Sinir Ağları - Derin Öğrenme ile Gelecekteki Satışları Tahmin Etme

Tahminleme, kurumlar için ilgi alanıdır. Geçmiş gözlemleri almak ve bu gözlemleri gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanmak, karar alıcılar tarafından verilen daha iyi kararlar da dahil olmak üzere birçok pratik uygulamaya sahiptir. Kurumlar genellikle geleceği daha iyi planlamak, verimliliği artırmak ve gerektiğinde yön değiştirmek için projeksiyonları kullanarak stratejik planlamaya yardımcı olmak amacıyla satış tahminleri kullanır. Tahminin bir diğer önemli örneği, hepimizin günlük olarak kullandığı hava durumu tahminleridir.

Zaman serisi analizi, bir dizi zaman indeksli nokta kullanarak zaman serisi verilerinden tahminler yapmayı amaçlayan genel bir alandır. Geleneksel olarak, satış tahmini görevleri istatistik alanından basit doğrusal regresyon modelleri ve daha yakın zamanda makine öğrenmesi alanında geliştirilen rastgele orman modellerini kullanmıştır. Yapay zeka teknikleri, belirli durumlarda, özellikle de fonksiyonun doğrusallıktan yoksun olduğu durumlarda daha doğrudur.

Bu vaka çalışması, satış tahminine yönelik uzun vadeli, kısa vadeli bellek (LTSM) yapay zeka yaklaşımının kullanımını incelemektedir. Tahmin edilen değerlerin gerçek değerlere çok yakın nasıl eşleştiğini göstermekteyiz. LTSM'ler ayrıca doğal dil işleme gibi diğer alanlarda da başarıyla kullanılmıştır.

Sorunu AI LTSM Derin Öğrenme ile Çözme

Tipik olarak bir zaman serisini görselleştirirken, bir örüntüyü ve hafif varyasyonlarla tekrar etmeye devam eden böyle bir örüntüyü görmek genellikle kolaydır. Çoğu zaman çok daha zor olan, böyle bir örüntüye tam olarak uyan bir model bulmaktır; gelecekteki veri noktalarının altında yatan sürekli değişen koşulların dikkate alınması zorluğu daha da artırır. LTSM'in bu alanda iyi çalıştığı ve tahmin problemine daha genel bir çözüm sağlama konusunda kanıtlanmıştır.

Olasılıksal ve istatistiksel yöntemler, bir veri noktaları kümesini uydurmak için normal dağılım gibi olasılık dağılımlarını veya doğrusal veya parabolik denklemler gibi matematiksel fonksiyonları kullanmaya çalışır. Genellikle, veriler modellenen fonksiyonla yakından hizalandığında bu yaklaşımlar iyi çalışabilir. Ancak, bu yöntemler uzman analizi gerektirir, oldukça manuel bir süreçtir ve gerekli uzmanlaşma derecesi göz önüne alındığında geniş çaplı pratikte uygulanması zordur. Random Forest gibi makine öğrenmesi yöntemleri de önerilmiştir. Sözde rastgele diziler kullanılarak bir dizi karar ağacı oluşturulur; bir tahmin, bir dizi ağacın her birinden gelen sonraki tahminler değerlendirilerek yapılır.

Random Forest'un iyi çalıştığı ve aşırı öğrenmenin (overfitting) önüne geçtiği kanıtlanmıştır, ancak veri setleri büyük ve karmaşık hale geldikçe tahminleme konusunda verimli ölçeklenmez. Bu nedenle, çok sınırlı veri setlerine sahip bir alt problem kümesi hariç, pratik ortamlarda uygulanması zordur.

LTSM, her zaman adımı için sıralı olarak eğitmek ve verileri doğrudan modellemek üzere tasarlanmış bir sinir ağı varyantını eğiterek önceki yaklaşımların sınırlamalarını aşar. Bunu bir dizi kapı aracılığıyla gerçekleştirir: giriş, çıkış ve unutma kapıları. Değerler her zaman adımında hatırlanır ve kapı, durumlar arasındaki bilgi akışını düzenler. Esasen, ağ verilerin fonksiyonu üzerinde eğitim alır ve bu da AI'nin karmaşık ilişkileri yakalamasına olanak tanır. Aşağıdaki örneği ele alalım, yeşil çizgi gerçek verileri, kırmızı çizgi ise LTSM aracılığıyla tahmin edilen verileri temsil etmektedir, tahminin gerçek değerleri öngörmede çok yakın olduğu görülmektedir.

Satış Raporu

Kurumsal Zorluğa Genel Bakış

Karar verme, tipik olarak gelecekteki yönler için değerlendirme gerektiren devam eden bir kurumsal süreçtir. Stratejik karar vericiler piyasanın nereye gittiğini düşünürken, operasyonel karar vericiler hizmet teslimatını sağlamak için arz ve talebi düşünebilir.

Kuruluşlar, özellikle kuruluşun boyutu arttıkça, devasa veri miktarları göz önüne alındığında, sayısız veri hazırlama zorluklarına ve bu tür analizlerde kullanılmak üzere veri toplama sürecine sahiptir. Bu konuyu “Kurumsal Verilerin AI ile Kullanılmak Üzere Hazırlanması” başlıklı Makalemizde (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) ayrıntılı olarak ele aldık. Karar türünden bağımsız olarak, yüksek kaliteli veriler daha iyi kararlar alınmasına yardımcı olur. Karar verirken geleceği hesaba katmak her zaman bir değerlendirme konusudur. Bir kuruluşun mevcut ortamını belirlemek genellikle daha kolaydır; geleceğe bakmak daha karmaşık hale gelir. Tipik yöntemler arasında mevcut eğilimleri analiz etmek, neler olacağını belirlemek, hangi yeniliklerin ufukta olduğunu görmek ve manzaranın nasıl değişeceğini mantıksal olarak çıkarsamak için önceki yılın aynı dönemine geri bakmak yer alır. Bu veri noktalarının dikkatli bir şekilde analizi son derece doğru olabilir.

Verilerin hazırlandığı ve analiz edilmeye hazır olduğu varsayıldığında, tahminleme, mevcut kıyaslamalarla yakından hizalanan doğru ve öngörülebilir raporlar üretmek için kurum içine yerleştirilmiş veri analitiği işlevselliği gerektiren karmaşık bir alandır. Bu işlevi yerine getirmeye yardımcı olmak için giderek daha fazla çözüm kullanıma sunulmaktadır, ancak birçoğu hâlâ programlama becerileri gerektirmektedir. Microsoft Excel gibi araçlar işaretle ve tıkla arayüzü aracılığıyla birçok istatistiksel yöntemi uygulayabilir, ancak makine öğrenimi ve yapay zeka kullanma yolları genellikle mevcut değildir.

Kuruluşların karşılaştığı bir diğer sorun da, tahminlerin üretilmesini kuruluşun günlük operasyonlarının bir parçası olacak şekilde prosedürleştirmek ve üretim hattına almaktır. Endüstrinin mevcut durumunda üretilen bu tahminlerin çoğu statik geçici analizler yoluyla yapılmaktadır. Tahminlerin kendileri doğru olsa da, bunlara ulaşmak, bunları bir araya getirmekle görevlendirilen bireyler grubuna büyük ölçüde bağlıdır. Dokümantasyon ve adım adım kılavuzlar, bireyler ve gruplar diğer alanlara geçerken sürekliliği sağlamaya yardımcı olabilecek ve izin verebilecek olası yöntemlerdir. Ancak, bu tür süreçleri çalıştırmak için gereken gerekli becerileri tam olarak ele almaz.

Veri tahmin ve analitik süreçlerinin BT sistemlerine entegre edilmiş olması, kurumların veri stratejilerinde olgunlaşmalarına olanak tanıyan önemli bir adımdır. Yapay zekanın bir alan olarak karmaşıklığı ve yapay zekanın kullanılmasını gerektiren görevlerin yerine getirilmesindeki zorluk göz önüne alındığında, kurumların böyle bir yeteneğe olanak tanımak için uyum sağlaması gerekecektir. Tahmin, zamanla AI'a dayanacak bir alandır ve geleneksel yöntemlere dayanan kurumlar kendilerini dezavantajlı konumda bulmaya başlayacaktır. Telemus AI™, en son AI tekniklerini kullanarak kurumların göç tahminlerindeki geçişine yardımcı olmak için donatılmıştır.

ML Girdisi Olarak Kullanılabilen Kurumsal Veriler

AI tahmininde kullanılabilecek veri kaynakları şunlardır:

CRM sistemlerinden gelen müşteri meta verileri (ör. Salesforce, Microsoft CRM).
İşlem zaman damgaları ve tutarları (yani PoS Sistemleri, Stripe, PayPal).
Envanter yönetim sistemleri.

Entegrasyon Metodolojisi

Aşağıdakiler, bir kuruluş içindeki这样的 yayınları yüksek seviyede analiz etmek için gerçekleştireceğimiz sürece dair bir genel bakıştır:

Salesforce, Stripe veya ham bankacılık işlemleri gibi kaynak sistemler için satış verilerini çıkarın.
Verinin doğru ve hatasız olduğundan emin olmak için görselleştirin ve doğrulayın.
Eğitim verilerini bir LTSM AI üzerinden çalıştırın ve ardından test verilerini kullanarak değerlendirin, görselleştirme teknikleri aracılığıyla tahminin doğru görünmesini sağlayın ve standart hatayı hesaplayın.
Mevcut, gerçek veri noktalarını dikkate almak için zaman geçtikçe tahmini güncellemeye devam edin.
Tahmini gösteren bir rapor üretin ve bunu daha geniş kuruma, özellikle kilit karar vericilere iletin.

Telemus AI™ kutudan çıktığı gibi gelişmiş AI özellikli tahminleme sunması göz önüne alındığında, kurumunuz teknik uygulamadan ziyade iş mantığına odaklanabilir.

Kurumsal Uygulamalar

Aşağıda kuruluşunuz için potansiyel uygulamalar listelenmektedir:

Satışları tahmin etme ve örüntüleri ile eğilimleri belirleme.
Sonuçları iyileştirmek için tahminlere dayalı olarak satış stratejisini ayarlama.
Ürünlerin verimli yönetimini sağlamak için tedarik zinciri yönetimi.
Çalışan kaybını tahmin etme.

Potansiyel ve Gerçekleşen Faydalar

Tahmin yeteneği, kuruluşlara geleceği planlama konusunda muazzam avantajlar sağlar ve operasyonların daha verimli yürütülmesine olanak tanır; ayrıca pazar payı için rekabet eden işletmelere de bir üstünlük sağlar. Bu faydaların büyük bir kısmı mevcut tekniklerle bugün zaten gerçekleştirilmektedir ve tahmin hiç de yeni bir şey değildir.

LTSM gibi Yapay Zeka tabanlı yöntemler, çalışma şekilleri açısından istatistiksel yöntemlerden doğası gereği daha karmaşık olsa da, pratik sorunların çözümünde kullanılmak üzere uygulanmaları, geleneksel istatistik tabanlı yöntemlerle genellikle gereken karmaşık analiz ve modelleme olmadan birçok veri setine uyum sağlayabildikleri ve daha önce sunulan makine öğrenimi modellerinin aksine iyi ölçeklendikleri için muazzam faydalar sağladıkları yerdir. Böylece kuruluşlar, önceki durumlarda kaynaklarına sahip olacaklarından çok daha fazla senaryoyu tahmin edebilir ve öngörebilirler.

Telemus AI™, hükümet ve kurumsal işletmelere gelişmiş çözümler sunan Avustralya merkezli bir yapay zeka şirketidir. Telemus AI™'nin kurumunuza nasıl entegre edilebileceği hakkında ücretsiz bir danışmanlık için bugün bizimle iletişime geçin.

Referanslar

[1] - Satış Tahmini - Barış Karaman

Etiketler