𝗗𝗲𝗺𝗮𝗻𝗱 𝗙𝗼𝗿𝗲𝗰𝗮𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴 𝗪𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗮 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁 การพยากรณ์ความต้องการโดยไม่ต้องมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทีมขนาดเล็กมักขาดแคลนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่พวกเขายังคงจำเป็นต้องคาดการณ์อนาคต AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนสิ่งนี้

ในอดีต การพยากรณ์ต้องใช้ทักษะทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง คุณต้องมีผู้เชี่ยวชาญมาทำความสะอาดข้อมูลและเลือกโมเดลที่ซับซ้อน ซึ่งทำให้เกิดคอขวด ผู้จัดการผลิตภัณฑ์และเจ้าของธุรกิจต้องรอรายงานนานหลายสัปดาห์ หรือไม่ก็ต้องพึ่งพาเพียงสัญชาตญาณ

ต้นทุนของการรอคอยนั้นสูงมาก ผู้ค้าปลีกพลาดช่วงที่ความต้องการพุ่งสูง ทีมคอนเทนต์พลาดเทรนด์ตามฤดูกาล และผู้จัดการผลิตภัณฑ์ก็วางแผน Roadmap ผิดพลาด

คุณน่าจะมีข้อมูลอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็นบันทึกยอดขายหรือบันทึกการเข้าชมเว็บไซต์ (traffic logs) เพียงแต่คุณยังขาดเครื่องมือที่จะนำข้อมูลเหล่านั้นมาใช้ประโยชน์

Foundation models กำลังเปลี่ยนกระบวนการนี้ โมเดลเหล่านี้ถูกฝึกฝนมาล่วงหน้า (pre-trained) ด้วยชุดข้อมูลมหาศาลจากภาคค้าปลีก การเงิน และโลจิสติกส์ พวกมันเข้าใจรูปแบบต่างๆ เช่น ความเป็นฤดูกาล (seasonality) และแนวโน้ม (trends) อยู่แล้ว คุณไม่จำเป็นต้องฝึกสอนพวกมันตั้งแต่ต้น เพียงแค่ป้อนข้อมูลของคุณเข้าไป พวกมันก็สามารถประมวลผลผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว

สิ่งนี้ช่วยผู้ใช้งานที่ไม่มีทักษะทางเทคนิค คุณไม่จำเป็นต้องเลือกสถาปัตยกรรมโมเดล (model architectures) อีกต่อไป เพราะโมเดลจะมาพร้อมกับบริบทในตัวมันเอง

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อการพยากรณ์ที่มีประสิทธิภาพ:

  • รวบรวมข้อมูลของคุณ: ส่งออกตัวชี้วัดรายวัน เช่น ยอดขายหรือการลงทะเบียนย้อนหลังสองปี
  • ทำ Anomaly detection: ระบุจุดที่ข้อมูลพุ่งสูงผิดปกติหรือข้อมูลที่ขาดหายไป เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อผิดพลาดเหล่านี้มาทำให้การพยากรณ์ของคุณคลาดเคลื่อน
  • ให้โมเดลทดสอบทางเลือกต่างๆ: ใช้เครื่องมือที่เปรียบเทียบวิธีการที่หลากหลายกับข้อมูลในอดีตของคุณ เพื่อค้นหาวิธีที่เหมาะสมที่สุด
  • ใช้การพยากรณ์เชิงความน่าจะเป็น (probabilistic forecasts): อย่ามองหาเพียงตัวเลขเดียว แต่ให้มองหาเป็นช่วง เช่น ช่วงระหว่าง 1,200 ถึง 1,800 ออเดอร์ ซึ่งจะมีประโยชน์มากกว่าในการวางแผนกำลังคน
  • ตัดสินใจ: ใช้ช่วงเวลาที่พยากรณ์ไว้เพื่อวางแผนทรัพยากรของคุณ

วิธีเริ่มต้นในวันนี้:

  • บันทึกตัวชี้วัดของคุณ: หากคุณมีข้อมูลย้อนหลังหนึ่งปี คุณก็สามารถเริ่มได้แล้ว
  • หาเครื่องมือที่เหมาะสม: มองหาเครื่องมือที่ใช้ foundation models และมีการทำ cross-validation
  • ตรวจสอบระดับความเชื่อมั่น (confidence levels): ช่วงการพยากรณ์ที่กว้างหมายถึงความผันผวนสูง ส่วนช่วงที่แคบหมายถึงความเสถียร
  • เพิ่มบริบทจากมนุษย์: โมเดลไม่รู้เรื่องโปรโมชันใหม่ๆ หรือลูกค้าที่หายไปของคุณ ดังนั้นควรนำข้อมูลมาผสมผสานกับความรู้ทางธุรกิจของคุณด้วย

คุณค่าที่แท้จริงเกิดจากการเชื่อมโยงข้อมูลเข้ากับการตัดสินใจจริง

ประสบการณ์ของคุณกับการใช้ AI ในการพยากรณ์เป็นอย่างไรบ้าง? คอมเมนต์บอกเราด้านล่างได้เลย

Source: https://dev.to/basavaraj_sh_1ea7d95f0f2e/demand-forecasting-without-a-data-scientist-whats-now-possible-with-ai-2pk1

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi