Pokračujte v aktualizácii prognózy s plynutím času, aby sa zohľadnili súčasné, skutočné dátové body.
• Vytvorte správu preukazujúcu prognózu a komunikujte ju širšej organizácii, najmä kľúčovým rozhodovateľom.

Vzhľadom na to, že Telemus AI™ má pokročilé predpovedanie s podporou AI pripravené priamo po vybalení, vaša organizácia sa môže sústrediť na obchodnú logiku a nie na technickú implementáciu.

Organizačné aplikácie

Nasledujúci zoznam obsahuje potenciálne aplikácie pre vašu organizáciu:

• Predpovedanie predaja a identifikácia vzorov a trendov.
• Úprava predajnej stratégie na základe prognóz s cieľom zlepšiť výsledky.
• Riadenie dodávateľského reťazca na zabezpečenie efektívneho riadenia produktov.
• Predpovedanie fluktuácie zamestnancov.

Potenciálne a realizované výhody

Schopnosť predvídať dáva organizáciám obrovskú výhodu pri plánovaní budúcnosti a umožňuje efektívnejší chod operácií; poskytuje tiež výhodu pre podniky, ktoré súperia o podiel na trhu. Mnohé z týchto výhod sa už dnes realizujú pomocou existujúcich techník a predpovedanie nie je žiadnym spôsobom novinkou.

Zatiaľ čo metódy založené na umelej inteligencii, ako je LTSM, sú svojou podstatou zložitejšie ako štatistické metódy v tom, ako fungujú, ich implementácia pri riešení praktických problémov je miestom, kde prinášajú obrovské výhody, pretože dokážu prispôsobiť sa mnohým súborom údajov bez zložitej analýzy a modelovania, ktoré sa zvyčajne vyžaduje pri tradičných metódach založených na štatistike, a tiež sa dobre škálujú na rozdiel od predtým poskytovaných modelov strojového učenia. Organizácie tak dokážu predpovedať a prognózovať oveľa viac scenárov, než by im inak umožňovali zdroje v predchádzajúcich podmienkach.

Telemus AI™ je austrálska spoločnosť zaoberajúca sa umelou inteligenciou, ktorá poskytuje pokročilé riešenia pre vládu a podniky. Kontaktujte nás ešte dnes pre bezplatnú konzultáciu o tom, ako možno Telemus AI™ integrovať do vašej organizácie.

Odkazy

[1] - Predpovedanie predaja - Barış Karaman