Публикации по теме 'supply-chain-management'
Статистические модели имеют свои сильные стороны и полезны во многих сценариях прогнозирования.
Статистические модели имеют свои сильные стороны и полезны во многих сценариях прогнозирования. Однако существуют определенные ситуации, когда статистических моделей может быть недостаточно для получения точных и надежных прогнозов. Вот несколько причин, по которым одни только статистические модели могут не дать прогноза:
Нелинейность . Статистические модели обычно предполагают линейные отношения между переменными. Однако многие явления и системы реального мира демонстрируют..
Машинное обучение в решениях для прогнозирования спроса
Машинное обучение внедрялось в разных отраслях по-разному. Его применение зависит от наличия данных, сложности задачи и того, чего организация хочет добиться от прогноза спроса.
Будь то создание рынка для будущего продукта, прогнозирование изменения продаж существующего продукта по мере смены сезона или просто планирование изменения цен — варианты использования прогнозов спроса часто варьируются от одной организации к другой.
Но два решения и метода планирования спроса, которые,..
BlockChain и ML в управлении цепочками поставок для средних предприятий
Управление цепочками поставок
Предложение для идеи
Использование блокчейна и машинного обучения для анализа и прогнозирования потребностей в цепочке поставок, а также для улучшения отслеживаемости и прозрачности.
Абстрактный
Традиционное управление цепочками поставок зависит от функций отслеживания. Ей не хватает подотчетности и прозрачности, и она может быть не в состоянии предсказать потребности и перегрузки. Чтобы преодолеть это, мы используем алгоритм под названием MAPA..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..