Нейронні мережі - Прогнозування майбутніх продажів за допомогою глибокого навчання

Доведено, що Random Forest добре працює та уникає перенавчання, хоча цей підхід неефективно масштабується при складанні прогнозів, коли набори даних стають великими та складними. Таким чином, його важко реалізувати на практиці для всіх задач, окрім підмножини проблем з дуже обмеженими наборами даних.

LTSM долає обмеження попередніх підходів шляхом навчання варіанта нейронної мережі, розробленого для послідовного навчання на кожному часовому кроці та прямого моделювання даних. Це досягається за допомогою серії шлюзів: вхідних, вихідних та шлюзів забування. Значення запам'ятовуються на кожному часовому кроці, а шлюз регулює потік інформації між станами. По суті, мережа навчається на функції даних, що дозволяє AI вловлювати складні взаємозв'язки. Розгляньте приклад нижче: зелена лінія представляє фактичні дані, а червона лінія — прогнозовані дані через LTSM; видно, що прогноз дуже близький до передбачення фактичних значень.

Організаційний виклик: огляд

Прийняття рішень — це безперервний організаційний процес, який зазвичай вимагає врахування майбутніх напрямків. Стратегічні особи, що приймають рішення, можуть враховувати, куди рухається ринок, тоді як оперативні особи, що приймають рішення, можуть враховувати попит та пропозицію для забезпечення надання послуг.

Організації, особливо зі збільшенням розміру організації, мають численні проблеми з підготовкою даних та збором даних для використання в такому аналізі, враховуючи величезні обсяги даних. Ми детально обговорили це в нашій статті «Підготовка організаційних даних для використання в AI» (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html). Незалежно від типу рішення, високоякісні дані допомагають приймати кращі рішення. Врахування майбутнього завжди є фактором при прийнятті рішень. Часто легше визначити поточне середовище організації; заглядання в майбутнє стає складнішим. Типові методи включають аналіз поточних тенденцій і звернення до того ж періоду попереднього року, щоб з'ясувати, що станеться, визначити, які інновації на горизонті, та логічно вивести, як зміниться ландшафт. Ретельний аналіз цих точок даних може бути дуже точним.

За умови, що дані підготовлені та готові до аналізу, прогнозування — це складна сфера, яка вимагає наявності функцій аналітики даних, вбудованих в організацію, для створення точних і передбачуваних звітів, які тісно узгоджуються з поточними еталонами. З'являється все більше рішень, які допомагають виконувати цю функцію, хоча багато з них все ще вимагають навичок програмування. Такі інструменти, як Microsoft Excel, можуть виконувати багато статистичних методів через інтерфейс із вказуванням та клацанням, хоча способи використання машинного навчання та штучного інтелекту загалом недоступні.

Іншою проблемою, з якою стикаються організації, є процедуралізація та впровадження у виробництво генерації прогнозів, щоб вони стали частиною щоденних операцій організації. Більшість цих прогнозів, створених у поточному стані галузі, отримуються шляхом статичного спеціального аналізу. Хоча самі прогнози, як правило, є точними, їх отримання сильно залежить від команди людей, яким доручено їх складання. Документація та покрокові посібники є можливими методами, які можуть допомогти та забезпечити безперервність, коли окремі особи та групи переходять до інших сфер. Однак це не повністю вирішує проблему необхідних навичок, потрібних для запуску таких процесів.

Впровадження процесів прогнозування та аналізу даних в ІТ-системи є ключовим кроком уперед, що дозволяє організаціям розвивати свою стратегію роботи з даними. З огляду на складність штучного інтелекту як галузі та виконання завдань, що вимагають застосування штучного інтелекту, організаціям доведеться адаптуватися, щоб забезпечити таку можливість. Прогнозування — це сфера, яка з часом буде покладатися на AI, і організації, які покладаються на традиційні методи, почнуть відчувати себе в невигідному становищі. Telemus AI™ оснащений для допомоги організаціям у прогнозуванні міграції з використанням новітніх методів AI.

Організаційні дані, доступні як вхідні дані для ML

Джерела даних, доступні для використання в прогнозуванні AI, є такими:

• Метадані клієнтів із CRM-систем (тобто Salesforce, Microsoft CRM).
• Мітки часу та суми транзакцій (тобто системи PoS, Stripe, PayPal).
• Системи управління запасами.

Методологія інтеграції

Нижче наведено огляд процесу, який ми б виконали на високому рівні для аналізу таких потоків даних в організації:

• Витягуйте дані про продажі з вихідних систем, таких як Salesforce, Stripe, або необроблених банківських транзакцій.
• Візуалізуйте та перевірте дані, щоб переконатися, що вони правильні та не містять помилок.
• Пропустіть навчальні дані через LTSM AI, а потім оцініть їх за допомогою тестових даних, переконайтеся, що прогноз виглядає точним за допомогою методів візуалізації, і обчисліть стандартну похибку.
• Продовжуйте оновлювати прогноз з часом, щоб враховувати поточні фактичні точки даних.
• Створіть звіт, що демонструє прогноз, і донесіть його до всієї організації, особливо до ключових осіб, що приймають рішення.

Оскільки Telemus AI™ має розширене прогнозування на базі AI, готове до використання одразу з коробки, ваша організація може зосередитися на бізнес-логіці, а не на технічній реалізації.

Організаційні застосування

Нижче наведено потенційні додатки для вашої організації:

• Прогнозування продажів та виявлення закономірностей і тенденцій.
• Коригування стратегії продажів на основі прогнозів для покращення результатів.
• Управління ланцюгами постачання для забезпечення ефективного управління продуктами.
• Прогнозування плинності кадрів.

Потенційні та реалізовані переваги

Здатність передбачати дає організаціям величезні переваги в плануванні майбутнього, дозволяючи операціям працювати більш ефективно; це також забезпечує перевагу для бізнесу, який конкурує за частку ринку. Багато з цих переваг вже реалізовані сьогодні за допомогою існуючих методів, і прогнозування аж ніяк не є новим.

Хоча методи на основі штучного інтелекту, такі як LTSM, за своєю суттю є складнішими за статистичні методи, їх впровадження для вирішення практичних проблем приносить величезні переваги, оскільки вони можуть обробляти багато наборів даних без складного аналізу та моделювання, які зазвичай потрібні при традиційних методах на основі статистики, вони також добре масштабуються, на відміну від раніше запропонованих моделей машинного навчання. Таким чином, організації можуть прогнозувати набагато більше сценаріїв, ніж вони мали б на це ресурси в попередніх умовах.

Telemus AI™ — це австралійська компанія з штучного інтелекту, яка надає передові рішення для уряду та підприємств. Зв'яжіться з нами сьогодні для безкоштовної консультації щодо того, як Telemus AI™ можна інтегрувати у вашу організацію.

Посилання

[1] - Прогнозування продажів — Barış Karaman