Делать прогнозы о предстоящих событиях на основе исторических данных и существующих закономерностей — это процесс прогнозирования. Для составления прогнозов прогнозисты используют ряд методов, таких как статистические модели, качественный анализ и личный опыт.
Цель прогнозирования — дать лицам, принимающим решения, информацию, которая позволит им делать более разумный выбор в будущем. Например, бизнес может использовать прогнозирование, чтобы предвидеть будущий спрос на продукт, чтобы он мог скорректировать свой производственный график.
Прогнозы бывают разных форм, таких как краткосрочные прогнозы (например, погода или трафик), среднесрочные прогнозы (например, экономические показатели) и долгосрочные прогнозы (например, рост населения). Цель всех прогнозов одна: предоставить лицам, принимающим решения, наиболее точную информацию о том, что их ждет впереди.
Для организаций любого размера прогнозирование является важным инструментом. Предприятия могут принимать более эффективные решения в отношении запасов, кадрового обеспечения, маркетинга и других важных областей, понимая ожидаемые тенденции и поведение потребителей. Предприятия, использующие прогнозирование, могут избежать дорогостоящих ошибок, которые могут возникнуть при работе вслепую.
Существует несколько методов и алгоритмов прогнозирования, от простого анализа тенденций до сложных статистических моделей. Секрет заключается в выборе лучшей методологии для ваших данных и целей вашей компании. Неправильный подход может привести к неэффективному принятию решений и ошибочным прогнозам.
К счастью, существует множество инструментов, помогающих организациям выбрать лучший метод прогнозирования, включая семинары, курсы, видео и программное обеспечение. Но важно помнить, что ни одна техника не безупречна. Целью является поиск баланса между точностью и практичностью, который служит целям вашей компании.
ИИ и прогнозирование
Фраза «искусственный интеллект» в последнее время приобрела популярность как в академической, так и в деловой сфере. Хотя некоторые люди относятся к потенциалу ИИ более пессимистично, чем другие, многие считают, что он изменит наш образ жизни и работы. Прогнозирование — это одна из областей, в которой ИИ уже оказывает большое влияние.
ИИ может прогнозировать будущие тенденции с высокой степенью точности, анализируя шаблоны данных. Компании, которые хотят оставаться впереди конкурентов и делать мудрые суждения относительно своей будущей стратегии, находят это чрезвычайно полезным.
Чтобы улучшить свою производительность и делать прогнозы, ИИ постоянно изучает шаблоны данных. ИИ может лучше прогнозировать будущие модели, лучше понимая, как развивались прошлые модели данных; именно это позволяет ИИ постоянно повышать свою точность с течением времени. Любой метод машинного обучения, будь то простая линейная регрессия или сложная нейронная сеть с глубоким обучением, зависит от этого процесса оценки шаблонов данных.
ИИ также может выявлять шаблоны в тексте, графике и даже видео, поэтому он не ограничивается только анализом числовых данных. Следовательно, как ИИ исследует эти закономерности? Есть несколько различных подходов, которые часто используются.
Одним из популярных методов является кластеризация. Для этого связанные точки данных должны быть сгруппированы вместе. Например, если бы мы изучали набор данных о росте и весе людей, мы могли бы сгруппировать всех, кто имеет примерно одинаковый рост и вес. После того, как данные были сгруппированы, ИИ может начать поиск связей между различными кластерами. Например, можно отметить, что люди с сопоставимым ростом, как правило, имеют одинаковый вес или что люди с разным ростом весят по-разному.
Эти связи между кластерами могут быть весьма полезными для прогнозирования. ИИ может более точно предсказать вес человека на основе его роста, если он знает, что более высокие люди обычно весят больше, чем более низкие.
«Классификация» — это другой популярный метод изучения шаблонов данных. В нашем предыдущем примере роста и веса мы могли бы определить всех людей, которые выше среднего, как «высоких», а всех людей, которые ниже среднего, как «низких», чтобы сделать это.
После того, как данные были классифицированы, ИИ может снова начать исследовать связи между различными классификациями. Например, он может заметить, что высокие люди обычно весят больше, чем люди более низкого роста (это то, что мы уже знали из нашего кластерного анализа). Или может обнаружиться — что было бы захватывающим открытием — что высокие люди обычно добиваются большего успеха в жизни, чем низкие.
ИИ может помочь вам в принятии решений о создании новых предметов, предоставлении услуг и определении их цен. Вот четыре способа, которыми ваша компания может использовать ИИ для прогнозирования:
1. Разработка новых продуктов и услуг.
ИИ можно использовать для точного определения потребностей потребителей и создания новых товаров или услуг, отвечающих этим потребностям. Например, если вы предлагаете страхование, вы можете использовать ИИ для прогнозирования типов покрытия, которые потребуются клиентам в будущем, и создания политик в соответствии с этими прогнозами.
2. Точно оценивайте товары и услуги.
Вы можете лучше правильно оценивать свои товары и услуги с помощью ИИ. ИИ может помочь вам установить цены, которые максимизируют прибыль, сохраняя при этом конкурентоспособность, учитывая такие элементы, как потребительский спрос, цены конкурентов и производственные затраты.
3. Оптимизируйте маркетинговые кампании.
ИИ может изучить предыдущие маркетинговые кампании, чтобы определить, какие компоненты были наиболее эффективными для увеличения продаж. Затем с помощью этой информации можно оптимизировать будущие кампании для получения более высоких результатов. ИИ также можно использовать для таргетинга потенциальных клиентов с помощью адаптированной рекламы, основанной на их интересах и прошлых покупках.
4. Прогноз будущих тенденций.
ИИ может помочь организациям прогнозировать будущие тенденции в своей отрасли, чтобы они могли изменить свои планы. Это делается путем изучения данных за предыдущие годы. Например, розничный бизнес может решить в будущем сосредоточить свое внимание на продаже летних товаров, если заметит, что продажи зимней одежды падают из года в год.
Давайте обсудим несколько наиболее распространенных анализов.
Кластеризация
Есть несколько соображений, которые вы должны принять во внимание, если планируете провести кластерное исследование. Сначала вы должны определить тип данных, которые у вас есть, и алгоритм кластеризации, который будет работать лучше всего для них. Существует множество разновидностей алгоритмов, поэтому крайне важно выбрать тот, который будет дополнять ваши данные. После выбора алгоритма вы должны собрать данные и подготовить их для анализа.
Для этого данные часто масштабируются так, чтобы все переменные имели одинаковую шкалу перед применением алгоритма. Возможно, вам придется изменить настройки алгоритма или даже попробовать другой, полностью основанный на результатах кластерного анализа.
Тот факт, что кластеризация не является точной наукой, и нет никакой гарантии, что ваши кластеры будут безупречными или хотя бы близкими к безупречным, также важно иметь в виду. Достаточно просто сгруппировать связанные элементы вместе для их дальнейшего изучения.
K-средних, метод кластеризации, который используется для разделения и группировки данных, является отличной иллюстрацией алгоритма для этого типа исследований. Когда нет никаких предварительных знаний о структуре данных, используется этот алгоритм. При использовании K-средних k случайно выбранных точек служат центрами кластеров, и каждая точка впоследствии назначается ближайшему центру кластера.
Затем для обновления центров кластера используется среднее значение всех точек, выделенных этому кластеру. Вплоть до конвергенции, которая происходит, когда центры кластеров остаются одинаковыми на протяжении раундов, этот процесс выполняется многократно. Простота и удобство использования этого алгоритма — лишь два из его многочисленных преимуществ.
Даже если вы не уверены, есть ли в ваших данных какие-либо закономерности, кластеризация — отличный способ их исследовать. Могут быть обнаружены клиентские тенденции, которые вы, возможно, не заметили бы иначе.
Нейронные сети
Форма метода машинного обучения, называемая нейронной сетью, используется для моделирования сложных шаблонов данных. Нейроны, взаимосвязанные узлы обработки, составляющие нейронные сети, способны различать закономерности во входных данных.
Классификация, регрессия и прогнозирование — это лишь некоторые из видов деятельности, для которых можно использовать нейронные сети. Нейронные сети могут применяться для прогнозирования, чтобы делать прогнозы будущих значений на основе исторических данных. Например, исторические данные об акциях можно использовать для обучения нейронной сети прогнозированию будущих рыночных моделей.
Архитектуры нейронных сетей бывают самых разных форм и могут использоваться для задач прогнозирования. Нейронная сеть с прямой связью, которая имеет входной слой, скрытые слои и выходной слой, является наиболее используемой архитектурой. Входной слой получает входные данные, обрабатывает их, используя скрытые слои, а затем передает их выходному слою. На основе входных данных с предыдущих уровней выходной слой генерирует ожидаемые значения.
Рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети являются двумя наиболее распространенными конструкциями (CNN). RNN хорошо подходят для задач прогнозирования временных рядов, таких как прогнозирование погоды или прогнозирование цен на акции, поскольку они последовательно обрабатывают входные данные и поддерживают внутренний вектор состояния, который собирает информацию о предыдущих входных данных.
Фундаментальным преимуществом CNN является их способность изучать функции из необработанных входных данных, таких как фотографии или текстовые документы, без необходимости предварительного интенсивного проектирования функций. CNN особенно хорошо справляются с работой по прогнозированию временных рядов.
Как внедрить прогнозирование ИИ в свой бизнес
Поскольку прогнозирование ИИ — молодая область, предстоит решить еще много препятствий. Однако компании, которые успешно интегрируют прогнозирование ИИ, могут получить более точные и надежные прогнозы. Вот несколько советов по интеграции прогнозирования ИИ в вашу компанию.
Определите свои цели
Вам нужно установить свои цели, прежде чем вы начнете использовать ИИ для прогнозирования. Какие решения вам необходимо принять, чтобы более качественные прогнозы могли помочь вам? Вы можете начать изучать способы, с помощью которых ИИ может помочь вам в достижении ваших целей, как только вы о них узнаете.
Собирать данные
Сбор данных — один из важнейших элементов прогнозирования ИИ. Чтобы получить надежные результаты от алгоритмов, вам потребуются высококачественные наборы данных. Убедитесь, что у вас есть достаточное количество исторических данных, чтобы ИИ мог эффективно обнаруживать закономерности и тенденции. Если возможно, добавьте информацию из внешних источников, таких как отчеты о погоде или экономическая статистика.
Выберите правильный алгоритм
Для прогнозирования можно использовать широкий спектр различных методов. Крайне важно выбрать тот, который подходит для ваших данных и целей, потому что каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Если вы не уверены, какой алгоритм использовать, посоветуйтесь с профессионалами или протестируйте несколько, чтобы увидеть, какой из них наиболее эффективен для ваших требований.
Внедряйте и контролируйте
После выбора алгоритма вы должны включить его в свою систему прогнозирования. Работа с профессионалами, которые разбираются в ИИ и знают, как правильно интегрировать его в ваши текущие системы, жизненно важна, потому что это может быть сложной процедурой. После завершения реализации внимательно следите за результатами, чтобы убедиться, что ИИ дает надежные прогнозы. Внесите необходимые изменения, чтобы максимально эффективно использовать этот мощный инструмент.
Развивайте культуру, основанную на данных
Поощряйте совместную работу с данными и прозрачность. Убедитесь, что все в организации имеют доступ к данным, которые им необходимы для выполнения своих обязанностей, и поощряйте их к обмену знаниями и предложениями по их наиболее эффективному использованию. Культура, основанная на данных, способствует экспериментированию с данными и инновациям. Позвольте своим сотрудникам поэкспериментировать с различными стратегиями использования данных, чтобы определить, какие из них наиболее эффективны для вашего бизнеса.
Когда это возможно, основывайте решения на данных. Это влечет за собой использование данных для информирования как о повседневных операциях, так и о стратегическом планировании. Не стесняйтесь следить за цифрами столько, сколько сможете! Факты в цифрах, в конце концов.
Открыто обращайтесь к сопротивлению
Что делать, если вы сталкиваетесь с сопротивлением помощи ИИ? Что ж, обычно лучше всего поговорить с людьми с негативным настроем и попытаться понять, откуда берутся опасения. Попытайтесь понять, почему они чувствуют то, что чувствуют, и обсудите это. Если вы пытаетесь помочь кому-то принять ИИ, вы можете сделать несколько вещей:
- Объясните, чем может быть полезен ИИ. Будь то помощь в выполнении наших повседневных задач или предоставление нам новых идей, ИИ может быть действительно полезным во многих отношениях. Если вы поможете членам вашей команды увидеть эти преимущества, вы сможете вовлечь их в работу с ИИ.
- Убедите их, что искусственный интеллект не заменит человека полностью. Один из самых больших опасений, связанных с ИИ, заключается в том, что в конечном итоге он заменит все человеческие рабочие места и оставит нас устаревшими. Хотя автоматизация изменит рабочую силу в том виде, в каком мы ее знаем, многое еще могут сделать только люди, поэтому им пока не о чем беспокоиться!
- Поощряйте их попробовать это на себе. Большая часть принятия чего-то нового заключается в том, чтобы испытать это на собственном опыте. Поэтому, если вы знаете кого-то, кто не решается использовать сервис или продукт ИИ, предложите им попробовать это вместе с вами. Скорее всего, они будут гораздо более открыты для этого после того, как увидят, насколько это удобно и удобно для пользователя.
Проблемы прогнозирования ИИ
Несмотря на свою потенциальную мощь, прогнозирование с помощью ИИ не лишено трудностей. Одна из проблем заключается в том, что лица, принимающие решения, не разбирающиеся в технологии, могут проявлять скептицизм, потому что может быть сложно объяснить, как создаются прогнозы. Кроме того, существует вероятность того, что компании станут слишком зависимы от ИИ и потеряют способность выносить суждения без него.
Рассмотрим в качестве примера нейронные сети. Мы можем объяснить теорию, лежащую в основе результата модели, если лицо, принимающее решение, спросит специалиста по данным, как он пришел к такому выводу, но мы не можем сказать ему, какой нейрон активируется в каком слое и что он символизирует. Для тех, кто не хочет рисковать или невосприимчив к новым технологиям, это требует прыжка веры.
Тот факт, что системы ИИ постоянно учатся и меняются, представляет собой еще одну трудность. Это означает, что когда они со временем соберут больше информации, их прогнозы могут измениться. Это может осложнить долгосрочную зависимость от их прогнозов.
Чем разнообразнее информация, которую вы предоставляете ИИ, тем выше вероятность катастрофических помех, даже если вы можете переобучить и настроить ИИ. Другими словами, модель может просто забыть о первоначальном обучении, которое она получила. Даже когда новые и старые данные кажутся внешне эквивалентными, иногда это все же может происходить.
Заключение
Неожиданные события или изменения в шаблонах данных могут быть слишком сложными для систем ИИ. Когда все происходит не так, как вы ожидаете, это может привести к неправильным прогнозам или даже полному провалу.
И хотя само собой разумеется, использование ИИ требует технических знаний. Не каждый специалист по данным или разработчик обладает техническими навыками, необходимыми для создания или оптимизации модели. Это говорит о том, что вам, возможно, придется увеличить свою команду.
Нельзя отрицать, что прогнозирование на основе ИИ сохранится, несмотря на эти трудности. Сложность и размер наборов данных будут только увеличиваться, что затруднит соблюдение традиционных методов анализа. Инвестиции в ИИ сейчас могут иметь важное значение для организаций, которые хотят оставаться конкурентоспособными в будущем.
https://www.nilebits.com/blog/2023/02/how-does-ai-forecasting-for-business-work/
