Nevronske mreže - Napovedovanje prihodnje prodaje z globokim učenjem

Dokazano je, da Random Forest dobro deluje in se izogne prevelikemu prileganju, čeprav se pristop ne skalira učinkovito pri napovedovanju, ko postanejo nabori podatkov veliki in kompleksni. Tako ga je težko implementirati v praktičnih okoliščinah za vse razen podnabora problemov z zelo omejenimi nabori podatkov.

LTSM odpravlja omejitve prejšnjih pristopov z usposabljanjem različice nevronskih omrežij, zasnovane za zaporedno usposabljanje za vsak časovni korak in neposredno modeliranje podatkov. To doseže prek serije vrat: vhodnih, izhodnih in vrat pozabljanja. Vrednosti se pomnijo ob vsakem časovnem koraku, vrata pa uravnavajo pretok informacij med stanji. V bistvu se omrežje usposablja na funkciji podatkov, kar AI omogoča zajemanje kompleksnih razmerij. Razmislite o spodnjem primeru: zelena črta predstavlja dejanske podatke, rdeča črta pa predstavlja napovedane podatke prek LTSM; razvidno je, da je napoved zelo blizu napovedovanja dejanskih vrednosti.

Pregled organizacijskega izziva

Sprejemanje odločitev je stalen organizacijski proces, ki običajno zahteva premislek o prihodnjih usmeritvah. Strateški odločevalci lahko premislijo, kam se trgu pomika, operativni odločevalci pa lahko upoštevajo ponudbo in povpraševanje za zagotavljanje izvedljivosti storitev.

Organizacije, zlasti ko se velikost organizacije povečuje, imajo številne izzive priprave podatkov in zbiranja podatkov za uporabo v takšni analizi, glede na obsežne količine podatkov. O tem smo podrobno razpravljali v našem članku “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Ne glede na vrsto odločitve, kakovostni podatki pomagajo pri boljših odločitvah. Upoštevanje prihodnosti je pri odločanju vedno premislek. Trenutno okolje organizacije je pogosto lažje določiti; vpogled v prihodnost postane bolj kompleksen. Tipične metode vključujejo analizo trenutnih trendov in vpogled nazaj v enako obdobje v prejšnjem letu, da se ugotovi, kaj se bo zgodilo, določi, katere inovacije so na obzorju, in logično sklepanje o tem, kako se bo pokrajina spremenila. Skrbna analiza teh podatkovnih točk je lahko zelo natančna.

Ob predpostavki, da so podatki pripravljeni in pripravljeni za analizo, je napovedovanje kompleksno področje, ki zahteva funkcionalnost analitike podatkov, vdelano v organizacijo, za proizvodnjo natančnih in predvidljivih poročil, ki se tesno ujemajo s trenutnimi referenčnimi vrednostmi. Vse več rešitev postaja na voljo za pomoč pri izvajanju te funkcije, čeprav mnoge še vedno zahtevajo programerske spretnosti. Orodja, kot je Microsoft Excel, lahko izvajajo številne statistične metode prek vmesnika kaži-in-klikni, čeprav načini za uporabo strojnega učenja in umetne inteligence niso splošno na voljo.

Drug izziv, s katerim se soočajo organizacije, je proceduralizacija in produkcizacija generiranja napovedi, da bi postale del vsakodnevnih operacij organizacije. Veliko teh napovedi, ustvarjenih v trenutnem stanju industrije, je narejenih s statičnimi ad-hoc analizami. Čeprav so same napovedi običajno natančne, je njihovo pridobivanje močno odvisno od ekipe posameznikov, ki so zadolženi za njihovo pripravo. Dokumentacija in navodila po korakih so možne metode, ki lahko pomagajo in omogočajo kontinuiteto, ko se posamezniki in skupine premaknejo na druga področja. Vendar to ne rešuje v celosti potrebnih spretnosti za izvajanje takšnih procesov.

Vgradnja procesov napovedovanja in analitike podatkov znotraj IT sistemov je ključni korak naprej pri omogočanju organizacijam, da dozorijo s svojo podatkovno strategijo. Glede na kompleksnost umetne inteligence kot področja in pri opravljanju nalog, ki zahtevajo uporabo umetne inteligence, se bodo morale organizacije prilagoditi, da bodo omogočile takšno zmožnost. Napovedovanje je področje, ki se bo s časom zanašalo na AI, organizacije, ki se zanašajo na tradicionalne metode, pa bodo začele ugotavljati, da so v zaostanku. Telemus AI™ je opremljen za pomoč organizacijam pri napovedih migracij z uporabo najnovejših tehnik AI.

Organizacijski podatki, razpoložljivi kot vhod za ML

Viri podatkov, ki so na voljo za uporabo v napovedovanju AI, so naslednji:

• Metapodatki strank iz sistemov CRM (tj. Salesforce, Microsoft CRM).
• Časovni žigi transakcij in zneski (tj. Sistemi PoS, Stripe, PayPal).
• Sistemi za upravljanje zalog.

Metodologija integracije

Naslednje je pregled postopka, ki bi ga na visoki ravni izvedli za analizo takih virov znotraj organizacije:

• Izvleči podatke o prodaji za izvorne sisteme, kot so Salesforce, Stripe ali surove bančne transakcije.
• Vizualizirajte in preverite podatke, da zagotovite, da so pravilni in brez napak.
• Pošljite podatke za usposabljanje skozi LTSM AI in jih nato ocenite z uporabo testnih podatkov, zagotovite, da je napoved videti natančna s tehnikami vizualizacije, in izračunajte standardno napako.
• Nadaljujte z posodabljanjem napovedi s potekom časa, da upoštevate trenutne, dejanske podatkovne točke.
• Ustvarite poročilo, ki prikazuje napoved, in ga posredujte širši organizaciji, zlasti ključnim odločevalcem.

Ker ima Telemus AI™ napredno napovedovanje, omogočeno z AI, pripravljeno takoj iz škatle, se lahko vaša organizacija osredotoči na poslovno logiko namesto na tehnično implementacijo.

Organizacijske aplikacije

Naslednje navaja potencialne aplikacije za vašo organizacijo:

• Napovedovanje prodaje in prepoznavanje vzorcev ter trendov.
• Prilagajanje prodajne strategije na podlagi napovedi za izboljšanje rezultatov.
• Upravljanje dobavne verige za zagotavljanje učinkovitega upravljanja izdelkov.
• Predvidevanje fluktuacije zaposlenih.

Morebitne in uresničene prednosti

Zmožnost napovedovanja organizacijam daje ogromne prednosti pri načrtovanju prihodnosti, kar omogoča bolj učinkovito delovanje; prav tako podjetjem, ki se borijo za tržni delež, daje prednost. Veliko teh koristi je danes že uresničenih z obstoječimi tehnikami, napovedovanje pa nikakor ni novo.

Medtem ko so metode na podlagi umetne inteligence, kot je LTSM, po svojem delovanju inherentno bolj kompleksne od statističnih metod, njihova implementacija za uporabo pri reševanju praktičnih problemov prinaša ogromne koristi, saj se lahko prilegajo številnim naborom podatkov brez kompleksne analize in modeliranja, ki je običajno potrebno pri tradicionalnih metodah na podlagi statistike, dobro se tudi skalirajo v nasprotju s prej ponujenimi modeli strojnega učenja. Tako lahko organizacije napovedujejo in predvidevajo veliko več scenarijev, kot bi sicer imele na voljo sredstva v prejšnjih okoliščinah.

Telemus AI™ je avstralsko podjetje za umetno inteligenco, ki vladi in podjetjem zagotavlja napredne rešitve. Kontaktirajte nas danes za brezplačno posvetovanje o tem, kako lahko Telemus AI™ integrirate v vašo organizacijo.

Sklici

[1] - Predvidevanje prodaje - Barış Karaman