Neuronske mreže - Predviđanje buduće prodaje pomoću dubokog učenja

Dokazano je da Random Forest dobro funkcioniše i izbegava preprilagođavanje, iako se ovaj pristup ne skalira efikasno u donošenju predviđanja kako skupovi podataka postaju veliki i složeni. Stoga je teško implementirati ga u praktičnim uslovima za sve osim za podskup problema sa veoma ograničenim skupovima podataka.

LTSM prevazilazi ograničenja prethodnih pristupa treniranjem varijante neuronske mreže dizajnirane da se trenira sekvencijalno za svaki vremenski korak i direktno modeluje podatke. To postiže putem niza kapija: ulaznih, izlaznih i kapija za zaboravljanje. Vrednosti se pamte pri svakom vremenskom koraku, a kapija reguliše tok informacija između stanja. U suštini, mreža se trenira na funkciji podataka, omogućavajući AI-u da uhvati složene odnose. Razmotrite primer ispod, zelena linija predstavlja stvarne podatke, a crvena linija predstavlja prognozirane podatke putem LTSM-a; može se videti da je prognoza veoma blizu predviđanja stvarnih vrednosti.

Pregled organizacionog izazova

Donošenje odluka je kontinuirani organizacioni proces koji tipično zahteva razmatranje budućih pravaca. Strateški donosioci odluka mogu razmatrati kretanje tržišta, dok operativni donosioci odluka mogu razmatrati ponudu i potražnju kako bi obezbedili isporučivost usluge.

Organizacije, posebno kako se povećava veličina organizacije, imaju brojne izazove u pripremi podataka i sastavljanju podataka za upotrebu u takvoj analizi, s obzirom na ogromne količine podataka. O ovome smo detaljno raspravljali u našem članku „Priprema organizacionih podataka za upotrebu u AI-ju" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Bez obzira na vrstu odluke, podaci visokog kvaliteta pomažu u donošenju boljih odluka. Uzimanje u obzir budućnosti je uvek razmatranje pri donošenju odluka. Često je lakše odrediti trenutno okruženje organizacije; gledanje u budućnost postaje složenije. Tipične metode uključuju analizu trenutnih trendova i osvrtanje na isti period u prethodnoj godini kako bi se utvrdilo šta će se desiti, odrede koje inovacije su na pomolu i logički izvedu kako će se pejzaž promeniti. Pažljiva analiza ovih tačaka podataka može biti veoma tačna.

Pod uslovom da su podaci pripremljeni i spremni za analizu, predviđanje je složena oblast koja zahteva funkcionalnost analitike podataka ugrađenu u organizaciju kako bi se proizvele tačni i predvidivi izveštaji koji se usko podudaraju sa sadašnjim referentnim vrednostima. Sve više rešenja postaje dostupno da pomogne u obavljanju ove funkcije, iako mnoga i dalje zahtevaju veštine programiranja. Alati kao što je Microsoft Excel mogu izvršavati mnoge statističke metode putem interfejsa sa klikom miša, iako načini za korišćenje mašinskog učenja i veštačke inteligencije generalno nisu dostupni.

Još jedan problem sa kojim se organizacije suočavaju je proceduralizacija i proizvodnja generisanja prognoza kako bi postale deo svakodnevnih operacija organizacije. Veliki deo ovih prognoza koje se proizvode u trenutnom stanju industrije nastaje putem statičke ad-hoc analize. Iako su same prognoze obično tačne, njihovo dobijanje u velikoj meri zavisi od tima pojedinaca zaduženih za njihovu izradu. Dokumentacija i vodiči korak po korak su moguće metode koje mogu pomoći i omogućiti kontinuitet kada pojedinci i grupe prelaze u druge oblasti. Međutim, to ne rešava u potpunosti potrebne veštine za pokretanje takvih procesa.

Ugradnja procesa prognoziranja i analitike podataka u IT sisteme je ključni korak napred u omogućavanju organizacijama da sazriju u svojoj strategiji podataka. S obzirom na složenost veštačke inteligencije kao oblasti i u obavljanju zadataka koji zahtevaju angažovanje veštačke inteligencije, organizacije će morati da se prilagode kako bi omogućile takvu sposobnost. Prognoziranje je oblast koja će se s vremenom oslanjati na AI, a organizacije koje se oslanjaju na tradicionalne metode počeće da se nalaze u nepovoljnom položaju. Telemus AI™ je opremljen da pomogne organizacijama u prognozama migracija koristeći najnovije AI tehnike.

Organizacioni podaci dostupni kao ML ulaz

Izvori podataka dostupni za upotrebu u AI predviđanju su sledeći:

• Meta-podaci kupaca iz CRM sistema (npr. Salesforce, Microsoft CRM).
• Vremenske oznake i iznosi transakcija (tj. PoS sistemi, Stripe, PayPal).
• Sistemi za upravljanje zalihama.

Metodologija integracije

Sledeće je pregled procesa koji bismo izveli na visokom nivou za analizu takvih izvora unutar organizacije:

• Izdvajanje podataka o prodaji za izvorne sisteme kao što su Salesforce, Stripe ili sirove bankarske transakcije.
• Vizualizujte i validirajte podatke kako biste osigurali da su ispravni i bez grešaka.
• Provucite podatke za obuku kroz LTSM AI, a zatim ih procenite koristeći test podatke, osigurajte da prognoza izgleda tačno putem tehnika vizualizacije i izračunajte standardnu grešku.
• Nastavite da ažurirate prognozu kako vreme prolazi kako biste uzeli u obzir trenutne, stvarne podatke.
• Napravite izveštaj koji demonstrira prognozu i komunicirajte ga široj organizaciji, posebno ključnim donosiocima odluka.

S obzirom da Telemus AI™ ima napredno AI-omogućeno predviđanje spremno za korišćenje iz kutije, vaša organizacija može da se fokusira na poslovnu logiku umesto na tehničku implementaciju.

Organizacione aplikacije

Sledeće navodi potencijalne aplikacije za vašu organizaciju:

• Predviđanje prodaje i identifikacija obrazaca i trendova.
• Podešavanje strategije prodaje na osnovu prognoza radi poboljšanja rezultata.
• Upravljanje lancem snabdevanja radi obezbeđivanja efikasnog upravljanja proizvodima.
• Predviđanje fluktuacije zaposlenih.

Potencijalne i ostvarene prednosti

Sposobnost predviđanja daje organizacijama ogromne prednosti u planiranju budućnosti, omogućavajući efikasniji rad operacija; takođe pruža prednost preduzećima koja se takmiče za tržišno učešće. Veliki deo ovih prednosti se već danas ostvaruje postojećim tehnikama, a predviđanje ni na koji način nije novo.

Iako su metode zasnovane na Veštačkoj inteligenciji poput LTSM inherentno složenije od statističkih metoda u načinu na koji funkcionišu, njihova implementacija za upotrebu u rešavanju praktičnih problema je mesto gde donose ogromne prednosti jer mogu odgovarati mnogim skupovima podataka bez složene analize i modeliranja koje je obično potrebno kod tradicionalnih metoda zasnovanih na statistici, takođe se dobro skaliraju za razliku od prethodno ponuđenih modela mašinskog učenja. Dakle, organizacije mogu predviđati i prognozirati mnogo više scenarija nego što bi inače imale resursa u prethodnim okruženjima.

Telemus AI™ je australijska kompanija za veštačku inteligenciju koja pruža napredna rešenja za vladu i preduzeća. Kontaktirajte nas danas za besplatne konsultacije o tome kako se Telemus AI™ može integrisati u vašu organizaciju.

Reference

[1] - Predviđanje prodaje - Barış Karaman