Rrjetet Neurale - Parashikimi i Shitjeve të Ardhshme me Deep Learning

Random Forest ka dëshmuar se funksionon mirë dhe shmang mbi-përshtatjen, ndonëse qasja nuk shkallëzohet në mënyrë efikase në bërjen e parashikimeve ndërkohë që grupet e të dhënave bëhen të mëdha dhe komplekse. Kështu, është e vështirë për t'u zbatuar në mjedise praktike për të gjitha përveç një nëngrupi problemesh me grupe të dhënash shumë të kufizuara.

LTSM tejkalon kufizimet e qasjeve të mëparshme duke trajnuar një variant të një rrjeti nervor i projektuar për t'u trajnuar sekuencialisht për çdo hap kohor dhe për të modeluar të dhënat direkt. Kjo arrihet përmes një serie portash: porta hyrëse, dalëse dhe harrese. Vlerat mbahen mend në çdo hap kohor, dhe porta rregullon rrjedhën e informacionit midis gjendjeve. Në thelb, rrjeti po trajnohet mbi funksionin e të dhënave duke lejuar që AI të kapë marrëdhënie komplekse. Shihni shembullin më poshtë, vija jeshilë përfaqëson të dhënat aktuale dhe vija e kuqe përfaqëson të dhënat e parashikuara përmes LTSM, mund të shihet se parashikimi është shumë afër parashikimit të vlerave aktuale.

Përmbledhje e Sfidës Organizative

Marrja e vendimeve është një proces organizativ i vazhdueshëm që zakonisht kërkon konsideratë për drejtimet e ardhshme. Vendimmarrësit strategjikë mund të konsiderojnë kah po lëviz tregu, ndërsa vendimmarrësit operacionalë mund të konsiderojnë ofertën dhe kërkesën për të siguruar dorëzueshmërinë e shërbimit.

Organizatat, veçanërisht me rritjen e madhësisë së një organizate, kanë sfida të shumta të përgatitjes së të dhënave dhe grumbullimit të të dhënave për përdorim në analiza të tilla, duke pasur parasysh sasitë e mëdha të të dhënave. Ne e kemi diskutuar këtë në gjatësi në Artikullin tonë “Përgatitja e Të Dhënave Organizative për Përdorim në AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Pavarësisht nga lloji i vendimit, të dhënat me cilësi të lartë ndihmojnë në marrjen e vendimeve më të mira. Marrja parasysh e së ardhmes është gjithmonë një konsideratë në marrjen e vendimeve. Shpesh është më e lehtë të përcaktohet mjedisi aktual i një organizate; parashikimi i së ardhmes bëhet më kompleks. Metodat tipike përfshijnë analizimin e tendencave aktuale dhe shikimin mbrapsht në të njëjtën periudhë të një viti të mëparshëm për të përcaktuar se çfarë do të ndodhë, përcaktimin e se cilat risi janë në horizont, dhe deduktimin logjik se si do të ndryshojë peizazhi. Analiza e kujdesshme e këtyre pikave të të dhënave mund të jetë shumë e saktë.

Duke supozuar se të dhënat janë përgatitur dhe gati për t'u analizuar, parashikimi është një fushë komplekse që kërkon funksionalitet të analizës së të dhënave të integruar brenda organizatës për të prodhuar raporte të sakta dhe të parashikueshme që përshtaten ngushtë me benchmark-et e tanishme. Gjithnjë e më shumë zgjidhje po bëhen të disponueshme për të ndihmuar në kryerjen e kësaj funksioni, ndonëse shumë ende kërkojnë aftësi programimi. Mjete si Microsoft Excel mund të kryejnë shumë metoda statistikore përmes një ndërfaqeje point-and-click, ndonëse mënyrat për të përdorur machine learning dhe inteligjencën artificiale nuk janë përgjithësisht të disponueshme.

Një tjetër problem me të cilin përballen organizatat është proceduralizimi dhe prodhimi i gjenerimit të parashikimeve për t'u bërë pjesë e operacioneve të përditshme të një organizate. Pjesa më e madhe e këtyre parashikimeve të prodhuara në gjendjen aktuale të industrisë janë nëpërmjet analizave statike ad-hoc. Ndërsa vetë parashikimet priren të jenë të sakta, arritja e tyre varet shumë nga ekipi i individëve të ngarkuar me mbledhjen e tyre. Dokumentimi dhe udhëzuesit hap pas hapi janë metoda të mundshme që mund të ndihmojnë dhe të lejojnë vazhdimësi teksa individët dhe grupet kalojnë në zona të tjera. Megjithatë, kjo nuk e adreson plotësisht aftësitë e nevojshme që kërkohen për të drejtuar procese të tilla.

Integrimi i proceseve të parashikimit dhe analizës së të dhënave brenda sistemeve IT është një hap kyç përpara në lejimin e organizatave të pjekur me strategjinë e tyre të të dhënave. Duke pasur parasysh kompleksitetin e inteligjencës artificiale si fushë dhe në kryerjen e detyrave që kërkojnë përdorimin e inteligjencës artificiale, organizatat do të duhet të përshtaten për të lejuar një aftësi të tillë. Parashikimi është një fushë që, me kalimin e kohës, do të mbështetet në AI, dhe organizatat që mbështeten në metodat tradicionale do të fillojnë ta gjejnë veten në një disavantazh. Telemus AI™ vjen i pajisur për të ndihmuar organizatat në parashikimet e migrimit duke përdorur teknikat më të fundit të AI.

Të Dhëna Organizative të Disponueshme si Hyrje ML

Burimet e të dhënave të disponueshme për përdorim në parashikimin AI janë si më poshtë:

• Meta-të dhëna të klientit nga sistemet CRM (p.sh. Salesforce, Microsoft CRM).
• Vula kohore e transaksioneve dhe shumat (p.sh. Sistemet PoS, Stripe, PayPal).
• Sistemet e menaxhimit të inventarit.

Metodologjia e Integrit

Më poshtë është një pasqyrë e procesit që ne do të kryenim në një nivel të lartë për të analizuar transmetime të tilla brenda një organizate:

• Nxirrni të dhënat e shitjeve për sistemet burimore si Salesforce, Stripe, ose transaksione bankare të papërpunuara.
• Vizualizoni dhe vlerësoni të dhënat për të siguruar që janë të sakta dhe të lira nga gabimet.
• Drejtoni të dhënat e trajnimit përmes një LTSM AI dhe më pas vlerësojeni duke përdorur të dhëna testimi, sigurohuni që parashikimi të duket i saktë nëpërmjet teknikave të visualizimit dhe llogaritni gabimin standard.
• Vazhdoni të përditësoni parashikimin me kalimin e kohës për të marrë parasysh pikat e të dhënave aktuale, të tashme.
• Prodhoni një raport që demonstron parashikimin dhe komunikojeni atë me organizatën më të gjerë, veçanërisht me vendimmarrësit kryesorë.

Duke pasur Telemus AI™ ka parashikim të avancuar të aktivizuar nga AI gati jashtë kutisë, organizata juaj mund të përqendrohet në logjikën e biznesit në vend të zbatimit teknik.

Aplikime Organizative

Më poshtë listohen aplikacionet potenciale për organizatën tuaj:

• Parashikimi i shitjeve dhe identifikimi i modeleve dhe tendencave.
• Rregullimi i strategjisë së shitjeve bazuar në parashikime për të përmirësuar rezultatet.
• Menaxhimi i zinxhirit të furnizimit për të siguruar menaxhim efikas të produkteve.
• Parashikimi i largimit të punonjësve.

Përfitimet Potenciale dhe të Realizuara

Aftësia për të parashikuar i jep organizatave avantazhe të mëdha në planifikimin për të ardhmen, duke lejuar që operacionet të funksionojnë më efikasht; gjithashtu ofron një avantazh për bizneset që konkurrojnë për pjesën e tregut. Pjesa më e madhe e këtyre përfitimeve tashmë realizohen sot me teknikat ekzistuese, dhe parashikimi nuk është aspak i ri.

Ndërsa metodat e bazuara në Inteligjencë Artificiale si LTSM janë thelbësisht më komplekse sesa metodat statistikore në mënyrën se si funksionojnë, implementimi i tyre për përdorim në zgjidhjen e problemeve praktike është vendi ku ato sjellin përfitime të mëdha pasi mund të përshtaten me shumë grupe të dhënash pa analizën dhe modelimin kompleks që zakonisht kërkohet me metodat tradicionale të bazuara në statistikë, ato gjithashtu shkallëzohen mirë ndryshe nga modelet e mëparshme të mësimit të makinerisë. Kështu, organizatat mund të parashikojnë dhe parathëjnë shumë më tepër skenarë sesa do të kishin burimet përndryshe në rregullimet e mëparshme.

Telemus AI™ është një kompani e inteligjencës artificiale me bazë në Australi që ofron zgjidhje të avancuara për qeverinë dhe ndërmarrjet. Na kontaktoni sot për një konsultim falas se si Telemus AI™ mund të integrohet në organizatën tuaj.

Referenca

[1] - Parashikimi i Shitjeve - Barış Karaman