เครือข่ายประสาทเทียม - ทำนายยอดขายในอนาคตด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

Random Forest ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าทำงานได้ดีและหลีกเลี่ยงการ Overfitting แม้ว่าวิธีการนี้จะไม่สามารถปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพในการทำนายเมื่อชุดข้อมูลมีขนาดใหญ่และซับซ้อน ดังนั้น จึงเป็นการยากที่จะนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมจริงสำหรับทุกปัญหายกเว้นชุดย่อยของปัญหาที่มีชุดข้อมูลจำกัดมาก

LTSM เอาชนะข้อจำกัดของวิธีการก่อนหน้านี้โดยการฝึกอบรมตัวแปรของโครงข่ายประสาทเทียมที่ออกแบบมาเพื่อฝึกตามลำดับในแต่ละช่วงเวลา และสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยตรง ซึ่งทำได้ผ่านชุดของเกต ได้แก่ เกตป้อนเข้า เกตส่งออก และเกตลืม ค่าต่างๆ จะถูกจดจำในแต่ละช่วงเวลา และเกตจะควบคุมการไหลของข้อมูลระหว่างสถานะ โดยพื้นฐานแล้ว โครงข่ายจะถูกฝึกบนฟังก์ชันของข้อมูล ซึ่งช่วยให้ AI สามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ ลองพิจารณาตัวอย่างด้านล่าง เส้นสีเขียวแสดงถึงข้อมูลจริงและเส้นสีแดงแสดงถึงข้อมูลที่คาดการณ์ผ่าน LTSM จะเห็นได้ว่าการคาดการณ์ใกล้เคียงกับการทำนายค่าจริงมาก

ภาพรวมของความท้าทายในองค์กร

การตัดสินใจเป็นกระบวนการขององค์กรอย่างต่อเนื่องซึ่งมักต้องพิจารณาทิศทางในอนาคต ผู้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อาจพิจารณาว่าตลาดกำลังเคลื่อนไปทางใด ในขณะที่ผู้ตัดสินใจเชิงปฏิบัติการอาจพิจารณาอุปสงค์และอุปทานเพื่อรับประกันความสามารถในการให้บริการ

องค์กรต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อขนาดขององค์กรเพิ่มขึ้น มีความท้าทายในการเตรียมข้อมูลมากมายและการรวบรวมข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ดังกล่าว เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมาก เราได้กล่าวถึงเรื่องนี้อย่างละเอียดในบทความของเรา “การเตรียมข้อมูลองค์กรเพื่อใช้กับ AI” (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) ไม่ว่าจะเป็นการตัดสินใจประเภทใด ข้อมูลคุณภาพสูงช่วยขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น การคำนึงถึงอนาคตเป็นสิ่งที่ต้องพิจารณาเสมอในการตัดสินใจ มักจะง่ายกว่าที่จะกำหนดสภาพแวดล้อมปัจจุบันขององค์กร การมองไปยังอนาคตจะกลายเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากขึ้น วิธีการทั่วไป ได้แก่ การวิเคราะห์แนวโน้มปัจจุบันและการมองย้อนกลับไปในช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนหน้าเพื่อระบุสิ่งที่จะเกิดขึ้น กำหนดนวัตกรรมที่กำลังจะเกิดขึ้น และอนุมานตามตรรกะว่าภูมิทัศน์จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร การวิเคราะห์จุดข้อมูลเหล่านี้อย่างรอบคอบสามารถให้ความแม่นยำสูงได้

สมมติว่าข้อมูลได้รับการเตรียมและพร้อมที่จะถูกวิเคราะห์ การพยากรณ์เป็นสาขาที่ซับซ้อนซึ่งต้องการฟังก์ชันการวิเคราะห์ข้อมูลที่ฝังอยู่ภายในองค์กรเพื่อสร้างรายงานที่ถูกต้องและคาดเดาได้ซึ่งสอดคล้องกับมาตรฐานปัจจุบันอย่างใกล้ชิด มีโซลูชันเพิ่มเติมมากขึ้นเรื่อยๆ ที่พร้อมใช้งานเพื่อช่วยปฏิบัติฟังก์ชันนี้ แม้ว่าหลายโซลูชันจะยังคงต้องการทักษะการเขียนโปรแกรม เครื่องมือเช่น Microsoft Excel สามารถทำวิธีทางสถิติได้หลายอย่างผ่านอินเทอร์เฟซแบบชี้และคลิก แม้ว่าวิธีการใช้การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์จะยังไม่สามารถใช้งานได้ทั่วไปก็ตาม

อีกปัญหาหนึ่งที่องค์กรต้องเผชิญคือการกำหนดเป็นกระบวนการและการปรับใช้ในระดับการผลิตสำหรับการสร้างการพยากรณ์เพื่อให้กลายเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงานประจำวันขององค์กร การพยากรณ์ส่วนใหญ่ที่ผลิตในสถานะปัจจุบันของอุตสาหกรรมนั้นทำผ่านการวิเคราะห์แบบคงที่เฉพาะกิจ แม้ว่าตัวการพยากรณ์เองมักจะมีความแม่นยำ แต่กระบวนการมาถึงการพยากรณ์เหล่านั้นขึ้นอยู่กับทีมบุคคลที่ได้รับมอบหมายให้รวบรวมการพยากรณ์เหล่านั้นเป็นอย่างมาก เอกสารและคู่มือทีละขั้นตอนเป็นวิธีการที่เป็นไปได้ซึ่งสามารถช่วยได้และช่วยให้มีความต่อเนื่องเมื่อบุคคลและกลุ่มย้ายไปยังด้านอื่นๆ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ไม่ได้แก้ไขทักษะที่จำเป็นในการดำเนินกระบวนการดังกล่าวได้อย่างสมบูรณ์

การฝังกระบวนการพยากรณ์และวิเคราะห์ข้อมูลไว้ภายในระบบ IT เป็นก้าวสำคัญไปข้างหน้าในการช่วยให้องค์กรพัฒนากลยุทธ์ข้อมูลของตนให้เป็นผู้ใหญ่ขึ้น เนื่องจากความซับซ้อนของปัญญาประดิษฐ์ในฐานะสาขาหนึ่งและในการปฏิบัติงานที่จำเป็นต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ องค์กรต่างๆ จะต้องปรับตัวเพื่อรองรับความสามารถดังกล่าว การพยากรณ์เป็นพื้นที่ที่ในอนาคตจะต้องพึ่งพา AI และองค์กรที่พึ่งพาวิธีการแบบดั้งเดิมจะเริ่มพบว่าตนเองอยู่ในตำแหน่งที่เสียเปรียบ Telemus AI™ พร้อมช่วยเหลือองค์กรในการพยากรณ์การย้ายถิ่นโดยใช้เทคนิค AI ล่าสุด

ข้อมูลองค์กรที่พร้อมใช้เป็นข้อมูลนำเข้า ML

แหล่งข้อมูลที่พร้อมใช้งานสำหรับการพยากรณ์ AI มีดังนี้:

• ข้อมูลเมตาของลูกค้าจากระบบ CRM (เช่น Salesforce, Microsoft CRM)
• การประทับเวลาและจำนวนเงินของธุรกรรม (เช่น ระบบ PoS, Stripe, PayPal)
• ระบบจัดการสินค้าคงคลัง

ระเบียบวิธีบูรณาการ

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของกระบวนการที่เราจะดำเนินการในระดับสูงเพื่อวิเคราะห์ฟีดดังกล่าวภายในองค์กร:

• ดึงข้อมูลยอดขายจากระบบต้นทาง เช่น Salesforce, Stripe หรือธุรกรรมธนาคารดิบ
• แสดงภาพและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและปราศจากข้อผิดพลาด
• ส่งข้อมูลการฝึกฝนผ่าน LTSM AI แล้วประเมินโดยใช้ข้อมูลทดสอบ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าการพยากรณ์ดูแม่นยำผ่านเทคนิคการแสดงภาพ และคำนวณค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐาน
• อัปเดตการพยากรณ์อย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไปเพื่อพิจารณาจุดข้อมูลจริงในปัจจุบัน
• จัดทำรายงานเพื่อสาธิตการพยากรณ์และสื่อสารไปยังองค์กรในวงกว้าง โดยเฉพาะผู้มีอำนาจตัดสินใจคนสำคัญ

เนื่องจาก Telemus AI™ มีการพยากรณ์ที่เปิดใช้งาน AI ขั้นสูงพร้อมใช้งานทันที องค์กรของคุณจึงสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจแทนการใช้งานด้านเทคนิค

การประยุกต์ใช้ในองค์กร

ต่อไปนี้เป็นรายการแอปพลิเคชันที่อาจเกิดขึ้นสำหรับองค์กรของคุณ:

• พยากรณ์ยอดขายและระบุรูปแบบและแนวโน้ม
• ปรับกลยุทธ์การขายตามการพยากรณ์เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์
• การจัดการห่วงโซ่อุปทานเพื่อให้มั่นใจถึงการจัดการผลิตภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพ
• การคาดการณ์อัตราการลาออกของพนักงาน

ประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นและที่เกิดขึ้นจริง

ความสามารถในการคาดการณ์ช่วยมอบข้อได้เปรียบอย่างมากแก่องค์กรในการวางแผนสำหรับอนาคต ทำให้การดำเนินงานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ยังให้ความได้เปรียบแก่ธุรกิจที่แข่งขันเพื่อส่วนแบ่งทางการตลาด ประโยชน์ส่วนใหญ่เหล่านี้ได้รับการรับรู้แล้วในปัจจุบันด้วยเทคนิคที่มีอยู่ และการพยากรณ์นั้นไม่ใช่เรื่องใหม่แต่อย่างใด

แม้ว่าวิธีการที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ เช่น LTSM จะมีความซับซ้อนในตัวมันเองมากกว่าวิธีการทางสถิติในแง่ของการทำงาน แต่การนำไปใช้เพื่อแก้ปัญหาในทางปฏิบัตินั้นคือจุดที่มันนำมาซึ่งประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากสามารถปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลได้หลายชุดโดยไม่ต้องมีการวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งมักจำเป็นสำหรับวิธีการแบบสถิติแบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังสามารถปรับขนาดได้ดีซึ่งแตกต่างจากโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ให้มาก่อนหน้านี้ ดังนั้น องค์กรต่างๆ จึงสามารถคาดการณ์สถานการณ์ได้มากกว่าที่พวกเขาจะมีทรัพยากรเพียงพอในสภาพแวดล้อมเดิม

Telemus AI™ เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ที่มีฐานอยู่ในออสเตรเลีย ซึ่งให้บริการโซลูชันขั้นสูงแก่ภาครัฐและองค์กร ติดต่อเราวันนี้เพื่อรับคำปรึกษาฟรีเกี่ยวกับวิธีที่ Telemus AI™ สามารถบูรณาการเข้ากับองค์กรของคุณ

เอกสารอ้างอิง

[1] - การคาดการณ์ยอดขาย - Barış Karaman