Самый простой вариант применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования - использование обычного персептрона с одним, двумя, или (в крайнем случае) тремя скрытыми слоями. При этом на входы нейронной сети обычно подается набор параметров, на основе которого (по мнению эксперта) можно успешно прогнозировать. Выходом обычно является прогноз сети на будущий момент времени.
Рассмотрим пример прогнозирования продаж. На рисунке представлен график, отражающий историю продаж некого продукта по неделям. В данных явно заметна выраженная сезонность. Для простоты предположим, что никаких других нужных данных у нас нет. Тогда сеть логично строить следующим образом. Для прогнозирования на будущую неделю надо подавать данные о продажах за последние недели, а также данные о продажах в течении нескольких недель подряд год назад, чтобы сеть видела динамику продаж один сезон назад, когда эта динамика была похожа на настоящую за счет сезонности.
Если входных параметров много, крайне рекомендуется не сбрасывать их сразу в нейронную сеть, а попытаться вначале провести предобработку данных, для того чтобы понизить их размерность, или представить в правильном виде. Вообще, предобработка данных - отдельная большая тема, которой следует уделить достаточно много времени, так как это ключевой этап в работе с нейронной сетью. В большинстве практических задач по прогнозированию продаж предобработка состоит из разных частей. Вот лишь один пример.
Пусть в предыдущем примере у нас есть не только историческая база данных о продажах продукта, которые мы прогнозируем, но и данные о его рекламе на телевидении. Эти данные могут выглядеть следующим образом
По оси времени отложены номера недель и рекламные индексы для каждой недели. Видно, что в шестнадцатую и семнадцатую недели рекламы не было вообще. Очевидно, что неправильно данные о рекламе подавать в сеть (если это не рекуррентная нейронная сеть) в таком виде, поскольку определяет продажи не сама реклама как таковая, а образы и впечатления в сознании покупателя, которые эта реклама создает. И такая реклама имеет продолжительное действие - даже через несколько месяцев после окончания рекламы на телевидении люди будут помнить продукт и покупать его, хотя, скорее всего, продажи будут постепенно падать. Поэтому пытаясь подавать в сеть такие данные о рекламе мы делаем неправильную постановку задачи и, как минимум, усложним сети процесс обучения.
При использовании многослойных нейронных сетей в бизнес-прогнозировании в общем и прогнозировании продаж в частности полезно также помнить о том, что нужно аккуратно делать нормировку и что для выходного нейрона лучше использовать линейную передаточную функцию. Обобщающие свойства от этого немного ухудшаются, но сеть будет намного лучше работать с данными, содержащими тренд.
