న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు - డీప్ లెర్నింగ్‌తో భవిష్యత్తు అమ్మకాలను అంచనా వేయడం

రాండమ్ ఫారెస్ట్ బాగా పనిచేస్తుందని రుజువైంది మరియు ఓవర్‌ఫిట్టింగ్‌ను నివారిస్తుంది, అయినప్పటికీ డేటాసెట్‌లు పెద్దవిగా మరియు సంక్లిష్టంగా మారినప్పుడు అంచనాలు వేయడంలో ఈ విధానం సమర్థవంతంగా స్కేల్ కాదు. అందువల్ల, చాలా పరిమిత డేటాసెట్‌లతో కూడిన సమస్యల ఉపసమితి తప్ప మిగిలిన అన్నింటిలో ఆచరణాత్మక సెట్టింగ్‌లలో అమలు చేయడం కష్టం.

ప్రతి టైమ్‌స్టెప్ కోసం క్రమానుగతంగా శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు డేటాను నేరుగా మోడల్ చేయడానికి రూపొందించబడిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ వేరియంట్‌ను శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా LTSM మునుపటి విధానాల పరిమితులను అధిగమిస్తుంది. ఇది గేట్‌ల శ్రేణి ద్వారా దీన్ని సాధిస్తుంది: ఇన్‌పుట్, అవుట్‌పుట్ మరియు ఫర్గెట్ గేట్‌లు. ప్రతి టైమ్‌స్టెప్ వద్ద విలువలు గుర్తుంచుకోబడతాయి, మరియు గేట్ స్టేట్‌ల మధ్య సమాచార ప్రవాహాన్ని నియంత్రిస్తుంది. సారాంశంలో, నెట్‌వర్క్ డేటా యొక్క ఫంక్షన్‌పై శిక్షణ పొందుతోంది, దీని వలన AI సంక్లిష్ట సంబంధాలను సంగ్రహించగలదు. దిగువ ఉదాహరణను పరిగణించండి, ఆకుపచ్చ రేఖ వాస్తవ డేటాను సూచిస్తుంది మరియు ఎరుపు రేఖ LTSM ద్వారా అంచనా వేయబడిన డేటాను సూచిస్తుంది, అంచనా వాస్తవ విలువలను అంచనా వేయడానికి చాలా దగ్గరగా ఉందని చూడవచ్చు.

సంస్థాగత సవాలు యొక్క అవలోకనం

నిర్ణయ తీసుకోవడం అనేది భవిష్యత్ దిశల కోసం పరిశీలనను సాధారణంగా కోరుకునే కొనసాగుతున్న సంస్థాగత ప్రక్రియ. స్ట్రాటజిక్ నిర్ణయ తీసుకునేవారు మార్కెట్ ఎక్కడికి వెళుతోందో పరిశీలించవచ్చు, అయితే ఆపరేషనల్ నిర్ణయ తీసుకునేవారు సర్వీస్ డెలివరబిలిటీని నిర్ధారించడానికి సప్లై మరియు డిమాండ్‌ను పరిశీలించవచ్చు.

సంస్థలు, ముఖ్యంగా సంస్థ పరిమాణం పెరిగేకొద్దీ, భారీ పరిమాణంలో డేటా ఉన్నందున, అటువంటి విశ్లేషణలో ఉపయోగించడానికి డేటాను సేకరించడం మరియు డేటా సిద్ధం చేయడంలో అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటాయి. మేము దీని గురించి మా వ్యాసం “Preparing Organisational Data for Use in AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) లో విస్తృతంగా చర్చించాము. నిర్ణయం యొక్క రకం ఏదైనా సరే, అధిక-నాణ్యత డేటా మెరుగైన నిర్ణయాలను తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. భవిష్యత్తును పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ఎల్లప్పుడూ నిర్ణయ తీసుకోవడంలో ఒక పరిగణన. ఒక సంస్థ యొక్క ప్రస్తుత వాతావరణాన్ని నిర్ధారించడం తరచుగా సులభం; భవిష్యత్తును చూడటం మరింత సంక్లిష్టంగా మారుతుంది. సాధారణ పద్ధతుల్లో ప్రస్తుత ధోరణులను విశ్లేషించడం మరియు ఏమి జరుగుతుందో తెలుసుకోవడానికి, ఏయే ఆవిష్కరణలు ఆసన్నంలో ఉన్నాయో నిర్ధారించడానికి, మరియు పరిస్థితి ఎలా మారుతుందో తార్కికంగా అంచనా వేయడానికి మునుపటి సంవత్సరంలోని అదే కాలాన్ని పరిశీలించడం ఉన్నాయి. ఈ డేటా పాయింట్‌ల జాగ్రత్తగా విశ్లేషణ చాలా కచ్చితంగా ఉండవచ్చు.

డేటా సిద్ధంగా ఉందని మరియు విశ్లేషణ చేయడానికి సిద్ధంగా ఉందని భావిస్తే, ఫోర్‌కాస్టింగ్ ఒక సంక్లిష్టమైన రంగం, ఇది ప్రస్తుత బెంచ్‌మార్క్‌లతో దగ్గరగా సరిపోలే కచ్చితమైన మరియు ఊహించదగిన నివేదికలను ఉత్పత్తి చేయడానికి సంస్థలో పొందుపరచబడిన డేటా అనలిటిక్స్ కార్యాచరణను కోరుతుంది. ఈ విధిని నిర్వర్తించడానికి సహాయపడే మరిన్ని పరిష్కారాలు క్రమంగా అందుబాటులోకి వస్తున్నాయి, అయినప్పటికీ అనేకం ఇప్పటికీ ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలను కోరుతాయి. Microsoft Excel వంటి సాధనాలు పాయింట్-అండ్-క్లిక్ ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా అనేక గణాంక పద్ధతులను నిర్వహించగలవు, అయినప్పటికీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించే మార్గాలు సాధారణంగా అందుబాటులో లేవు.

సంస్థలు ఎదుర్కొంటున్న మరొక సమస్య, అంచనాల ఉత్పత్తిని ప్రక్రియాపరచడం మరియు ఉత్పాదన చేయడం, తద్వారా అవి ఒక సంస్థ రోజువారీ కార్యకలాపాలలో భాగం కావడం. పరిశ్రమ యొక్క ప్రస్తుత స్థితిలో ఉత్పత్తి చేయబడిన ఈ అంచనాలలో ఎక్కువ భాగం స్థిరమైన ఆకస్మిక విశ్లేషణ ద్వారా జరుగుతుంది. అంచనాలు ఖచ్చితంగా ఉండటం అయినప్పటికీ, వాటిని చేరుకోవడం అనేది వాటిని సిద్ధం చేయడానికి బాధ్యత వహించిన వ్యక్తుల బృందంపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది. డాక్యుమెంటేషన్ మరియు దశలవారీ గైడ్‌లు సహాయపడగలవు మరియు వ్యక్తులు మరియు సమూహాలు ఇతర ప్రాంతాలకు వెళ్లినప్పుడు నిరంతరతను అనుమతించే సాధ్యమైన పద్ధతులు. అయినప్పటికీ, అటువంటి ప్రక్రియలను నడపడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను ఇది పూర్తిగా పరిష్కరించదు.

డేటా అంచనా మరియు విశ్లేషణ ప్రక్రియలను IT వ్యవస్థలలో పొందుపరచడం సంస్థలు వారి డేటా వ్యూహంతో మెరుగుపడటానికి అనుమతించడంలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు. కృత్రిమ మేధస్సు ఒక రంగంగా మరియు కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించాల్సిన పనులను నిర్వహించడంలో సంక్లిష్టత పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, అటువంటి సామర్థ్యానికి అనుగుణంగా సంస్థలు మార్పు చెందాలి. అంచనా అనేది కాలక్రమేణా AIపై ఆధారపడుతుంది, మరియు సాంప్రదాయ పద్ధతులపై ఆధారపడే సంస్థలు తమను తాము ప్రతికూల స్థితిలో ఉన్నట్లు కనుగొనడం ప్రారంభిస్తాయి. Telemus AI™ తాజా AI పద్ధతులను ఉపయోగించి వలస అంచనాలలో సంస్థలకు సహాయం చేయడానికి సజావుగా ఉంటుంది.

ML ఇన్‌పుట్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సంస్థాగత డేటా

AI ఫోర్‌కాస్టింగ్‌లో ఉపయోగం కోసం అందుబాటులో ఉన్న డేటా సోర్స్‌లు కింది విధంగా ఉన్నాయి:

• CRM సిస్టమ్‌ల నుండి కస్టమర్ మెటా-డేటా (అంటే Salesforce, Microsoft CRM).
• లావాదేవీ టైమ్‌స్టాంప్‌లు మరియు మొత్తాలు (అంటే PoS సిస్టమ్స్, Stripe, PayPal).
• ఇన్వెంటరీ నిర్వహణ వ్యవస్థలు.

సమన్వయ పద్ధతి

ఒక సంస్థలోని అటువంటి ఫీడ్‌లను విశ్లేషించడానికి మేము అధిక స్థాయిలో నిర్వహించే ప్రక్రియకు సంబంధించిన సారాంశం కింద ఇవ్వబడింది:

• Salesforce, Stripe, లేదా ముడి బ్యాంకింగ్ లావాదేవీలు వంటి సోర్స్ వ్యవస్థల కోసం అమ్మకాల డేటాను సంగ్రహించండి.
• డేటా సరైనదని మరియు లోపాలు లేకుండా ఉందని నిర్ధారించడానికి దానిని విజువలైజ్ చేయండి మరియు ధృవీకరించండి.
• ట్రైనింగ్ డేటాను LTSM AI ద్వారా నడిపి, తర్వాత టెస్ట్ డేటాను ఉపయోగించి దానిని మూల్యాంకనం చేయండి, విజువలైజేషన్ టెక్నిక్‌ల ద్వారా అంచనా కచ్చితంగా కనిపిస్తుందని నిర్ధారించుకోండి మరియు ప్రామాణిక లోపాన్ని లెక్కించండి.
• ప్రస్తుత, వాస్తవ డేటా పాయింట్‌లను పరిగణనలోకి తీసుకోవడానికి సమయం గడిచేకొద్దీ ఫోర్‌కాస్ట్‌ను నవీకరించడం కొనసాగించండి.
• అంచనాను ప్రదర్శించే నివేదికను తయారుచేసి, దానిని విస్తృత సంస్థకు, ముఖ్యంగా ముఖ్యమైన నిర్ణయాధికారులకు తెలియజేయండి.

Telemus AI™ అందించినట్లుగా బాక్స్ నుండి సిద్ధంగా ఉన్న అధునాతన AI-ప్రారంభించబడిన ఫోర్‌కాస్టింగ్ ఉన్నప్పుడు, మీ సంస్థ సాంకేతిక అమలు కంటే వ్యాపార లాజిక్‌పై దృష్టి పెట్టవచ్చు.

సంస్థాగత అప్లికేషన్‌లు

మీ సంస్థ కోసం సంభావ్య అనువర్తనాల జాబితా కింద ఇవ్వబడింది:

• అమ్మకాలను అంచనా వేయడం మరియు నమూనాలు మరియు ధోరణులను గుర్తించడం.
• ఫలితాలను మెరుగుపరచడానికి అంచనాల ఆధారంగా అమ్మకాల వ్యూహాన్ని సర్దుబాటు చేయడం.
• ఉత్పత్తుల సమర్థవంతమైన నిర్వహణను నిర్ధారించడానికి సప్లై చైన్ మేనేజ్‌మెంట్.
• ఉద్యోగి నిష్క్రమణను అంచనా వేయడం.

సంభావ్య మరియు గ్రహించబడిన ప్రయోజనాలు

భవిష్యత్తు కోసం ప్రణాళిక చేయడంలో సంస్థలకు అద్భుతమైన ప్రయోజనాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం ఇస్తుంది, దీని వలన కార్యకలాపాలు మరింత సమర్థవంతంగా నడవడానికి వీలు కలుగుతుంది; ఇది మార్కెట్ వాటా కోసం పోటీపడుతున్న వ్యాపారాలకు ఒక అంచును కూడా అందిస్తుంది. ఈ ప్రయోజనాలలో ఎక్కువ భాగం ఇప్పటికే ఉన్న పద్ధతులతో నేడే సాధించబడుతోంది, మరియు అంచనా వేయడం కొత్తది కాదు.

LTSM వంటి కృత్రిమ మేధస్సు ఆధారిత పద్ధతులు అవి ఎలా పనిచేస్తాయి అనే దానిలో సాంఖ్యక పద్ధతుల కంటే స్వభావం రీత్యా మరింత క్లిష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, వాటి అమలు ఆచరణాత్మక సమస్యలను పరిష్కరించడంలో ఉపయోగించడం వాటి ద్వారా దారుణమైన ప్రయోజనాలను తీసుకువచ్చే చోట, ఎందుకంటే అవి సాంప్రదాయ సాంఖ్యక ఆధారిత పద్ధతులతో సాధారణంగా అవసరమైన క్లిష్ట విశ్లేషణ మరియు మోడలింగ్ లేకుండా అనేక డేటాసెట్‌లకు అనుగుణంగా ఉంటాయి, అవి ముందుగా అందించిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల వలె కాకుండా బాగా స్కేల్ అవుతాయి. అందువల్ల, సంస్థలు మునుపటి సెట్టింగులలో వనరులు ఉన్నంత కంటే చాలా ఎక్కువ దృశ్యాలను అంచనా వేయగలవు మరియు అంచనా వేయగలవు.

Telemus AI™ ప్రభుత్వ మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్‌లకు అధునాతన పరిష్కారాలను అందించే ఆస్ట్రేలియా ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ. Telemus AI™ ను మీ సంస్థలో ఎలా సమన్వయం చేయవచ్చో తెలుసుకోవడానికి ఉచిత సంప్రదింపు కోసం ఈరోజే మమ్మల్ని సంప్రదించండి.

మూలాలు

[1] - అమ్మకాలను అంచనా వేయడం - Barış Karaman