Mitandao ya Neva - Kutabiri Mauzo ya Baadaye kwa Kujifunza Kwa Kina

Utabiri ni eneo la kupendeza kwa mashirika. Kuchukua uchunguzi wa awali na kutumia uchunguzi huo kutabiri matokeo ya baadaye kuna matumizi mengi ya vitendo, ikiwa ni pamoja na maamuzi bora yanayofanywa na watengenezaji wa maamuzi. Mashirika mara nyingi hutumia utabiri wa mauzo kusaidia katika upangaji wa kimkakati, wakitumia makadirio kupanga vizuri kwa mustakabali, kuongeza uzalishaji, na kubadilisha mwelekeo inapohitajika. Mfano mwingine muhimu wa utabiri ni Utabiri wa hali ya hewa ambao sisi sote hutumia kila siku.

Uchambuzi wa mfululizo wa muda ni uga wa jumla unaolenga kufanya utabiri kutoka kwa data ya mfululizo wa muda kwa kutumia mfululizo wa nukta zilizofungwa kwa wakati. Kwa kawaida, kazi za utabiri wa mauzo zimetumia mifumo rahisi ya urejesho wa mstari kutoka uga wa takwimu na, hivi karibuni, mifumo ya msitu wa nasibu iliyotengenezwa katika uga wa kujifunza kwa mashine. Mbinu za akili bandia ni sahihi zaidi katika hali fulani, haswa wakati kazi inakosa uhalisia wa mstari.

Tafiti hii ya kesi inachunguza kutumia mbinu ya artificial intelligence ya kumbukumbu ya muda mrefu, muda mfupi (LTSM) katika utabiri wa mauzo. Tunadhihirisha jinsi thamani zilizotabiriwa zinavyolingana karibu sana na thamani halisi. LTSM pia zimeweza kutumika kwa mafanikio katika maeneo mengine kama vile usindikaji wa lugha asilia.

Kutatua Tatizo kupitia AI LTSM Kujifunza Kwa Kina

Kwa kawaida wakati wa kuonyesha mfululizo wa wakati, mara nyingi ni rahisi kuona mfumo na mfumo kama huo unaendelea kurudiwa na mabadiliko madogo. Kile ambacho kwa kawaida ni vigumu zaidi ni kupata mfumo unaolingana kwa usahihi na mfumo kama huo; changamoto inazidi kuongezeka kwa kuzingatia mazingira yanayobadilika kila wakati ambayo ni msingi wa pointi za data zijazo. LTSM imethibitisha kufanya kazi vizuri katika eneo hili kwa kutoa suluhisho la karibu na la kawaida kwa tatizo la utabiri.

Mbinu za nadharia na takwimu hujaribu kutumia usambazaji wa uwezekano kama vile usambazaji wa kawaida au vipengele vya kihisabati kama vile milinganyo ya mstari au parabola ili kulinganisha seti ya pointi za data. Kwa ujumla, mbinu hizi zinaweza kufanya kazi vizuri ikiwa data inalingana karibu na kipengele kilichochorwa. Hata hivyo, mbinu hizi zinahitaji uchambuzi wa kitaalamu na ni mchakato wa mikono kwa kiasi kikubwa na ni vigumu kufikia katika mazoezi kwa kiwango kikubwa kuzingatia kiwango cha hitaji la ubobezi. Mbinu za kujifunza kwa mashine kama vile Random Forest pia zimependekezwa. Mfululizo wa miti ya maamuzi hujengwa kwa kutumia mfululizo wa pseudo-random; utabiri unafanywa kwa kutathmini kila utabiri unaofuata kutoka kwa mfululizo wa miti.

Random Forest imethibitishwa kufanya kazi vizuri na kuepuka overfitting, ingawa njia hiyo haipanuki kwa ufanisi katika kufanya utabiri kadri seti za data zinakuwa kubwa na ngumu. Hivyo, ni vigumu kutekeleza katika mazingira ya kipekee kwa matatizo yote isipokuwa kwa sehemu ndogo ya matatizo yenye seti za data zilizopunguzwa sana.

LTSM inashinda vikwazo vya njia zilizotangulia kwa kufundisha tofauti ya mtandao wa neva ulioundwa kufundishwa kwa mlolongo kwa kila hatua ya muda na kuiga data moja kwa moja. Hili linakifikiwa kupitia mfululizo wa milango: milango ya pembejeo, pato, na kusahau. Thamani hukumbukwa kwa kila hatua ya muda, na lango linadhibiti mtiririko wa taarifa kati ya hali. Kimsingi, mtandao unafundishwa kwenye kazi ya data huku ikiruhusu AI kushika mahusiano magumu. Fikiria mfano hapa chini, mstari wa kijani unawakilisha data halisi na mstari wa nyekundu unawakilisha data iliyotabiriwa kupitia LTSM, inaonekana kwamba utabiri uko karibu sana na kutabiri thamani halisi.

Ripoti ya Mauzo

Muhtasari wa Changamoto ya Shirika

Kufanya maamuzi ni mchakato unaoendelea wa shirika ambao kwa kawaida unahitaji kuzingatia mwelekeo wa baadaye. Watengenezaji wa maamuzi ya kimkakati wanaweza kuzingatia wapi soko linakwenda, huku watengenezaji wa maamuzi ya uendeshaji wanaweza kuzingatia ugavi na mahitaji ili kuhakikisha uwezekano wa utoaji wa huduma.

Mashirika, hasa kadiri ukubwa wa shirika unavyoongezeka, yana changamoto nyingi za kuandaa data na kukusanya data kwa matumizi katika uchambuzi huo, kuzingatia kiasi kikubwa cha data. Tumeshajadili haya kwa kina katika Makala yetu “Kuandaa Data ya Shirika kwa Matumizi katika AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) Bila kujali aina ya uamuzi, data ya ubora wa juu husaidia kuendesha maamuzi bora. Kuzingatia mustakabali daima ni jambo la kuzingatia katika kufanya maamuzi. Mara nyingi ni rahisi zaidi kubaini mazingira ya sasa ya shirika; kuangalia mustakabali huwa magumu zaidi. Njia za kawaida ni pamoja na kuchambua mwelekeo wa sasa na kuangalia nyuma kwa kipindi kile kile katika mwaka uliopita ili kubaini nini kitatokea, kubaini ubunifu upi unakuja, na kufanya uhitimishaji wa kimantiki jinsi mandhari itakavyobadilika. Uchambuzi wa makini wa vipeo hivi vya data unaweza kuwa sahihi sana.

Tukidhani data imeandaliwa na iko tayari kwa uchambuzi, utabiri ni eneo tata linalohitaji uwezo wa uchambuzi wa data uliowekwa ndani ya shirika ili kuzalisha ripoti sahihi na zinazotabirika zinazolingana karibu na viwango vya sasa. Kadiri siku zinavyosonga, suluhisho zaidi zinapatikana kusaidia kutekeleza kazi hii, ingawa nyingi bado zinahitaji ujuzi wa programu. Zana kama Microsoft Excel zinaweza kutekeleza mbinu nyingi za takwimu kupitia kiolesura cha kubofya na kubofya, ingawa njia za kutumia kujifunza kwa mashine na akili bandia kwa ujumla hazipatikani.

Tatizo jingine zinachokabili shirika ni utaratibu na uzalishaji wa utengenezwaji wa utabiri ili kuwa sehemu ya shughuli za kila siku za shirika. Muda mwingi wa utabiri huu unaozalishwa katika hali ya sasa ya tasnia unafanywa kupitia uchambuzi wa statiki wa ad hoc. Ingawa utabiri wenyewe huwa sahihi, kufikia unategemea sana timu ya watu waliopewa jukumu la kuviandaa. Nyaraka na mwongozo wa hatua kwa hatua ni njia zinazowezekana ambazo zinaweza kusaidia na kuruhusu uendeleaji kadri watu na makundi yanavyohamia katika maeneo mengine. Hata hivyo, haizatibi kikamilifu ujuzi unaohitajika kwaendesha michakato kama hiyo.

Kuwa na michakato ya utabiri wa data na uchambuzi iliyowekwa ndani ya mifumo ya IT ni hatua muhimu mbele katika kuwezesha mashirika kukomaa na mkakati wao wa data. Kwa kuzingatia ugumu wa akili bandia kama uwanja na katika kutekeleza kazi zinazohitaji akili bandia kutumika, mashirika yatahitaji kubadilika ili kuruhusu uwezo kama huo. Utabiri ni eneo ambalo kwa wakati litategemea AI, na mashirika yanayotegemea mbinu za jadi yataanza kukuta yenyewe kwenye hasara. Telemus AI™ inakuja ikiwa na vifaa vya kusaidia mashirika katika utabiri wa uhamiaji kwa kutumia mbinu za hivi karibuni za AI.

Data ya Shirika Inayopatikana kama Ingizo la ML

Vyanzo vya data vinavyopatikana kwa matumizi katika utabiri wa AI ni kama ifuatavyo:

Meta-data ya mteja kutoka kwa mifumo ya CRM (yaani Salesforce, Microsoft CRM).
Alama za wakati za muamala na kiasi (yaani, Mifumo ya PoS, Stripe, PayPal).
Mifumo ya usimamizi wa hesabu.

Mbinu ya Ushirikiano

Yafuatayo ni muhtasari wa mchakato ambao tungefanya kiwango cha juu ili kuchambua huvyo malisho ndani ya shirika:

Toa data ya mauzo kwa mifumo ya chanzo kama vile Salesforce, Stripe, au muamala ghafi wa benki.
Ona na uthibitishe data ili kuhakikisha kuwa ni sahihi na haina makosa.
Pitisha data ya mafunzo kupitia LTSM AI na kisha itathmini kwa kutumia data ya majaribio, hakikisha kwamba utabiri unaonekana sahihi kupitia mbinu za kuonyesha picha na uhesabu hitilafu ya kawaida.
Endelea kusasisha utabiri kadri muda unavyopita kuzingatia pointi za data halisi za sasa.
Tengeneza ripoti inayoonyesha utabiri na uiwasilishe kwa shirika pana, hasa watengenezaji wa maamuzi muhimu.

Tukizingatia Telemus AI™ ina utabiri wa hali ya juu unaowezeshwa na AI tayari nje ya kisanduku, shirika lako linaweza kulenga mantiki ya biashara badala ya utekelezaji wa kiufundi.

Matumizi ya Shirika

Yafuatayo yanaorodhesha matumizi yanayowezekana kwa shirika lako:

Kutabiri mauzo na kutambua mifumo na mienendo.
Kurekebisha mkakati wa mauzo kulingana na makadirio ili kuboresha matokeo.
Usimamizi wa mnyororo wa usambazaji kuhakikisha usimamizi mzuri wa bidhaa.
Kutabiri watu wanaoondoka kwenye ajira.

Faida Zinazowezekana na Zilizotimizwa

Uwezo wa kutabiri huwapa mashirika faida kubwa katika kupanga kwa mustakabali, huku kuruhusu shughuli zifanyike kwa ufanisi zaidi; pia huipa faida biashara zinazoshindana kwa sehemu ya soko. Faida nyingi kati ya hizi tayari zinazipata leo kwa mbinu zilizopo, na utabiri kwa vyovyote vile si jambo jipya.

Hata hivyo mbinu zinazotegemea Akili Bandia kama LTSM ni changamano zaidi kiasili kuliko mbinu za takwimi katika jinsi zinavyofanya kazi, utekelezaji wao kwa matumizi katika kutatua matatizo ya kiutendaji ni mahali ambapo huleta faida kubwa kwani zinaweza kulingana na seti nyingi za data bila uchambuzi changamano na uundaji wa mitindo ambao kwa kawaida unahitajika na mbinu za jadi zinazotegemea takwimu, pia zinapanuka vizuri tofauti na mitindo ya kujifunza mashine iliyotolewa hapo awali. Hivyo, mashirika yanaweza kutabiri na kubashiri hali nyingi zaidi kuliko ambavyo vingeweza kuwa na rasilimali katika mazingira ya awali.

Telemus AI™ ni kampuni ya akili bandia iliyoko Australia inayotoa suluhisho za hali ya juu kwa serikali na biashara. Wasiliana nasi leo kwa ushauri wa bila malipo juu ya jinsi Telemus AI™ inavyoweza kuunganishwa katika shirika lako.

Marejeo

[1] - Kutabiri Mauzo - Barış Karaman

Lebo