நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் - ஆழமான கற்றலுடன் எதிர்கால விற்பனையைக் கணித்தல்

தரவுத்தொகுப்புகள் பெரியதாகவும் சிக்கலானதாகவும் மாறும்போது கணிப்புகளை செய்வதில் ரேண்டம் ஃபாரெஸ்ட் திறம்பட செயல்படுவதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் ஓவர்ஃபிட்டிங்கைத் தவிர்க்கிறது, இருப்பினும் இந்த அணுகுமுறை திறம்பட அளவீடு செய்யாது. எனவே, மிகவும் வரையறுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளைக் கொண்ட சிக்கல்களின் துணைக்குழுவைத் தவிர, நடைமுறை அமைப்புகளில் செயல்படுத்துவது கடினம்.

ஒவ்வொரு நேரப்படியும் தொடர்ச்சியாகப் பயிற்சி பெறவும், தரவை நேரடியாக மாதிரியாக்கவும் வடிவமைக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்கின் மாறுபாட்டைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம் LTSM முந்தைய அணுகுமுறைகளின் வரம்புகளை கடக்கிறது. இதை இது பல வாயில்கள் வழியாக அடைகிறது: உள்ளீடு, வெளியீடு மற்றும் மறக்கும் வாயில்கள். ஒவ்வொரு நேரப்படியும் மதிப்புகள் நினைவில் கொள்ளப்படுகின்றன, மேலும் வாயில் நிலைகளுக்கு இடையேயான தகவல் ஓட்டத்தை ஒழுங்குபடுத்துகிறது. அடிப்படையில், நெட்வொர்க் தரவின் செயல்பாட்டின் அடிப்படையில் பயிற்சி பெறுகிறது, இது AI சிக்கலான உறவுகளைப் பிடிக்க அனுமதிக்கிறது. கீழே உள்ள எடுத்துக்காட்டைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள், பச்சை கோடு உண்மையான தரவைக் குறிக்கிறது மற்றும் சிவப்பு கோடு LTSM மூலம் முன்னறிவிக்கப்பட்ட தரவைக் குறிக்கிறது, முன்னறிவிப்பு உண்மையான மதிப்புகளைக் கணிப்பதற்கு மிக நெருக்கமாக இருப்பதைக் காணலாம்.

அமைப்புசார் சவாலின் கண்ணோட்டம்

முடிவெடுத்தல் என்பது தொடர்ச்சியான ஒரு நிறுவனச் செயல்முறையாகும், இது பொதுவாக எதிர்கால திசைகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். உத்தியோகபூர்வ முடிவெடுப்பவர்கள் சந்தை எங்கு நகர்கிறது என்பதைக் கருத்தில் கொள்ளலாம், அதே சமயம் செயல்பாட்டு முடிவெடுப்பவர்கள் சேவை வழங்கலை உறுதி செய்ய தேவை மற்றும் வழங்கலைக் கருத்தில் கொள்ளலாம்.

நிறுவனங்கள், குறிப்பாக ஒரு நிறுவனத்தின் அளவு அதிகரிக்கும்போது, பெருமளவு தரவு இருப்பதால், பல தரவு தயாரிப்பு சவால்களைக் கொண்டுள்ளன, மேலும் அத்தகைய பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்துவதற்கான தரவைத் தொகுக்கின்றன. இதைப் பற்றி நாங்கள் எங்கள் கட்டுரையான "Preparing Organisational Data for Use in AI" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) இல் விரிவாக விவாதித்துள்ளோம். முடிவின் வகையைப் பொருட்படுத்தாமல், உயர்தர தரவு சிறந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. எதிர்காலத்தைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது எப்போதும் முடிவெடுப்பதில் ஒரு பரிசீலனையாக இருக்கும். ஒரு நிறுவனத்தின் தற்போதைய சூழலை தீர்மானிப்பது பெரும்பாலும் எளிதானது; எதிர்காலத்தை நோக்கி பார்ப்பது மிகவும் சிக்கலானதாகிறது. வழக்கமான முறைகளில் தற்போதைய போக்குகளை பகுப்பாய்வு செய்வது மற்றும் முந்தைய ஆண்டின் அதே காலகட்டத்தைப் பார்த்து என்ன நடக்கும் என்பதை உறுதிப்படுத்துவது, என்னென்ன கண்டுபிடிப்புகள் வரப்போகின்றன என்பதை தீர்மானிப்பது, மற்றும் இந்தச் சூழல் எவ்வாறு மாறும் என்பதை தர்க்கரீதியாக அனுமானிப்பது ஆகியவை அடங்கும். இந்த தரவு புள்ளிகளின் கவனமான பகுப்பாய்வு மிகவும் துல்லியமாக இருக்கலாம்.

தரவு தயாராகி பகுப்பாய்வு செய்ய தயாராக உள்ளது என்று கருதினால், முன்கணிப்பு என்பது ஒரு சிக்கலான பகுதியாகும், இது தற்போதைய அளவுகோல்களுடன் நெருக்கமாக ஒத்திசைக்கும் துல்லியமான மற்றும் கணிக்கக்கூடிய அறிக்கைகளை உருவாக்க நிறுவனத்திற்குள் உட்பொதிக்கப்பட்ட தரவு பகுப்பாய்வு செயல்பாட்டைக் கோருகிறது. இந்தச் செயல்பாட்டைச் செய்ய உதவ அதிகாரப்பூர்வ தீர்வுகள் கிடைக்கத் தொடங்குகின்றன, அவற்றில் பல இன்னும் நிரலாக்க திறன்களைக் கோருகின்றன. Microsoft Excel போன்ற கருவிகள் சுட்டி-மற்றும்-சொடுக்கு இடைமுகம் வழியாக பல புள்ளியியல் முறைகளைச் செய்ய முடியும், இருப்பினும் இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்துவதற்கான வழிகள் பொதுவாக கிடைக்கவில்லை.

நிறுவனங்கள் எதிர்கொள்ளும் மற்றொரு சிக்கல், முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்குவதை ஒரு நிறுவனத்தின் தினசரி செயல்பாடுகளின் ஒரு பகுதியாக மாற்றுவதற்கான செயல்முறையாக்கம் மற்றும் உற்பத்தியாக்கம் ஆகும். தொழில்துறையின் தற்போதைய நிலையில் உருவாக்கப்படும் இந்த முன்னறிவிப்புகளில் பெரும்பாலானவை நிலையான தற்காலிக பகுப்பாய்வு மூலம் உருவாக்கப்படுகின்றன. முன்னறிவிப்புகள் துல்லியமாக இருந்தாலும், அவற்றை உருவாக்குவது அவற்றைத் தொகுக்கப் பொறுப்பான நபர்களின் குழுவைப் பெரிதும் சார்ந்துள்ளது. ஆவணப்படுத்தல் மற்றும் படிப்படியான வழிகாட்டிகள் உதவக்கூடிய மற்றும் நபர்கள் மற்றும் குழுக்கள் பிற பகுதிகளுக்குச் செல்லும்போது தொடர்ச்சியை அனுமதிக்கும் சாத்தியமான முறைகளாகும். இருப்பினும், இது இத்தகைய செயல்முறைகளை இயக்கத் தேவையான தேவையான திறன்களை முழுமையாக நிவர்த்தி செய்யவில்லை.

தரவு முன்னறிவிப்பு மற்றும் பகுப்பாய்வு செயல்முறைகளை IT அமைப்புகளுக்குள் உட்பொதிப்பது நிறுவனங்கள் தங்கள் தரவு உத்தியுடன் முதிர்ச்சியடைய அனுமதிப்பதில் ஒரு முக்கிய முன்னேற்றமாகும். செயற்கை நுண்ணறிவு ஒரு துறையாகவும், செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்த வேண்டிய பணிகளைச் செய்வதிலும் உள்ள சிக்கல்தன்மையைக் கருத்தில் கொண்டு, இத்தகைய திறனுக்காக நிறுவனங்கள் தங்களை மாற்றியமைத்துக் கொள்ள வேண்டும். முன்னறிவிப்பு என்பது காலப்போக்கில் AI-ஐ நம்பும் ஒரு துறையாகும், மேலும் பாரம்பரிய முறைகளை நம்பும் நிறுவனங்கள் தங்களை பாதகமான நிலையில் காணத் தொடங்கும். Telemus AI™ அண்மைக்கால AI நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி இடப்பெயர்ப்பு முன்னறிவிப்புகளில் நிறுவனங்களுக்கு உதவ உபகரணங்களுடன் வருகிறது.

ML உள்ளீடாகக் கிடைக்கும் அமைப்புசார் தரவு

AI முன்னறிவிப்பில் பயன்படுத்தக்கூடிய தரவு மூலங்கள் பின்வருமாறு:

• CRM அமைப்புகளிலிருந்து வாடிக்கையாளர் மெட்டா-டேட்டா (அதாவது Salesforce, Microsoft CRM).
• பரிவர்த்தனை நேரமுத்திரைகள் மற்றும் தொகைகள் (அதாவது PoS Systems, Stripe, PayPal).
• சரக்கு மேலாண்மை அமைப்புகள்.

ஒருங்கிணைப்பு முறையியல்

ஒரு நிறுவனத்திற்குள் இத்தகைய ஊட்டங்களை பகுப்பாய்வு செய்ய நாங்கள் உயர்நிலையில் செய்வதற்கு பின்வருவது செயல்முறையின் மேலோட்டமாகும்:

• Salesforce, Stripe, அல்லது மூல வங்கி பரிவர்த்தனைகள் போன்ற மூல அமைப்புகளுக்கான விற்பனை தரவை பிரித்தெடுக்கவும்.
• தரவு சரியானது மற்றும் பிழைகள் இல்லாதது என்பதை உறுதி செய்ய அதைக் காட்சிப்படுத்தி சரிபார்க்கவும்.
• பயிற்சி தரவை LTSM AI வழியாக இயக்கி, பின்னர் அதை சோதனை தரவைப் பயன்படுத்தி மதிப்பிடவும், காட்சிப்படுத்தல் நுட்பங்கள் மூலம் கணிப்பு துல்லியமாகத் தெரிவதை உறுதி செய்து, நியமப் பிழையைக் கணக்கிடவும்.
• தற்போதைய, உண்மையான தரவு புள்ளிகளைக் கருத்தில் கொள்ள காலம் கடந்தால் முன்னறிவிப்பைத் தொடர்ந்து புதுப்பிக்கவும்.
• கணிப்பை நிரூபிக்கும் ஒரு அறிக்கையை உருவாக்கி, அதை பரந்த அமைப்பிற்கு, குறிப்பாக முக்கிய முடிவெடுப்பவர்களுக்குத் தெரிவிக்கவும்.

Telemus AI™ பெட்டியிலிருந்தே தயாராக உள்ள மேம்பட்ட AI-இயக்கப்படும் முன்னறிவிப்பைக் கொண்டுள்ளது என்பதால், உங்கள் நிறுவனம் தொழில்நுட்ப செயலாக்கத்தை விட வணிக தர்க்கத்தில் கவனம் செலுத்த முடியும்.

நிறுவன பயன்பாடுகள்

உங்கள் நிறுவனத்திற்கான சாத்தியமான பயன்பாடுகளை பின்வருவன பட்டியலிடுகின்றன:

• விற்பனையை முன்னறிவித்தல் மற்றும் வடிவங்கள் மற்றும் போக்குகளை அடையாளம் காணுதல்.
• முடிவுகளை மேம்படுத்துவதற்காக முன்னறிவிப்புகளின் அடிப்படையில் விற்பனை உத்தியை சரிசெய்தல்.
• தயாரிப்புகளின் திறமையான நிர்வாகத்தை உறுதிப்படுத்த வழங்கல் சங்கிலி நிர்வாகம்.
• ஊழியர் வெளியேற்றத்தைக் கணித்தல்.

சாத்தியமான மற்றும் உணரப்பட்ட நன்மைகள்

கணிக்கும் திறன் எதிர்காலத்திற்காகத் திட்டமிடுவதில் நிறுவனங்களுக்கு பெரும் நன்மைகளை வழங்குகிறது, இது செயல்பாடுகள் மிகவும் திறமையாக இயங்க அனுமதிக்கிறது; இது சந்தைப் பங்குக்காகப் போட்டியிடும் வணிகங்களுக்கு ஒரு முன்னணியையும் வழங்குகிறது. இந்த நன்மைகளில் பெரும்பாலானவை ஏற்கனவே தற்போதுள்ள நுட்பங்களுடன் உணரப்பட்டுள்ளன, மேலும் கணிப்பு என்பது புதியது அல்ல.

LTSM போன்ற செயற்கை நுண்ணறிவு அடிப்படையிலான முறைகள் அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதில் புள்ளியியல் முறைகளை விட உள்ளார்ந்த முறையில் அதிக சிக்கலானவையாக இருந்தாலும், நடைமுறை பிரச்சினைகளைத் தீர்ப்பதில் பயன்படுத்த அவற்றைச் செயல்படுத்துவது அவை பெரும் நன்மைகளைக் கொண்டுவரும் இடமாகும், ஏனெனில் அவை பாரம்பரிய புள்ளியியல் அடிப்படையிலான முறைகளுடன் பொதுவாகத் தேவைப்படும் சிக்கலான பகுப்பாய்வு மற்றும் மாதிரியாக்கம் இல்லாமல் பல தரவுத்தொகுப்புகளுக்குப் பொருந்தும், அவை முன்பு வழங்கப்பட்ட இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளைப் போலல்லாமல் நன்றாக அளவிடுகின்றன. எனவே, நிறுவனங்கள் முந்தைய அமைப்புகளில் வளங்கள் இருந்திருந்தால் அவற்றால் செய்ய முடிந்ததை விட பல அதிக காட்சிகளைக் கணித்து முன்னறிவிக்க முடியும்.

Telemus AI™ அரசு மற்றும் நிறுவனங்களுக்கு மேம்பட்ட தீர்வுகளை வழங்கும் ஆஸ்திரேலியாவை அடிப்படையாகக் கொண்ட செயற்கை நுண்ணறிவு நிறுவனமாகும். Telemus AI™ உங்கள் நிறுவனத்துடன் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கப்படலாம் என்பது குறித்த இலவச ஆலோசனைக்கு இன்றே எங்களைத் தொடர்பு கொள்ளவும்.

குறிப்புகள்

[1] - விற்பனையைக் கணித்தல் - Barış Karaman