نیورل نیٹ ورکس - ڈیپ لرننگ کے ساتھ مستقبل کی فروخت کی پیش گوئی

رینڈم فاریسٹ اچھی طرح کام کرنے اور اوور فٹنگ سے بچنے کا ثابت ہوا ہے، حالانکہ جب ڈیٹا سیٹ بڑے اور پیچیدہ ہوتے ہیں تو پیشین گوئی کرنے میں یہ طریقہ مؤثر طریقے سے اسکیل نہیں ہوتا۔ لہذا، بہت محدود ڈیٹا سیٹ والے مسائل کے ایک ذیلی سیٹ کے علاوہ عملی حالات میں اسے نافذ کرنا مشکل ہے۔

LTSM پچھلے طریقوں کی حدود پر قابو پاتا ہے، ہر ٹائم سٹیپ کے لیے ترتیب وار تربیت دینے اور ڈیٹا کو براہ راست ماڈل کرنے کے لیے ڈیزائن کیے گئے نیورل نیٹ ورک کے ایک ورینٹ کی تربیت دے کر۔ یہ گیٹس کی ایک سیریز کے ذریعے یہ حاصل کرتا ہے: ان پٹ، آؤٹ پٹ، اور فارگیٹ گیٹس۔ ہر ٹائم سٹیپ پر اقدار کو یاد رکھا جاتا ہے، اور گیٹ ریاستوں کے درمیان معلومات کے بہاؤ کو منظم کرتا ہے۔ بنیادی طور پر، نیٹ ورک ڈیٹا کے فنکشن پر تربیت حاصل کر رہا ہے جس سے AI پیچیدہ تعلقات کو قبض کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ نیچے دی گئی مثال پر غور کریں، سبز لائن اصل ڈیٹا کی نمائندگی کرتی ہے اور سرخ لائن LTSM کے ذریعے پیش گوئی کردہ ڈیٹا کی نمائندگی کرتی ہے، یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ پیش گوئی اصل اقدار کی پیشین گوئی کے بہت قریب ہے۔

تنظیمی چیلنج کا جائزہ

فیصلہ سازی ایک جاری تنظیمی عمل ہے جس میں عام طور پر مستقبل کے رجحانات پر غور کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ حکمت عملی بنانے والے فیصلہ ساز اس بات پر غور کر سکتے ہیں کہ مارکیٹ کہاں جا رہی ہے، جبکہ آپریشنل فیصلہ ساز خدمت کی فراہمی کو یقینی بنانے کے لیے سپلائی اور ڈیمانڈ پر غور کر سکتے ہیں۔

اداروں کو، خاص طور پر جب کسی ادارے کا حجم بڑھتا ہے، ڈیٹا کی تیاری میں متعدد چیلنجز کا سامنا ہوتا ہے اور اس قسم کے تجزیے میں استعمال کے لیے ڈیٹا کو یکجا کرنے میں بھی، دیکھتے ہوئے کہ ڈیٹا کی کتنی بڑی مقدار موجود ہے۔ ہم نے اپنے مضمون "AI میں استعمال کے لیے ادارتی ڈیٹا کی تیاری" (https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html) میں اس پر تفصیل سے بات کی ہے۔ فیصلے کی نوعیت سے قطع نظر، اعلیٰ معیار کا ڈیٹا بہتر فیصلوں میں مدد کرتا ہے۔ فیصلہ سازی میں مستقبل کو مدنظر رکھنا ہمیشہ ایک غور ہوتا ہے۔ کسی ادارے کے موجودہ ماحول کا تعین کرنا اکثر آسان ہوتا ہے؛ مستقبل میں جھانکنا زیادہ پیچیدہ ہو جاتا ہے۔ عام طریقوں میں موجودہ رجحانات کا تجزیہ کرنا اور پچھلے سال کے اسی دور میں پیچھے مڑ کر دیکھنا شامل ہے تاکہ یہ معلوم کیا جا سکے کہ کیا ہوگا، یہ تعین کیا جا سکے کہ کون سی جدتیاں سامنے آرہی ہیں، اور منطقی طور پر یہ استنباط کیا جا سکے کہ منظر نامہ کیسے بدلے گا۔ ان ڈیٹا پوائنٹس کا احتیاط سے تجزیہ انتہائی درست ہو سکتا ہے۔

فرض کرتے ہوئے کہ ڈیٹا تیار اور تجزیہ کے لیے تیار ہے، پیش گوئی ایک پیچیدہ شعبہ ہے جس کے لیے تنظیم کے اندر ڈیٹا اینالیٹکس کی فعالیت کو شامل کرنا ضروری ہے تاکہ درست اور قابلِ پیش گوئی رپورٹس تیار کی جا سکیں جو موجودہ بنچ مارکس کے قریب ہوں۔ اس فنکشن کو انجام دینے میں مدد کے لیے بتدریج مزید حل دستیاب ہو رہے ہیں، حالانکہ بہت سے حل اب بھی پروگرامنگ کی مہارت کی ضرورت رکھتے ہیں۔ مائیکروسافٹ ایکسل جیسے ٹولز پوائنٹ اینڈ کلک انٹرفیس کے ذریعے بہت سے شماریاتی طریقے انجام دے سکتے ہیں، حالانکہ مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کو استعمال کرنے کے طریقے عام طور پر دستیاب نہیں ہیں۔

تنظیموں کے سامنے آنے والا ایک اور مسئلہ پیشین گوئیاں کی پیداوار کو طریقہ کار اور پروڈکشن بنا کر کسی تنظیم کے روزانہ کے کاموں کا حصہ بنانا ہے۔ صنعت کی موجودہ حالت میں تیار کردہ ان پیشین گوئیوں میں سے زیادہ تر جامد ایڈ ہاک تجزیے کے ذریعے ہیں۔ اگرچہ پیشین گوئیاں خود درست ہونے کا رجحان رکھتی ہیں، لیکن ان تک پہنچنا انفرادی افراد کی اس ٹیم پر بہت زیادہ منحصر ہے جنہیں انہیں یکجا کرنے کا کام سونپا گیا ہے۔ دستاویزات اور مرحلہ وار رہنمائی ممکنہ طریقے ہیں جو مدد کر سکتے ہیں اور افراد اور گروہوں کے دوسرے شعبوں میں جانے پر تسلسل کی اجازت دیتے ہیں۔ تاہم، یہ ایسے عمل کو چلانے کے لیے درکار مہارت کی ضروریات کو مکمل طور پر پورا نہیں کرتا۔

ڈیٹا فورکاسٹنگ اور تجزیاتی عملوں کو IT سسٹم میں شامل کرنا تنظیموں کو اپنے ڈیٹا حکمت عملی کے ساتھ پختہ ہونے کی اجازت دینے میں ایک اہم قدم آگے ہے۔ مصنوعی ذہانت کو ایک میدان کے طور پر اور ایسے کاموں کو انجام دینے میں جہاں مصنوعی ذہانت کا استعمال ضروری ہے، اس کی پیچیدگی کو دیکھتے ہوئے، تنظیموں کو ایسی صلاحیت کی اجازت دینے کے لیے خود کو ڈھالنا ہوگا۔ فورکاسٹنگ ایک ایسا شعبہ ہے جو وقت کے ساتھ AI پر انحصار کرے گا، اور روایتی طریقوں پر انحصار کرنے والی تنظیمیں خود کو نقصان میں پانا شروع کر دیں گی۔ Telemus AI™ تنظیموں کو تازہ ترین AI تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے ہجرت کے فورکاسٹس میں مدد کے لیے لیس آتا ہے۔

ML ان پٹ کے طور پر دستیاب تنظیمی ڈیٹا

AI پیش گوئی میں استعمال کے لیے دستیاب ڈیٹا ذرائع درج ذیل ہیں:

• CRM سسٹمز سے گاہک کے میٹا ڈیٹا (یعنی Salesforce، Microsoft CRM)۔
• لین دین کے ٹائم اسٹیمپس اور رقم (یعنی PoS Systems، Stripe، PayPal)۔
• انوینٹری مینجمنٹ سسٹمز۔

انضمام کی طریقہ کار

درج ذیل کسی تنظیم کے اندر ایسے فیڈز کا تجزیہ کرنے کے لیے ہم اعلیٰ سطح پر انجام دینے والے عمل کا ایک جائزہ ہے:

• سورس سسٹمز جیسے Salesforce، Stripe، یا خام بینکنگ لین دین کے لیے سیلز ڈیٹا نکالیں۔
• ڈیٹا کی بصری تشکیل اور توثیق کریں تاکہ یہ یقینی ہو کہ یہ درست ہے اور خامیوں سے پاک ہے۔
• ٹریننگ ڈیٹا کو ایک LTSM AI کے ذریعے چلائیں اور پھر اس کا تجزیہ ٹیسٹ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے کریں، یقینی بنائیں کہ بصری تکنیک کے ذریعے پیش گوئی درست لگتی ہے اور معیاری خامی کا حساب لگائیں۔
• موجودہ، حقیقی ڈیٹا پوائنٹس پر غور کرنے کے لیے وقت گزرنے کے ساتھ پیش گوئی کو اپ ڈیٹ کرتے رہیں۔
• پیش گوئی کو ظاہر کرنے والی ایک رپورٹ تیار کریں اور اسے وسیع تر تنظیم، خاص طور پر کلیدی فیصلہ سازوں تک پہنچائیں۔

چونکہ Telemus AI™ میں باکس سے باہر استعمال کے لیے تیار جدید AI-فعال forecasting موجود ہے، آپ کی تنظیم تکنیکی نفاذ کے بجائے کاروباری منطق پر توجہ دے سکتی ہے۔

تنظیمی ایپلی کیشنز

آپ کے ادارے کے لیے ممکنہ ایپلی کیشنز کی فہرست درج ذیل ہے:

• فروخت کی پیش گوئی اور پیٹرنز اور رجحانات کی شناخت۔
• نتائج کو بہتر بنانے کے لیے پیش گوئیوں کی بنیاد پر سیلز کی حکمت عملی کو ایڈجسٹ کرنا۔
• پروڈکٹس کی مؤثر انتظام کے لیے سپلائی چین مینجمنٹ۔
• ملازمین کے چھوڑنے کی پیش گوئی کرنا۔

ممکنہ اور حاصل کردہ فوائد

مستقبل کی منصوبہ بندی میں پیش گوئی کی صلاحیت اداروں کو زبردست فوائد فراہم کرتی ہے، جس سے آپریشنز زیادہ مؤثر طریقے سے چلنے کے قابل ہوتے ہیں؛ یہ مارکیٹ شیئر کے لیے مقابلہ کرنے والے کاروباروں کو بھی برتری فراہم کرتا ہے۔ ان فوائد میں سے زیادہ تر آج موجودہ تکنیکوں کے ساتھ حاصل کر لیے گئے ہیں، اور پیش گوئی کسی بھی طرح سے نئی نہیں ہے۔

اگرچہ آرٹیفیشل انٹیلیجنس پر مبنی طریقے جیسے LTSM اپنے کام کرنے کے طریقے میں شماریاتی طریقوں سے فطری طور پر زیادہ پیچیدہ ہیں، ان کا عملی مسائل کو حل کرنے میں استعمال کے لیے نفاذ وہ جگہ ہے جہاں وہ زبردست فوائد لاتے ہیں کیونکہ وہ بہت سے ڈیٹا سیٹس کو بغیر پیچیدہ تجزیہ اور ماڈلنگ کے فٹ ہو سکتے ہیں جو روایتی شماریاتی طریقوں میں عام طور پر ضروری ہوتے ہیں، وہ پہلے فراہم کردہ مشین لرننگ ماڈلز کے برعکس اچھی طرح سے سکیل بھی ہوتے ہیں۔ اس طرح، ادارے پچھلی ترتیبات میں وسائل کی کمی کے باوجود بہت سے زیادہ منظرناموں کی پیش گوئی اور تخمینہ لگا سکتے ہیں۔

Telemus AI™ ایک آسٹریلوی مصنوعی ذہانت کی کمپنی ہے جو حکومت اور انٹرپرائز کو جدید حل فراہم کرتی ہے۔ آج ہی ہم سے رابطہ کریں تاکہ Telemus AI™ کو آپ کے ادارے میں کیسے ضم کیا جا سکتا ہے اس پر مفت مشورہ حاصل کریں۔

حوالہ جات

[1] - سیلز کی پیش گوئی - Barış Karaman